{"id":6522,"date":"2023-02-06T10:00:10","date_gmt":"2023-02-06T09:00:10","guid":{"rendered":"https:\/\/astor.safewp.pl\/biznes-i-produkcja\/?p=6522"},"modified":"2023-04-20T09:16:14","modified_gmt":"2023-04-20T07:16:14","slug":"sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/","title":{"rendered":"Sztuczna inteligencja, coraz bardziej prawdziwa"},"content":{"rendered":"

Sztuczna inteligencja w przedsi\u0119biorstwie cz\u0119sto kojarzy si\u0119 z kompetencjami dzia\u0142u IT. Czy to dobre skojarzenie?<\/strong><\/p>\n

To prawda, \u017ce sztuczna inteligencja jest okre\u015blana jako specjalizacja informatyki, jednak w tej chwili ci\u0119\u017cko powiedzie\u0107, \u017ce pozostaje wy\u0142\u0105cznie w kompetencjach dzia\u0142u IT. AI dotyczy coraz wi\u0119kszej liczby sfer naszego \u017cycia. Czasem nawet wystarczy otworzy\u0107 lod\u00f3wk\u0119, by si\u0119 pojawi\u0142a. Dlatego sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 nale\u017cy traktowa\u0107 znacznie szerzej \u2013 jako narz\u0119dzie daleko wykraczaj\u0105ce poza stricte informatyczne zastosowania.<\/p>\n

Zacznijmy od genezy. Pierwsze prace dotycz\u0105ce sztucznej inteligencji to lata 50. XX wieku. Wtedy w\u0142a\u015bnie powsta\u0142 s\u0142ynny test Turinga. Jak doszli\u015bmy do obecnych mo\u017cliwo\u015bci AI?<\/strong><\/p>\n

Tak, w latach 50. po raz pierwszy u\u017cyto sformu\u0142owania \u201esztuczna inteligencja\u201d. W\u00f3wczas jednak by\u0142 to problem bardziej teoretyczny. Chciano stworzy\u0107 rozwi\u0105zanie maszynowe, kt\u00f3re my\u015bli jak cz\u0142owiek, ale badacze do dyspozycji mieli tylko wybrane technologie czy metodologie na wczesnym stadium rozwoju: cybernetyk\u0119, uczenie maszynowe, analiz\u0119 proces\u00f3w. Problemem by\u0142y te\u017c ograniczone moce obliczeniowe. Dzisiaj tych technologii i metodologii, szeroko u\u017cywanych zar\u00f3wno w informatyce, jak i przemy\u015ble, jest znacznie wi\u0119cej: od kilkunastu do kilkudziesi\u0119ciu. Moce obliczeniowe wsp\u00f3\u0142czesnych maszyn s\u0105 ogromne. Pozwalaj\u0105 analizowa\u0107 terabajty danych w przedsi\u0119biorstwach, a giganci internetowi tacy jak Google czy Amazon analizuj\u0105 ich wielokrotnie wi\u0119cej. W rezultacie, \u017cyjemy ju\u017c ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105, a wnioski wyci\u0105gane przez ni\u0105 na podstawie analizy du\u017cych ilo\u015bci danych wspomagaj\u0105 nas codziennie w setkach decyzji. Doszli\u015bmy ju\u017c nawet do fazy, w kt\u00f3rej sztuczna inteligencja jest tak powszechna, \u017ce niemal nie zwracamy na ni\u0105 uwagi. Co wi\u0119cej, AI w niekt\u00f3rych obszarach \u201emy\u015bli\u201d prawie tak dobrze jak cz\u0142owiek, a czasem nawet lepiej od niego.<\/p>\n

Wiele zak\u0142ad\u00f3w produkcyjnych gromadzi dane w du\u017cej ilo\u015bci. Przedsi\u0119biorstwa te s\u0105 ju\u017c po trzeciej rewolucji przemys\u0142owej. Ich liderzy wiedz\u0105, \u017ce warto zbiera\u0107 i analizowa\u0107 dane na temat wszystkich kluczowych proces\u00f3w. Tych danych stale przybywa, a dokonanie w\u0142a\u015bciwej ich selekcji staje si\u0119 coraz wi\u0119kszym wyzwaniem. Tu w\u0142a\u015bnie jest miejsce dla sztucznej inteligencji.<\/p><\/blockquote>\n

Sztuczna inteligencja jest rzeczywi\u015bcie obecna w otaczaj\u0105cym nas \u015bwiecie, ale coraz cz\u0119\u015bciej widoczna jest te\u017c w kontek\u015bcie przemys\u0142owym. W ASTOR nad rozmaitymi zastosowaniami AI pracujemy ju\u017c ok. 5 lat. Na jakim etapie jest przemys\u0142owa sztuczna inteligencja?<\/strong><\/p>\n

W praktyce wygl\u0105da to nast\u0119puj\u0105co: wiele zak\u0142ad\u00f3w produkcyjnych gromadzi dane w du\u017cej ilo\u015bci. Przedsi\u0119biorstwa te s\u0105 ju\u017c po trzeciej rewolucji przemys\u0142owej. Ich liderzy wiedz\u0105, \u017ce warto zbiera\u0107 i analizowa\u0107 dane na temat wszystkich kluczowych proces\u00f3w. Dane w formie cyfrowej s\u0105 wizualizowane, dzi\u0119ki czemu dyrektorzy utrzymania ruchu s\u0105 w stanie podejmowa\u0107 decyzje dotycz\u0105ce samej produkcji, ale te\u017c dost\u0119pno\u015bci zasob\u00f3w czy zaanga\u017cowania poszczeg\u00f3lnych pracownik\u00f3w. Problem polega na tym, \u017ce w dzisiejszym, szybko zmieniaj\u0105cym si\u0119 \u015bwiecie, podejmowanie decyzji przez cz\u0142owieka trwa niekiedy zbyt d\u0142ugo, zw\u0142aszcza, \u017ce danych stale przybywa, a dokonanie w\u0142a\u015bciwej ich selekcji staje si\u0119 coraz wi\u0119kszym wyzwaniem. Tu w\u0142a\u015bnie jest miejsce dla sztucznej inteligencji, kt\u00f3ra proces podejmowania decyzji na podstawie danych pozwala zautomatyzowa\u0107. W scenariuszach odwo\u0142uj\u0105cych si\u0119 do czwartej rewolucji przemys\u0142owej kluczowe decyzje dotycz\u0105ce procesu produkcji podejmowane s\u0105 przez algorytmy, bez udzia\u0142u cz\u0142owieka. Problem polega na tym, \u017ce niewiele jest firm gotowych na tak\u0105 pe\u0142n\u0105 automatyzacj\u0119 procesu decyzyjnego. Wci\u0105\u017c nie do ko\u0144ca ufamy sztucznej inteligencji. Dlatego w ASTOR przyj\u0119li\u015bmy za\u0142o\u017cenie, \u017ce przynajmniej na razie g\u0142\u00f3wnym zadaniem algorytm\u00f3w sztucznej inteligencji b\u0119dzie wspieranie cz\u0142owieka. Chodzi o to, by systemy AI tworzy\u0142y stabilne \u015brodowisko niezagra\u017caj\u0105ce bezpiecze\u0144stwu procesu.<\/p>\n

A gdyby\u015bmy dzisiaj mieli powiedzie\u0107, czym r\u00f3\u017cni si\u0119 sztuczna inteligencja od rozwi\u0105za\u0144, kt\u00f3re w przemy\u015ble funkcjonowa\u0142y dwadzie\u015bcia lat temu, jakie r\u00f3\u017cnice warto by wskaza\u0107?<\/strong><\/p>\n

My\u015bl\u0119, \u017ce zasadnicza r\u00f3\u017cnica polega na podej\u015bciu do kwestii jako\u015bci danych. Obecnie firmy zbieraj\u0105 ich znacznie wi\u0119cej ni\u017c 20 lat temu, ale sama ilo\u015b\u0107 to za ma\u0142o. Zdarza si\u0119, \u017ce przychodzi do nas przedsi\u0119biorca, kt\u00f3ry my\u015bli o wdro\u017ceniu sztucznej inteligencji. Argumentuje, \u017ce linia produkcyjna w jego zak\u0142adzie jest dobrze opomiarowana, przez co przedsi\u0119biorstwo dysponuje du\u017c\u0105 ilo\u015bci\u0105 danych. Algorytmy sztucznej inteligencji mog\u0142yby analizowa\u0107 te dane, by wskazywa\u0107 pewne dzia\u0142ania optymalizacyjne. Cz\u0119sto takiemu przedsi\u0119biorcy m\u00f3wimy \u201estop\u201d, poniewa\u017c najpierw trzeba sprawdzi\u0107, przeanalizowa\u0107 te dane, by zobaczy\u0107, czy s\u0105 w\u0142a\u015bciwe. Co to znaczy? Wyobra\u017amy sobie, \u017ce id\u0119 do sklepu po bu\u0142ki. \u017bona poprosi\u0142a, bym kupi\u0142 orkiszowo-pszenne. Na p\u00f3\u0142kach w sklepie nie ma etykiet. Musz\u0119 podj\u0105\u0107 decyzj\u0119 w oparciu o moje (skromne) do\u015bwiadczenie. Mog\u0119 kogo\u015b zapyta\u0107, gdzie znajd\u0119 orkiszowo-pszenne pieczywo, ale je\u015bli bu\u0142ki kupuj\u0119 w supermarkecie, nie zawsze mam kogo. W efekcie musz\u0119 podj\u0105\u0107 decyzj\u0119 o zakupie tych czy innych bu\u0142ek na podstawie danych, kt\u00f3re nie s\u0105 w\u0142a\u015bciwe, nie daj\u0105 mi pewno\u015bci. We wsp\u00f3\u0142czesnym \u015brodowisku przemys\u0142owym to sytuacja trudna do zaakceptowania. Je\u015bli chcemy, by algorytmy sztucznej inteligencji pomaga\u0142y w podejmowaniu dobrych decyzji, musz\u0105 mie\u0107 one dost\u0119p do danych wysokiej jako\u015bci. Kluczowa jest ci\u0105g\u0142o\u015b\u0107 procesu produkcyjnego. Bez dobrych danych nie mogliby\u015bmy na przyk\u0142ad w\u0142a\u015bciwie przewidywa\u0107, kiedy potrzebna b\u0119dzie wymiana cz\u0119\u015bci czy inne interwencje serwisowe. W efekcie dochodzi\u0142oby do konieczno\u015bci zatrzymania produkcji ze wzgl\u0119du na awarie, kt\u00f3rych nikt nie przewidzia\u0142.<\/p>\n

Tradycyjnie rozwi\u0105zaniem, kt\u00f3re gromadzi dane dotycz\u0105ce procesu produkcyjnego i u\u0142atwia podejmowanie decyzji, jest SCADA. Jak algorytmy sztucznej inteligencji mog\u0105 wsp\u00f3\u0142pracowa\u0107 z tym systemem?<\/strong><\/p>\n

Klasyczne systemy SCADA faktycznie zbieraj\u0105 du\u017ce ilo\u015bci danych dotycz\u0105cych procesu produkcyjnego i agreguj\u0105 je w przemys\u0142owych bazach danych, a sztuczna inteligencja tych danych potrzebuje. Oznacza to, \u017ce jest miejsce na wsp\u00f3\u0142prac\u0119 obu system\u00f3w i ta wsp\u00f3\u0142praca rzeczywi\u015bcie jest wa\u017cna. Implementacja rozwi\u0105za\u0144 AI dzieli si\u0119 na dwa etapy. Pierwszy polega na zbieraniu, analizowaniu i wizualizowaniu danych w\u0142a\u015bnie przy u\u017cyciu system\u00f3w SCADA. Ten etap pozwala na dokonanie oko\u0142o 30% oszcz\u0119dno\u015bci ca\u0142ego projektu. Po jego zako\u0144czeniu mo\u017cna pomy\u015ble\u0107 o optymalizacji wybranego procesu, tak by osi\u0105gn\u0105\u0107 najwy\u017csz\u0105 warto\u015b\u0107 biznesow\u0105. W\u00f3wczas sztuczna inteligencja optymalizuje ten proces na podstawie zwizualizowanych danych z systemu SCADA. Tak\u017ce w drugim etapie ta wsp\u00f3\u0142praca obu system\u00f3w jest wi\u0119c kluczowa.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

A jakie s\u0105 najwi\u0119ksze problemy przy wdra\u017caniu sztucznej inteligencji w zak\u0142adzie produkcyjnym czy fabryce?<\/strong><\/p>\n

O g\u0142\u00f3wnym problemie w\u0142a\u015bciwie ju\u017c wspominali\u015bmy, to brak czy niedob\u00f3r danych najwy\u017cszej jako\u015bci. Aby nie dopu\u015bci\u0107 do jego wyst\u0105pienia, kluczowe procesy w firmie trzeba bardzo dobrze opomiarowa\u0107. Drugi problem to stworzenie zespo\u0142u, kt\u00f3ry wdra\u017ca\u0142by algorytmy sztucznej inteligencji. Sama sztuczna inteligencja nie jest a\u017c tak inteligentna, jak sugerowa\u0142aby nazwa. Bazuje tylko na tych danych, kt\u00f3rych dostarcz\u0105 jej ludzie. Kluczowe jest wi\u0119c zaanga\u017cowanie \u015bwiadomego in\u017cyniera procesu, kt\u00f3ry b\u0119dzie w stanie zebra\u0107 wiedz\u0119 rozproszon\u0105 w zak\u0142adzie produkcyjnym, by wdro\u017cy\u0107 algorytmy sztucznej inteligencji w optymalny spos\u00f3b. Dobrze dobrany przez niego zesp\u00f3\u0142 mo\u017ce skalibrowa\u0107 pewne wagi przy podejmowaniu decyzji przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, przekaza\u0107 algorytmom pewne wzorce czy schematy decyzyjne, ustali\u0107, na bazie jakich danych sztuczna inteligencja b\u0119dzie si\u0119 uczy\u0107. Czyli de facto w procesie implementacji sztucznej inteligencji ogromn\u0105 rol\u0119 odgrywa cz\u0142owiek. Wida\u0107 to tak\u017ce w kontek\u015bcie trzeciego problemu, jakim jest wyb\u00f3r konkretnych rozwi\u0105za\u0144 technologicznych. Jak wspomnieli\u015bmy wcze\u015bniej, obecnie tych rozwi\u0105za\u0144 jest bardzo du\u017co. Aby dokona\u0107 w\u0142a\u015bciwego wyboru, potrzebny jest wk\u0142ad zespo\u0142u wdro\u017ceniowego w zak\u0142adzie, ale te\u017c konsultacje z zewn\u0119trznymi partnerami. Po pierwsze z takimi, kt\u00f3rzy \u015bwietnie znaj\u0105 specyfik\u0119 bran\u017cy. Jeden z moich pierwszych projekt\u00f3w zwi\u0105zanych ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 dotyczy\u0142 optymalizacji procesu wytwarzania spr\u0119\u017conego powietrza. Pocz\u0105tkowo zadanie, przed jakim stan\u0105\u0142em, wydawa\u0142o mi si\u0119 proste. S\u0105dzi\u0142em, \u017ce wystarczy mierzy\u0107 ci\u015bnienie powietrza na wej\u015bciu i na wyj\u015bciu. Specjalista, kt\u00f3ry zajmowa\u0142 si\u0119 spr\u0119\u017conym powietrzem od 30 lat pokaza\u0142 mi, gdzie si\u0119 myli\u0142em. Druga grupa partner\u00f3w zewn\u0119trznych, u\u0142atwiaj\u0105cych wyb\u00f3r technologii, to specjali\u015bci zajmuj\u0105cy si\u0119 stricte sztuczn\u0105 inteligencj\u0105, kt\u00f3rzy potrafi\u0105 budowa\u0107 algorytmy i dopasowywa\u0107 je do konkretnych potrzeb biznesu. Dopiero te trzy grupy: zesp\u00f3\u0142 wewn\u0119trzny, zewn\u0119trzni partnerzy znaj\u0105cy bran\u017c\u0119 i zewn\u0119trzni specjali\u015bci od sztucznej inteligencji gwarantuj\u0105 prawid\u0142owe wdro\u017cenie konkretnego rozwi\u0105zania w zak\u0142adzie przemys\u0142owym i wyb\u00f3r w\u0142a\u015bciwej technologii.<\/p>\n

Czyli po raz kolejny przekonujemy si\u0119, \u017ce w Przemy\u015ble 4.0 chodzi o wsp\u00f3\u0142prac\u0119. Spr\u00f3bujmy wskaza\u0107, jakie firmy i jakie osoby maj\u0105 dzisiaj kompetencje, \u017ceby w ramach takiej wsp\u00f3\u0142pracy sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 si\u0119 zajmowa\u0107.<\/strong><\/p>\n

W ASTOR staramy si\u0119 \u0142\u0105czy\u0107 \u015bwiat informatyki czy sztucznej inteligencji ze \u015bwiatem automatyki. To na styku ich obu powstaje warto\u015b\u0107, kt\u00f3ra przek\u0142ada si\u0119 na realne oszcz\u0119dno\u015bci. Dlatego te\u017c podmioty czy osoby wdra\u017caj\u0105ce sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 powinny dzia\u0142a\u0107 na tym granicznym terytorium. Powinny te\u017c doskonale zna\u0107 specyfik\u0119 bran\u017cy, w kt\u00f3rej realizowane jest wdro\u017cenie. I tak np. zespo\u0142y, kt\u00f3re znaj\u0105 si\u0119 na optymalizacji efektywno\u015bci energetycznej przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji powinny rozmawia\u0107 ze specjalistami, kt\u00f3rzy bardzo dobrze znaj\u0105 optymalizowany proces w danym zak\u0142adzie. W ASTOR staramy si\u0119 zawsze dobiera\u0107 odpowiednich partner\u00f3w do odpowiedniej bran\u017cy, do odpowiedniego procesu. W zale\u017cno\u015bci od tego, czy rozmawiamy o optymalizacji efektywno\u015bci pomp, procesu spr\u0119\u017cania powietrza czy turbin wiatrowych, wyb\u00f3r partnera b\u0119dzie inny. To s\u0105 trzy niezale\u017cne wszech\u015bwiaty gigantycznej wiedzy o procesie. Kiedy ju\u017c mamy takiego partnera bran\u017cowego, dobieramy specjalist\u00f3w od sztucznej inteligencji, kt\u00f3rzy dzi\u0119ki wiedzy z obszar\u00f3w fizyki, matematyki i informatyki buduj\u0105 potrzebne algorytmy i pomagaj\u0105 dobra\u0107 odpowiednie rozwi\u0105zania technologiczne.<\/p>\n

Czy sztuczna inteligencja sprawdzi si\u0119 w ka\u017cdej firmie? Czy mo\u017ce s\u0105 szczeg\u00f3lne bran\u017ce, kt\u00f3re maj\u0105 tu przewag\u0119? <\/strong><\/p>\n

Kluczow\u0105 kwesti\u0105 nie jest ani bran\u017ca, ani konkretna technologia, tylko to, czy mo\u017cna na podstawie danych wyodr\u0119bni\u0107 proces wymagaj\u0105cy optymalizacji. Najpierw firmy powinny wi\u0119c my\u015ble\u0107 o procesie, a dopiero w dalszej kolejno\u015bci o sztucznej inteligencji. Mo\u017cna jednak wskaza\u0107 obszary, w kt\u00f3rych AI jako technologia optymalizuj\u0105ca sprawdza si\u0119 bardzo dobrze. Jednym z nich jest poprawa efektywno\u015bci energetycznej. Temat jest na czasie, bo przy rosn\u0105cych cenach energii optymalizacja jej zu\u017cycia przek\u0142ada si\u0119 na konkretne oszcz\u0119dno\u015bci. Ostatnio pracowali\u015bmy nad tym zagadnieniem w przepompowni jednej z oczyszczalni \u015bciek\u00f3w nale\u017c\u0105cych do Wodoci\u0105g\u00f3w Miasta Krakowa. Wcze\u015bniej wszystkie pompy by\u0142y albo w\u0142\u0105czane, albo wy\u0142\u0105czane, przez co efektywno\u015b\u0107 procesu przepompowywania \u015bciek\u00f3w by\u0142a nienajlepsza. Obecnie, dzi\u0119ki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, mo\u017cna sterowa\u0107 moc\u0105 pomp i dopasowywa\u0107 ich prac\u0119 i zu\u017cycie energii do realnego zapotrzebowania. Tego rodzaju systemy przynosz\u0105 oszcz\u0119dno\u015bci od kilkunastu do kilkuset tysi\u0119cy z\u0142otych w skali miesi\u0105ca. Osi\u0105gni\u0119cie ich by\u0142o jednak mo\u017cliwe tylko dzi\u0119ki temu, \u017ce najpierw wskazali\u015bmy proces, kt\u00f3ry mo\u017cna optymalizowa\u0107, a dopiero potem dobrali\u015bmy technologi\u0119.<\/p>\n

Czyli w\u0142a\u015bciwie ka\u017cda bran\u017ca mo\u017ce zastosowa\u0107 czy wdro\u017cy\u0107 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, wystarczy, \u017ce s\u0105 dane i uda\u0142o si\u0119 zidentyfikowa\u0107 proces wymagaj\u0105cy optymalizacji. Nie ma znaczenia, czy to jest bran\u017ca meblarska, wod-kan czy automotive.<\/strong><\/p>\n

Uj\u0105\u0142bym to szerzej: sztuczna inteligencja ju\u017c jest w ka\u017cdej z tych bran\u017c. W samym ASTORze realizujemy kilkana\u015bcie projekt\u00f3w wykorzystuj\u0105cych sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Od analiz wizyjnych, przez systemy podnoszenia efektywno\u015bci energetycznej, systemy badania efektywno\u015bci danych, optymalizacji wytwarzania spr\u0119\u017conego powietrza po systemy predykcyjne pozwalaj\u0105ce zaplanowa\u0107 zapotrzebowanie zak\u0142ad\u00f3w produkcyjnych na energi\u0119. W tym ostatnim przypadku stosujemy rozwi\u0105zanie nazywane stra\u017cnikiem mocy, kt\u00f3re pozwala ustali\u0107, czy bardziej si\u0119 op\u0142aca przekroczy\u0107 zaplanowane zu\u017cycie i zap\u0142aci\u0107 kar\u0119, czy w kontrakcie uwzgl\u0119dni\u0107 wy\u017csze zapotrzebowanie, co b\u0119dzie si\u0119 miesi\u0105c do miesi\u0105ca przek\u0142ada\u0107 na du\u017co wy\u017csze koszty. W tak r\u00f3\u017cnych zastosowaniach sprawdza si\u0119 sztuczna inteligencja. Cz\u0119sto nawet nie zdajemy sobie sprawy, \u017ce pewne decyzje wspierane s\u0105 algorytmami, ale sztuczna inteligencja jest ju\u017c obecna w bardzo wielu bran\u017cach.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy w zak\u0142adzie, czy w fabryce lidera innowacji, kt\u00f3ry wie, \u017ce pewien proces ma luki i trzeba go uszczelni\u0107. S\u0142ysza\u0142 o sztucznej inteligencji. Jaki pierwszy krok powinien zrobi\u0107, \u017ceby wprowadzi\u0107 sw\u00f3j zak\u0142ad na wy\u017cszy poziom?<\/strong><\/p>\n

Warto rozpocz\u0105\u0107 od rozmowy ze specjalistami, kt\u00f3rzy znaj\u0105 si\u0119 na sztucznej inteligencji i potrafi\u0105 implementowa\u0107 rozwi\u0105zania tego rodzaju w \u015brodowisku przemys\u0142owym. W trakcie tych konsultacji cz\u0119sto udaje si\u0119 zidentyfikowa\u0107 proces, kt\u00f3ry wymaga optymalizacji. Drugim etapem jest uzupe\u0142nienie oczujnikowania linii produkcyjnej. Dopiero w dalszej kolejno\u015bci odbywa si\u0119 budowa i trenowanie modelu. W tym kontek\u015bcie pomocne mo\u017ce by\u0107 stworzenie tzw. cyfrowego bli\u017aniaka, czyli cyfrowej kopii procesu, kt\u00f3ry chcemy optymalizowa\u0107. Na ka\u017cdym etapie warto prowadzi\u0107 analizy op\u0142acalno\u015bci wdro\u017cenia z uwzgl\u0119dnieniem \u015bwie\u017cych danych. W 99,9% przypadk\u00f3w w\u0142\u0105czenie sztucznej inteligencji przynosi korzy\u015bci i oszcz\u0119dno\u015bci, jednak nie zawsze. Musimy wiedzie\u0107, w kt\u00f3rych projektach sprawdzi si\u0119 sztuczna inteligencja, a w kt\u00f3rych skuteczniejsze b\u0119d\u0105 proste algorytmy<\/p>\n

Jak si\u0119 tego dowiedzie\u0107?<\/strong><\/p>\n

Dzi\u0119ki analizie biznesowej. Trzeba wzi\u0105\u0107 pod uwag\u0119 czas trwania projektu i policzy\u0107, czy w danym okresie nak\u0142ady na pewne rozwi\u0105zania technologiczne si\u0119 zwr\u00f3c\u0105. Je\u015bli na przyk\u0142ad inwestujemy w czujniki, musimy mie\u0107 pewno\u015b\u0107, \u017ce korzy\u015bci z tej inwestycji przewy\u017csz\u0105 koszt samych czujnik\u00f3w.<\/p>\n

Kwestia danych i analizy biznesowej to jedno, ale wa\u017cny jest te\u017c ludzki wymiar pracy ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105. Czy i w jakich warunkach tej sztucznej inteligencji mo\u017cemy zaufa\u0107?<\/strong><\/p>\n

Zaufanie do sztucznej inteligencji to zagadnienie, z kt\u00f3rym mierzymy si\u0119 praktycznie w ka\u017cdym projekcie AI. Zaryzykowa\u0142bym nawet twierdzenie, \u017ce powodzenie tych projekt\u00f3w w 50% zale\u017cy od tego, w jakim stopniu operatorzy przyswoj\u0105 wiedz\u0119 na temat dzia\u0142ania algorytm\u00f3w, a tym samym zyskaj\u0105 do nich zaufanie. Bez zaufania nie jeste\u015bmy w stanie robi\u0107 biznesu, ale te\u017c realizowa\u0107 zaawansowanych projekt\u00f3w technologicznych, na przyk\u0142ad z wykorzystaniem AI. Cz\u0142owiek jest z natury nieufny, szczeg\u00f3lnie w odniesieniu do zjawisk, kt\u00f3rych nie rozumie. Dlatego w porozumieniu z in\u017cynierem procesu dbamy o to, \u017ceby operatorzy widzieli, \u017ce sztuczna inteligencja de facto im pomaga. Oczywi\u015bcie na pocz\u0105tku ta nieufno\u015b\u0107 wobec sztucznej inteligencji jest du\u017ca. Dopiero gdy operator widzi, \u017ce dzi\u0119ki nowemu rozwi\u0105zaniu ma mniej pracy, albo \u017ce jego praca jest bardziej efektywna, \u017ce mo\u017ce szybciej podejmowa\u0107 decyzje, \u017ce w momencie, gdy pracuje na nocn\u0105 zmian\u0119, ta nocna praca przebiega spokojnie, w\u00f3wczas to zaufanie zaczyna rosn\u0105\u0107. Widzimy wi\u0119c, \u017ce zaufanie przychodzi z czasem, ale czas ten mo\u017cna skr\u00f3ci\u0107. Trzeba jedynie zadba\u0107 o dwa czynniki. Po pierwsze o bezpo\u015brednie przekazywanie operatorom informacji w jaki spos\u00f3b dzia\u0142a sztuczna inteligencja, \u017ceby nie by\u0142a postrzegana jako niezrozumia\u0142a czarna skrzynka. Aby tego unikn\u0105\u0107, tworzymy algorytmy w porozumieniu ze \u015bwiadomym in\u017cynierem procesu. Ustalamy z nim tak\u017ce spos\u00f3b wdro\u017cenia, okre\u015blamy, jakie poziomy decyzyjno\u015bci przypisa\u0107 ludziom, a jakie sztucznej inteligencji. Drugi kluczowy czynnik to zadbanie o to, \u017ceby sztuczna inteligencja dzia\u0142a\u0142a w warunkach stabilnych, natomiast gdy tej stabilno\u015bci nie ma, aby stery przejmowa\u0142 cz\u0142owiek. Warunki stabilne, czyli takie, w kt\u00f3rych parametry opisuj\u0105ce prac\u0119 systemu nie przyjmuj\u0105 warto\u015bci ekstremalnych, w kt\u00f3rych system nie jest nadmiernie obci\u0105\u017cony. I tak np. warunki stabilne w wodoci\u0105gach to takie, w kt\u00f3rych nie ma oberwania chmury. W\u00f3wczas nap\u0142yw \u015bciek\u00f3w do przepompowni utrzymuje si\u0119 na przewidywalnym poziomie. Takie warunki stabilne panuj\u0105 przez 90% czasu, dlatego zastosowanie sztucznej inteligencji mo\u017ce przynie\u015b\u0107 naprawd\u0119 du\u017ce oszcz\u0119dno\u015bci. Kiedy nast\u0119puje oberwanie chmury, w wodoci\u0105gach wzrasta ryzyko gwa\u0142townych waha\u0144 poziomu wody, ryzyko zator\u00f3w w ruroci\u0105gach i innych nieprzewidzianych zdarze\u0144. Fakt, \u017ce w takich okoliczno\u015bciach systemem steruje operator, zwi\u0119ksza jego bezpiecze\u0144stwo, ale te\u017c sprawia, \u017ce sztucznej inteligencji, pracuj\u0105cej tylko w warunkach stabilnych, \u0142atwiej zaufa\u0107. Podej\u015bcie polegaj\u0105ce na implementowaniu AI wy\u0142\u0105cznie w warunkach stabilnych pozwala te\u017c znacz\u0105co skr\u00f3ci\u0107 czas wdro\u017cenia i szybciej zacz\u0105\u0107 generowa\u0107 oszcz\u0119dno\u015bci.<\/p>\n

Wiemy ju\u017c, jak zaufa\u0107 sztucznej inteligencji, a czy mo\u017cemy si\u0119 od niej czego\u015b nauczy\u0107?<\/strong><\/p>\n

Na pewno od AI mo\u017cemy nauczy\u0107 si\u0119 tego, jak optymalnie podejmowa\u0107 decyzje. Powinni\u015bmy podejmowa\u0107 je szybko, bazuj\u0105c na rzetelnych i sprawdzonych informacjach. W kontek\u015bcie przemys\u0142owym oznacza to prac\u0119 na danych pochodz\u0105cych z dobrze opomiarowanych system\u00f3w. Sytuacja, w kt\u00f3rej pracownicy na kartce spisuj\u0105 dane przemys\u0142owe i wprowadzaj\u0105 je do Excela nale\u017cy ju\u017c do historii. Dzisiaj potrzebujemy danych, aby podejmowa\u0107 dobre decyzje, tak\u017ce te dotycz\u0105ce implementacji sztucznej inteligencji.<\/p>\n

 <\/p>\n

Wywiad przygotowany na podstawie podcastu Biznesu i Produkcji \u201ePrzemys\u0142owa Sztuczna Inteligencja. Czego mo\u017cemy si\u0119 od niej nauczy\u0107?\u201d<\/a>. Tekst skr\u00f3cony i zredagowany w celu zwi\u0119kszenia klarowno\u015bci przekazu.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

O tym, jak istotny jest proces zbierania danych dla uruchomienia algorytm\u00f3w sztucznej inteligencji w przemy\u015ble, opowiada Marek Zamojski \u2013 dyrektor ds. innowacji w ASTOR. Rozmawia Renata Poreda, redaktor naczelna \u201eBiznesu i Produkcji\u201d.<\/p>\n","protected":false},"author":17,"featured_media":6527,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[525,126],"tags":[246],"class_list":["post-6522","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tresci","category-wywiady","tag-sztuczna-inteligencja"],"acf":[],"yoast_head":"\r\nSztuczna inteligencja, coraz bardziej prawdziwa | Biznes i Produkcja<\/title>\r\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\r\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/\" \/>\r\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\r\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\r\n<meta property=\"og:title\" content=\"Sztuczna inteligencja, coraz bardziej prawdziwa | Biznes i Produkcja\" \/>\r\n<meta property=\"og:description\" content=\"O tym, jak istotny jest proces zbierania danych dla uruchomienia algorytm\u00f3w sztucznej inteligencji w przemy\u015ble, opowiada Marek Zamojski \u2013 dyrektor ds. innowacji w ASTOR. Rozmawia Renata Poreda, redaktor naczelna \u201eBiznesu i Produkcji\u201d.\" \/>\r\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/\" \/>\r\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Biznes i Produkcja\" \/>\r\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/ASTOR.automatyzacja\" \/>\r\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-02-06T09:00:10+00:00\" \/>\r\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-04-20T07:16:14+00:00\" \/>\r\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/AdobeStock_352717716_opt.jpeg\" \/>\r\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"8176\" \/>\r\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"3648\" \/>\r\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\r\n<meta name=\"author\" content=\"Renata Poreda\" \/>\r\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\r\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Renata Poreda\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"15 minut\" \/>\r\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Renata Poreda\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/8459674e8e54c444aca44f32884dd063\"},\"headline\":\"Sztuczna inteligencja, coraz bardziej prawdziwa\",\"datePublished\":\"2023-02-06T09:00:10+00:00\",\"dateModified\":\"2023-04-20T07:16:14+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\\\/\"},\"wordCount\":2912,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/02\\\/AdobeStock_352717716_opt.jpeg\",\"keywords\":[\"Sztuczna inteligencja\"],\"articleSection\":[\"Tre\u015bci\",\"Wywiady\"],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\\\/\",\"name\":\"Sztuczna inteligencja, coraz bardziej prawdziwa | Biznes i Produkcja\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/02\\\/AdobeStock_352717716_opt.jpeg\",\"datePublished\":\"2023-02-06T09:00:10+00:00\",\"dateModified\":\"2023-04-20T07:16:14+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/02\\\/AdobeStock_352717716_opt.jpeg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/02\\\/AdobeStock_352717716_opt.jpeg\",\"width\":8176,\"height\":3648},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Wywiady\",\"item\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/kategoria\\\/wywiady\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Sztuczna inteligencja, coraz bardziej prawdziwa\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/\",\"name\":\"Biznes i Produkcja\",\"description\":\"Praktyczne aspekty transformacji do przemys\u0142u przysz\u0142o\u015bci\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/#organization\",\"name\":\"ASTOR | gdzie technologia spotyka cz\u0142owieka\",\"alternateName\":\"ASTOR\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2017\\\/06\\\/ASTOR_logo.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2017\\\/06\\\/ASTOR_logo.jpg\",\"width\":185,\"height\":60,\"caption\":\"ASTOR | gdzie technologia spotyka cz\u0142owieka\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.facebook.com\\\/ASTOR.automatyzacja\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/8459674e8e54c444aca44f32884dd063\",\"name\":\"Renata Poreda\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/06\\\/cropped-RP2-96x96.png\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/06\\\/cropped-RP2-96x96.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/06\\\/cropped-RP2-96x96.png\",\"caption\":\"Renata Poreda\"},\"description\":\"Doradczyni w zakresie PR i wizerunku z ponad 20 letnim do\u015bwiadczeniem. Od ponad 12 lat zwi\u0105zana z bran\u017c\u0105 przemys\u0142ow\u0105 i nowoczesnych technologii. Obecnie \u0142\u0105czy funkcj\u0119 rzeczniczki prasowej FAIRP oraz ASTOR, kt\u00f3ry jest jednym z cz\u0142onk\u00f3w za\u0142o\u017cycieli Zwi\u0105zku Pracodawc\u00f3w Forum Automatyki i Robotyki Polskiej. Wspiera dzia\u0142ania CSR, sponsoringowe oraz wsp\u00f3\u0142tworzy koncepty kreatywne kampanii komunikacyjnych. Redaktor naczelna pisma Biznes i Produkcja w latach 2018-2024. Autorka podcastu o tej samej nazwie. Od 2024 nale\u017cy do Rady Programowej Studi\u00f3w Podyplomowych Public Relations i Brand Management w Instytucie Ekonomii, Finans\u00f3w i Zarz\u0105dzania UJ, wyk\u0142adowczyni UJ. W PSPR, po kilkuletniej przerwie, od 2019 roku. Od 2024 nale\u017cy do Rady Programowej Studi\u00f3w Podyplomowych Public Relations i Brand Management w Instytucie Ekonomii, Finans\u00f3w i Zarz\u0105dzania UJ, kt\u00f3rych PSPR jest partnerem. Wyk\u0142adowczyni UJ. Cz\u0142onkini Sektorowej Rady ds. Kompetencji Sektora Komunikacji Marketingowej kadencji 2025-2029 dzia\u0142aj\u0105cej przy Ministerstwie Funduszy i Polityki Regionalnej. Absolwentka podyplomowych studi\u00f3w w zakresie Public Relations (UJ) oraz Marketingu w sieci (WSE im. ks. J. Tischnera). Uko\u0144czy\u0142a r\u00f3wnie\u017c presti\u017cowy program brytyjskiego instytutu \u201eThe Chartered Institute of Marketing, prowadzony w Polsce przez Questus \u2013 akredytowane centrum egzaminacyjne. Zwolenniczka empatycznej komunikacji, pasjonatka g\u00f3r, biegania i motoryzacji.\",\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/feed\\\/\"],\"url\":\"https:\\\/\\\/www.astor.com.pl\\\/biznes-i-produkcja\\\/author\\\/renatap\\\/\"}]}<\/script>\r\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Sztuczna inteligencja, coraz bardziej prawdziwa | Biznes i Produkcja","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Sztuczna inteligencja, coraz bardziej prawdziwa | Biznes i Produkcja","og_description":"O tym, jak istotny jest proces zbierania danych dla uruchomienia algorytm\u00f3w sztucznej inteligencji w przemy\u015ble, opowiada Marek Zamojski \u2013 dyrektor ds. innowacji w ASTOR. Rozmawia Renata Poreda, redaktor naczelna \u201eBiznesu i Produkcji\u201d.","og_url":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/","og_site_name":"Biznes i Produkcja","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/ASTOR.automatyzacja","article_published_time":"2023-02-06T09:00:10+00:00","article_modified_time":"2023-04-20T07:16:14+00:00","og_image":[{"width":8176,"height":3648,"url":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/AdobeStock_352717716_opt.jpeg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Renata Poreda","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"Renata Poreda","Szacowany czas czytania":"15 minut"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/"},"author":{"name":"Renata Poreda","@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/#\/schema\/person\/8459674e8e54c444aca44f32884dd063"},"headline":"Sztuczna inteligencja, coraz bardziej prawdziwa","datePublished":"2023-02-06T09:00:10+00:00","dateModified":"2023-04-20T07:16:14+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/"},"wordCount":2912,"publisher":{"@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/AdobeStock_352717716_opt.jpeg","keywords":["Sztuczna inteligencja"],"articleSection":["Tre\u015bci","Wywiady"],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/","url":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/","name":"Sztuczna inteligencja, coraz bardziej prawdziwa | Biznes i Produkcja","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/AdobeStock_352717716_opt.jpeg","datePublished":"2023-02-06T09:00:10+00:00","dateModified":"2023-04-20T07:16:14+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/#primaryimage","url":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/AdobeStock_352717716_opt.jpeg","contentUrl":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/AdobeStock_352717716_opt.jpeg","width":8176,"height":3648},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/sztuczna-inteligencja-coraz-bardziej-prawdziwa\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Wywiady","item":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/kategoria\/wywiady\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Sztuczna inteligencja, coraz bardziej prawdziwa"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/#website","url":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/","name":"Biznes i Produkcja","description":"Praktyczne aspekty transformacji do przemys\u0142u przysz\u0142o\u015bci","publisher":{"@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/#organization","name":"ASTOR | gdzie technologia spotyka cz\u0142owieka","alternateName":"ASTOR","url":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-content\/uploads\/2017\/06\/ASTOR_logo.jpg","contentUrl":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-content\/uploads\/2017\/06\/ASTOR_logo.jpg","width":185,"height":60,"caption":"ASTOR | gdzie technologia spotyka cz\u0142owieka"},"image":{"@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/ASTOR.automatyzacja"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/#\/schema\/person\/8459674e8e54c444aca44f32884dd063","name":"Renata Poreda","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/cropped-RP2-96x96.png","url":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/cropped-RP2-96x96.png","contentUrl":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/cropped-RP2-96x96.png","caption":"Renata Poreda"},"description":"Doradczyni w zakresie PR i wizerunku z ponad 20 letnim do\u015bwiadczeniem. Od ponad 12 lat zwi\u0105zana z bran\u017c\u0105 przemys\u0142ow\u0105 i nowoczesnych technologii. Obecnie \u0142\u0105czy funkcj\u0119 rzeczniczki prasowej FAIRP oraz ASTOR, kt\u00f3ry jest jednym z cz\u0142onk\u00f3w za\u0142o\u017cycieli Zwi\u0105zku Pracodawc\u00f3w Forum Automatyki i Robotyki Polskiej. Wspiera dzia\u0142ania CSR, sponsoringowe oraz wsp\u00f3\u0142tworzy koncepty kreatywne kampanii komunikacyjnych. Redaktor naczelna pisma Biznes i Produkcja w latach 2018-2024. Autorka podcastu o tej samej nazwie. Od 2024 nale\u017cy do Rady Programowej Studi\u00f3w Podyplomowych Public Relations i Brand Management w Instytucie Ekonomii, Finans\u00f3w i Zarz\u0105dzania UJ, wyk\u0142adowczyni UJ. W PSPR, po kilkuletniej przerwie, od 2019 roku. Od 2024 nale\u017cy do Rady Programowej Studi\u00f3w Podyplomowych Public Relations i Brand Management w Instytucie Ekonomii, Finans\u00f3w i Zarz\u0105dzania UJ, kt\u00f3rych PSPR jest partnerem. Wyk\u0142adowczyni UJ. Cz\u0142onkini Sektorowej Rady ds. Kompetencji Sektora Komunikacji Marketingowej kadencji 2025-2029 dzia\u0142aj\u0105cej przy Ministerstwie Funduszy i Polityki Regionalnej. Absolwentka podyplomowych studi\u00f3w w zakresie Public Relations (UJ) oraz Marketingu w sieci (WSE im. ks. J. Tischnera). Uko\u0144czy\u0142a r\u00f3wnie\u017c presti\u017cowy program brytyjskiego instytutu \u201eThe Chartered Institute of Marketing, prowadzony w Polsce przez Questus \u2013 akredytowane centrum egzaminacyjne. Zwolenniczka empatycznej komunikacji, pasjonatka g\u00f3r, biegania i motoryzacji.","sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/feed\/"],"url":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/author\/renatap\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6522","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-json\/wp\/v2\/users\/17"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6522"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6522\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6616,"href":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6522\/revisions\/6616"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6527"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6522"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6522"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.astor.com.pl\/biznes-i-produkcja\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6522"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}