Wraz z pojawieniem się botów czatowych, takich jak #ChatGPT, , coraz więcej osób zdaje sobie sprawę z potęgi sztucznej inteligencji, zwłaszcza w odniesieniu do jej powiązania z #Web3.0
Dawno, dawno temu istniał świat, w którym ludzie podejmowali świadome decyzje na podstawie danych. Jednak ilość danych rosła tak szybko, że człowiekowi coraz trudniej było je wszystkie przetworzyć. Wtedy pojawiła się sztuczna inteligencja (AI), oferująca obietnicę zautomatyzowanego przetwarzania danych i podejmowania decyzji.
Sztuczna inteligencja była początkowo wykorzystywana w odosobnionych zastosowaniach, ale w miarę jak stawała się coraz bardziej zaawansowana i wszechstronna, zaczęła przenikać coraz więcej obszarów ludzkiej działalności. Wraz z rozwojem Internetu do sztucznej inteligencji wkrótce dołączyła sieć, tworząc potężną kombinację, która umożliwiła ludziom dostęp do danych i ich analizowanie z całego świata.
Czym są big data?
Big Data odnosi się do dużej ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, które organizacje generują i przetwarzają na co dzień. Dane te pochodzą z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, systemy transakcyjne, interakcje z klientami i dane generowane maszynowo.
Ponadto zalety dużych zbiorów danych są liczne i można je podzielić na następujące kategorie:
Zalety dużych danych
Ulepszone podejmowanie decyzji: Big data pomaga organizacjom podejmować świadome i oparte na danych decyzje poprzez analizę dużych wolumenów danych. Dzięki analizie big data organizacje mogą szybko identyfikować wzorce i trendy w swoich danych i podejmować decyzje na podstawie uzyskanych spostrzeżeń.
Ulepszone doświadczenie klienta: Big data pomaga organizacjom lepiej zrozumieć zachowania i preferencje klientów. Analizując dane klientów, organizacje mogą personalizować swoje produkty i usługi, aby spełnić konkretne potrzeby każdego klienta, co prowadzi do zwiększenia satysfakcji i lojalności klientów.
Zwiększona wydajność i oszczędności kosztów: Big data pomaga organizacjom optymalizować swoje operacje i obniżać koszty poprzez identyfikację nieefektywności i usprawnianie procesów. Na przykład, analizując dane produkcyjne, producenci mogą identyfikować wąskie gardła i optymalizować swoje linie produkcyjne, aby zmniejszyć ilość odpadów i poprawić wydajność.
Lepsze zarządzanie ryzykiem: Analityka big data może pomóc organizacjom zidentyfikować potencjalne ryzyka i zagrożenia dla ich działalności. Analizując dane z różnych źródeł, organizacje mogą identyfikować wzorce i trendy, które wskazują na potencjalne ryzyka, takie jak działania oszukańcze lub naruszenia bezpieczeństwa, i podejmować proaktywne środki w celu ich złagodzenia.
Przykłady zastosowań dużych zbiorów danych
Opieka zdrowotna: Aby poprawić wyniki leczenia pacjentów, obniżyć koszty i usprawnić zarządzanie zdrowiem populacji. Jest również wykorzystywana do analizy danych pacjentów, identyfikacji wzorców i trendów oraz opracowywania spersonalizowanych planów leczenia.
Handel detaliczny: Poprawa doświadczeń klientów, optymalizacja operacji łańcucha dostaw i zwiększenie sprzedaży. Jest również używany do analizy danych klientów, identyfikacji wzorców i trendów zakupowych oraz opracowywania spersonalizowanych kampanii marketingowych.
Finanse: Popraw zarządzanie ryzykiem, wykrywanie oszustw i obsługę klienta. Jest również używany do analizy danych finansowych, identyfikowania wzorców i trendów oraz opracowywania modeli predykcyjnych w celu usprawnienia podejmowania decyzji.
Produkcja: poprawa wydajności, redukcja kosztów i optymalizacja procesów produkcyjnych. Jest również używany do analizy danych produkcyjnych, identyfikacji wąskich gardeł i nieefektywności. Optymalizuje to linie produkcyjne w celu zmniejszenia odpadów i poprawy wydajności.
Sztuczna inteligencja czerpie z danych, dużych zbiorów danych lub grafów wiedzy
Big data i AI (sztuczna inteligencja) to ściśle powiązane i współzależne dziedziny. W rzeczywistości często mówi się o nich jako o dwóch stronach tej samej monety.
Jednakże ta kombinacja była nadal ograniczona przez scentralizowaną naturę sieci. Większość danych była kontrolowana przez kilka potężnych firm. Firmy te wykorzystywały je do własnych celów, a same dane były często odizolowane i trudno dostępne.
Wejdź - era Web3
Przedstawiamy Web3, nowy paradygmat dla sieci, który obiecuje decentralizację danych i oddanie kontroli w ręce jednostek. Web3 opiera się na technologii blockchain, która umożliwia rozproszony i niezmienny rejestr informacji. Oznacza to, że dane mogą być przechowywane w sposób zdecentralizowany i dostępne dla każdego, kto ma odpowiednie uprawnienia.
Dzięki Web3 relacja między AI, danymi i siecią ulega transformacji. AI może teraz uzyskać dostęp do znacznie szerszego zakresu źródeł danych i analizować je w czasie rzeczywistym, aby zapewnić wgląd, który wcześniej był niemożliwy. A ponieważ dane są zdecentralizowane, osoby mogą kontrolować swoje własne dane i decydować, kto ma do nich dostęp.
W tym nowym świecie AI i dane współpracują, aby stworzyć bardziej zdecentralizowaną i zdemokratyzowaną sieć. Web3 zapewnia ramy dla tego nowego paradygmatu. Umożliwia to świat, w którym jednostki kontrolują własne dane. W tym świecie AI jest wykorzystywana do dostarczania spostrzeżeń i analiz, które przynoszą korzyści wszystkim.