AI potrzebuje nowych danych – czas na rewolucję na pierwszej linii

W świecie, w którym coraz trudniej o wysokiej jakości dane do trenowania modeli AI, firmy muszą szukać nowych, nieoczywistych źródeł informacji. Stuart Hubbard, dyrektor ds. AI i rozwoju zaawansowanych technologii w Zebra Technologies, nie ma wątpliwości: klucz leży w codziennej pracy pracowników pierwszej linii.

Dane, których nie widać

Wielu ekspertów bije na alarm – zasoby publicznie dostępnych, wartościowych danych kurczą się w zastraszającym tempie. Coraz więcej stron internetowych blokuje możliwość pobierania treści na potrzeby rozwoju AI, a niektórzy przewidują, że już za kilka lat „ludzki internet” przestanie być wystarczającym źródłem do trenowania zaawansowanych modeli. Co wtedy?

Hubbard wskazuje na dane, które powstają każdego dnia w sklepach, magazynach, fabrykach – wszędzie tam, gdzie ludzie i maszyny współpracują na pierwszej linii. To informacje o zapełnieniu półek, trasach dostaw, jakości produktów, interakcjach z klientami czy nawet o tym, jak często pracownicy korzystają ze skanerów. Dane te są generowane w czasie rzeczywistym, często automatycznie, przez urządzenia mobilne, czujniki, kamery czy systemy RFID.

Jakość, nie ilość

„Jakość danych to dziś największe wyzwanie dla rozwoju generatywnej AI” – podkreśla Hubbard. Modele uczone na niepełnych, zniekształconych lub zbyt jednorodnych danych nie będą w stanie rozwiązywać realnych problemów biznesowych. Dlatego tak ważne jest, by firmy nie tylko gromadziły dane, ale też dbały o ich różnorodność, dokładność i aktualność.

Przykład? W handlu detalicznym dane o poziomie zapełnienia półek czy preferencjach klientów pozwalają lepiej planować dostawy i personalizować oferty. W logistyce – analiza tras i warunków transportu umożliwia optymalizację kosztów i szybsze reagowanie na nieprzewidziane sytuacje. W produkcji – monitoring jakości materiałów i gotowych produktów pozwala szybciej wykrywać wady i minimalizować straty.

Nowe technologie, nowe możliwości

Zebra Technologies, jako lider cyfryzacji procesów na pierwszej linii, stawia na rozwój narzędzi, które nie tylko zbierają, ale i inteligentnie analizują dane. Mobilne komputery z systemami wizyjnymi, agentowa AI, rozpoznawanie głosu, inteligentne kamery czy zaawansowane algorytmy deep learning – to technologie, które już dziś zmieniają sposób, w jaki firmy wykorzystują informacje z codziennej pracy.

Co ciekawe, nawet dobrze znane rozwiązania, jak systemy RFID, zyskują nowe zastosowania. Dzięki nim można szybko i precyzyjnie gromadzić ogromne ilości danych, które następnie trafiają do modeli AI wspierających planowanie, optymalizację procesów czy rozwój cyfrowych bliźniaków.

Odpowiedzialność i etyka

Wraz z rosnącą ilością danych rośnie też odpowiedzialność firm za ich właściwe wykorzystanie. Hubbard podkreśla, że rozwój AI musi iść w parze z wdrażaniem solidnych zasad etycznych i ram prawnych. Tylko wtedy sztuczna inteligencja będzie mogła realnie wspierać biznes, automatyzować procesy i poprawiać jakość pracy – bez ryzyka nadużyć czy błędnych decyzji.

Przyszłość jest na pierwszej linii

Cyfryzacja pracy na pierwszej linii to nie tylko szansa na lepsze dane, ale też na zupełnie nowy poziom efektywności i innowacji. Firmy, które już dziś zaczną świadomie wykorzystywać potencjał danych generowanych przez swoich pracowników, zyskają przewagę, której nie da się łatwo skopiować.

W erze, gdy „internet się kończy”, prawdziwa rewolucja zaczyna się tam, gdzie człowiek spotyka maszynę – na pierwszej linii.