Connect with us

Okoseszközök

Generatív vs prediktív: hogyan alakítja át a kétféle MI a szoftverfejlesztést?

Napjainkban rengeteg szó esik a generatív mesterséges intelligenciáról.

Mióta hozzáférhetővé vált a nagyközönség számára a ChatGPT, szinte bárki első kézből tapasztalhatja meg, mire képes a technológia, és milyen gyökeres változásokat hozhat akár az üzleti életben. A prediktív MI ugyanakkor szintén rengeteg hasznos előnyt kínál a vállalatok számára a részletes előrejelzéseken keresztül. A Micro Focus szakértői szerint mindkettőnek megvan a maga helye a különböző céges felhasználási területeken. A szoftverfejlesztésben például a generatív MI a minőségbiztosítási tesztek létrehozásában és a folyamatok átlátásában segít, míg a prediktív MI a projektek tervezését és nyomon követését támogatja hatékonyan. 

A prediktív és a generatív MI két külön megközelítést képvisel a mesterséges intelligencia tágabb területén belül. Bár különálló modellként léteznek, mindkettőben megvan a potenciál, hogy támogassa a szervezeteket az innovációban és a hatékonyabb működésben. Nagyon leegyszerűsítve az egyik létrehoz, a másik pedig megjósol dolgokat. De hogyan is néz ki ez a gyakorlatban?

Generációs különbség

A generatív MI-modellek valósághű képeket vagy szövegeket képesek létrehozni, de használhatók programozásra vagy szintetikus adatok létrehozására is, illetve akad köztük olyan is, amely zenét tud komponálni. A legújabb fejlesztéseknek köszönhetően a szövegeket generáló nagy nyelvi modellek (LLM) minimális emberi erőfeszítéssel olyan jó minőségű tartalmat képesek előállítani, hogy ezzel egész iparágakat forradalmasíthatnak. A Gartner összefoglalója szerint a generatív MI legfontosabb előnyei közé tartozik, hogy felgyorsítja a termékfejlesztést, hatékonyabbá teszi a munkát, illetve segít az ügyfélélmény javításában és a potenciális kockázatok azonosításában.

Ezzel szemben a prediktív MI-modellek statisztikai algoritmusokat és gépi tanulást használnak arra, hogy a nagy adatforrások alapján előre jelezzenek várható trendeket és viselkedési mintákat. Sok vállalatnál egy ideje már használják is a prediktív MI részhalmazának tekinthető prediktív analitikát, amely múltbéli adatminták alapján megbecsüli a várható jövőbeli eredményeket. Ez a technológia segíti a döntéshozatali folyamatokat, és lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy optimalizálják folyamataikat, azonosítsák a várható nehézségeket, és megalapozott stratégiát dolgozzanak ki az információk alapján.

Értékesebb szoftverek

A Micro Focus szakértői szerint mind a generatív, mind pedig a prediktív MI hatékony segítséget nyújthat a szoftverfejlesztéshez kapcsolódó folyamatokban és az értékáram-kezelésben, amelyen keresztül a szervezetek menedzselhetik, ellenőrizhetik és láthatóvá tehetik az egyes szoftverfejlesztési és -kiadási tevekénységek által nyújtott értékeket az üzleti vezetők, illetve az IT-részlegek számára. Ennek megfelelően a Micro Focus már teszteli a különféle MI-technológiák által biztosított lehetőségeket, és az új, MI-alapú funkciók hamarosan elérhetővé válnak a kapcsolódó megoldásokban.

A generatív MI-t sok helyen már elkezdték igénybe venni kódok írásához, ám a technológia jó szolgálatot tehet a szoftverek minőségének ellenőrzésekor is. Erre ideális esetben már a fejlesztés közben is figyelmet fordítanak, és nem csak a kész szoftverek átvizsgálása során. Ez garantálja, hogy az ügyfelek a lehető legjobb minőségű szoftvereket kapják a lehető legrövidebb időn belül. Az UFT One megoldásban elérhető generatív MI például képes létrehozni számos különféle, a minőségellenőrzésnél használható egyedi tesztet, a fejlesztőknek pedig csupán ki kell választaniuk azokat, amelyekre valóban szükségük van az adott ellenőrzéshez. Az MI ezáltal felgyorsítja a folyamatokat és csökkenti a manuális munka mennyiségét, így a fejlesztők a fontosabb feladatokra koncentrálhatnak.

A generatív MI nem csupán a minőségellenőrzésnél, de a teljes fejlesztési folyamat során segít a folyamatok hatékonyabbá tételében és a döntéshozatalban azáltal, hogy jobban átláthatóvá teszi az információkat. Erről úgy gondoskodik, hogy lehetőséget biztosít a widgetek testre szabására a fejlesztők vezérlőpultján, így a szakemberek egyszerűen figyelemmel kísérhetik a projekteket.

A Project and Portfolio Management (PPM) megoldásban hamarosan megjelenő prediktív MI pedig a fentieket kiegészítve hatékony támogatást nyújt a projektek előzetes tervezésénél, valamint később azok megvalósításánál és nyomon követésénél is. A korábbi adatok alapján becsléseket készít arra vonatkozóan, mikorra készülhet el egy új funkció az alkalmazásban, mennyi időt igényel a projekt, illetve mik a várható eredmények a minőség terén. Ezenfelül a ROI követésében is segít a technológia. Ha probléma adódna a fejlesztés során, a generatív MI azonosítja annak okait és az összefüggéseket, valamint javaslatokat tesz a javításra és arra is, hogyan lehet lerövidíteni a piacra jutási időt.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Okoseszközök

Az SAP és a Databricks bemutatja az SAP Business Data Cloudot

Az SAP a mai napon bejelentette legújabb, úttörő megoldását, az SAP Business Data Cloudot, amely egységesíteni képes a vállalatoknál az SAP rendszereiből és külső forrásokból származó adatokat.

Ez biztosítja azt a megbízható adatalapot, amelyre a vállalatoknak szükségük van a megalapozott döntésekhez és a mesterséges intelligencia hatékony és megbízható működtetéséhez. A megoldás összehangolja a szervezet kritikus alkalmazásainak adatait adatmérnöki és üzleti analitikai képességek révén, ami magasabb szintre emeli az áttekinthetőséget és az innovációs képességek kibontakozását.

Az SAP és a Databricks stratégiai partnersége új korszakot nyit a vállalati adatkezelésben. Két, saját területén piacvezető vállalat fogott össze, hogy újradefiniálja az alkalmazások és adatplatformok együttműködését. Az új megoldás natívan beágyazza a Databricks technológiáját az adatmérnöki, gépi tanulási és az erőforrásigényes AI-feladatok elvégzéséhez.

„Az SAP Business Data Cloud felszabadítja a vállalati adatok teljes értékét az üzleti AI számára”

– mondta Christian Klein, az SAP vezérigazgatója.

„Ötvözi az SAP szakértelmét a küldetéskritikus, végponttól végpontig terjedő folyamatok és a szemantikailag gazdag adatok terén a Databricks világszínvonalú adatmérnöki képességeivel, létrehozva egy úttörő megoldást, amely segíti a szervezeteket abban, hogy maximálisan kihasználják adataikat.”

„A vállalatok világszerte arra törekszenek, hogy nagyobb értéket nyerjenek ki adataikból, és nagyobb hozamot érjenek el AI-befektetéseikből”

– mondta Ali Ghodsi, a Databricks társalapítója és vezérigazgatója.

„Az SAP-val való partnerségünk lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy adataikat – formátumtól és tárolási helytől függetlenül – egyesítsék, így azokat a Databricks Data Intelligence Platformon belül kezelhetik, elemezhetik és testre szabott AI-alkalmazásokat építhetnek rájuk.”

Az adatalapú gazdaság előmozdítása

Az SAP Business Data Cloud támogatja az SAP-t az adattermék-gazdaság növekedésében. Teljeskörűen menedzselt SAP-adattermékeket kínál az üzleti folyamatok széles skálájához – legyenek akár pénzügyi, beszerzési vagy az ellátási láncból származó adatok az SAP S/4HANA-ból vagy az SAP Ariba rendszerből, vagy akár képzési és tehetségmenedzsment adatok az SAP SuccessFactorsból. Ezek az adattermékek a forrásukat, az összefüggéseket, így az üzleti értelmüket is megőrzik, így a nyers rekordokon túl azonnali hozzáférést biztosítanak magas minőségű adatokhoz, mindezt a költséges adatkinyerési folyamatok nélkül.

Ha például egy pénzügyi igazgató szeretné felmérni a növekvő infláció nyereségességre gyakorolt hatását, az SAP Business Data Cloud képes valós idejű külső adatokat, például a fogyasztói árindexet összevetni a vállalata pénzügyi adataival – például a főkönyvi számlákon vagy költséghelyeken található értékekkel –, így átfogó elemzést kaphat a rendszertől.

Az SAP Business Data Cloud új funkciókat is kínál, például az úgynevezett insight appokat, amelyek valós idejű adatokkal összekapcsolt adattermékeket és AI-modelleket használnak fejlett elemzések és tervezési feladatok támogatására. Ezek kiterjednek az alapvető vállalati analitikára, a pénzügyekre és a humánerőforrás-szolgáltatásokra is.

„Az SAP Business Data Cloud segít abban, hogy maximálisan kihasználjuk adataink értékét és előmozdítsuk az innovációt üzleti tevékenységünkben”

– mondta Markus Hartmann, a Henkel Európáért, Afrikáért és Dél-Kelet Ázsiáért felelős vállalati alelnöke.

„A szemantikailag gazdag adattermékek és a Databricks mély integrációja továbbfejleszti meglévő adatmegoldásainkat, lehetővé téve forgatókönyvek modellezését és az AI-alapú meglátások kihasználását, hogy fenntartható jövőt építsünk adataink ökoszisztémájában.”

„A bejelentés a magyar ügyfelek számára is ígéretes, hiszen sok ügyfelünk használja korábbi üzleti adatelemző BI megoldásunkat, számukra a megújult és innovatív funkciókkal rendelkező SAP Business Data Cloud egy tökéletes megoldás lehet a terület modernizálására”

– emelte ki Pintér Szabolcs, az SAP Hungary ügyvezető igazgatója a hír kapcsán.

„A mindennapi üzleti folyamatokba beágyazott AI megoldásokra is egyre nagyobb keresletet látunk itthon is, nem véletlenül: AI ügynökeinkkel a riportingtól kezdve a fejlett analitikán, kockázatértékeléseken, vagy szcenárió-elemzéseken át a tervezésig a legösszetettebb feladatokat is automatizálni lehet, ami erőforrást szabadít fel a kreatív feladatokra és teret ad az innovációnak.”

Az AI-ügynökök teljes potenciáljának kiaknázása

Az SAP Business Data Cloud jelentősen javítja a Joule, az SAP generatív AI asszisztensének működését is, amely gyorsabbá teszi az üzleti területeken átívelő munkafolyamatokat, AI-ügynökök segítségével támogatva a megalapozott üzleti döntéshozatalt. Az iparág legmagasabb minőségű vállalati adatkészleteivel – valamint az SAP Knowledge Graph megoldásával, amely üzleti célokra modellezve strukturálja az adatokat – a Joule-ügynökök mélyebb betekintést nyújtanak a vállalati folyamatokba és hatékonyabb együttműködést biztosítanak az összetett üzleti kihívások megoldásában.

Az SAP bejelentette továbbá számos új, azonnal használható Joule-ügynök elérhetőségét pénzügyi, szolgáltatási, értékesítési és egyéb üzleti területeken belül. Például a pénzügyi ügynökök segítenek a követelések gyorsabb feldolgozásában és a pénzforgalom optimalizálásában, míg az értékesítési ügynökök felgyorsítják az üzleti folyamatokat az ügyfélkérdések hatékonyabb kezelése érdekében.

Ezen felül az SAP bevezetett egy új, fejlett AI-ügynök építő funkciót is, amely lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy saját AI-ügynököket fejlesszenek és telepítsenek. Az SAP évtizedes üzleti szakértelme révén ezek az ügynökök az irányított munkafolyamatok segítségével a releváns adatokra és üzleti kontextusra alapozva képesek működni, ezáltal növelik az automatizáció és a mesterséges intelligencia használat hatékonyságát.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Continue Reading

Okoseszközök

Egészségpénztári számlára is elszámolható a vérnyomásmérő funkcióval rendelkező okosóra

Újabb egészségpénztárak fogadják el a nemrégiben Magyarországon bevezetett HUAWEI WATCH D2 okosóra vásárlását.

Ez az innovatív készülék a világ első csuklón hordható, orvostechnikai eszközként regisztrált, 24 órás ambuláns vérnyomás-monitorozásra (ABPM) képes okoseszköze.

Újabb egészségpénztárak fogadják el a hazánkban január végén debütált HUAWEI WATCH D2 24 órás vérnyomásmérő funkcióval ellátott okosóra megvásárlását. Mostantól már az Allianz Hungária Egészség- és Önsegélyező Pénztár és az OTP Egészségpénztár is elfogadja a vásárlást, így a Prémium Egészségpénztár, MBH Gondoskodás Egészségpénztár, Vasutas Egészség- és Önsegélyező Pénztár, valamint a Generali Egészség- és Önsegélyező Pénztár mellett már a fenti két újabb szolgáltató tagjai is elszámolhatják az óra beszerzését. Az okosóra egészségpénztári elszámolhatósága komoly előrelépést jelent a Huawei abbéli törekvésében, hogy egészségfigyelő technológiája minél szélesebb körben elérhetővé váljon a felhasználók számára.

Orvostechnikai eszközként regisztrált okosóra

A HUAWEI WATCH D2 24 órás ambuláns vérnyomás-monitorozásra (ABPM) képes, ami egyedülálló funkció a csuklón hordható eszközök piacán. A HUAWEI WATCH D2 mandzsetta segítségével méri a vérnyomást a csuklón, nappal emlékeztetőket küld, éjszaka pedig automatikusan elvégzi a méréseket az alvás során. Az okoseszköz megfelel az Európai Unió orvostechnikai eszközökre vonatkozó szabályozásának (MDR – Medical Device Regulation) és orvostechnikai eszközként lett nyilvántartásba véve, ugyanakkor ha bármilyen rendellenességet észlelünk, kulcsfontosságú orvoshoz fordulni, hogy a potenciális problémát időben felismerjék és kezeljék.

Az okosóra további funkciói között szerepel az EKG-mérés, a SpO2-monitorozás, valamint a pulzus-, stressz- és bőrhőmérséklet-mérés is. Emellett a felhasználók részletes Egészségügyi Áttekintést készíthetnek, amely egyetlen érintéssel nyolc különböző testfunkciót összegez. A készülék több mint nyolcvan edzésmódot kínál, kompakt, kényelmes viselet, és párosítható mind iOS, mind Android készülékekkel.

Elérhetőség és árak

A készülék fekete fluoroelasztomer szíjas verziójának ajánlott bruttó fogyasztói ára 164.990 Ft, a fehér bőrszíjas változaté pedig 179.990 Ft. Az okosórákat a MediaMarkt, az Alza, az Emag, a Yettel, a Telekom, illetve az Euronics üzleteiben és weboldalain lehet megvásárolni.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Continue Reading

Okoseszközök

Hangalapú bankolás – ahol az IT és a nyelvtudomány találkozik

Korunk digitális kihívásainak egyike az ügyfelek ügyintézésre fordított idejének rövidítése, úgy, hogy közben az ügyfélélmény javuljon, miközben az egész folyamat egyszerűsödik.

Kate, a hangutasítással működő digitális pénzügyi asszisztens, is azon piacvezető fejlesztések közé tartozik, ami az ügyfelek mindennapi bankolását támogatja. A K&H Bank ezért a legmodernebb mesterséges intelligencia és szabályalapú technológiát ötvözi más egyéb tudományterületekkel, például a nyelvtudománnyal is. Az integrációt a bank saját, úgynevezett NLU (Natural Language Understanding) csapata támogatja, segítve Kate-et a természetes nyelv megértésében és feldolgozásában.

A digitális banki megoldások közül az egyik legnépszerűbb Kate, az ország egyetlen hangalapú digitális pénzügyi asszisztense, amely a mesterséges intelligencia és a nyelvtudomány ötvözeteként jött létre. A rendszer akkor tud hatékonyan működni, ha képes megérteni és reagálni az emberek különböző és sajátos nyelvhasználati szokásaira. Mindez komoly szakmai munkát igényel, amelyet a K&H NLU csapata támogat. Többek között ezért is került részletesen bemutatásra Kate, a digitális pénzügyi asszisztens, a Szegedi Tudományegyetem által szervezett XXI. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencián, ahol a K&H NLU csapat egyik szakértője egy olyan hétköznapi példán keresztül prezentálta hogyan működik Kate nyelvi feldolgozási rendszere, vagy hogyan érti meg Kate a természetes nyelvet, mint az utalás.

Egy intelligens asszisztens fejlesztése

Kate fejlesztése során az NLU csapat különböző modulokat integrált, amelyek lehetővé teszik a felügyelt gépi tanulás és a szabályalapú rendszerek együttes alkalmazását. A hangalapú asszisztens válaszai előre megírt válaszokon alapszanak, és a rendszer szabályalapú megközelítést alkalmaz a válaszok generálására. Ez a gyakorlatban vonatkozhat akár egy Kate-hez intézett kérdésre vagy tranzakcióra egyaránt.

Amikor egy ügyfél üzenetet küld, az automatizált rendszer először azt próbálja megérteni, hogy mi a szándéka („intent”). Ez lehet például egy átutalás indítása. Emellett a rendszer felismeri a fontos adatokat („entity-ket”), mint például a bankszámlaszámot vagy a címzett nevét. Ha valaki például azt mondja, hogy „Utalj Róbertnek!”, akkor a rendszer először megnézi, hogy a felhasználó elmentette-e Róbert nevét a partnerei közé. Ha igen, akkor ennek alapján tud választ adni és a kérést végrehajtani.

Szakmai közösség az ügyfélélményért

Az NLU csapat a K&H digitális innovációs szakterületének részeként működik, a bank IT szervezetén belül a legújabb technológiákat alkalmazza az ügyfélélmény javítása érdekében. Az NLU csapat nem csupán egy belső fejlesztési egység, hanem egy folyamatosan innováló szakmai közösség is, mely a legújabb AI technológiákat és nyelvészeti megoldásokat alkalmazza.

„A K&H Bank stratégiája a digitális fejlesztésekre épül, hogy a modern bankolási igényeket kielégítse. Ennek egyik kiemelkedő példája Kate bevezetése és folyamatos fejlesztése, mely a mesterséges intelligencia és az automatizáció legújabb vívmányait ötvözi. A technológiai innováció azonban nemcsak az ügyfelek kényelmét szolgálja és a jövő bankolási lehetőségeit biztosítja, hanem rámutat arra is, hogy az igazán hatékony megoldások több tudományterület – például adatelemzés, gépi tanulás, kiberbiztonság – összekapcsolásával születhetnek meg. Ezért is összetett az IT szakemberek munkája hiszen nem csupán saját szakterületükön kell helytállniuk, hanem más üzleti és technológiai folyamatok megértésére és integrálására is szükség van. Ez a multidiszciplináris megközelítés kihívásokkal teli, de éppen ez teszi vonzóvá az IT szakemberek számára a banki környezetet, amely egyre inkább a legmodernebb technológiák találkozási pontjává válik. ”

mondta el a projekt kapcsán Ozorai Dénes, a K&H IT vezetője.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Continue Reading
Advertisement Hirdetés
Advertisement
Advertisement Hirdetés

Facebook

Advertisement Hirdetés
Advertisement Hirdetés

Ajánljuk

Friss