SCOTTSDALE, Ariz. – StandardAero, wiodący niezależny dostawca usług serwisowych dla silników lotniczych, poszerzył swoją ofertę dotyczącą modeli CFM International LEAP-1A i LEAP-1B o możliwość wynajmu silników. Firma nawiązała współpracę z czołowymi leasingodawcami silników, aby wspierać operatorów samolotów Airbus A320neo (LEAP-1A) i Boeing 737 MAX (LEAP-1B) na całym świecie. Silniki są już dostępne w ramach krótkoterminowych umów leasingowych, co pozwala uniknąć przestojów i zwiększyć efektywność floty podczas prac serwisowych.
StandardAero działa jako CFM LEAP Premier MRO, będąc pierwszą firmą poza liniami lotniczymi, która podpisała CFM Branded Service Agreement (CBSA) dla modeli LEAP-1A i LEAP-1B w marcu 2023 roku. W zakładzie w San Antonio o powierzchni 810 000 stóp kwadratowych świadczone są zarówno szybkie naprawy (QTSV), jak i kompleksowe remonty (PRSV), wspierane przez stanowiska testowe dostosowane do obu wersji silników.
Will Pitcher, Wiceprezes ds. Sprzedaży, Marketingu i Klientów w StandardAero, skomentował: „Cieszymy się, że współpracujemy z wiodącymi firmami leasingowymi, aby poszerzyć naszą ofertę Total Engine Asset Management (TEAM™) dla klientów korzystających z silników LEAP-1A i LEAP-1B. Dzięki leasingowi silników podczas prac serwisowych pomagamy operatorom utrzymać ciągłość operacyjną i minimalizować koszty związane z przestojami.”
StandardAero świadczy usługi dla silników LEAP-1A i LEAP-1B dla linii lotniczych i zarządców flot w Ameryce Północnej, Ameryce Łacińskiej, Europie, na Bliskim Wschodzie, w Azji Południowej oraz regionie Azji i Pacyfiku. Obejmują one naprawy, remonty, zarządzanie komponentami, testowanie silników, planowanie prac oraz wsparcie w zakresie leasingu – wszystko w ramach kompleksowej oferty TEAM™.
Oprócz rozbudowy mocy serwisowych w San Antonio, StandardAero rozwija również możliwości napraw komponentów silników LEAP poprzez sieć Component Repair Services (CRS) oraz Centrum Rozwoju Napraw. Dotychczas zespół CRS wprowadził ponad 300 specjalistycznych napraw dla tych silników. Ponadto firma szkoli nowych techników LEAP w ramach wewnętrznego programu Aviation Mechanic Training Program w San Antonio.
CFM International, spółka joint venture GE Aerospace i Safran Aircraft Engines, od 1974 roku kształtuje rynek silników lotniczych. Dziś jest wiodącym dostawcą silników dla samolotów wąskokadłubowych, oferując produkty o wysokiej efektywności, niezawodności i niskich kosztach eksploatacji. Firma produkuje silniki LEAP oraz obsługuje floty LEAP i CFM56 dla ponad 600 operatorów na świecie.
StandardAero weźmie udział w konferencji leasingowej CFM International, która odbędzie się 20 maja 2025 roku w Budapeszcie na Węgrzech.
StandardAero to wiodący niezależny dostawca usług serwisowych dla silników lotniczych, obsługujący rynek komercyjny, wojskowy i biznesowy. Oferuje kompleksowe rozwiązania, w tym naprawy, remonty, wsparcie techniczne, zarządzanie flotą i usługi inżynieryjne. Spółka jest notowana na NYSE pod symbolem SARO. Więcej informacji na stronie www.standardaero.com.
Alex Youngs
Tel. 1.902.888.4764 (biuro), 1.902.315.4764 (komórka)
Email: alex.youngs@standardaero.com
W świecie międzynarodowego biznesu stworzenie spójnej i efektywnej strategii marketingowej, która działa w różnych regionach, wiąże się z wieloma trudnościami. Duże firmy często borykają się z rozproszonymi zespołami, niespójnym przekazem oraz powolnym wdrażaniem strategii. Dzięki nowoczesnym rozwiązaniom, takim jak platforma Robotic Marketer, przedsiębiorstwa mogą usprawnić i ujednolicić swoje globalne działania marketingowe, pozostawiając jednocześnie miejsce na lokalne dostosowania kluczowe dla sukcesu w poszczególnych regionach.
Dla firm działających na dużą skalę niezbędne jest opracowanie jednolitej strategii marketingowej. Robotic Marketer oferuje platformę, która odpowiada na tę potrzebę, dostarczając narzędzie do generowania kompleksowych strategii. To rozwiązanie wykorzystujące sztuczną inteligencję tworzy szczegółowe plany marketingowe w ciągu minut, umożliwiając szybsze wdrożenie i spójniejszą komunikację we wszystkich regionach. Platforma AI pomaga przedsiębiorstwom w opracowaniu skutecznej strategii wprowadzenia produktu na rynek, która jest zgodna z ich głównymi celami biznesowymi.
Jedną z kluczowych zalet Robotic Marketer jest przejście od pracy w odizolowanych zespołach do zintegrowanej współpracy. Platforma umożliwia zespołom z różnych części świata wspólną pracę w czasie rzeczywistym. Dzięki wykorzystaniu narzędzia do generowania strategii marketingowych opartych na AI, firmy mogą stworzyć środowisko, w którym specjaliści z różnych lokalizacji współtworzą jednolitą i kompleksową strategię.
Choć globalna strategia marketingowa wyznacza wspólny kierunek, ważne jest, aby dostosować ją do lokalnych preferencji i potrzeb. Platforma Robotic Marketer pozwala regionalnym zespołom modyfikować ogólną strategię, tak aby lepiej trafiała do odbiorców w danym regionie. Generator treści wspierany przez AI pomaga tworzyć spersonalizowane treści, które przemawiają do lokalnych odbiorców, zachowując jednocześnie spójność z globalną strategią marki.
Firmy korzystają nie tylko z generatora strategii marketingowych, ale także z innych zaawansowanych funkcji platformy, takich jak Cyfrowy Pulpit AI, usługi doradztwa marketingowego oraz możliwość licencjonowania. Te narzędzia wspierają wdrażanie, zarządzanie i optymalizację strategii, zwiększając efektywność działań marketingowych.
Cyfrowy Pulpit AI centralizuje zarządzanie marketingiem, oferując analizy w czasie rzeczywistym, śledzenie kampanii i generowanie treści. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą na bieżąco monitorować wyniki swoich działań i szybko wprowadzać niezbędne poprawki. Pulpit dostarcza szczegółowych raportów i praktycznych wniosków, ułatwiając podejmowanie decyzji i poprawę efektów marketingowych.
Oprócz narzędzi AI, Robotic Marketer oferuje usługi konsultingowe, które pomagają zintegrować cele biznesowe i sprzedażowe z działaniami marketingowymi. Dzięki sesjom doradczym firmy mogą wprowadzać odpowiednie dane do platformy, aby generować bardziej skuteczne i skuteczne strategie marketingowe. To podejście zapewnia, że strategie są dopasowane do unikalnych potrzeb organizacji.
Robotic Marketer umożliwia również licencjonowanie swojej technologii, co pozwala agencjom marketingowym, firmom konsultingowym i partnerom na odsprzedaż zaawansowanych strategii opartych na AI. Dzięki licencjom korzyści płynące z platformy mogą trafić do szerszego grona odbiorców, zwiększając jej zasięg i wspierając sukces klientów.
W przypadku kampanii międzynarodowych kluczowe jest utrzymanie spójności między regionami. Platforma Robotic Marketer umożliwia zespołom współpracę w czasie rzeczywistym, co pozwala na koordynację i dostosowywanie strategii na podstawie aktualnych danych. Dzięki ciągłej optymalizacji kampanie pozostają skuteczne i zgodne z celami biznesowymi.
Analiza efektów działań marketingowych to kolejny ważny element strategii globalnej. Robotic Marketer ułatwia to dzięki zaawansowanym narzędziom analitycznym, które pozwalają śledzić kluczowe wskaźniki i postępy w realizacji celów. Dane w czasie rzeczywistym pomagają identyfikować obszary wymagające poprawy, dzięki czemu strategie można na bieżąco dostosowywać.
Możliwość skalowania działań marketingowych w różnych regionach to ogromna zaleta dla dużych przedsiębiorstw. Platforma Robotic Marketer umożliwia spójne wdrażanie strategii na całym świecie, jednocześnie dając lokalnym zespołom narzędzia do personalizacji. To połączenie globalnej spójności i lokalnej relewantności sprawia, że przekaz marki pozostaje zrozumiały, a jednocześnie trafia do odbiorców w poszczególnych regionach.
Dziesięć lat temu sztuczna inteligencja była podzielona na rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języka. Modele wizyjne potrafiły identyfikować obiekty, ale nie umiały ich opisać, a modele językowe generowały tekst, ale nie "widziały". Dziś ta granica szybko znika. Modele wizyjno-językowe (VLM) łączą teraz obie te umiejętności, pozwalając interpretować obrazy i opisywać je w sposób przypominający ludzki. Kluczową ich cechą jest zdolność do rozumowania krok po kroku, znana jako Chain-of-Thought, która sprawia, że stają się potężnymi narzędziami w takich dziedzinach jak medycyna czy edukacja. W tym artykule przyjrzymy się, jak działają VLMy, dlaczego ich rozumowanie ma znaczenie i jak zmieniają branże od służby zdrowia po samochody autonomiczne.
Modele wizyjno-językowe (VLM) to rodzaj sztucznej inteligencji, która jednocześnie rozumie obrazy i tekst. W przeciwieństwie do starszych systemów AI, które obsługiwały tylko jeden z tych formatów, VLMy łączą obie umiejętności. Dzięki temu są niezwykle wszechstronne. Potrafią analizować zdjęcie i opisać jego zawartość, odpowiadać na pytania dotyczące filmu, a nawet generować obrazy na podstawie tekstu.
Na przykład, jeśli pokażesz VLHowi zdjęcie psa biegającego w parku, nie powie tylko: "To pies". Może stwierdzić: "Pies goni piłkę koło dużego dębu". Model widzi obraz i łączy go ze słowami w logiczny sposób. Ta umiejętność otwiera wiele możliwości – od wyszukiwania zdjęć po pomoc w skomplikowanych zadaniach, takich jak analiza obrazów medycznych.
VLMy działają dzięki połączeniu dwóch kluczowych elementów: systemu wizyjnego, który analizuje obrazy, oraz systemu językowego, który przetwarza tekst. Część wizyjna wychwytuje szczegóły, takie jak kształty i kolory, a językowa przekształca je w zdania. Modele te są trenowane na ogromnych zbiorach danych zawierających miliardy par obraz-tekst, co zapewnia im duże doświadczenie i wysoką dokładność.
Chain-of-Thought (CoT) to metoda, która sprawia, że AI rozwiązuje problemy etapami, podobnie jak ludzie. W przypadku VLMy oznacza to, że model nie tylko udziela odpowiedzi na pytanie dotyczące obrazu, ale też wyjaśnia, jak do niej doszedł, przedstawiając każdy krok logicznego rozumowania.
Gdy pokażesz VLHowi zdjęcie tortu urodzinowego ze świeczkami i zapytasz: "Ile lat ma ta osoba?", bez CoT może po prostu zgadywać. Dzięki CoT przeanalizuje to następująco: "Widzę tort ze świeczkami. Świeczki zwykle oznaczają wiek. Policzmy je – jest 10. Więc osoba prawdopodobnie ma 10 lat". Możesz śledzić tok rozumowania, co zwiększa zaufanie do odpowiedzi.
Podobnie, gdy VLHowi pokazano scenę uliczną i zapytano: "Czy można bezpiecznie przejść?", może rozumować: "Światło dla pieszych jest czerwone, więc nie powinno się przechodzić. W pobliżu skręca samochód, który się porusza, a nie stoi. To znaczy, że teraz nie jest bezpiecznie". Dzięki takiemu podejściu AI pokazuje, na co zwraca uwagę w obrazie i dlaczego podejmuje konkretne decyzje.
Integracja rozumowania CoT z VLMy przynosi kilka kluczowych korzyści.
Po pierwsze, zwiększa zaufanie do AI. Gdy model wyjaśnia swoje kroki, wiadomo, jak doszedł do odpowiedzi. To istotne w takich dziedzinach jak medycyna. Na przykład, analizując rezonans magnetyczny, VLM może stwierdzić: "Widzę cień po lewej stronie mózgu. Ten obszar odpowiada za mowę, a pacjent ma problemy z mówieniem, więc może to być guz". Lekarz może prześledzić to rozumowanie i ufać wnioskom AI.
Po drugie, pomaga AI radzić sobie ze złożonymi problemami. Dzieląc je na etapy, model może odpowiadać na pytania wymagające głębszej analizy. Na przykład policzenie świeczek jest proste, ale ocena bezpieczeństwa na ruchliwej ulicy wymaga sprawdzenia świateł, zauważenia samochodów i oszacowania ich prędkości. CoT pozwala AI rozbić taką złożoność na mniejsze kroki.
Wreszcie, zwiększa elastyczność modeli. Gdy AI rozumuje etapami, może zastosować swoją wiedzę w nowych sytuacjach. Nawet jeśli nigdy nie widziała konkretnego rodzaju tortu, może skojarzyć świeczki z wiekiem, ponieważ myśli logicznie, a nie polega tylko na zapamiętanych schematach.
Połączenie CoT i VLMy ma znaczący wpływ na wiele dziedzin:
Modele wizyjno-językowe (VLM) pozwalają sztucznej inteligencji interpretować i wyjaśniać dane wizualne, stosując ludzkie, etapowe rozumowanie poprzez proces Chain-of-Thought (CoT). To podejście zwiększa zaufanie, elastyczność i rozwiązywanie problemów w takich dziedzinach jak medycyna, samochody autonomiczne, analiza geospatialna, robotyka i edukacja. Zmieniając sposób, w jaki AI radzi sobie ze złożonymi zadaniami i wspiera podejmowanie decyzji, VLMy wyznaczają nowy standard dla wiarygodnej i praktycznej inteligentnej technologii.
W poniedziałek prezydent Donald Trump podpisał ustawę Take It Down Act, która została przyjęta przy wsparciu obu partii. Nowe prawo wprowadza surowsze kary za rozpowszechnianie nieautoryzowanych materiałów o charakterze seksualnym, w tym deepfake'ów i tzw. revenge porn.
Ustawa zabrania publikowania tego typu treści, niezależnie od tego, czy są one prawdziwe, czy wygenerowane przez sztuczną inteligencję. Osoby, które je udostępniają, mogą zostać ukarane grzywną, trafić do więzienia lub zostać zobowiązane do wypłaty odszkodowania.
Zgodnie z nowym prawem, media społecznościowe i inne platformy online muszą usunąć nieodpowiednie treści w ciągu 48 godzin od zgłoszenia przez ofiarę. Dodatkowo, serwisy są zobowiązane do podjęcia działań w celu usunięcia ich kopii.
Wiele stanów już wcześniej zakazało rozpowszechniania deepfake'ów i revenge porn, ale to pierwszy raz, gdy władze federalne wprowadzają przepisy wymuszające na firmach internetowych konkretne działania.
Pierwsza dama Melania Trump aktywnie wspierała ustawę, która została zaproponowana przez senatorów Teda Cruza (Partia Republikańska, Teksas) i Amy Klobuchar (Partia Demokratyczna, Minnesota). Cruz przyznał, że do działania zainspirowała go sprawa, w której Snapchat przez prawie rok odmawiał usunięcia deepfake'a przedstawiającego 14-letnią dziewczynkę.
Organizacje broniące wolności słowa i praw cyfrowych wyraziły obawy, że nowe prawo jest zbyt szerokie i może prowadzić do cenzury legalnych treści, takich jak materiały pornograficzne, a także krytyki rządu.
Nagroda honoruje instytucje finansowe za zaangażowanie w cyfrową innowacyjność, wpływ na lokalne społeczności oraz poprawę doświadczeń klientów
AUSTIN, Teksas – Q2 Holdings, Inc. (NYSE:QTWO), wiodący dostawca rozwiązań cyfrowej transformacji dla sektora finansowego, ogłosił laureatów nagrody Q2 Excellence Award 2025. Program nagradza banki i spółdzielcze kasy oszczędnościowo-kredytowe (SKOK-i), które osiągają znaczące wyniki biznesowe i aktywnie wspierają społeczności, plasując się wśród najlepszych instytucji finansowych w branży.
Tegoroczni zwycięzcy wyróżnili się wyjątkowymi osiągnięciami oraz wprowadzaniem innowacyjnych rozwiązań dla swoich organizacji, klientów, członków i społeczności. Siedem nagrodzonych instytucji zostanie uhonorowanych podczas konferencji CONNECT 25, organizowanej przez Q2 w Austin w Teksasie.
„Naszą misją jest budowa silnych i różnorodnych społeczności poprzez wspieranie instytucji finansowych. Z dumą wyróżniamy banki i SKOK-i, które poprawiają jakość życia swoich klientów dzięki nowoczesnym, innowacyjnym rozwiązaniom cyfrowym” – powiedział Kirk Coleman, prezes Q2. „Gratulujemy tegorocznym laureatom ich przywództwa w branży oraz zaangażowania w doskonałość.”
Laureaci Q2 Excellence Award 2025 to:
Q2 dostarcza rozwiązania cyfrowej transformacji dla sektora finansowego, współpracując z bankami, SKOK-ami, firmami fintech i alternatywnymi instytucjami finansowymi w USA i na świecie. Siedziba firmy znajduje się w Austin w Teksasie, a jej akcje są notowane na NYSE pod symbolem QTWO. Więcej informacji na Q2.com. Śledź nas na LinkedIn i X.
Carly Baker
Q2 Holdings, Inc.
+1 210-391-1706
Carly.baker@q2.com
Proxy natywne dla Kubernetes umożliwia spójne zarządzanie ruchem i kontrolę API, niezależnie od tego, gdzie działają aplikacje.
SAN FRANCISCO – Traefik Labs, twórca jednego z najpopularniejszych proxy dla aplikacji chmurowych, które zostało pobrane ponad 3,3 miliarda razy, ogłosił przystąpienie do programu Microsoft Azure Arc ISV Partner Program. Dzięki tej współpracy firmy mogą wdrażać i zarządzać rozwiązaniami Traefik w różnych środowiskach, w tym w chmurze publicznej, prywatnych centrach danych i lokalizacjach brzegowych, korzystając ze zunifikowanej płaszczyzny kontroli Azure Arc.
Traefik Labs oferuje jedno z pierwszych rozwiązań natywnych dla Kubernetes, zoptymalizowanych pod kątem Azure Arc, co uzupełnia podejście Microsoftu do jednolitego zarządzania w dowolnych klastrach Kubernetes certyfikowanych przez Cloud Native Computing Foundation (CNCF).
Rozwiązanie zapewnia:
Traefik Labs zaprezentuje swoje rozwiązanie podczas konferencji Microsoft BUILD 2025, pokazując, jak firmy mogą wykorzystać GitOps do wdrażania spójnej łączności w różnych środowiskach Kubernetes, w tym w Azure Kubernetes Service (AKS) i lokalnie.
Traefik Proxy jest już dostępny dla klientów Azure przez Azure Marketplace. Nowa integracja z Azure Arc rozszerza możliwości rozwiązania na wszystkie środowiska Kubernetes obsługiwane przez Azure Arc.
Traefik Labs pomaga firmom w przejściu na architektury chmurowe dzięki platformie do zarządzania ruchem i API. Flaga firmy, Traefik Proxy, to jeden z najpopularniejszych projektów open-source na Docker Hub, z ponad 3,3 miliardami pobrań. Firma, założona w 2016 roku, jest wspierana przez Balderton Capital i Elaia.
Więcej informacji: traefik.io | Śledź @traefik na X.
Dylan Rodgers: dylan.rodgers@traefik.io
SANTA MONICA, Kalifornia – Fusion Capital Partners ("Fusion"), firma inwestycyjna specjalizująca się w produktach i usługach inżynieryjnych w sektorze przemysłowym, poinformowała o przejęciu Relevant Industrial, LLC ("Relevant"), wiodącego dostawcy rozwiązań technicznych i sprzętu przemysłowego, od LKCM Headwater Investments ("LKCM"). Fusion stanie się większościowym właścicielem firmy, podczas gdy LKCM zachowa udział mniejszościowy. Szczegóły transakcji nie zostały ujawnione.
Relevant, z siedzibą w Houston w Teksasie, dostarcza specjalistyczne rozwiązania inżynieryjne dla klientów z różnych branż. Firma posiada oddziały w całych Stanach Zjednoczonych i oferuje szeroki asortyment produktów przemysłowych, w tym systemy automatyki, rozwiązania do spalania, maszyny wirnikowe, armatura przemysłowa oraz inne zaawansowane technologicznie produkty od czołowych producentów. Doświadczony zespół inżynierów i techników Relevant współpracuje z klientami, aby poprawić wydajność, bezpieczeństwo i produktywność.
John Carte, dyrektor generalny Relevant, powiedział: "Z radością witamy Fusion jako naszego nowego partnera strategicznego. Ich podejście oparte na współpracy, wiedza branżowa i strategia wzrostu przekonały naszą kadrę kierowniczą. Mamy przed sobą wiele perspektywicznych możliwości, a współpraca z Fusion pozwoli nam przyspieszyć rozwój firmy, jednocześnie budując na solidnych fundamentach i zwiększając wartość dla naszego zespołu i interesariuszy. Chciałbym również podziękować LKCM za wsparcie, które było kluczowe dla naszego dotychczasowego wzrostu. Cieszę się, że pozostaną z nami jako inwestor mniejszościowy."
To drugie przejęcie dokonane przez Fusion – firmę założoną w 2024 roku przez Jasona Cowetta, Matta Browna, Toma Cuttinga, Jeffa Chaneya, Matta Venemana i Forresta Becka. Założyciele Fusion mają wieloletnie doświadczenie we współpracy z firmami portfelowymi, a ich strategie koncentrują się na zwiększaniu przychodów, optymalizacji procesów i długoterminowym wzroście wartości.
Matt Brown, współzarządzający partner w Fusion, dodał: "To ekscytujący moment dla naszego zespołu, ponieważ finalizujemy przejęcie naszej drugiej firmy portfelowej. Dzięki naszemu podejściu opartemu na analizie rynku od lat śledziliśmy rozwój Relevant. Wierzymy w Johna i jego zespół, a silna pozycja firmy na rynku oraz liczne możliwości wzrostu stwarzają doskonałe warunki do wdrożenia naszej strategii rozwoju. Zamierzamy wspierać Relevant w dążeniu do pozycji lidera rynku i zwiększaniu wartości dla klientów, dostawców i pracowników."
Po sfinalizowaniu transakcji Relevant będzie nadal działać z siedziby w Houston pod kierownictwem obecnego zespołu zarządzającego.
Fusion współpracowało z Jefferies Private Fund Advisory jako agentem emisyjnym, Solomon Partners jako wyłącznym doradcą finansowym oraz Kirkland & Ellis LLP jako kancelarią prawną.
Fusion Capital Partners to firma private equity z siedzibą w Los Angeles, specjalizująca się w inwestycjach w sektorze przemysłowym, szczególnie w przedsiębiorstwa oferujące zaawansowane produkty i usługi inżynieryjne. Firma koncentruje się na budowaniu wiodących na rynku przedsiębiorstw poprzez organiczny rozwój i przejęcia. Więcej informacji można znaleźć na stronie www.fcpartners.com.
Relevant Industrial powstał w 2010 roku po przejęciu Wilson Mohr, firmy założonej w 1965 roku. Jako pierwszy partner Honeywell w dziedzinie rozwiązań termicznych w USA, Wilson Mohr szybko stał się ekspertem w zakresie systemów paliwowych i zarządzania procesami spalania. Od 2010 roku Relevant rozwijał się organicznie i poprzez liczne akwizycje, poszerzając portfolio produktów i usług. Firma zatrudnia wykwalifikowanych techników, inżynierów i ekspertów z różnych dziedzin, którzy pomagają klientom w optymalizacji procesów. Działa w ponad 30 lokalizacjach w USA i obsługuje klientów z sektorów takich jak energia odnawialna, przetwórstwo chemiczne, przemysł spożywczy i wiele innych. Więcej informacji na relevantsolutions.com.
Dla Fusion Capital:
Mike Geller
Profile Advisors
mgeller@profileadvisors.com
Dla Relevant Industrial:
Chris Leight
Relevant Industrial
marketing@relevantsolutions.com
Firmy na całym świecie próbują przenieść projekty związane z generatywną sztuczną inteligencją z fazy eksperymentów do rzeczywistego zastosowania. Jednak wiele z nich wciąż tkwi w etapie pilotażowym. Jak pokazują najnowsze badania, aż 92% organizacji obawia się, że wdrażanie GenAI postępuje bez uprzedniego rozwiązania kluczowych problemów z danymi. Co więcej, 67% firm nie jest w stanie przeskalować nawet połowy swoich projektów pilotażowych. Ta luka wynika nie tyle z niedojrzałości technologicznej, co z braku odpowiedniego przygotowania danych. Potencjał GenAI zależy od jakości fundamentów, na których jest budowany, a obecnie dla większości firm te fundamenty są niestabilne.
Choć rozwiązania GenAI są potężne, ich skuteczność zależy od danych, które je zasilają. Zasada „śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu” jest dziś bardziej aktualna niż kiedykolwiek. Bez wiarygodnych, kompletnych, odpowiednio oznaczonych i możliwych do wyjaśnienia danych, modele GenAI często generują wyniki, które są niedokładne, tendencyjne lub po prostu bezużyteczne.
Wiele firm skupiło się na prostych zastosowaniach, takich jak chatboty wykorzystujące AI do udzielania spersonalizowanych odpowiedzi na podstawie dokumentów wewnętrznych. Choć takie rozwiązania poprawiają doświadczenia klientów, nie wymagają głębokich zmian w infrastrukturze danych. Jednak strategiczne wykorzystanie GenAI w sektorach takich jak opieka zdrowotna, usługi finansowe czy automatyzacja łańcuchów dostaw wymaga znacznie wyższego poziomu dojrzałości danych.
Według badań, 56% dyrektorów ds. danych wskazuje na niską jakość danych jako główną barierę we wdrażaniu AI. Inne problemy to niekompletne dane (53%), kwestie prywatności (50%) oraz luki w zarządzaniu AI (36%).
Aby GenAI mogło wyjść poza fazę testów, firmy muszą potraktować zarządzanie danymi jako priorytet strategiczny. Muszą upewnić się, że dane nadają się do zasilania modeli AI, co wymaga odpowiedzi na kluczowe pytania:
Zarządzanie danymi musi być również wpisane w kulturę organizacji. Wymaga to budowania kompetencji w zakresie AI we wszystkich zespołach. Unijna ustawa o sztucznej inteligencji (EU AI Act) formalizuje ten obowiązek, wymagając od dostawców i użytkowników systemów AI zapewnienia, że pracownicy rozumieją, jak działają te systemy i jak korzystać z nich odpowiedzialnie. Jednak skuteczne wdrożenie AI to nie tylko kwestia wiedzy technicznej. Wymaga również solidnych podstaw w zakresie zarządzania danymi – od rozumienia ich znaczenia po umiejętność formułowania pytań analitycznych. Rozdzielanie kompetencji AI od umiejętności pracy z danymi byłoby krótkowzroczne, ponieważ są one ze sobą ściśle powiązane.
W zakresie zarządzania danymi wciąż jest wiele do zrobienia. Wśród firm, które chcą zwiększyć inwestycje w tę dziedzinę, 47% wskazuje na brak kompetencji jako główną barierę. To pokazuje, jak ważne jest zdobycie wsparcia kierownictwa i rozwijanie odpowiednich umiejętności w całej organizacji. Bez tych fundamentów nawet najpotężniejsze modele językowe nie będą w stanie działać skutecznie.
W obecnym środowisku regulacyjnym nie wystarczy już, że AI „po prostu działa” – musi również być odpowiedzialna i możliwa do wyjaśnienia. Unijna ustawa o AI oraz brytyjski plan działania w zakresie AI wymagają przejrzystości w przypadku zastosowań AI o wysokim ryzyku. Inne kraje również idą w tym kierunku – ponad 1000 projektów ustaw dotyczących AI jest obecnie rozpatrywanych w 69 państwach.
Ta globalna tendencja wynika z rosnących oczekiwań konsumentów i interesariuszy dotyczących uczciwości algorytmów. Na przykład firmy muszą być w stanie wyjaśnić, dlaczego klient nie dostał pożyczki lub dlaczego zapłacił wyższą składkę ubezpieczeniową. Aby to zrobić, muszą wiedzieć, jak model podjął daną decyzję, a to z kolei wymaga przejrzystego śladu danych użytych do jego trenowania.
Bez możliwości wyjaśnienia działania AI firmy ryzykują utratę zaufania klientów oraz konsekwencje prawne i finansowe. Dlatego możliwość prześledzenia pochodzenia danych i uzasadnienia wyników nie jest już „miłym dodatkiem”, ale wymogiem zgodności z przepisami.
W miarę jak GenAI ewoluuje od prostych narzędzi do zaawansowanych agentów podejmujących decyzje, znaczenie solidnego zarządzania danymi staje się jeszcze większe.
Co więc należy zrobić? Aby odpowiedzialnie rozwijać GenAI, organizacje powinny wdrożyć spójną strategię danych opartą na trzech filarach:
Gdy firmy robią to dobrze, zarządzanie danymi przyspiesza wartość AI. Na przykład w sektorze finansowym fundusze hedgingowe wykorzystują GenAI do przewidywania cen akcji lepiej niż ludzcy analitycy, jednocześnie redukując koszty. W produkcji optymalizacja łańcuchów dostaw napędzana przez AI pozwala firmom reagować w czasie rzeczywistym na zmiany geopolityczne i środowiskowe.
To nie są futurystyczne wizje – dzieje się to teraz, dzięki wiarygodnym danym.
Solidne fundamenty danych zmniejszają ryzyko tzw. „dryfu modelu”, ograniczają potrzebę ponownego trenowania i przyspieszają osiąganie wartości. Dlatego zarządzanie danymi nie jest przeszkodą, ale katalizatorem innowacji.
Po fazie eksperymentów firmy wykraczają poza chatboty i inwestują w transformacyjne możliwości GenAI. Od personalizacji interakcji z klientami przez przyspieszenie badań medycznych po poprawę opieki zdrowotnej i uproszczenie procesów regulacyjnych – GenAI zaczyna pokazywać swój potencjał w różnych branżach.
Jednak te korzyści zależą wyłącznie od jakości danych, na których bazują. GenAI wymaga solidnych fundamentów danych i odpowiedniego zarządzania nimi. Choć GenAI i agentyczne AI będą się rozwijać, nie zastąpią wkrótca ludzkiej kontroli. Wchodzimy raczej w fazę strukturalnego tworzenia wartości, w której AI stanie się niezawodnym współpracownikiem. Dzięki odpowiednim inwestycjom w jakość danych, zarządzanie nimi i kulturę organizacyjną firmy mogą w końcu przekształcić GenAI z obiecującego eksperymentu w rozwiązanie, które realnie wpływa na biznes.
Kuljesh Puri pełni funkcję Wiceprezesa i Dyrektora Generalnego ds. Komunikacji, Mediów i Technologii w Persistent Systems. Posiada ponad 26 lat doświadczenia w branżach związanych z oprogramowaniem, telekomunikacją i półprzewodnikami, a także bogate międzynarodowe doświadczenie i pasję do transformacji biznesowej.
Zanim dołączył do Persistent, Kuljesh kierował portfolio inżynierii produktów telekomunikacyjnych w Tech Mahindra. Wcześniej pracował w Harman International, firmie należącej do Samsunga, jako Wiceprezes i Globalny Dyrektor Generalny ds. telekomunikacji i przemysłu, gdzie odpowiadał za wyznaczanie ścieżek wzrostu biznesowego. Przed tym spędził 15 lat w Aricent na stanowiskach kierowniczych w obszarach biznesowych i inżynieryjnych, zarówno w segmencie B2B, jak i B2C.
Persistent Systems to globalna firma specjalizująca się w inżynierii cyfrowej i modernizacji przedsiębiorstw, która współpracuje z biznesem, aby wspierać innowacje i przyspieszać transformację cyfrową. Dzięki głębokiej wiedzy w zakresie oprogramowania, chmury i danych, Persistent dostarcza kompleksowe rozwiązania dla różnych branż, w tym opieki zdrowotnej, usług finansowych, komunikacji i technologii.
Tradycyjnie centra kontaktowe były postrzegane jako centra kosztów, których zadaniem było obsługiwanie zapytań klientów. Na przestrzeni lat ewoluowały od obsługi telefonicznej do wielokanałowych centrów usługowych, wykorzystujących czaty, e-maile i aplikacje mobilne. Kluczowe innowacje, takie jak płynne doświadczenia omnichannelowe, wielojęzyczna samoobsługa napędzana AI, analiza sentymentu i predykcyjne zarządzanie rezygnacjami, stały się niezbędne. Jednocześnie Agentic AI przekształca centra kontaktowe w centra doświadczeń klienta, samodzielnie wykonując zadania, takie jak korekty rozliczeń, zmiany planów czy rozwiązywanie problemów technicznych, bez konieczności angażowania ludzi. W efekcie AI pozwala firmom przewidywać potrzeby klientów, a nie tylko na nie reagować, przechodząc od wsparcia reaktywnego do proaktywnego, spersonalizowanego i samodoskonalącego się. Dzięki redukcji kosztów i poprawie jakości usług, AI zmienia centra obsługi z tradycyjnych centrów kosztów w wartościowe, zorientowane na klienta huby, które bezpośrednio wpływają na przychody.
Integracja analizy predykcyjnej, automatyzacji i przetwarzania języka naturalnego (NLP) rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy wchodzą w interakcje z klientami w czasie rzeczywistym. Analiza predykcyjna pozwala przewidywać zachowania klientów i oferować proaktywne rozwiązania. Automatyzacja przyspiesza procesy, zapewniając szybkie odpowiedzi na zapytania przy minimalnym ryzyku błędów. NLP umożliwia chatbotom i asystentom wirtualnym prowadzenie bardziej naturalnych rozmów, poprawiając jakość i szybkość obsługi. Połączone, te technologie tworzą środowisko, w którym interakcje z klientami są szybsze i bardziej spersonalizowane, co przekłada się na lepsze doświadczenia i lojalność.
AI jest kluczowym elementem spójnego, omnichannelowego doświadczenia klienta. Umożliwia firmom integrację interakcji na różnych kanałach – czy to przez chatbota na stronie internetowej, rozmowę w mediach społecznościowych, czy telefon do centrum obsługi. Konsolidując dane z tych punktów kontaktu, AI zapewnia spójność i personalizację przekazu. Jego prawdziwa moc polega na możliwości dostosowania interakcji do kontekstu, dzięki czemu klienci otrzymują wsparcie dopasowane do swoich potrzeb. To tworzy płynne doświadczenie, w którym klienci mogą przechodzić między kanałami bez utraty ciągłości.
Dzięki naszemu doświadczeniu w pracy z firmami telekomunikacyjnymi i mediami pomagamy organizacjom wykorzystywać AI do usprawniania ścieżek klienta, optymalizacji przepływów pracy i zapewnienia spójnego doświadczenia. To pozwala klientom oferować bardziej spersonalizowane usługi, zwiększając satysfakcję i budując trwałą lojalność.
Jednym z największych wyzwań jest integracja AI z przestarzałymi systemami. Wiele tradycyjnych centrów obsługi, szczególnie tych korzystających z rozwiązań on-premises, nie ma infrastruktury wspierającej zaawansowane możliwości AI. Migracja do chmury jest kluczowa, ale często skomplikowana i kosztowna. Ponadto modele AI wymagają wysokiej jakości, dobrze zorganizowanych danych, których często brakuje w starszych systemach. Kolejnym wyzwaniem jest zapewnienie płynnego przejścia bez zakłócania obsługi klienta. Istotne są także kwestie prywatności i bezpieczeństwa danych.
Organizacje potrzebują doświadczonego partnera, który pomoże im przejść przez te wyzwania – takiego, który rozumie zarówno AI, jak i specyfikę branży. Pomogliśmy wielu firmom telekomunikacyjnym i medialnym zmodernizować ich centra kontaktowe, pokonując te bariery i zapewniając płynne przejścia, które poprawiają efektywność operacyjną i doświadczenia klientów.
Przykładowo, Persistent współpracował z wiodącym amerykańskim dostawcą technologii telekomunikacyjnych, aby usprawnić działanie ich centrum obsługi. Klient chciał analizować interakcje klientów przez platformę konwersacyjnej AI, aby lepiej zrozumieć satysfakcję klientów i wydajność agentów. Stworzyliśmy warstwę analityczną opartą na GCP, która przetwarzała dane z ponad 30 strumieni w czasie rzeczywistym, obsługując ponad miliard wiadomości dziennie. To rozwiązanie dostarczało niemal natychmiastowych wniosków, pomagając klientowi monitorować kluczowe metryki, takie jak sentyment rozmówców i satysfakcja z usług, co ostatecznie poprawiło doświadczenia klientów i efektywność operacyjną.
Współpraca z ekspertami, którzy rozumieją zarówno AI, jak i branżę telekomunikacyjną, pozwala organizacjom pokonać typowe wyzwania wdrażania, zmodernizować centra obsługi i wykorzystać dane do poprawy interakcji z klientami oraz optymalizacji operacji.
Branża telekomunikacyjna od dawna była pionierem w tworzeniu dużych centrów obsługi klienta, skupiając się na kluczowych usługach, takich jak rozliczenia, nowe przyłączenia i rozwiązywanie problemów z łącznością. AI jest coraz częściej wykorzystywany do optymalizacji tych obszarów, które stanowią znaczną część zgłoszeń. W obliczu konkurencji wiele firm telekomunikacyjnych stosuje również analizę predykcyjną, aby przewidywać rezygnacje klientów i wdrażać kampanie retencyjne.
Z kolei firmy medialne skupiają się na AI w innych celach – wykrywaniu współdzielenia kont, zarządzaniu subskrypcjami, analizie wzorców oglądania, personalizacji treści i zwiększaniu zaangażowania klientów przez automatyzację samoobsługi.
W Persistent współpracujemy z obiema branżami, dostosowując rozwiązania AI do ich specyficznych potrzeb. Dla telekomunikacji skupiamy się na poprawie efektywności operacyjnej i wykorzystaniu analizy predykcyjnej. Dla mediów kluczowe są rekomendacje AI, personalizacja treści i automatyzacja samoobsługi.
Aby w pełni wykorzystać AI, firmy telekomunikacyjne i medialne muszą przejść kulturową zmianę w kierunku organizacji opartych na danych. Wymaga to promowania ciągłego uczenia się i innowacji we wszystkich działach. Wdrożenie AI to nie tylko inicjatywa IT – wymaga współpracy między działami, szczególnie IT, obsługą klienta i operacjami. Firmy muszą inwestować w talenty AI i przekwalifikowywać pracowników, aby mogli efektywnie współpracować z systemami AI. Kluczowe jest także wdrożenie metodologii zwinnych, aby szybko iterować i optymalizować rozwiązania. Silne przywództwo jest niezbędne, aby zapewnić, że inicjatywy AI są zgodne z celami biznesowymi, szczególnie w poprawie doświadczeń klientów i wyników firmy.
Przejęcie Starfish Associates znacząco wzmacnia pozycję Persistent w obszarze centrów kontaktowych i komunikacji zunifikowanej napędzanych AI. Ta strategiczna akwizycja poszerza nasze możliwości inżynieryjne w tym obszarze, wzmacniając ekspertyzę w transformacji biznesowej opartej na AI i skupieniu na doskonałości operacyjnej. Starfish Associates jest znane z zaawansowanej platformy automatyzacji komunikacji przedsiębiorstw, która obsługuje największe firmy na świecie, w tym wiele z listy Fortune 500. Połączone z naszymi mocnymi stronami w automatyzacji AI, to przejęcie pozwala nam oferować jeszcze potężniejsze, zintegrowane rozwiązania, które usprawniają przepływy pracy, poprawiają zaangażowanie klientów i zwiększają efektywność operacyjną.
Bezpieczeństwo danych i prywatność to kluczowe kwestie, szczególnie w telekomunikacji, gdzie dane klientów są wrażliwe i ściśle regulowane. W Persistent pomagamy firmom telekomunikacyjnym radzić sobie z tymi wyzwaniami, wdrażając rozwiązania AI, które zapewniają ochronę danych na każdym etapie. Wspieramy klientów w spełnianiu wymogów globalnych regulacji, takich jak GDPR czy CCPA, wbudowując mechanizmy ochrony prywatności w ich systemy obsługi klienta oparte na AI.
Pomagamy także we wdrażaniu solidnych zabezpieczeń, takich jak szyfrowanie, anonimizacja i kontrola dostępu, aby chronić dane przez cały ich cykl życia. Zapewniamy również przejrzystość, dając klientom pełną kontrolę nad danymi i wgląd w sposób ich wykorzystania. Dzięki regularnym audytom modeli AI i ocenie ryzyka, zapewniamy, że nasze rozwiązania pozostają bezpieczne, zgodne z przepisami i elastyczne na zmiany regulacyjne. Dzięki temu nasi klienci mogą korzystać z AI odpowiedzialnie, utrzymując zaufanie klientów.
W ciągu najbliższych pięciu lat AI zredefiniuje rolę centrów obsługi w telekomunikacji. Sukces będzie mierzony zdolnością firm telekomunikacyjnych do przekształcenia tradycyjnych centrów obsługi w proaktywne huby zaangażowania klientów. Agentic AI zrewolucjonizuje doświadczenia klientów, samodzielnie rozwiązując problemy, oferując spersonalizowane wsparcie i umożliwiając autonomiczne działania serwisowe na różnych kanałach. Uczenie się z interakcji w czasie rzeczywistym pozwoli na szybsze, inteligentniejsze i bardziej naturalne zaangażowanie, co jest kluczowe dla transformacji doświadczeń klientów.
Przeniesienie 50%-60% rutynowych zadań obsługi klienta na Agentic AI poprawi efektywność, pozwalając agentom ludzkim skupić się na bardziej złożonych kwestiach. Analiza predykcyjna odegra kluczową rolę w przewidywaniu potrzeb klientów, a integracja omnichannelowa zapewni spójne doświadczenia na wszystkich punktach kontaktu.
W Persistent pomagamy firmom telekomunikacyjnym i medialnym wdrażać rozwiązania Agentic AI, które napędzają innowacje i poprawiają interakcje z klientami. Nasza wiedza w obszarze AI i telekomunikacji umożliwia tworzenie inteligentniejszych, bardziej zwinnych centrów obsługi, wykorzystujących dane do osiągania celów biznesowych. W nadchodzących latach naszym celem jest pomaganie organizacjom we wdrażaniu AI w sposób bezpieczny, pogłębiający relacje z klientami i przygotowujący je na zmieniający się cyfrowy krajobraz.
Dziękujemy za inspirującą rozmowę. Czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, mogą odwiedzić Persistent Systems.
Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje niemal każdy aspekt naszego życia – od zakupów po pracę, a teraz także to, co jemy. Dzięki AI rolnicy zwiększyli plony o 20-30%, a globalne łańcuchy dostaw stały się bardziej wydajne. Jednak największy wpływ AI może mieć na zdrowie publiczne. Od pola do stołu, sztuczna inteligencja pomaga rozwiązać trzy kluczowe problemy: zapobieganie chorobom przenoszonym przez żywność, tworzenie lepszych produktów żywieniowych oraz personalizację diety na masową skalę.
Według Światowej Organizacji Zdrowia (WHO) co roku około 600 milionów ludzi na świecie choruje z powodu niebezpiecznej żywności – to prawie 1 na 10 osób. Szacuje się, że skutkuje to nawet 420 000 zgonów rocznie. Jednym z najbardziej niebezpiecznych patogenów jest Listeria monocytogenes, bakteria odporna na niskie temperatury i często występująca w zakładach przetwórstwa żywności. Chociaż zakażenia listerią są stosunkowo rzadkie, mają wysoki wskaźnik hospitalizacji (blisko 90%) i mogą być śmiertelne, szczególnie dla kobiet w ciąży, noworodków, osób starszych i tych z osłabioną odpornością. Oprócz zagrożenia dla zdrowia, ostatnie epidemie listeriozy związane z lodami i pakowanymi sałatkami doprowadziły do wycofania produktów wartych miliony dolarów i trwałego uszczerbku dla wizerunku marek.
Tradycyjne metody kontroli bezpieczeństwa żywności opierają się głównie na ręcznych inspekcjach i reaktywnych testach, które często nie są wystarczająco szybkie, aby zapobiec wybuchom epidemii. Tutaj z pomocą przychodzi AI. Przykładem jest model CLCM firmy Corbion, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do symulowania warunków głębokiego chłodzenia i przewidywania ryzyka skażenia w produktach gotowych do spożycia, takich jak wędliny czy miękkie sery. System analizuje pH, aktywność wody, zawartość soli i poziom azotynów, aby zalecić odpowiednie środki przeciwdrobnoustrojowe, zapewniając bezpieczeństwo i skracając czas wprowadzenia produktu na rynek.
Nowe technologie zmieniają również podejście do prewencji w rolnictwie. Na przykład system OPI firmy Evja wykorzystuje bezprzewodowe czujniki do zbierania danych agro-klimatycznych z pól w czasie rzeczywistym – takich jak wilgotność gleby, temperatura i poziom składników odżywczych. Dzięki algorytmom predykcyjnym platforma może określić optymalny harmonogram nawadniania, zapotrzebowanie na składniki odżywcze oraz ryzyko wystąpienia szkodników. Pozwala to rolnikom unikać warunków sprzyjających skażeniu – np. nadmierne nawadnianie może stworzyć wilgotne środowisko, w którym rozwijają się patogeny takie jak Salmonella. Takie systemy mogą również zmniejszyć zużycie wody, dostosowując nawadnianie do dokładnych potrzeb upraw, co poprawia zarówno bezpieczeństwo żywności, jak i jej zrównoważoną produkcję.
Firmy takie jak FreshSens skupiają się na ryzyku w dalszej części łańcucha dostaw. Wykorzystują one AI i czujniki IoT do monitorowania warunków przechowywania i transportu, takich jak temperatura i wilgotność. Analizując te dane wraz z historycznymi wzorcami, system przewiduje optymalny czas przechowywania świeżych produktów, zmniejszając ryzyko zepsucia. Według danych firmy, takie rozwiązanie może ograniczyć straty po zbiorach nawet o 40%, co jest istotnym krokiem w kierunku zmniejszenia marnowania żywności.
Choć AI odgrywa kluczową rolę w bezpieczeństwie żywności, jej potencjał w poprawie jakości odżywczej jest równie znaczący. Jednym z najbardziej obiecujących zastosowań jest rozwój żywności funkcjonalnej – produktów wzbogaconych o bioaktywne składniki, które zapewniają korzyści zdrowotne wykraczające poza podstawowe odżywianie.
To nie tylko trend wellness. Według NCD Alliance zła dieta jest głównym czynnikiem rozwoju chorób niezakaźnych, takich jak otyłość, cukrzyca typu 2 i choroby sercowo-naczyniowe. Konsumenci oczekują żywności, która jest nie tylko zdrowa, ale także wygodna i smaczna. Globalny rynek żywności funkcjonalnej, którego wartość szacuje się na 309 miliardów dolarów do 2027 roku, stwarza ogromne możliwości w tej dziedzinie.
Tradycyjnie odkrywanie nowych składników bioaktywnych zajmowało lata. Dzięki AI proces ten można znacznie przyspieszyć. Platforma Forager AI firmy Brightseed analizuje związki roślinne na poziomie molekularnym, identyfikując np. metabolity w czarnym pieprzu, które aktywują procesy metaboliczne związane z usuwaniem tłuszczu. Ich system przeanalizował już 700 000 związków, skracając czas odkryć o 80% w porównaniu z metodami laboratoryjnymi. Podobnie startup MAOLAC wykorzystuje AI do identyfikacji i optymalizacji białek bioaktywnych z naturalnych źródeł, takich jak siara czy ekstrakty roślinne. Ich platforma analizuje ogromne bazy danych naukowych, aby tworzyć suplementy wspierające m.in. regenerację mięśni czy odporność.
Równie ważna jest sama formuła produktów. Modele AI symulują interakcje składników podczas przetwarzania, przewidując stabilność składników odżywczych, smak i trwałość. Pozwala to firmom na cyfrowe testowanie receptur, obniżając koszty badań i rozwoju. Dzięki temu szybciej powstają produkty skierowane na konkretne potrzeby zdrowotne – np. wspierające pracę mózgu czy mikrobiom jelitowy.
Podczas gdy żywność funkcjonalna służy całym grupom społecznym, AI umożliwia dostosowanie diety do indywidualnych potrzeb. Personalizowane żywienie wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy ponad 100 biomarkerów – od składu mikrobiomu jelitowego po reakcję glukozy w czasie rzeczywistym – a także danych genetycznych i stylu życia, aby dostarczać spersonalizowane zalecenia żywieniowe. To przejście od uniwersalnych zaleceń do precyzyjnie dopasowanych rozwiązań.
Przewlekłe choroby, takie jak cukrzyca, często wynikają z niedopasowania diety do metabolizmu. Według CDC 60% Amerykanów żyje z co najmniej jedną chorobą przewlekłą. Choć tylko 2,4 miliona osób w USA korzysta z ciągłych monitorów glukozy, aplikacja January AI wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję, aby przewidywać wpływ posiłków na poziom cukru we krwi na podstawie zdjęć jedzenia. Według twórców rozwiązanie to może pomóc nawet 90% osób z stanem przedcukrzycowym, którzy nie są świadomi swojego stanu.
AI nie zastąpi dietetyków, naukowców zajmujących się żywnością ani regulatorów, ani nie sprawi, że przestaniemy jeść prawdziwe jedzenie. Jednak daje nam lepsze narzędzia i głębsze zrozumienie wpływu żywienia na zdrowie. Integrując sztuczną inteligencję na każdym etapie łańcucha żywnościowego, możemy przejść od systemu, który reaguje na problemy zdrowotne, do takiego, który aktywnie im zapobiega.
Oczywiście wyzwania pozostają – dane i algorytmy muszą być reprezentatywne i godne zaufania, a budowanie tego zaufania wymaga czasu. Jednak możliwości są jasne: AI umożliwia stworzenie inteligentniejszego, bezpieczniejszego i bardziej spersonalizowanego systemu żywnościowego, który nie tylko nas żywi, ale także może poprawić jakość i długość życia.