Industrii în care se folosește Inteligența Artificială în România, raport Google

Dacă într-un material anterior am făcut o analiză a impactului inteligenței artificiale asupra economiei, la nivel european, dar și al României, acum ne vom concentra pe câteva industrii care sunt transformate deja de aceste tehnologii. Cu ajutorul puterii de procesare și predictibilitate, productivitatea industriilor crește și rezultatele economice pot fi mai bune.

Conform studiului Google asupra impactului AI asupra economiei UE, impactul PIB net incremental al inteligenței artificiale și automatizării e de așteptat să fie pozitiv, dar până în 2025 ritmul de creștere va fi modest.

„La 1,8% PIB suplimentar pentru UE-28, acesta corespunde cu aproximație unui an mediu de creștere economică în UE”, se arată în raport.

Un studiu PwC arată că economia globală va putea crește cu 14% până în 2030 prin accelerearea productivității de către inteligența artificială. Următoarea revoluție digitală va fi adusă de Internet of Things, nu de Internet of People.

Industriile cu potențial pentru inteligența artificială

Raportul Google analizează și o serie de industrii care vor fi influențate mai mult sau mai puțin de inteligență artificială, atât la nivel macro, dar și la nivelul IMM-urilor.

În România, cele cinci industrii cu cel mai mare potențial total AI specific IMM-urilor sunt producția de bază, comerțul (en-gros și cu amănuntul), construcțiile, agricultura, transportul și depozitarea, reprezentând 62% sau 24 miliarde EUR din potențial total al AI specific.

Astfel, aceste industrii vor putea să crească în ritmul cel mai mare fiind influențate de tehnologie pe care se aplică algoritmii de inteligență artificială care pot învăța dintr-un cumul mare de date și să ia decizii care să ducă la productivitate mai mare.

De multe ori auzim verbul „a disrupe”. Nu este tocmai un verb românesc, ci o traducere forțată din engleză. Dar înțelesul e același. E despre o tehnologie, de multe ori, care transformă în totalitate un anumit domeniu. Google a fost un „disruptor” în domeniul internetului, Uber a fost un disruptor în domeniul transporturilor.

Putem vorbi de sectorul bancar, unde analiza creditelor se poate face cu ajutorul inteligenței artificiale. În retail magazinele au început să ia decizii privind amplasarea la raft în funcție de comportamentul clienților, analizat cu ajutorul datelor interpretate de computer. Marketing-ul este o continuă optimizare, iar mare parte din activitatea noastră zilnică este influențată de recomandări oferite cu ajutorul AI.

Mai departe vom exemplifica o serie de industrii menționate în raportul Google ca având cel mai mare potențial de a fi schimbate de AI, atât la nivel macro, dar și la nivelul IMM-urilor. Vom oferi exemple de cum pot fi acestea schimbate și ce se întâmplă deja.

După fiecare domeniu v-am lăsat și câteva exemple de startup-uri care fac lucruri interesante, fie din România, fie din străinătate, ca inspirație.

Inteligență artificială în construcții

Aproximativ 7% din forța de muncă la nivel global este angajată în industria construcțiilor. 1.000 de miliarde de dolari sunt cheltuiți anual în această nișă. Domeniul este menționat ca unul cu potențial pentru inteligența artificială pentru că ritmul de adoptare a noilor tehnologii a fost mic, iar creșterea economică din construcții e relativ redusă, de aproximativ 1% pe an, sub rata de creștere a economiei globale.

Una dintre primele aplicații ale inteligenței artificiale în construcții este analizarea costurilor și stabilirea unor modele predictibile, pentru că majoritatea proiectelor majore de infrastructură ajung să cheltuiască mai mult decât proiecțiile inițiale. Cu analiză de date, se pot face calcule privind costurile, timpii de realizare și finalizare.

În plus, mașinăriile folosite pe șantiere vor putea fi transformate și să devină autonome, pentru ca oamenii să nu mai facă muncile repetitive de pe șantier (să țină un furtun de ciment, să mute mașini). Așadar, aceștia vor putea lucra împreună cu astfel de mașini ce pot fi autonome sau controlate de la distanță pentru task-urile simple.

Conform Departamentului American de Muncă, principala cauză a deceselor la nivel mondial, excluzând cele cauzate de boli, e formată din accidentele de pe șantierele de construcții, mai mult decât rata deceselor de pe șosele. De curând au fost dezvoltate soluții care permit algoritmilor să scaneze siturile de construcții și să identifice în timp real posibilele probleme de siguranță și să ofere și un scor de risc.

Exemple deja existente:

• Versatile.ai e un startup premiat la World Economic Forum ca Technology Pioneer care dotează șantierele cu camere cu inteligență artificială ce apoi fac analiză de date pentru a analiza potențialele pericole, riscuri și pentru a crește siguranța.
• Proptech România e platforma care conectează jucătorii din imobiliare, investitorii și startup-urile.
• Bright Spaces e o soluție românească pentru închirierea spațiilor comerciale disponibile.
• OpenSpace.ai este un startup american care poate oferi imagini panoramice și tridimensionale ale unui sit de construcții și analitice în timp real pentru creșterea productivității și a siguranței. Un Google Streetview al construcțiilor.
• BuildStream e un startup care e creat cu gândul la optimizarea fluxului de muncă pe șantiere și pentru analiza proiectelor pentru mai mare predictibilitate financiară și logistică. Conectează echipele multidisciplinare și lanțul de aprovizionare

Agricultura; prezentul și viitorul se bazează pe date

Agricultura e unul dintre domenii unde inteligența artificială are deja impact de câțiva ani cu ajutorul folosirii datelor. Fermierii au date de pe extrem de multe hectare și trebuie să combine cunoștințele despre recolte cu cele despre vreme și să prezică veniturile din acel an. Startup-uri, inclusiv unele românești, analizează datele și pot oferi din timp predicții și sfaturi directe pentru fermieri.

Agricultura e un domeniu de 5.000 de miliarde de dolari. Inteligența artificială poate analiza condițiile meteo, temperatura, umiditatea, condițiile solului și să spună inclusiv ce trebuie făcut sau să gândească rotația culturilor pe mai mulți ani. Agricultura de precizie este agricultura de astăzi, iar analiza datelor identifică bolile din plante cu ajutorul scanării terenurilor și poate stabili exact cantitatea de îngrășăminte necesară.

De asemenea, în agricultură se folosesc în prezent drone, camere cu inteligență artificială, computer vision și deep learning. În limbaj simplu: se monitorizează culturile, iar computerul identifică problemele sale (zone uscate, plante cu probleme). Un avantaj e că până acum multe dintre aceste activități erau făcute de oameni, iar aceștia se vor putea concentra pe lucruri mai importante.

Exemple deja existente:

• CBN Agro.tech e un alt startup românesc ce oferă soluții de monitorizare a temperaturilor din silozuri pentru ca partea de stocare a recoltei să fie în siguranță. Cu ajutorul senzorilor, CBN poate modifica temperaturile din siloz, poate monitoriza umiditatea și controla ventilația, pentru ca mare parte din recolte să nu se mai piardă.
• AgroCity e un startup românesc ce integrează tehnologii de ultimă oră pentru a gestiona activitatea fermei, furnizorii și parcelele de teren. Ajută la monitorizare în timp real, reducerea pierderilor și creștere a productivității.
• Agricloud e o platformă românească ce oferă date analitice privind culturile de viță de vie. Cu ajutorul Internet of Things monitorizează culturile și îmbunătățește planificarea, achizițiile și controlul inventarului. De asemenea, maximizează producția, coordonează senzorii și dispozitivele de control ale irigațiilor
• Serafim Technologies e o companie românească ce monitorizează culturile cu ajutorul dronelor, iar apoi poate oferi date analitice privind starea acestora. Cu ajutorul soluției, agricultorii pot crește productivitatea la hectar.

Transport și depozitare

În România, marii jucători din logistică, ecommerce și curierat au investit masiv în capacități de stocare și manipulare care să folosească tehnologia și să poată să recunoască automat mare parte din datele necesare livrării.

O cutie care ajunge astăzi în depozitele curierilor este manipulată de mai puțini oameni, pentru că inteligența artificială poate recunoaște date, adrese, județe și poate pune pachetul pe banda rulantă corespunzătoare. Acest lucru a fost de mare ajutor într-un proces logistic rapid, dar și în pandemie, când au putut fi mai puțini oameni în clădiri închise, dar rezultatele să fie mai bune.

Acest lucru se întâmplă și în transporturi. Dacă la nivelul utilizatorilor obișnuiți softuri precum Google Maps și Waze pot învăța din comportamentul nostru și al celorlalți participanți la trafic, în transporturi se pot alege rute corespunzătoare cu softuri enterprise, se urmărește livrarea și poziția în timp real, se poate controla traseul de către o singură persoană care face totul de pe un ecran.

Companii precum românii de la Airport Labs, de exemplu, dezvoltă soluții de inteligență artificială care pot conecta operatorii de pe pista unui aeroport, vehiculele de asistență, responsabilii de bagaje și cei care fac accesul la o poartă de îmbarcare. Astfel, crește productivitatea unui aeroport cu zeci de procente, iar rapiditatea proceselor crește. Automat, crește și calitatea vieții noastre pentru că aeroporturile nu mai sunt atât de complicate.

Conform datelor din piața de transporturi rutiere, pe de altă parte, principalele probleme existente sunt costurile mari ale combustibilului, kilometrii parcurși fără încărcătură, lipsa transparenței geografice și dificultatea managerierii flotelor masive de camioane. Iar toate aceste lucruri sunt îmbunătățite cu o serie de soluții tehnologice existente deja pe piață.

Exemple:

• Transmetrics e o companie americană ce oferă optimizare predictivă ce permite transportatorilor să crească eficiența prin inteligență artificială, data mining și analytics predictiv.
• Postis e un scaleup românesc care oferă o singură platformă tehnologică magazinelor online și furnizorilor de curierat, optimizând procesul de la comandă până la livrare.
• Innoship e un startup românesc ce optimizează interacțiunile dintre retaileri și curieri eficientizând costurile serviciilor cu până la 25% și crescând performanța de livrare cu până la 15%.

Comerțul și inteligența artificială

Comerțul a fost în avangarda folosirii inteligenței artificiale, iar magazinele online au aplicat toate inovațiile existente în piață pentru a atrage și menține clienții care au trecut pragul online.

Cum e folosită inteligența artificială? Aceasta e prezenta în fiecare aspect al ecommerce-ului, de la recomandările pe care le primim pe un site în funcție de alte cumpărături, la asocierile dintre produse sau modificarea prețurilor în timp real în funcție de cele ale concurenței sau momentul din zi.

În plus, cu ajutorul produselor de analiză se poate stabili exact care este comportamentul utilizatorilor, unde ajung în site și unde renunță la căutare. Ulterior, oamenii pot lua decizii informate care să nu se bazeze doar pe instinct.

Una dintre influențele cele mai mari a venit asupra oamenilor de marketing, care analizează o recoltă bogată de date și care trebuie filtrată. Astfel, până la decizia finală privind o campanie de marketing, inteligența artificială poate deja să selecteze aspectele cele mai importante.

În plus, comerțul offline se transformă și el cu ajutorul căutărilor vizuale.

Să luăm Google Lens, unde poți să deschizi camera, să scanezi un produs și să primești recomandări online. Fie că ești în străinătate și vezi un produs care-ți place, dar vrei să-l comanzi online odată ce ajungi în România, fie că ești pe drum de la muncă acasă și poți să dai o comandă online la ceva ce ai văzut într-un galantar sau chiar la altcineva. Astfel, putem integra smartphone-ul nostru cu mediul offline și cu cel online.

Exemple:

• Morphl e un startup românesc ce folosește inteligența artificială pentru a lua decizii inteligente în lumea comerțului, prin analizarea datelor din mai multe platforme și pentru a crește mai rapid.
• Neurolabs e un startup fondat de români din Cluj care ajută partenerii să automatizeze recunoașterea obiectelor, fie că vorbim de depozite sau de cantine. Cu ajutorul inteligenței artificiale și a deep learning Neurolabs recunoaște obiecte. Tehnologia poate fi aplicată în linii de producție, medicină sau retail.

Servicii transformate de inteligența artificială

Inteligența artificială în servicii înseamnă digitalizare și creșterea productivității. Nu e despre a înlocui persoane și specialiști, ci despre a-i ajuta să ia decizii mai informate.

Un studiu științific publicat pe Research Gate de cercetători de la Universitatea din Porto a identificat mai multe domenii care oferă servicii și care vor fi influențate, efectele pozitive și negative care pot apărea din urma inteligenței artificiale.

De exemplu, în serviciile medicale, inteligența artificială ajută la crearea de noi medicamente și diagnosticarea mai ușoară. Dacă vorbim în zona educației, inteligența artificială poate înțelege mai ușor care sunt nevoile elevilor și să ofere cursuri personalizate acestora și să recomande profesorilor ce zone să acopere mai bine.

De asemenea, în zona serviciilor financiare, deja inteligența artificială este folosită în detecția automată a fraudelor, în metode protecție biometrică ce pot înlocui parolele și în calcularea rapidă și interactivă a scorului de credit.

Exemple:

• MedicAi conectează doctorii între ei pentru a colabora în analizarea imagisticii medicale. În plus, oferă colaborare între medici și pacienți.
• Xvision e un startup din Timișoara ce reușește cu ajutorul AI să ofere informații despre imagistica medicală, să identifice probleme și să facă doctorii mai productivi.
• Aidence e un startup din Olanda ce analizează imagistica medicală pentru a preveni cancerul de plămâni care face atât de multe victime. Totul cu ajutorul inteligenței artificiale.

În concluzie, inteligența artificială, prezentă în lumea de business deja de câțiva ani buni, poate ajuta mai multe domenii și să crească impactul economic al acestora pentru România.