Atvinnulíf

Vélrænt nám mun hafa áhrif á öll fyrirtæki

Rakel Sveinsdóttir skrifar
Snæbjörn Ingi Ingólfsson.
Snæbjörn Ingi Ingólfsson. Vísir/Vilhelm

„Það eiga mun fleiri fyrirtæki eftir að nýta sér þetta og jafnvel fyrirtæki sem hvarflar ekki að okkur að geti nýtt sér þessa tækni. Bæði þegar tæknin verður aðgengilegri verður einfaldara að innleiða hana í sinn rekstur, fyrir sölu, áætlanagerð, starfsmannaveltu, hámarksafköst, dreifingu og bara hvað sem okkur dettur í hug,“ segir Snæbjörn Ingi Ingólfsson viðskiptastjóri hjá Origo um vélrænt nám en það er heitið á þeirri tækni þar sem tölvur hafa lært á hegðun og athafnir notenda. 

Sem dæmi má nefna hvernig Amazon stingur upp á því hvaða vörum þú gætir haft áhrif á, Spotify hvaða tónlist þú vilt hlusta á eða þegar netbankinn lætur þig vita að sams konar millifærsla hafi verið framkvæmd sama dag.

Það má alveg reikna með því að þetta hafi áhrif á öll fyrirtæki eða starfsemi á einn eða annan hátt. Annaðhvort sem aðili sem notar þetta til að veita betri þjónustu eða upplýsingar, eða einhver aðili sem er einfaldar ferlana sína sem notandi út í bæ og fær bestu þjónustuna í gengum slíka þjónustu,“ 

segir Snæbjörn.

Í Atvinnulífinu á Vísi í dag er fjallað um vélrænt nám annars vegar og hvar starfsfólk fyrirtækja er statt í stafrænni þróun hins vegar.

Snæbjörn segir tæknina vera kallaða „vélrænt nám“ sem þýðingu frá ensku „Machine Learning.“ Allt snýst þetta um að tölvurnar eða vélar læra á hegðun notenda byggt á einhverri sögu út frá gefnum forsendum.

„Það sem er búið að gerast undanfarin ár er að fyrirtæki hafa verið að safna gríðarlegu magni upplýsinga um allt mögulegt. Síðan eru tölvur og upplýsingakerfi mötuð á þessum upplýsingum og eru svo gefnar einhverjar forsendur,“ segir Snæbjörn.

Þótt tæknin sé ný eru hugmyndirnar um tæknina áratuga gamlar. Þannig birti bandaríski stærðfræðingurinn Claude Shannon ritgerð árið 1949 sem bar yfirskriftina ,,Að forrita tölvu til að tefla skák.“ Þessi ritgerð þótti tímamótaritgerð á sínum tíma segir Snæbjörn því þarna komu fram hugmyndir um að kenna tölvum að læra sjálfar. Árið 1997 sannaðist síðan þessi tækni þegar tölva IBM, Deep Blue, sigraði heimsmeistarann Garry Kasparov í skák.

Á þessum tíma var vinnsluhraðinn hins vegar mjög hægur og kostnaður við gagnageymslu hár. Síðustu árin hafa hins vegar orðið miklar breytingar og segir Snæbjörn enn eiga eftir að koma fram meiri breytingar þar sem vélrænt nám hefur áhrif á til dæmis samgöngur eða heilsugeirann.

Nefnir Snæbjörn sem dæmi sjálfkeyrandi bíla eða hvernig vélrænt nám verður nýtt til að stjórna umferð eða reikna út bestu leiðirnar til að flytja vörur til viðskiptavina. Þá er heilbrigðisgeirinn farinn að styðjast við vélrænt nám sem Snæbjörn segir að muni aukast mikið.

Læknar þurfa að treysta á eigin þekkingu þegar þeir sjúkdómsgreina sjúklinga, en þessi þekking getur aldrei verið tæmandi. Tölva sem er þjálfuð með sömu upplýsingar getur farið yfir mun fleiri mögulegar orsakir og komið með tillögur að sjúkdómsgreiningu sem lækninum hefði kannski aldrei sjálfum komið til hugar,“ 

segir Snæbjörn.

Allt byggir þetta á að tæknin kemur með tillögur um það hver ættu helst að vera næstu skref út frá þeirri vitneskju sem fyrir liggur.

Góð ráð fyrir stærri og smærri fyrirtæki

Snæbjörn segir gott fyrir stjórnendur fyrirtækja að styðjast við þær fimm reglur sem fyrrverandi forsvarsmaður vélræns náms hjá Amazon hefur ráðlagt, Danny Lange. Hann er í dag forstöðumaður vélræns náms hjá Uber og reglurnar fimm sem hann leggur til að stór sem smá fyrirtæki nýti sér eru eftirfarandi:

  1. Byrjaðu á einhverju einföldu, eins og greiningu viðskiptavina. Öll fyrirtæki búa yfir viðskiptavinaupplýsingum sem má nota til að smíða líkan sem spáir fyrir um hegðun viðskiptavina.
  2. Byrjaðu á „stýrðu námi.“ Það felst í því að nota söguleg gögn til að þjálfa tölvuna til að gefa út spár. Síðan fær hún niðurstöðurnar og lærir af þeim.
  3. Góð gögn eru betri en mikil gögn eða stórgögn. Stórgögn geta til dæmis verið yfirþyrmandi. Gættu jafnvægis og vertu viss um að gögnin sem þú ert að nota séu áræðanleg.
  4. Sparaðu fé með því að nota vélarnámsforrit í hinu svo kallaða skýi því það er flókið og dýrt að smíða eigin kerfi.
  5. Byrjaðu núna því vélrænt nám er ekki framtíðarfantasía. Byrjaðu á einhverju einföldu eins og að spá fyrir um brottfall viðskiptavina. Mörg fyrirtæki missa til dæmis viðskiptavini reglulega en líta á það sem óbreytanlega staðreynd og einbeita sér meira að því að afla fleiri nýrra viðskiptavina. Með vélrænu námi sem byggir á sögulegum gögnum getur tæknin hjálpað þér að spá fyrir um það hvaða viðskiptavinir eru líklegir til að hverfa þannig að fyrirtækið geti gripið til aðgerða og þannig forðast þetta brottfall.

Tengdar fréttir

Stafræn þróun: Ríkið mun spara tæplega tíu milljarða á ári

Á næstu þremur til fimm árum er áætlað að ríkið spari um 9,6 milljarða á ári í kjölfar innleiðingar á stafrænni þjónustu. Atvinnulífið mun upplifa margvíslegar breytingar á þessu ári í samskiptum sínum við hið opinbera. Í dag mun Atvinnulífið á Vísi fjalla um stafræna þróun á Íslandi miðað við stöðuna í dag.





Athugið. Vísir hvetur lesendur til að skiptast á skoðunum. Allar athugasemdir eru á ábyrgð þeirra er þær rita. Lesendur skulu halda sig við málefnalega og hófstillta umræðu og áskilur Vísir sér rétt til að fjarlægja ummæli og/eða umræðu sem fer út fyrir þau mörk. Vísir mun loka á aðgang þeirra sem tjá sig ekki undir eigin nafni eða gerast ítrekað brotlegir við ofangreindar umgengnisreglur.

Fleiri fréttir

Sjá meira


Velkomin á Vísi. Þessi vefur notar vafrakökur. Sjá nánar.