Czy era modeli wielomodalnych zmienia zasady gry w automatyzacji procesów?
Automatyzacja procesów biznesowych od lat opierała się na algorytmach analizujących tekst lub liczby. Jednak wejście na rynek modeli wielomodalnych — takich jak Gemini czy zaawansowane wersje GPT — zmienia ten paradygmat. Sztuczna inteligencja uczy się nie tylko rozumieć tekst, ale również przetwarzać obrazy, wideo, dźwięk i dane techniczne w sposób równoległy i spójny.
"Wielomodalne modele AI pozwalają maszynom widzieć, słyszeć i rozumieć świat w sposób zbliżony do człowieka — a to zmienia zasady gry w automatyzacji procesów przemysłowych i biznesowych."
Co oznacza to w praktyce? Systemy wielomodalne mogą analizować dokumentację techniczną, rozpoznawać elementy na zdjęciach produkcyjnych, rozumieć schematy CAD, a jednocześnie interpretować zapytania klientów w języku naturalnym. To pozwala automatyzować procesy, które wcześniej wymagały zaangażowania kilku specjalistów.
Na przykład w produkcji, model wielomodalny może na podstawie zdjęcia komponentu i jego specyfikacji automatycznie przypisać go do odpowiedniego etapu linii montażowej, sprawdzić dostępność surowców i zaproponować termin realizacji.
W logistyce takie modele mogą analizować obraz załadunku ciężarówek, przewidywać ryzyko uszkodzenia towaru lub optymalizować rozmieszczenie ładunku, łącząc analizę wizualną z danymi dotyczącymi trasy i czasu dostawy.
W sprzedaży i obsłudze klienta modele wielomodalne umożliwiają bardziej naturalną interakcję — rozumiejąc nie tylko treść zapytania, ale także załączniki graficzne, instrukcje głosowe czy filmy przesyłane przez klienta w celu zgłoszenia reklamacji lub zapytania ofertowego.
Era modeli wielomodalnych nie jest przyszłością — ona dzieje się tu i teraz. Firmy, które zrozumieją jej potencjał i zaczną integrować wielomodalną sztuczną inteligencję z procesami operacyjnymi, zdobędą przewagę, którą trudno będzie innym nadrobić.