Nota redacției. Inteligența artificială (IA) este inteligența expusă de mașini, spre deosebire de inteligența naturală, expusă de oameni și de unele animale. Informatica definește cercetarea IA ca studiu al „agenților inteligenți: orice dispozitiv care își percepe mediul și efectuează acțiuni care maximizează șansa de a-și atinge cu succes obiectivele. Mai exact, Kaplan și Haenlein definesc IA ca fiind „capacitatea unui sistem de a interpreta corect datele externe, de a învăța din astfel de date și de a folosi ceea ce a învățat pentru a-și atinge obiective și sarcini specifice printr-o adaptare flexibilă”. Termenul „inteligență artificială” este utilizat colocvial pentru a descrie mașinile care imită funcțiile „cognitive” pe care le asociază oamenii cu alte minți umane, cum ar fi „învățarea” și „rezolvarea problemelor”. Întrucât mașinile devin din ce în ce mai capabile, sarcinile considerate a necesita „inteligență” sunt deseori eliminate din definiția IA, un fenomen cunoscut sub numele de efectul IA. O observație în teorema lui Tesler spune că „IA este ceea ce nu a fost încă făcut”. De exemplu, recunoașterea optică a caracterelor este adesea exclusă din domeniul AI, după ce a devenit o tehnologie de rutină. Capacitățile moderne ale mașinilor clasificate în general ca IA includ înțelegerea vorbirii umane, concurarea la cel mai înalt nivel a unor sisteme de jocuri de strategie (cum ar fi șah și go), autovehiculele autonome și rutarea inteligentă în rețelele de distribuție a conținutului, și simulările militare.
Inteligența artificială a fost fondată ca disciplină academică în 1956, și de atunci a trecut mai multe valuri de optimism, urmate de dezamăgiri și pierderi de fonduri (cunoscute sub numele de „ierni ale IA”), urmate și ele de noi abordări, succes și reînnoirea finanțării. Pentru cea mai mare parte a istoriei sale, cercetarea IA a fost împărțită în subdomenii care adesea nu au reușit să comunice între ele. Aceste subdomenii se bazează pe considerații tehnice, cum ar fi obiective specifice (de exemplu, robotica sau „învățarea automată”). Utilizarea unor anumite instrumente („logica” sau rețele neurale artificiale) sau pe diferențe filosofice profunde. Subdomeniile se bazau și pe factori sociali (anumite instituții sau activitatea anumitor cercetători)
Potrivit unui studiu Crayon, cca 98% din managerii de afaceri susțineau, în 2022, că analiza și interpretarea informațiilor despre piață și competitori este un factor important în succesul business-ului lor, o creștere cu 16% față de anul 2020. Astfel, companiile care apelează la servicii de Competitive intelligence (CI) sau competivitate prin informație au o rată de corelare a activităților curente cu impactul acestora asupra veniturilor de două ori mai mare decât cele care nu acordă importanță acestor instrumente.
Cu o valoare de piață globală care este preconizată să depășească 82 Md$US până în 2027 și peste 10.000 de joburi deschise în prezent, potrivit platformei Linkedin, nevoia de resursă umană în acest domeniu este în continuă creștere. Astfel, deși noile tehnologii de automatizare și inteligența artificială îi ajută pe experții în Competitive Intelligence în colectarea datelor, analiza și interpretarea lor este încă o sarcină ce nu poate fi realizată fără contribuția factorului uman.
„Managerii de companii devin din ce în ce mai interesați de activitatea de Intelligence Competitiv si de modul în care pot integra acest tip de department suport în organizațiile pe care le conduc, pentru că au început să înțeleagă utilitatea CI în luarea deciziilor de business. Aceștia, în calitate de beneficiari de servicii de intelligence competitiv, sunt interesați de conținutul raportului primit de la experți și de modul în care concluziile raportului pot susține o decizie strategică de business și mai putin interesați de tool-urile folosite și de nivelul de sofisticare a tehnologiilor utilizate. Dacă a fost folosită AI sau nu în respectivul ciclu de CI este irelevant pentru beneficiari“, susține George Alexe, Managing Director al Krugman & Partners
Impactul tehnologiei asupra serviciilor de Intelligence Competitiv rămâne în continuare scăzut. Potrivit aceluiași studiu Crayon, avansul tehnologic nu impactează decât într-o mică măsură activitatea experților în intelligence competitiv, utilizarea noilor tehnologii, precum inteligența artificială. Astfel, echipele de colectare de date și analiză petrec doar cu 14% mai puțin timp pentru activități de cercetare, odată cu implementarea unor noi tehnologii de automatizare. Totodată, doar 20% dintre informațiile colectate de practicienii în intelligence competitiv pot fi găsite din surse deschise, precum Google.
„In 90% din cazuri, analistul de Intelligence Competitiv trebuie să fie creativ în analiza și să fie dispus să gândească lateral, lucru pe care AI nu îl face. AI nu poate evalua în mod critic calitatea sursei ca un analist cu experiență. AI se luptă în prezent cu gândirea laterală și să depășească informațiile. Pentru a lega punctele, așa cum se spune. Pentru a continua analogia punctelor, dacă AI nu poate conecta punctele, va avea și mai puțin succes în determinarea spațiilor dintre puncte și ceea ce nu se spune sau nu se raportează. AI este limitată dincolo de colectarea de informații și este orientată către comenzile inițiale și punctele de date specifice. În prezent, nu poate face analize de rețea, profilarea caracterului unei persoane și detectarea modelelor.”, completează George Alexe, Managing Director al Krugman & Partners.
Dar, exista o serie de beneficii si totodata de provocari care sunt aduse de AI. Competitive Intelligence implică colectarea de informații din surse deschise dar si colectarea de informatii din surse umane care au cunoștințe directe sau indirecte despre industrie sau concurenți. Aceste informații pot fi adunate prin discutii, interviuri, sondaje sau prin participarea la evenimente din industrie. Opiniile subiective, emoțiile și perspectivele sunt esențiale pentru înțelegerea mediului competitiv, iar AI nu are empatie sau abilitatea de a se adapta interlocutorului, pentru moment.
Notă. Krugman & Partners aduce pe piata din Europa si din US pe cei mai buni experti in Competitive Intelligence si Cyber Security. Acestia genereaza analize si rapoarte de Intelligence pentru mediul de afaceri printr-un proces prin care informațiile colectate sunt verificate si folosite pentru a răspunde întrebărilor strategice și tactice despre operațiunile curente ale jucatorilor de pe piață sau pentru a prezice comportamentul viitor al acestora.
Articole asociate
Nota redacției
Parteneriat Jurnalul Bucureştiului
Lucrări științifice ale autorului publicate sub egida 
