Softecon 2019

Program konference

Umělá inteligence: pohled na současný horizont

Marek Havrda

Jaké trendy ve využívání umělé inteligence očekáváme? Nástup umělé inteligence zahajuje revoluci, které se firmy a státy budou muset dříve či později přizpůsobit, pokud nechtějí zůstat pozadu. Tato přednáška se bude zabývat potenciálními dopady AI na svět kolem nás, dotkne se otázek, které se řeší v souvislosti s etikou a regulací, a nastíní oblasti, na které by se měl podnikatelský svět zaměřit, aby mohl z moderní technologie těžit.

Jak umělá inteligence změnila biometrii a kdy změní i vaše odvětví?

Ján Lunter

Za posledních pět let se biometrie díky metodám umělé inteligence velmi změnila. Ukážeme si, jak se objevila nová, radikálně lepší řešení starých problémů, jaké nové výzvy v biometrii umělá inteligence přinesla a jak je může postupně řešit. Nástup umělé inteligence v oblasti rozpoznávání lidí byl v porovnání s jinými odvětvími velmi rychlý; revoluční změny, které již proběhly v biometrii, v jiných oborech teprve začínají. Společně se podíváme na hlavní faktory ovlivňující rychlost uplatnění umělé inteligence v jednotlivých odvětvích. Je vaše odvětví "ohroženo", nebo máte ještě spoustu času, než vás AI nahradí?

Jak začít s umělou inteligencí

Juraj Rosa

Jak začít s umělou inteligencí v podnikání? Přechod od prvotního nápadu k úspěšné realizaci není procházka růžovým sadem. Pojďme se podívat na kroky, kterými musí každá firma projít, pokud chce potenciál umělé inteligence smysluplně využít ve svém podnikání. Jak nastavit očekávání, jak evangelizovat potřebu změn v organizaci nebo na jaké oblasti a řešení se zaměřit, pokud to s umělou inteligencí myslíte vážně, ale ještě jste nesebrali odvahu? Začněme!

Které části Data Analytics přežijí (první) útok robota?

Filip Vítek

Mnoho odvětví na Slovensku nebere hrozbu nahrazení svých pracovních míst umělou inteligencí vážně. Myslí si, že jsme jako země "pozadu", a tak bude trvat déle, než u nás prorazí automatizační procesy. Rádi přivítáme příchod nových výrobních závodů, pro které už není pro koho pracovat. Datoví analytici, kteří pracují s umělou inteligencí (nebo si to alespoň říkají), mají pocit, že jsou na správné straně řeky. Koneckonců, data budou "novou ropou" podnikání, takže profese, které s nimi pracují, budou ušetřeny, že? Realita je však mnohem tvrdší a některé z analytických pozic se stanou prvními, které se stanou obětí robotizace. Jak se jednoho dne neprobudit nepoužitelný? Lze se na tento trend připravit? Jak se zlepšit? Jaké znalosti pro vás budou vstupenkou do Noemovy archy analytiky?

Jak nám inteligentní stroje pomohou?

Andrej Žlnka, Martin Pálka, Dušan Slimák

Umělá inteligence je dnes tématem číslo jedna. To není nic nového, toto módní slovo je s námi téměř 80 let. Ale něco se změnilo: počítače se naučily předstírat, že jsou lidé. Tato schopnost je měřena tzv. Turingovým testem a již několik let ji stroje úspěšně zvládají. Takovým příkladem mohou být virtuální asistenti a chatboti, kteří jsou schopni ráno odpovědět na otázky o počasí, nebo nám něco objednat, aniž by druhá strana zjistila, že s člověkem nemluvila.

Jak využít tento potenciál umělé inteligence v bankovním sektoru? Můžeme digitalizovat celý proces od akvizice klienta až po prodej produktu? Společně se podíváme na to, jak nám AI může pomoci v prodejně-servisních činnostech.

Panelová diskuse: Vše, co chcete vědět o AI

Marek Havrda, Ján Lunter, Filip Vítek, Jiří Dobeš, Ondrej Svačina

Nástup umělé inteligence s sebou přináší zcela nové příležitosti, ale také zcela nová rizika. Jak moc můžeme věřit výsledkům, které nám umělá inteligence dává? Jak můžeme zajistit soukromí a zároveň využít obchodní potenciál nových technologií? Nebude umělá inteligence příliš omezovat lidskou autonomii? Kdy je etické používat umělou inteligenci k pošťuchování? Pokud delegujeme rozhodnutí na umělou inteligenci, jak zajistíme její auditní stopu? Jaká jsou technická řešení těchto rizik? Jak moc nám samotná umělá inteligence může pomoci řešit rizika a negativní dopady, které její implementace přináší?

Neuronové sítě analyzují naše dráhy

Ondrej Svačina

Při rozhodování o tom, jak nejlépe vyčlenit omezené finanční prostředky na opravy a rekonstrukce našich silnic, je velmi důležité znát jejich současný stav. Poruchy na povrchu vozovky, jako jsou praskliny nebo výmoly, jsou přímočarým způsobem, jak vyjádřit jejich stav. V loňském roce jsme na této konferenci hovořili o fotografické technice a myšlence analýzy obrazů vytvořených metodami umělé inteligence. Letos si ukážeme, jak naše trénované neuronové sítě dokážou rozpoznat samotné poruchy a kategorizovat je pro další zpracování. Prezentace bude obsahovat výsledky testů úspěšnosti. 

Umělá inteligence a spotřebitelské úvěry

Jiří Dobeš

Inovativní česká banka vyzvala umělou inteligenci do "souboje" s odborníky banky. Cílem bylo zlepšit model chování žadatele o úvěr, zejména zvýšit pravděpodobnost přijetí spotřebitelského úvěru nabízeného bankou. Na základě profilu a chování spotřebitele to vyústilo v model umělé inteligence, jehož prediktivní síla byla téměř dvojnásobná oproti tomu, co používá banka. Jaká byla cesta od vize k finálnímu modelu ve výrobním prostředí, díky které banka získala možnost nabídnout zákazníkům produkt na míru s vysokou mírou akceptace?

Hloupost a jednoduchost vítězí (a je to dobře)

David Tvrdoň, Ondrej Podstupka

V malých a středních podnicích nám trvalo strašně dlouho, než jsme při vytváření nových digitálních projektů vpustili do našich srdcí primát a primitivismus. A to platí i pro úspěšné globální digitální produkty, kde platí totéž – lidé neradi používají složité technologie, takže čím jednodušší, tím lepší a více zásahů. To neplatí úplně pro každého. S několika příklady to lze snadno aproximovat. Celá ekonomika předplatného je také krásným příkladem.