Khi công nghệ AI phát triển, các trường hợp sử dụng công nghiệp của nó bao gồm từ thực thi giao thông vận tải đến an toàn tại nơi làm việc. AI có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu nhanh chóng và chính xác hơn bất kỳ hệ thống nào khác, giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Nó cũng có thể xác định các mẫu và xu hướng, cho phép các công ty phân tích và phản hồi dữ liệu trong thời gian thực.  Nhưng có những ngành thiếu công nghệ AI. Người đồng sáng lập Intenseye, Sercan Esen, đã phát hiện ra điều này khi anh ấy và người đồng sáng lập của mình đã tạo ra một công cụ xử lý video và đang cố gắng quyết định cách áp dụng nó.   Esen nói: “Khi chúng tôi thành lập Intenseye vào năm 2018, chúng tôi đang cố gắng quyết định vấn đề nào cần giải quyết. “Chúng tôi đã đến thăm tất cả các cơ sở của các công ty nằm trong danh sách Fortune 500 này, nơi bạn có thể thấy các máy bay không người lái bay xung quanh thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau. Nhưng khi chúng tôi nói chuyện với các nhóm y tế và an toàn, chúng tôi nhận ra rằng công nghệ của họ về cơ bản là tốt nhất là bút và giấy ”.  Với tầm quan trọng của sức khỏe và sự an toàn của nhân viên, đây là một khoảng cách đáng kể. Bệnh tật và chấn thương tại nơi làm việc đã được phát hiện là nguyên nhân khiến Hoa Kỳ phải trả giá  . Sức khỏe và sự an toàn của nhân viên đã trở thành mối quan tâm hàng đầu của các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, đặc biệt là trong bối cảnh của đại dịch. Trong  hơn một phần ba các nhà lãnh đạo doanh nghiệp liệt kê đảm bảo an toàn tại nơi làm việc là ưu tiên hàng đầu trong 12 tháng tới.   250 tỷ đô la mỗi năm   một cuộc khảo sát năm 2021 của Oasis,  Nhìn vào khoảng cách này, Esen và người đồng sáng lập của mình đã nhìn thấy cơ hội sử dụng AI như một công cụ giải quyết vấn đề. Trước đây, họ đã từng làm việc trong lĩnh vực AI và coi đây là cơ hội để đưa khả năng giải quyết vấn đề của công nghệ vào hoạt động. Sử dụng công nghệ AI và máy học, họ đã tạo ra một giải pháp cho phép các công ty kết nối các camera hiện có của họ và tận dụng mạng CCTV của họ để phát hiện bất kỳ điều kiện không an toàn nào.  Các nhà đầu tư cũng đã nhận ra cơ hội tăng trưởng. Inteneseye đã hoàn thành vòng hạt giống của mình vào năm 2020 với tổng kinh phí hạt giống là 4 triệu đô la Mỹ và năm ngoái đã huy động được 25 triệu đô la trong vòng hạt giống. Công ty có đội ngũ hơn 70 người và đang phát triển rất nhanh. Công nghệ của nó đang được sử dụng ở hơn 23 quốc gia, bảo vệ hàng chục nghìn công nhân.  Sức khỏe và sự an toàn của nhân viên chắc chắn là một ngành sẵn sàng cho sự phát triển của AI, nhưng điều gì là cần thiết để thích ứng với công nghệ AI cho ngành này? Các công ty thích ứng với công nghệ này như thế nào để giữ an toàn cho nhân viên của họ?   Phát triển các mô hình AI dành riêng cho ngành  AI đang cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp bằng cách giúp tự động hóa các tác vụ thủ công, hợp lý hóa quy trình công việc và phân tích dữ liệu nhanh hơn. Tuy nhiên, các ngành công nghiệp khác nhau yêu cầu hệ thống AI của họ làm những việc khác nhau. Một hệ thống AI cho lĩnh vực tài chính có thể cần thực hiện các tính toán phức tạp, trong khi một AI cho tiếp thị có thể cần có khả năng xử lý ngôn ngữ mạnh hơn.  Trong trường hợp sức khỏe và an toàn của nhân viên, một hệ thống AI có thể hoạt động như một người quan sát, liên tục tìm kiếm các chỉ số về các hoạt động không an toàn hoặc khả năng xảy ra tai nạn và thương tích. AI phải được đào tạo để nhận biết máy móc, luật pháp địa phương và các quy định tại nơi làm việc cho mỗi công ty. Sau đó, nó có thể phân tích hình ảnh được chụp qua camera tại nơi làm việc và so sánh những hình ảnh này với dữ liệu, lưu ý xem có điều gì khác biệt hoặc mâu thuẫn với luật sức khỏe và an toàn hoặc quy định của công ty hay không.  Mặc dù bảo mật và quyền riêng tư thường là mối quan tâm với AI, đặc biệt là các hệ thống sử dụng nhận dạng khuôn mặt, Intenseye cam kết bảo vệ tính ẩn danh của người lao động. Hệ thống của nó sử dụng tính năng ẩn danh khuôn mặt để đảm bảo rằng không có thông tin nhận dạng cá nhân nào bị thu thập và tuân thủ SOCII và GDPR.  Một trong những lợi thế của việc có một nhà phát triển AI theo ngành cụ thể như Intenseye là mỗi mô hình mà công ty xây dựng có thể giúp cải thiện hiệu quả của tất cả các mô hình của mình. Việc phân tích các phiên bản khác nhau của các đối tượng, máy móc và môi trường tương tự giúp AI dễ dàng học hỏi hơn, giúp quá trình nhận dạng và phân tích của nó nhanh hơn và chính xác hơn.  Ngoài việc tạo ra các mô hình được đào tạo đặc biệt để xử lý dữ liệu liên quan đến sức khỏe và an toàn của nhân viên, Intenseye đã sử dụng công nghệ AI mới nhất để phát triển các công cụ riêng để ghi nhãn và độ chính xác dữ liệu. Các công cụ này dành riêng cho ngành và đã giúp công ty nhận được xếp hạng ấn tượng về độ chính xác 92% trong quý cuối cùng của năm 2021. Việc có các công cụ ghi nhãn và độ chính xác của dữ liệu cụ thể theo ngành đặc biệt quan trọng vì AI của Intenseye xử lý hơn 22 tỷ hình ảnh mỗi ngày.  Hệ thống Maia của Intenseye là một công cụ hỗ trợ AI để chú thích hình ảnh. Công cụ này tự động gắn nhãn nguồn cấp dữ liệu video nhận được từ máy ảnh, phát hiện máy móc, đồ vật, nhân viên và các khía cạnh khác của hình ảnh do công ty xác định. Các chuyên gia ghi nhãn nội bộ của Intenseye cũng kiểm tra nguồn cấp dữ liệu video và thêm các chú thích còn thiếu, giúp AI cải thiện khi nó thực hiện công việc của mình.  Intenseye cũng đã phát triển một nền tảng kiểm tra độ chính xác dành riêng cho ngành có tên là Maat. Nền tảng này cho phép các chuyên gia EHS của công ty đo lường độ chính xác của các cảnh báo. Điều này cho phép Intenseye theo dõi và cải thiện hiệu quả của AI, đồng thời cung cấp kết quả minh bạch trên cơ sở liên tục.   Dự đoán kết quả với các chỉ số hàng đầu  Với khả năng nhận dạng và ghi nhãn tiên tiến, AI đang chuyển đổi cách dữ liệu được sử dụng trong các ngành công nghiệp. AI đang giúp các nhà phân tích có thể  thông báo cho các hành vi tổ chức mới và tạo ra kết quả tốt hơn. Điều này đúng trong các lĩnh vực như tiếp thị, nơi AI có thể giúp dự đoán hành vi của người tiêu dùng và sử dụng những dự đoán đó để đưa ra chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn. Nó cũng là trường hợp trong lĩnh vực EHS.   phát triển các số liệu mới và sáng tạo  Hiện tại, hầu hết các hệ thống tuân thủ EHS không sử dụng AI đều dựa vào kiểm tra thủ công. Người lao động phải nhập dữ liệu theo cách thủ công, ghi lại các tai nạn và thương tích đã xảy ra và sử dụng thông tin đó để giúp ngăn chặn điều tương tự xảy ra trong tương lai. Chúng được gọi là chỉ báo độ trễ, điểm dữ liệu được sử dụng để phân tích một sự kiện sau khi nó đã xảy ra.  AI mở ra khả năng sử dụng các chỉ số hàng đầu và dự đoán dựa trên dữ liệu. Điều này được thực hiện nhờ khả năng của các hệ thống AI liên tục quan sát nơi làm việc và xử lý và phân tích tất cả dữ liệu nó nhận được chỉ trong vài giây. Với lượng dữ liệu khổng lồ và khả năng phân tích nâng cao, các hệ thống AI có thể đưa ra dự đoán về những yếu tố nào của môi trường có khả năng dẫn đến thương tích trước khi nó xảy ra.  Sự chuyển đổi sang các chỉ số hàng đầu đã dẫn đến sự gia tăng đáng kể về hiệu lực và hiệu quả trong lĩnh vực tiếp thị, và  nó cũng có thể làm như vậy ở đó. Mặc dù nhiều cơ sở sản xuất vẫn chưa triển khai công nghệ cần thiết để thực hiện sự thay đổi này, nhưng các công ty như Intenseye đang dẫn đầu sự thay đổi này.   các nhà lãnh đạo trong lĩnh vực sản xuất tin tưởng   Esen nói: “Đối với chúng tôi, đội ngũ an toàn và sức khỏe tại một công ty có những công việc quan trọng nhất. “Vì vậy, điều quan trọng là họ phải có những công cụ cần thiết để bảo vệ các đội tiền tuyến của mình”.  Sử dụng các chỉ số hàng đầu, công nghệ máy học của Intenseye cho phép các nhóm tạo ra các quy trình làm việc khác nhau để giúp họ ngăn ngừa tai nạn. Họ đã gửi hơn 15 triệu thông báo theo thời gian thực, bảo vệ các nơi làm việc trên toàn cầu và ngăn ngừa hàng triệu tai nạn và thương tích tiềm ẩn.   Tăng khả năng thích ứng để cải tiến liên tục  Một trong những lợi thế quan trọng của công nghệ AI là nó không ngừng học hỏi và cải tiến. Intenseye duy trì trọng tâm vào việc không ngừng cải tiến hệ thống của mình với các nhóm chuyên kiểm tra mức độ chính xác của chúng. Nếu mức độ chính xác của hệ thống giảm xuống, nhóm sẽ thêm bất kỳ nhãn nào bị thiếu vào dữ liệu và làm việc để đào tạo lại AI để cải thiện độ chính xác của nó.  Khả năng đào tạo lại các hệ thống AI là điều cần thiết trong một ngành như sức khỏe và an toàn của nhân viên liên tục kết hợp các công nghệ và quy trình làm việc mới. Esen lưu ý rằng các nhóm của Instenseye đã chuẩn bị cho tình huống này, nói rằng với một trường hợp sử dụng mới, công ty có thể đào tạo lại các mô hình AI của mình trong vòng 24 giờ để phát hiện các mối đe dọa đó.  Loại khả năng thích ứng này là một trong những khía cạnh thú vị nhất của AI. Với dữ liệu thời gian thực và khả năng dự đoán kết quả, các công ty có thể dự đoán các tình huống mới và phát triển các giải pháp nhanh chóng hơn. Trên thực tế, một trong những khách hàng của Intenseye đã cho thấy quy mô mà điều này có thể phát huy tác dụng, tích hợp hơn 50 cơ sở trong 5 tháng qua. Khả năng này có thể giúp các doanh nghiệp bắt kịp với bối cảnh ngày càng phức tạp và có nhịp độ nhanh, bất kể họ đang ở trong ngành nào. Và khi được sử dụng trong một ngành như sức khỏe và an toàn của nhân viên, nó có thể cứu sống.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The writer has or has previously had a business relationship with companies mentioned in this article.

2022 - Gaming Guru of the Year

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Future Of Finance

Winner, Hackernoon Contributor of the Year - Future Of Finance

First Runner-up, Hackernoon Gaming Guru of the Year

Check Out Portfolio

Book a Call

Hire Me

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

dài quá đọc không nổi

Make resilience your competitive advantage

AI đang làm cho nơi làm việc trở nên an toàn hơn như thế nào

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

223 Stories To Learn About Science

184 Stories To Learn About Psychology

287 Stories To Learn About Blockchain Development

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

223 Stories To Learn About Science

184 Stories To Learn About Psychology

287 Stories To Learn About Blockchain Development

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps