Koniec z prostymi skryptami. Poznaj inteligentne systemy konwersacyjne, które stają się kluczowym elementem strategii CX oraz sprzedażowej. Sztuczna inteligencja to już nie pieśń przyszłości, a fundamentalny element biznesowej teraźniejszości. Aktualnie firmy, które nie wdrożą spójnej strategii AI, mogą znaleźć się w tyle, bez szans na nadgonienie konkurencji. Rozwiązania wykorzystujące AI przestały być jedynie narzędziem zwiększającym produktywność, stając się prawdziwym reformatorem operacyjnym i modelem biznesowym. Przejście od postrzegania jej jako „nowinki” do „standardowej inwestycji” sygnalizuje dojrzałość technologii i mierzalny zwrot z inwestycji. Firmy nie pytają już „czy” inwestować, lecz „jak” robić to strategicznie, aby zdobyć przewagę konkurencyjną.
We wstępie należy zaznaczyć, że AI to niezwykle szerokie pojęcie odwołujące się do różnych technologii – w praktyce wykorzystywanych na rynku nawet od kilkunastu lat. Do sztucznej inteligencji zaliczamy aktualnie zarówno proste systemy automatyzacji działań, jak i rozbudowanych agentów bazujących na dużych modelach językowych (LLM) z mocno sprecyzowanym działaniem. Rozwiązania wspierane sztuczną inteligencją w sprzedaży oraz obsłudze klienta mogą być wykorzystywane do szerokiego spektrum działań, od personalizacji komunikatów, przez analizę sentymentu, aż po tworzenie rozbudowanego lead scoringu czy prognozowanie lejków sprzedażowych.
Tak szerokie podejście do sztucznej inteligencji sprawia, że globalne wdrożenie rozwiązań AI wzrosło 1.8-krotnie tylko między 2024, a 2025 rokiem. W tym dynamicznym krajobrazie Polska wyróżnia się na tle regionu, będąc najbardziej otwartym rynkiem na AI w Europie Środkowo-Wschodniej i Południowo-Wschodniej – według najnowszych badań przeprowadzonych przez Human+AI Institute i CampusAI w kwietniu 2025 roku, tylko 18% polskich firm nie zainwestowało w tę technologię, w porównaniu do 43% w całym regionie. Co więcej, 62% polskich organizacji zwiększyło swoje wydatki na AI, a liderzy wdrożeń osiągają wyniki do 45% szybciej niż ich konkurenci. To dowód, że polski biznes przechodzi od testowania do faktycznych implementacji w tempie szybszym niż średnia globalna.
Polska otwartość do nowych technologii po raz kolejny może być przewagą technologiczną naszego kraju. Technologie takie jak płatności zbliżeniowe poprzez NFC, przelewy ekspresowe BLIK, cyfrowa tożsamość w aplikacji mObywatel czy cyfryzacja służby zdrowia w ramach Moje IKP to rozwiązania, które nadal nie są standardem w USA czy wielu krajach Europy Zachodniej. Podobnie może stać się z AI, które już dziś jest motorem napędzającym rozwój, którego nie da się zatrzymać.
AI w obsłudze klienta. Rewolucja w Customer Experience
AI zmienia postrzeganie obsługi klienta – z kosztownego, niezbędnego zaplecza w strategiczny zasób, który buduje silniejsze relacje z klientami i wyróżnia markę na rynku. Zamiast dążyć do czystej wydajności, celem staje się budowanie trwałych, dochodowych relacji. Jakie rozwiązania bazujące na sztucznej inteligencji najlepiej optymalizują doświadczenia użytkownika?
Chatboty konwersacyjne dostępne w modelu 24/7/365
Dzięki AI chatboty nie wymagają już obsługi przez człowieka. Wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do prowadzenia dwukierunkowych, organicznych rozmów, symulując interakcję z ludzkim agentem. Dostępność 24/7/365 zapewnia natychmiastowe wsparcie, a dla firm oznacza redukcję kosztów obsługi i skrócenie czasu oczekiwania na kontakt z konsultantem. Co istotne tego typu rozwiązania są wysoce dokładne i efektywne. Dobre zbudowanie bazy wiedzy oraz FAQ pozwala im na skuteczną pomoc klientom, a jakość obsługi nie różni się od tej oferowanej przez człowieka. Pracownicy uwolnieni od obsługi chatbotów mogą skupić się na rozwiązywaniu bardziej złożonych problemów lub pracy koncepcyjnej.
Przykłady: Sephora Virtual Artist pokazuje, jak AI może wpływać na wyniki – chatbot przyczynił się do 11% wyższych wskaźników konwersji i 50% wzrostu lojalności klientów. Domino’s Dom zredukował koszty agentów na żywo o 500 tys. USD, a asystentka AI Zoey w David’s Bridal wygenerowała 30 000 USD sprzedaży sukienek w ciągu kilku tygodni. Przykładem z Polski może być Żabka z własnym chatbotem AI Franek służącym do obsługi franczyzobiorców. Chatbot obsłużył miliony wiadomości, poprawnie skategoryzował dziesiątki tysięcy zgłoszeń i, co najważniejsze, zaoszczędził ponad 2000 godzin pracy na samym dopytywaniu o szczegóły problemu. Rozwiązuje 20% spraw bez angażowania człowieka.
Rozpoznawanie emocji klienta
Systemy AI analizują ton głosu, mimikę twarzy i tekst, aby ocenić stan emocjonalny klienta w czasie rzeczywistym. Umożliwiają proaktywną interwencję, zanim negatywne doświadczenie przerodzi się w rezygnację klienta. Rozwiązania tego typu potrafią załagodzić konflikt z roszczeniowym klientem poprzez zmianę tonu głosu oraz przekazywanych komunikatów. Nie są również wrażliwe na czynnik ludzki. Zawsze ze spokojem zastosują odpowiednią strategię. Przykładem jest system Sprinklr, który wychwytuje niezadowolonych klientów w czasie rzeczywistym i wysyła alerty dla przełożonych. Co istotne Polska jest liderem tworzenia rozwiązań do rozpoznawania emocji klientów z wykorzystaniem narzędzi AI. Przykładami są VoiceLab.AI czy Sentimenti.
Automatyczne podsumowania rozmów
AI potrafi automatycznie generować zwięzłe podsumowania rozmów, wychwytując kluczowe punkty. Drastycznie skraca to czas poświęcany przez agentów na zadania po rozmowie, takie jak notatki i raportowanie, pozwalając im skupić się na rozwiązywaniu problemów klientów. Tym samym sztuczna inteligencja może uwolnić pracowników od żmudnego przygotowywania „minutek” i podsumowań po spotkaniach. Dedykowani agenci AI bazujący na NLP na bieżąco „notują” cały przebieg rozmowy w formie tekstu, aby następnie za pośrednictwem dużych modeli językowych przygotować podsumowanie, podkreślić najważniejsze punkty rozmowy, a nawet przygotować listę zadań do follow-up po kontakcie z klientem.
Przykładami rozwiązań do automatycznego podsumowania rozmów są Otter.ai, Fireflies.ai czy AI Companion wbudowany w narzędzia Zoom Communications. Na podobnej zasadzie działa Gemini w Google Meet czy Copilot w Microsoft Teams.
Personalizacja komunikacji i przewidywanie potrzeb konsumenta
AI analizuje dane o zachowaniach i historii interakcji klientów (analiza sentymentu), aby tworzyć spersonalizowane doświadczenia i oferty. Systemy AI umożliwiają proaktywne przesyłanie komunikacji na podstawie wcześniejszych zachowań klienta. Mogą one automatycznie tworzyć spersonalizowane oferty oraz modyfikować wygląd usług czy witryn tak, aby lepiej dostosować je do potrzeb klientów.
Przykładem jest L’Oréal ModiFace, który dzięki wirtualnym przymierzalniom osiągnął 3x wyższe wskaźniki konwersji. Z kolei Starbucks ze swoim systemem „Deep Brew” proaktywnie sugeruje zamówienia w aplikacji, co prowadzi do wyższej częstotliwości zakupów. Personalizacja oparta na AI nie jest już luksusem, lecz fundamentem, którego oczekuje 71% konsumentów. W Polsce z tego typu rozwiązań korzystają największe banki na bieżąco dostosowujące swoją ofertę do danego klienta np. przygotowując powiadomienie push z preferencyjną pożyczką po dużym przelewie z konta.
AI jako baza wiedzy o organizacji
Sztuczną inteligencję można wykorzystać do budowy własnych chatbotów AI oraz agentów AI do wykorzystania na potrzeby organizacji. Firmy mogą tworzyć własne rozwiązania od podstaw w modelu on-premise lub dostosować (finetunować) popularny, open-sourcowy model LLM.
Odpowiednio przygotowane AI pełni rolę asystenta, wspierając pracowników w czasie rzeczywistym, sugerując odpowiedzi i dostarczając informacje z bazy wiedzy firmy.
Idealnym przykładem tego zastosowania w Polsce jest mBank, który wdrożył zaawansowane narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, aby usprawnić pracę swoich doradców i agentów w call center, którzy na co dzień obsługują tysiące klientów.
AI w sprzedaży. Zwiększanie przychodów w praktyce.
Sztuczna inteligencja staje się niezastąpionym narzędziem w działach sprzedaży do tworzenia elastycznych strategii sprzedażowych, umożliwiając firmom nie tylko optymalizację procesów, ale także bezpośrednie zwiększanie przychodów.
Lead scoring i priorytetyzacja kontaktów
AI na bieżąco ocenia potencjalnych klientów pod kątem prawdopodobieństwa finalizacji konwersji, analizując dane historyczne i bieżące zachowania.
Grammarly, dzięki Einstein AI Salesforce, odnotowało 30% wzrost konwersji i dwukrotnie szybsze zamykanie transakcji. Progressive Insurance osiągnęło ponad 90% dokładności w identyfikacji „gorących” leadów, co przełożyło się na 3.5x wyższe wskaźniki konwersji dla najwyżej ocenianych kontaktów.
Generowanie ofert w czasie rzeczywistym
Rozwiązania AI bazujące na dużych modelach językowych umożliwiają automatyczne tworzenie spersonalizowanych ofert w oparciu o bieżące dane, takie jak preferencje klienta i historia zakupów. Skraca to czas odpowiedzi i przyspiesza zamykanie transakcji. Działy handlowe mogą wykorzystywać otwarte chatboty lub dedykowane rozwiązania przygotowane przez organizację i zintegrowane z innymi systemami poprzez API. Takie rozwiązanie pozwala na automatyzację procesu i tworzenie celowanych komunikatów, które nie wymagają poprawek przez handlowca.
Rozwiązania AI od kilku lat zintegrowane są w najpopularniejszych rozwiązaniach CRM takich jak HubSpot czy Salesforce, a coraz częściej trafiają również do mniejszych oraz bardziej wyspecjalizowanych platform.
Dynamiczna wycena
Ogromne ilości danych, które AI może przetwarzać z różnych źródeł pozwalają na optymalizację ceny w e-commerce, dostosowując je do popytu, cen konkurencji, poziomu zapasów, czasu i pogody.
Idealnym przykładem jest Amazon, który zmienia ceny produktów średnio 2.5 miliona razy dziennie, co przyczyniło się do wzrostu zysków o około 25%. Podobnie, od lat Uber i Lyft dynamicznie dostosowują opłaty w zależności od aktualnego popytu. Nie bez powodu cena przejazdu w noc sylwestrową czy święta narodowe jest zauważalnie wyższa. Gdy wzrasta popyt klienci są w stanie zapłacić więcej.
Cross-selling i up-selling w czasie rozmowy
Sztuczna inteligencja może działać także jak inteligentny sprzedawca, który w oparciu o historię zakupów proponuje produkty komplementarne (cross-selling) lub droższe (up-selling). To rozwiązanie, które od dawna znamy z platform e-commerce, sugeruje produkty „Często kupowane razem” lub tworzy oferty „W pakiecie taniej” dla produktów komplementarnych. Rozwiązania te w chwili obecnej działają w całości automatycznie, bez konieczności ręcznego programowania każdej z ofert.
Generatywne AI jako copywritwer contentu sprzedażowego
Agenci AI automatyzują tworzenie treści takich jak opisy produktów, teksty reklamowe i wizualizacje, co znacząco obniża koszty i czas produkcji. Dobrze zaprogramowana sztuczna inteligencja może służyć jako wysoko wyspecjalizowany copywriter. Na dodatek jest znacznie szybsza, a czas od pomysłu do realizacji jest wielokrotnie szybszy.
Z dobrodziejstw AI do tworzenia kampanii reklamowych korzystają najwięksi światowi giganci. Kampania firmy produkującej słodycze Cadbury „Not a Cadbury Ad” wykorzystała AI do stworzenia tysięcy zlokalizowanych reklam, co zaowocowało 32% wzrostem zaangażowania. Z kolei Lexus użył IBM Watson, aby stworzyć scenariusz reklamy, co podniosło postrzeganie innowacyjności marki o 13%. Japoński producent aut premium był również jednym z pierwszych, który „wygenerował” reklamę telewizyjną przez AI. Co istotne stało się to w 2018 roku, a więc na 4 lata przed udostępnieniem na rynku ChataGPT od OpenAI.
Wyzwania i pułapki implementacji AI
Mimo ogromnych korzyści, implementacja AI wiąże się z szeregiem wyzwań i potencjalnych pułapek.
- Ryzyko nadmiernej automatyzacji: Zbyt głęboka automatyzacja może prowadzić do utraty ludzkiego nadzoru i kontroli, co niesie ryzyko błędów i uszczerbku na reputacji. Zbytnie skomplikowanie procesu może prowadzić do utraty kontroli nad całym procesem oraz spowodować problemy natury organizacyjnej.
- Utrata miejsc pracy: Rosnąca integracja AI budzi obawy o wypieranie miejsc pracy. W tym miejscu warto zaznaczyć, że AI przez najbliższe lata nie zabierze pracy. Spowoduje jednak zmianę jej charakteru i konieczność przekwalifikowania pracowników.
- Ochrona danych i etyka: Wykorzystanie AI rodzi krytyczne obawy dotyczące zgodności z przepisami takimi jak RODO oraz etyczne kwestie związane ze „scoringiem” ludzi bez ich wiedzy. Z tego względu niezwykle istotne jest budowanie rozwiązań Edge AI, które wszystkie kluczowe informacje przetwarzają na własnej infrastrukturze IT bez posiłkowania się zewnętrznymi serwerami.
- Wyzwania energetyczne dla rozwoju AI w Polsce: Infrastruktura AI, zwłaszcza centra danych, charakteryzuje się wyjątkowo wysokim zapotrzebowaniem na energię. Stan polskiego sektora energetycznego, który wciąż w dużym stopniu opiera się na węglu (56.7% w 2024 r.), stanowi fundamentalne wyzwanie dla zrównoważonego rozwoju AI w kraju. Zapotrzebowanie na energię dla AI w polskich centrach danych wzrosło o imponujące 94.3% w sierpniu 2024 roku.
Trendy AI na kolejne lata
Przyszłość AI w biznesie to era głębokiej integracji, zaawansowanej predykcji i immersyjnych doświadczeń, a także model no-code – łatwego wdrażania kolejnych rozwiązań bez wiedzy specjalistycznej oraz umiejętności programowania.
- Integracja AI z omnichannel: Połączenie danych ze sklepów stacjonarnych i internetowych w celu stworzenia ujednoliconego, kompleksowego widoku klienta.
- Zaawansowana analiza predykcyjna: Przewidywanie zachowań klientów z większą precyzją, np. rezygnacji z usługi, co pozwala firmom proaktywnie reagować na ich potrzeby.
- Połączenie AI z VR/AR: Konwergencja AI z wirtualną i rozszerzoną rzeczywistością (VR/AR) zapowiada nową generację immersyjnych doświadczeń, takich jak wirtualne showroomy.
- Globalne i polskie perspektywy: Polska, jako lider konsorcjum państw bałtyckich, planuje budowę Bałtyckiej Gigafabryki AI – inicjatywy o wartości 3 mld EUR, której celem jest stworzenie infrastruktury do rozwoju i trenowania zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji.
Podsumowanie i rekomendacje dla firm
Jak widać rozwiązania wykorzystujące elementy sztucznej inteligencji to nie tylko trend, ale strategiczna konieczność dla utrzymania konkurencyjności i osiągania wzrostu. Firmy, które strategicznie wdrożą sztuczną inteligencję, mogą liczyć na zwiększenie przychodów oraz optymalizację kosztów operacyjnych, a także przewagę konkurencyjną.
Rekomendacje:
- Inwestuj w kompleksową strategię AI zamiast w pojedyncze narzędzia.
- Priorytetyzuj dane i ich jakość, ponieważ skuteczność AI jest od nich bezpośrednio zależna.
- Skup się na odpowiedzialnym wdrożeniu AI: etyka, prywatność danych i ludzki nadzór są kluczowe dla budowania zaufania klientów.
- Rozwijaj umiejętności pracowników, inwestując w ich przekwalifikowanie, aby przygotować ich do współpracy z AI.
- Monitoruj trendy i adaptuj się do nich, ponieważ krajobraz AI dynamicznie się zmienia.
