Sztuczna inteligencja popularnie znana również jaki SI (skrót od słów Sztuczna Inteligencja) lub AI (z j. ang. Artificial Intelligence) jest aktualnie jedną z najszybciej rozwijających się dziedzin nowej technologii, która wpływa już na niemalże każdy aspekt naszego życia. 

Upowszechnienie narzędzi wykorzystujących maszynowe uczenie, procesory neuronowe, a także duże modele językowe (LLM), których idealnym przykładem może być ChatGPT wprowadzony przez firmę OpenAI oraz jego pochodne, rewolucjonizują również postrzeganie dzisiejszego biznesu. 

Warto podkreślić, że rewolucja związana ze sztuczną inteligencją, która na dobre trwa od kilku lat ma swoją genezę jeszcze w latach 50-tych XX wieku, kiedy to Alan Turing zaproponował test Turinga – metodę oceny inteligencji maszyn. Na przestrzeni ostatnich lat naukowcy oraz inżynierowie z branży nowych technologii szukali sposobów na praktyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji, co stało się możliwe w XXI wieku za sprawą znacznego wzrostu mocy obliczeniowej urządzeń elektronicznych oraz rozwoju uczenia maszynowego i sieci neuronowych. 

Jakie są główne korzyści z wykorzystania narzędzi AI w biznesie? 

Wdrożenie narzędzi AI wspierających dostosowanych do potrzeb danego biznesu może przynieść liczne korzyści, w tym poprawę efektywności operacyjnej, zwiększenie przychodów, a także doprowadzić do lepszego zrozumienia klientów, co może przełożyć się na zaoferowanie lepszych produktów i usług. 

W jaki sposób narzędzia AI mogą zwiększyć efektywność operacyjną w biznesie? 

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą zrewolucjonizować procesy oraz zarządzanie w biznesie, co przekłada się na zwiększenie efektywności operacyjnej. Najczęściej jest to możliwe poprzez automatyzację procesów, optymalizację zarządzania, lepszą analizę danych oraz poprawę obsługi klienta. 

Wdrożenie AI pozwala: 

• Zautomatyzować procesy biznesowe (wyeliminować żmudne i powtarzalne czynności i zadania przy jednoczesnej redukcji błędów); 

• Zoptymalizować zarządzanie (np. prognozować popyt na produkty/usługi w celu lepszego zaopatrywania magazynu czy optymalizować trasy dostaw redukując koszty logistyki); 

• Wspomóc analizę danych (identyfikować trendy, optymalizować ceny, wykrywać wzorce, identyfikować anomalie); 

• Wesprzeć podejmowanie decyzji (np. poprzez dostarczanie dokładnych danych na potrzeby analizy ryzyka finansowego w sektorze finansowym); 

• Spersonalizować produkty i usługi (dostosowywać produkty i oferty do potrzeb klientów bazując na danych pozyskanych z innych systemów oraz predykcji przyszłych zachowań i trendów na rynku); 

• Wesprzeć obsługę klienta (np. poprzez całodobową obsługę z wykorzystaniem chatbotów lub personalizację interakcji); 

Dzięki automatyzacji, optymalizacji i zaawansowanej analizie danych, AI może znacząco zwiększyć efektywność operacyjną, poprawiając jednocześnie jakość obsługi klienta i umożliwiając lepsze zarządzanie zasobami. Należy jednak zwrócić uwagę na strategię wdrożenia, odpowiednie przeszkolenie personelu oraz monitorowanie wyników. Czynności te są niezbędne, aby efektywnie wdrożyć wykorzystanie narzędzi AI w biznesie. 

Jak narzędzia AI poprawiają obsługę klienta w biznesie? 

Wysoki poziom obsługi klienta jest aktualnie kluczową kwestią w nowocześnie funkcjonującym biznesie. Narzędzia wspierane przez sztuczną inteligencję pozwalają znacząco zwiększyć jakość obsługi klienta przy jednoczesnym odciążeniu pracowników organizacji w tym czasochłonnym zadaniu. 

Wdrożenie AI w obsłudze klienta może znacząco poprawić doświadczenia klientów, oferując szybsze, bardziej spersonalizowane i efektywne wsparcie. Dzięki automatyzacji procesów, analizie danych i zaawansowanym technologiom, takim jak przetwarzanie języka naturalnego i rozpoznawanie mowy, biznes lepiej rozumieć i zaspokajać potrzeby swoich klientów. 

Odpowiednio wdrożone narzędzia AI do obsługi klienta pozwalają: 

• Zapewnić wsparcie 24/7 poprzez automatyzację obsługi klienta; 

• Zmniejszyć czas odpowiedzi na popularne pytania; 

• Spersonalizować interakcję z klientami; 

• Analizować media społecznościowe w celu badania satysfakcji klientów oraz opinii o produkcie; 

• Zautomatyzować proces obsługi zgłoszeń serwisowych; 

• Zoptymalizować ścieżkę dotarcia do najważniejszych informacji poprzez analizę UI i UX; 

Warto zauważyć, że wybór odpowiednich narzędzi AI zależy od konkretnych potrzeb biznesu. Nie wszystkie technologie AI są odpowiednie dla każdej branży, dlatego warto dokładnie przeanalizować, które narzędzia AI najlepiej pasują do konkretnej sytuacji. 

Jakie są najlepsze praktyki wdrażania narzędzi AI w biznesie? 

Narzędzia sztucznej inteligencji mocno integrują się z procesami w organizacji i wpływają na jej funkcjonowanie. Między innymi z tego powodu wdrożenie narzędzi AI/SI w organizacji jest procesem o znaczeniu strategicznym, który wpływa na praktycznie każdy aspekt funkcjonowania biznesu. 

Najlepsze praktyki wdrażania narzędzi AI zakładają przeprowadzenie wdrożenia wraz z procesem starannego planowania oraz wedle przygotowanej wcześniej strategii. 

Jakie kroki należy podjąć, aby skutecznie wdrożyć narzędzia AI w biznesie? 

Aby osiągnąć maksymalne korzyści przy jednoczesnym ograniczeniu do minimum potencjalnych problemów warto rozważyć następujące kroki:

1. Zrozumienie potrzeb i celów biznesowych 

Kluczowe jest odpowiedzenie na pytanie “jakie problemy biznesowe ma rozwiązać AI?”. Należy ustalić konkretne cele i wskaźniki sukcesu (KPI), które pozwolą mierzyć efektywność wdrożenia AI.  

1. Wybór odpowiednich narzędzi  

Na rynku dostępnych jest wiele narzędzi AI, które odpowiadają specyficznym potrzebom biznesu. Warto zastanowić się nad gotowymi rozwiązaniami SaaS (Software as a Service), które są optymalne kosztowo.

1. Przygotowanie danych 

Narzędzia AI działają na danych. Należy przekazać im dostęp do odpowiednich zbiorów danych. Czasami konieczne jest ich czyszczenie, normalizacja czy przekształcenie przed wprowadzeniem do narzędzi AI.

1. Zadbanie o kwestie cyberbezpieczeństwa oraz przetwarzania danych przez AI 

Z danymi powiązane są kwestie związane z ich przetwarzaniem oraz bezpieczeństwem cybernetycznym. Należy upewnić się, że wdrażanie AI jest zgodne z obowiązującymi przepisami prawnymi, w tym z regulacjami dotyczącymi ochrony danych i prywatności.

1. Testowanie i wdrożenie narzędzi 

Wdrożenie sztucznej inteligencji warto rozpocząć od małego projektu pilotażowego, aby przetestować narzędzia AI i ocenić ich skuteczność w realnych warunkach.

1. Zadbanie o zgodność z przepisami 

Należy upewnić się, że wdrażanie AI jest zgodne z obowiązującymi przepisami prawnymi, w tym z regulacjami dotyczącymi ochrony danych i prywatności.

1. Szkolenie personelu 

Wprowadzenie narzędzi AI wymaga przeszkolenia personelu. Należy upewnić się, że pracownicy rozumieją, jak korzystać z nowych narzędzi i jakie korzyści mogą one im przynieść.

1. Monitorowanie i optymalizacja 

Po wdrożeniu warto regularnie monitorować wyniki i dostosowywać strategię wykorzystania sztucznej inteligencji w biznesie. AI jest niezwykle dynamiczne, więc warto na bieżąco dostosowywać działania. 

Jakie są wyzwania przy wdrażaniu narzędzi AI w biznesie? 

Wdrażanie AI w biznesie może przynieść znaczące korzyści, ale wiąże się również z wieloma wyzwaniami, które firmy muszą pokonać, aby zrealizować pełen potencjał AI.

Do najczęstszych wyzwań związanych z wdrożeniem sztucznej inteligencji w biznesie zaliczamy: 

• Brak danych o odpowiedniej jakości i objętości; 

• Wysoką złożoność technologiczną; 

• Integrację z istniejącymi systemami informatycznymi; 

• Problem z jasnym określeniem celów biznesowych dla narzędzi AI; 

• Obawy o spełnienie wymagań związanych z cyberbezpieczeństwem oraz przetwarzaniem danych (RODO); 

• Opór pracowników przed zmianami związanymi z wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji; 

• Obawy o zachowanie prywatności.

Firmy muszą zmierzyć się z wyzwaniami związanymi z dostępnością danych, złożonością technologiczną, kosztami, zmianą kultury organizacyjnej, etyką, zgodnością z regulacjami, zarządzaniem oczekiwaniami, bezpieczeństwem oraz skalowalnością. Przezwyciężenie tych wyzwań w trudnym etapie wdrażania narzędzi AI w konsekwencji doprowadzi jednak do znaczących korzyści, takich jak zwiększona efektywność, lepsza obsługa klienta i innowacje produktowe. 

Jakie branże najczęściej wykorzystują narzędzia AI w biznesie? 

Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w wielu branżach biznesowych, przyczyniając się do zwiększenia efektywności i innowacyjności. Na jej wdrożenie decydują się najczęściej organizacje blisko powiązane z nowymi technologiami, które nie boją się innowacji oraz zmian w sposobie funkcjonowania biznesu.

Poniżej przestawiamy branże, które najczęściej wykorzystują narzędzia oparte na sztucznej inteligencji w swojej działalności operacyjnej: 

• Finanse i bankowość 

• Opieka zdrowotna 

• eCommerce 

• Produkcja i logistyka 

• Marketing i reklama 

• Edukacja  

• Telekomunikacja 

• Sektor IT 

• Przemysł farmaceutyczny 

W jaki sposób sektor finansowy wykorzystuje narzędzia AI w biznesie? 

W sektorze finansowym wykorzystanie narzędzi AI można podzielić na podsektor bankowości detalicznej/korporacyjnej oraz ubezpieczeniowy, niemniej jednak cały sektor finansowy wykorzystuje narzędzia AI w swojej działalności operacyjnej.

W sektorze bankowości narzędzia AI wykorzystywane są do zarządzania ryzykiem – pozwalają one na skuteczną i szybką analizę ryzyka kredytowego oraz wykrywanie oszustw finansowych poprzez analizę wzorców i zachowań.

Narzędzia AI są również powszechnie wykorzystywane do zapewnienia wsparcia w obsłudze klienta. Banki bardzo chętnie korzystają z wirtualnych asystentów i chatbotów.

W sektorze ubezpieczeń narzędzia AI oceniają roszczenia – pomagają analizować zgłoszenia ubezpieczeniowe i wstępnie oszacowywać wartość szkód na bazie dostępnych danych. Są również wykorzystywane w analizie predykcyjnej, która pozwala przewidywać ryzyko ubezpieczeniowe. Działania te umożliwiają bardziej precyzyjne wycenianie polis ubezpieczeniowych. 

Jak narzędzia AI są wykorzystywane w sektorze zdrowia w biznesie? 

Narzędzia AI w sektorze zdrowia odgrywają kluczową rolę w poprawie diagnozowania, leczenia, zarządzania danymi pacjentów oraz operacjami administracyjnymi.

Sztuczna inteligencja od lat rewolucjonizuje sektor zdrowotny wpływając również na jego aspekt biznesowy. Dzięki narzędziom AI sektor zdrowia znacząco zwiększył swoją innowacyjność, rentowność oraz konkurencyjność.

Narzędzia AI wykorzystywane są do: 

• Analizy danych medycznych; 

• Diagnostyki chorób; 

• Personalizacji ofert medycznych na podstawie stanu zdrowia; 

• Elektronicznego zarządzania historią pacjentów; 

• Optymalizacji wykorzystania zasobów; 

• Prognozowania popytu na dane usługi; 

• Prognozowania cen usług medycznych; 

• Prowadzenia badań i rozwoju nad nowymi terapiami i medykamentami; 

• Zapewniania efektywnej obsługi pacjentów. 

FAQ – Najczęściej zadawane pytania: 

Jakie są przykłady narzędzi AI wykorzystywanych w biznesie? 

Poniżej przedstawiamy listę najpopularniejszych narzędzi AI podzielonych na kategorie 

Business Intelligence oraz analityka danych: 

• Tableau 

• PowerBI 

• IBM Watson Analytics 

• Google Analytics 

CRM (zarządzanie relacjami z klientami): 

• Salesforce 

• HubSpot 

• Monday 

• Microsoft Dynamics 365 

Marketing: 

• Google Marketing Platform 

• Adobe Sensei 

• Jasper AI 

• Compose AI 

• Beautiful.ai 

• BetterFeedback 

Obsługa klienta: 

• Zendesk Answer Bot 

• Intercom 

• ChatGPT 

• Grammarly 

• Ada CX 

• ZenCall 

Opieka zdrowotna: 

• IBM Watson Health 

• PathAI 

Finanse: 

• Kensho  

• Lemonade 

• Datarails FP&A Genius 

• Aladdin by BlackRock 

• FICO Falcon 

Jak mierzyć efektywność narzędzi AI w biznesie? 

Mierzenie efektywności narzędzi sztucznej inteligencji (AI) w biznesie jest możliwe dzięki wykorzystaniu kilku kluczowych wskaźników, które są zmienne w zależności od celu biznesowego. Do najpopularniejszych KPI (Key Performance Indicators) dotyczących efektywności narzędzi AI w biznesie zaliczamy: 

• Czas odpowiedzi; 

• Opinie użytkowników dot. jakości obsługi klienta; 

• Ilość błędów; 

• Efektywność procesów; 

• Wskaźniki konwersji; 

• Wskaźniki wydajności operacyjnej; 

• Feedback od użytkowników.