/ We know how

Współczesne zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie

Klasyczny algorytm zawsze działa jednakowo. O efektach jego pracy decydują dane wejściowe. Zupełnie inaczej działają algorytmy AI (Artificial Intelligence) – są tak zmyślnie napisane, że potrafią zmieniać sposób swojego działania w trakcie pracy. Zatem im więcej danych dotyczących jakiegoś zjawiska dostaną na początku, tym szybciej i lepiej będą w stanie przewidywać jego rozwój i zmienność. Im więcej otrzymają poprawnych zdań i informacji o ich znaczeniu w konkretnym języku i kontekście, tym szybciej i lepiej będą same konstruować podobne zdania. Sztuczna inteligencja już puka do naszych drzwi, i to nie tylko w przenośni. Wiele osób miało już kontakt z botami, które chciały im sprzedać zestawy fotowoltaiczne. A to dopiero początek!

 

 

Jak sztuczna inteligencja wpływa na biznes?

 

Rozwiązania z zakresu AI zbudowane na bazie algorytmów rozpoznawania języka i mowy ludzkiej, które zostały wytrenowane do tego, żeby prowadzić konwersację z człowiekiem w jego języku naturalnym już na stałe wpisały się w krajobraz kontaktów pomiędzy klientem a dostawcą usług telekomunikacyjnych, ubezpieczeniowych, czy finansowych. Przeciętny konsument także ma do czynienia z algorytmami AI, korzystając chociażby z usług asystentów głosowych Apple Siri, czy Amazon Alexa. Ma to oczywiście wielkie znaczenie biznesowe – taki cyfrowy asystent się nie męczy, jest dostępny przez całą dobę, nie żąda urlopów ani świadczeń socjalnych – a to oznacza już bardzo konkretne i wcale niemałe oszczędności finansowe. Algorytmy AI spotyka się najczęściej przy realizacji zadań z zakresu obsługi klienta w call-center 24/7.

Na przykład Bank PKO BP poinformował, że jego działający od dwóch lat asystent głosowy IKO, przeprowadził już ponad 2 miliony rozmów z klientami. Punktem startu było rozumienie około 70 tematów, a obecnie jest ich ponad 310. Co ciekawe, są to rozmowy przeprowadzone językiem naturalnym[i]. Zatem zdanie „pchnij stówkę do Owsiaka” też może być zrozumiałe. Z usług tego asystenta na stałe korzysta już 700 tys. klientów banku.

Nic zatem dziwnego – pod tym względem AI jest dużo lepsza od człowieka. Cyfrowy asystent może nieustannie wykonywać nawet te same czynności, nie znuży się odpisując lub mówiąc to samo po raz setny, a klient otrzyma odpowiedź natychmiast, o dowolnej porze.

Lista zastosowań biznesowych rozwiązań z dziedziny sztucznej inteligencji wspieranej uczeniem maszynowym (Machine Learning) stale się wydłuża. Bastionem zastosowań AI staje się e-commerce, gdzie algorytmy AI są w stanie optymalizować działanie łańcucha dostaw, projektować kampanie reklamowe, tłumaczyć zawartość stron internetowych i podpowiadać konsumentom produkty, którymi mogliby być zainteresowani. To właśnie sztuczna inteligencja odpowiada za idealnie dopasowane sugestie, co z kolei ułatwia nabywcom szybkie podejmowanie decyzji zakupowych. Prawidłowa identyfikacja przyszłych potrzeb jest kluczem do skokowego wzrostu sprzedaży. Usprawnienie logistyki dostaw odbywa się na podstawie danych o ruchu na stronie internetowej i zainteresowania konkretnymi produktami. W ten sposób sklep internetowy może z wyprzedzeniem zamówić towar i wyeliminować nie tylko ryzyko braków magazynowych, ale i nadmiernych zapasów.

W przemyśle maszynowym szerokie zastosowanie znalazły algorytmy widzenia, których możliwości przerastają ludzką percepcję. Wykorzystuje się je do rozpoznawania defektów i anomalii, czyli precyzyjnej kontroli jakości. Nawet pozornie prosty proces wytwarzania kasku ochronnego dla budowlańców może zostać tak zmodyfikowany, aby to AI sterująca robotami poprawnie zidentyfikowała położenie kasku w trakcie laserowego znakowania i w prawidłowej pozycji pobrała i nakleiła czujnik ekspozycji na promieniowanie UV[ii].

Inny obszar funkcjonowania firmy, gdzie intensywnie wykorzystuje się AI, to dział HR, gdzie aplikacje automatyczne profilują kandydatów, zbierają o nich dane i porównują ich kwalifikacje. Przyśpieszenie i zobiektywizowanie tego procesu obniża koszty rekrutacji i poprawia jakość zespołu pracowników.

Zapewne w niedalekiej przyszłości, algorytmy AI będą kierować autonomicznymi ciężarówkami dostarczającymi towary na długich trasach, a w miastach inteligentne drony przejmą funkcje kurierów rozwożących przesyłki po mieście. Zmian można oczekiwać praktycznie w każdym aspekcie biznesu, gdzie występują powtarzalne procesy.

Raport „Evolution of IT Research Report[iii] wskazuje, że aż 88% z 500 ankietowanych menedżerów i dyrektorów IT z firm działających globalnie wskazało, że elementy AI są już u nich rozwijane. Co prawda, równolegle z rozwojem AI pojawia się obawa o miejsca pracy, ale przynajmniej niektóre oszacowania są częściowo optymistyczne – co prawda do 2025 roku AI pozbawi pracy 85 mln ludzi na świecie, ale jednocześnie powstanie 97 mln nowych miejsc pracy[iv]. Bilans jest dodatni, ale problem tkwi w tym, że będą to zupełnie inne miejsca pracy. Biznes radykalnie zmieni swoje oblicze.

 

 

Inteligentne systemy wspomagające decyzje biznesowe

 

Kompleksowe podejście do danych i analityki może pomóc optymalizować i rozwijać działania wszystkich działów biznesowych. Istnieją już np. systemy bazujące na AI, które pomagają ocenić kondycję finansową firmy, kontrolują kluczowe wskaźniki efektywności, zbierają dane z różnych źródeł, np. arkuszy kalkulacyjnych, a następnie tworzą raporty z tabelami i diagramami, co pomaga w podejmowaniu kluczowych dla firmy decyzji.

Sztuczna inteligencja świetnie sprawdza się także w prognozowaniu przyszłych trendów biznesowych. Mając odpowiednio duże zbiory danych (Big Data) pochodzące np. z systemów CRM, algorytmy sztucznej inteligencji są w stanie rozpoznawać nowe wzorce zachowań konsumenckich i tworzyć prognozy bazujące na ocenie gotowości klientów na zakup, czy kontakt handlowy.

Możliwości takich rozwiązań są dużo większe. Zastosowania sztucznej inteligencji sięgają do identyfikacji nowych możliwości biznesowych na poziomie strategicznym, nawet na dojrzałych rynkach. Dzięki zebraniu dużej ilości danych z analizy rynku, z materiałów wideo z wywiadów z odbiorcami, ankiet i danych biznesowych można wypracować nowe funkcje do istniejących produktów, zidentyfikować nowe ścieżki rozwoju dla firmy jako całości[v]. Bez wsparcia ze strony sztucznej inteligencji nie byłoby to możliwe.

 

 

Przewaga konkurencyjna dzięki sztucznej inteligencji

 

Innowacje w zakresie sztucznej inteligencji przynoszą przedsiębiorstwom duże korzyści, a tempo ich wdrażania przyspieszy w nadchodzących latach[vi]. Sztuczna inteligencja w biznesie oznacza przyśpieszenie tempa wzrostu przychodów i obniżenie kosztów operacyjnych. Rozwiązania tej klasy po raz pierwszy w historii na dużą skalę tworzą spersonalizowane doświadczenia konsumenckie, formując maksymalnie zindywidualizowaną ofertę produktową i usługową. Jest to między innymi zasługa sprawnych algorytmów do planowania kampanii reklamowych, które znacząco zwiększają zwrot z inwestycji (ROI) i potrafią bardzo dokładnie przewidywać potrzeby i zachowania konsumentów. Mając do dyspozycji narzędzia analityczne i wsparcie przy podejmowaniu decyzji ze strony sztucznej inteligencji, firmy mogą skracać cykl sprzedaży, wykorzystywać nowe technologie produkcyjne i redukować czas pracy związany z wykonywaniem powtarzalnych operacji i zadań na danych w różnych biznesowych systemach informatycznych.

W sumie wszystkie te czynniki decydują o przewadze konkurencyjnej całej organizacji. Oczywiście nie wszystkie strategie biznesowe, które bazują na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym są sobie równe, ale stają się one kluczowe dla zróżnicowania, a czasem i przetrwania firmy.

Przyjmując bardziej antropocentryczny punkt widzenia można pokusić się o stwierdzenie, że w ostateczności o przewagach wynikających z zastosowania sztucznej inteligencji i tak zdecydują kwalifikacje i kreatywność pracowników, którzy programują i uczą algorytmy AI. Sztuczna inteligencja jest tak kreatywna i nowatorska, jak osoba lub firma, która ją stworzyła.

 

 

Sztuczna inteligencja, a bezpieczeństwo biznesu

 

Na polu cyberbezpieczeństwa, sztuczna inteligencja oddaje biznesowi i ludzkości nieocenione usługi. Nic się lepiej nie sprawdza w analizowaniu petabajtów danych o ruchu w internecie w poszukiwaniu korelacji i zjawisk zapowiadających cyberatak. To algorytmy sztucznej inteligencji zaprogramowane do błyskawicznego wyszukiwania i monitorowania wzorców zachowań użytkowników sieci pozwalają na wczesne wykrywanie symptomów przygotowań do ataku. W końcu hakerzy też muszą gdzieś testować swoje pomysły. Po wykryciu takiego zagrożenia systemy monitorujące mogą śledzić sieć połączeń i wykrywać źródła ataków. W ten sposób sztuczna inteligencja staje się dodatkową parą oczu, która chroni całą infrastrukturę informatyczną organizacji.

Przykładem rozwiązania tego typu może być platforma Akamai. Dzięki olbrzymiej bazie danych o charakterze ruchu pochodzącego z jednej trzeciej całego internetu, Akamai zbudowało własne narzędzia, wspierane algorytmami uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, do sprawdzania, które strony są podejrzane, które niebezpieczne, do kategoryzowania adresów URL oraz do inspekcji payloadu. Pozwala to na pełne zabezpieczenie przed jakimikolwiek zagrożeniami, bo cały ruch sieciowy przechodzi przez maszyny Akamai, a one już decydują i filtrują, co może zostać skierowane w stronę klienta[vii].

 

 

AI pozwala stać się organizacją opartą na danych

 

Posiadanie dużej ilości danych, i to o odpowiedniej jakości, jest warunkiem koniecznym, aby sztuczna inteligencja mogła być skuteczna i pokazać swoje zalety. Algorytmy sztucznej inteligencji zajmują się przede wszystkim zgromadzeniem danych, wyszukiwaniem korelacji w dużych zbiorach danych oraz wizualizacją informacji. To pozwala na podejmowanie właściwych decyzji biznesowych i nadawanie nowych kierunków rozwoju, a także napędza produktywność i innowacyjność, bo ludzie mogą się wtedy skupić na zadaniach o większej wartości dodanej.

W konsekwencji powstaje organizacja oparta na danych, gdzie wszystkie podejmowane decyzje mają swoje uzasadnienie w danych. Zautomatyzowanie procesów analizy danych za pomocą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego pozwala paradoksalnie na maksymalizację wykorzystania ludzkiej inteligencji, a to za sprawą uwolnienia pracowników od monotonnych i powtarzalnych czynności związanych z wprowadzaniem, przeglądaniem i analizą danych. Wyzwolony w ten sposób potencjał kreatywny może zostać z powodzeniem wykorzystany do rozwijania firmy.

[i] https://wyborcza.pl/duzyformat/7,127290,29404471,kwasniewski-u-sztucznej-inteligencji-pogadaj-ze-mna-o-zonie.html

[ii] http://www.apsystem.info/

[iii] https://www.logicmonitor.com/resource/evolution-of-it

[iv] https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2020/

[v] https://www.aidatainnovations.com/blog/news/post/provide-business-intelligence-to-identify-strategic-opportunities

[vi] https://www.gartner.com/en/articles/what-s-new-in-artificial-intelligence-from-the-2022-gartner-hype-cycle

[vii] https://www.akamai.com/

Porozmawiajmy!

    Wypełnij formularz,
    a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!