Technologia sztucznej inteligencji. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego? | Sztuczna inteligencja w biznesie #51

Technologia AI dla Twojego biznesu – jak przygotować się do jej wdrożenia?

Co warto wiedzieć, aby trafnie zastosować nowoczesne technologie z korzyścią dla swojego biznesu? Przede wszystkim fakt, że nie wszystkie firmy na obecnym etapie rozwoju potrzebują technologii AI. Biorąc jednak pod uwagę tempo rozwoju sztucznej inteligencji, warto już teraz pomyśleć o możliwościach, jakie stwarza ona dla przedsiębiorstw.

Większość małych firm polegających na obecności cyfrowej może już znacząco poprawić wyniki biznesowe dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Skorzystają także większe firmy korzystające z danych klientów, planujące logistykę czy rozwijające nowoczesne linie produkcyjne. Innymi słowy, prawie wszystkie firmy wkrótce nie obejdą się bez pomocy technologii AI, jeśli chcą zachować konkurencyjność. Jednak od czego zacząć?

Zdefiniuj problem biznesowy, który chcesz rozwiązać za pomocą sztucznej inteligencji

Pierwszym krokiem do wdrożenia technologii AI w Twojej firmie jest szczegółowe opisanie problemu biznesowego, który chcesz za jej pomocą rozwiązać. Musimy mieć jasność i rozumieć jego związek z naszymi celami biznesowymi.

Spójrzmy na przykład małej firmy produkcyjnej, która ma problem z przewidzeniem popytu na swoje produkty. Technologię AI można wykorzystać do:

• Analiza aktualnych danych rynkowych,
• Badania konkurencyjne i
• Analiza historycznych trendów sprzedażowych,

Dzięki temu prognozowanie przyszłego popytu będzie dokładniejsze.

Większa instytucja może zrobić to samo. Na przykład bank, który chce zoptymalizować swoje procedury kredytowe. Obecnie do wniosków kredytowych stosuje określone filtry, które automatycznie odrzucają te najbardziej ryzykowne. Jednak bank nadal akceptuje zbyt wiele wniosków, które później wiążą się z problemami ze spłatą.

W obu przypadkach celem jest stworzenie modelu predykcyjnego, który ułatwi planowanie – identyfikację potencjalnie złych kredytów lub prognozowanie sezonowych wahań popytu. Niezależnie od wielkości firmy, już na pierwszym etapie planowania wdrożenia technologii AI musimy zweryfikować, czy dane klienta, którymi dysponujemy, zawierają informacje potrzebne do rozwiązania tego konkretnego problemu biznesowego.

Zdefiniuj cele i oczekiwania dotyczące wdrożenia technologii AI

Następnie warto zdefiniować cele analizy danych, które pozwolą osiągnąć założone cele biznesowe. Cele powinny być konkretne, dlatego warto zastosować np. metodę SMART. Jego nazwa pochodzi od słów konkretny, mierzalny, osiągalny, istotny i terminowy.

Cel SMART dla małej firmy księgowej wprowadzającej technologię AI mógłby być następujący: „Zautomatyzować wprowadzanie i analizę danych w ciągu 12 miesięcy, aby skrócić czas obsługi klienta o 50% i poprawić dokładność o 90%”.

• Cele szczegółowe (SMART) są jasne i dobrze zdefiniowane. Na przykład zamiast zastrzeżenia „obsłużymy więcej klientów” cel SMART określa, co konkretnie ma zostać zrobione – automatyczne wprowadzanie i analiza danych – oraz w jakim okresie, w ciągu 12 miesięcy,
• Mierzalne cele pomagają nam ocenić, czy cel został osiągnięty. Przykładowo cel „skrócić czas obsługi klienta o połowę i poprawić dokładność o 90%” jest mierzalny, ponieważ widzimy, jak poprawiła się wydajność,
• Osiągalne cele są realistyczne w świetle dotychczasowych wyników firmy. Cel z przykładu jest możliwy do osiągnięcia, jeśli firma księgowa posiada już wiedzę i doświadczenie w zakresie wprowadzania i analizy danych. Technologia AI może pomóc firmie je osiągnąć.
• Odpowiednie cele dotyczą strategii firmy przedstawionej w przykładzie i jej celów biznesowych, takich jak poprawa produktywności i obsługi klienta.
• Cele terminowe mają określoną datę realizacji. Ułatwia to ocenę postępów w ich realizacji i podzielenie ich na możliwe do zrealizowania cele cząstkowe.

W tym przypadku technologia AI może pomóc w analizie dużych ilości danych, wykryciu anomalii i zapewnieniu dokładności.

W przypadku sztucznej inteligencji powinniśmy zdefiniować miary sukcesu analizy danych (np. 90% dokładność modelu predykcyjnego) oraz punkty odniesienia służące do oceny sukcesu (np. redukcja poziomów błędów). Dzięki temu będziemy mogli ocenić, czy wdrożenie AI przyniosło zamierzone korzyści biznesowe.

Poznaj rodzaje technologii AI i ich zastosowania

Istnieje wiele technik i narzędzi AI, które pomagają w biznesie. Do najpopularniejszych należą:

• Machine Learning (ML) – algorytmy uczące się i poprawiające swoją wydajność na podstawie danych bez konieczności jawnego programowania, przykładem może być algorytm rekomendujący klientom produkty, które mogą ich zainteresować na podstawie ich historii zakupów i preferencji,
• Deep Learning (DL) – bardziej zaawansowana odmiana uczenia maszynowego wykorzystująca sztuczne sieci neuronowe. Służy m.in. do rozpoznawania twarzy klientów w sklepie, umożliwiając spersonalizowaną obsługę i rekomendacje.
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) – rozumienie, interpretowanie i generowanie języka ludzkiego w formie tekstowej lub mówionej, wykorzystywane np. do tworzenia spersonalizowanych e-maili do klientów,
• Wirtualni asystenci i chatboty – zautomatyzowane systemy prowadzące rozmowy w języku naturalnym i udostępniające np. Voicebota w dziale obsługi klienta, który automatycznie odbiera telefon i prowadzi rozmowy na temat oferty firmy,
• Analiza predykcyjna – budowanie modeli przewidywania przyszłych zdarzeń w oparciu o dane historyczne, które można wykorzystać np. do przewidywania odejść klientów,
• Robotic Process Automation (RPA) – automatyzuje powtarzalne zadania, takie jak wprowadzanie danych czy fakturowanie,
• Generative AI – do tworzenia tekstu, obrazów, głosu lub wideo, dzięki czemu możesz znacznie przyspieszyć tworzenie materiałów marketingowych lub wygenerować automatycznie unikalne opisy produktów dla Twojego sklepu internetowego na podstawie zdjęć i głównych cech,

Bliższe przyjrzenie się możliwościom każdej z tych technologii sprawi, że będziesz w stanie wybrać odpowiednie narzędzia AI do konkretnego problemu biznesowego Twojej firmy.

Przygotuj swoje dane do wykorzystania technologii AI

Małe firmy często mają ograniczone zbiory danych, dlatego ich prawidłowe wykorzystanie jest kluczowe. Jednak nawet ten ograniczony zestaw można wykorzystać do szkolenia prostych modeli sztucznej inteligencji. Na przykład mały sklep internetowy może wykorzystywać dane o zakupach klientów, aby tworzyć spersonalizowane rekomendacje produktów.

Kiedy już upewnisz się, że masz wystarczającą ilość danych historycznych, np. o zachowaniach klientów, często wystarczy połączyć posiadane dane z gotowymi narzędziami AI dostępnymi w chmurze, takimi jak:

• Amazon SageMaker – platforma do budowania, szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego,
• Microsoft Azure Machine Learning – narzędzie do tworzenia i wykorzystania modeli predykcyjnych,
• Vertex AI Platform – zestaw narzędzi AI i ML w chmurze Google.

Źródło: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Dzięki automatyzacji wewnętrzne systemy firmy można zintegrować z zewnętrznymi rozwiązaniami AI bez konieczności angażowania programistów do budowania modeli od podstaw. To znacznie obniża koszty i przyspiesza wdrożenie AI.

Poznaj możliwości wdrożenia AI i wybierz odpowiednią metodę

Możliwe są różne sposoby wdrożenia technologii AI w biznesie:

1. Rozwój autorskich modeli i systemów AI przez wewnętrzny zespół programistów i analityków danych.
2. Zlecić budowę dedykowanych rozwiązań AI firmie zewnętrznej.
3. Wykorzystanie gotowych modeli i narzędzi AI dostępnych w chmurze w modelu „AI as a service” (AIaaS)

Każda z powyższych metod ma swoje zalety i wady pod względem kosztów, czasu realizacji czy elastyczności. Jednak małe firmy powinny w pierwszej kolejności rozważyć gotowe rozwiązania AI dostępne na rynku – takie jak wspomniany AWS SageMaker czy Vertex AI, które często są tańsze i łatwiejsze w wdrożeniu, oferując gotowe do użycia modele predykcyjne, które można wykorzystać do analizy zachowań klientów. A jeszcze bardziej specjalistyczne narzędzia, takie jak:

• ClickUp, narzędzie AI do zarządzania projektami,
• Jasper AI – oparta na AI pomoc w pisaniu materiałów marketingowych,
• Microsoft Power BI – jedno z najlepszych narzędzi do wizualizacji danych, które wykorzystuje technologię AI do rozpoznawania obrazów i analizy tekstu w celu odkrycia ukrytych, cennych informacji w Twoich danych.

Źródło: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Rozważ koszty i korzyści wdrożenia sztucznej inteligencji

Wdrażanie nowych technologii zawsze wiąże się z kosztami. W przypadku AI długoterminowe korzyści często przewyższają początkowe koszty. Należy jednak ocenić:

• koszt rozwoju i utrzymania wewnętrznych systemów AI lub korzystania z zewnętrznej platformy AI,
• potencjalne oszczędności dzięki zautomatyzowanym procesom i lepszemu podejmowaniu decyzji,
• możliwy wzrost przychodów dzięki lepszej obsłudze klienta, trafniejszym rekomendacjom itp.
• inne potencjalne korzyści, takie jak skrócony czas realizacji i redukcja błędów.

Przykładowo mała firma logistyczna inwestująca w systemy AI w celu optymalizacji tras dostaw może znacznie obniżyć koszty paliwa i czas dostaw, co bezpośrednio przełoży się na poprawę zadowolenia klientów i możliwość obsługi większej liczby przejazdów w tym samym czasie.

Przygotuj się na zmiany i monitoruj efekty wdrażania technologii AI

Wdrażanie nowej technologii wymaga adaptacji. Trzeba na to przygotować pracowników i procesy biznesowe. Na przykład w przypadku małego salonu fryzjerskiego wdrożenie technologii AI do zarządzania harmonogramem i rezerwacjami klientów może wymagać szkolenia personelu, ale w dłuższej perspektywie może prowadzić do lepszej organizacji i większego zadowolenia klientów.

Warto także na bieżąco monitorować efekty projektu AI i korygować przebieg, jeżeli rezultaty odbiegają od oczekiwań. Środki takie jak:

• dokładność modeli predykcyjnych,
• współczynniki konwersji lub
• satysfakcja konsumenta

Dostarczą informacji, czy sztuczna inteligencja pomaga w realizacji celów biznesowych. Pozwolą także na ciągłe doskonalenie modeli AI w celu zwiększenia ich przydatności i wartości dla firmy.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?