Oswajanie sztucznej inteligencji. Jak zrobić pierwsze kroki, aby zastosować AI w swoim biznesie? | Sztuczna inteligencja w biznesie #119

Czy spersonalizowane rekomendacje produktów pojawiają się automatycznie w Twojej ulubionej aplikacji zakupowej? Wirtualni asystenci odpowiadają na pytania i rozwiązują problemy w dowolnym momencie z niezrównaną wydajnością? W jaki sposób Twoja firma może skorzystać na sile sztucznej inteligencji – technologii, która poprawia sposób prowadzenia działalności gospodarczej na całym świecie? Jako właściciel firmy chcesz wykorzystać tę transformacyjną moc. Oto pięć kroków, które pokażą Ci, jak to zrobić. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej. Jak oswoić AI w firmie? Wstęp

Jak łatwo jest oswoić AI w firmie? Wstęp

Choć sztuczna inteligencja (AI) zyskuje coraz większą popularność wśród przedsiębiorstw w Polsce, wciąż istnieje wiele firm, które nie wykorzystują w pełni jej potencjału. Według badania KPMG (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do- wykorzystanie.html), zaledwie 15% firm w naszym kraju korzysta obecnie z rozwiązań AI, podczas gdy średnia światowa wynosi 35-37%. Jednocześnie aż 62% firm, które wdrożyły sztuczną inteligencję, nie monitoruje efektywności tych wdrożeń – tzn. nie wie, jaki i jeśli w ogóle miały one wpływ.

Liczby te pokazują ogromny, niewykorzystany potencjał sztucznej inteligencji w polskim biznesie. Z kolei 13% firm planowało wdrożenie AI do końca 2023 roku, co może świadczyć o nadchodzącej fali adopcji tej przełomowej technologii. Rzeczywiście firmy dostrzegają liczne korzyści ze sztucznej inteligencji, takie jak zwiększona produktywność, lepsza jakość produktów i usług, lepsze wyniki finansowe i wzmocniona pozycja konkurencyjna.

Krok 1. Zrozum różnicę pomiędzy sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i generatywną sztuczną inteligencją

Jeśli zastanawiasz się nad zrobieniem pierwszego kroku w kierunku wdrożenia AI w swoim biznesie, warto poznać podstawy tej grupy technologii. Zanim będziesz mógł wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w swojej firmie, musisz zrozumieć kluczową różnicę między sztuczną inteligencją (AI) w jej najszerszym znaczeniu, uczeniem maszynowym (ML) i generatywną sztuczną inteligencją. Terminy te są często używane zamiennie, jednak w rzeczywistości opisują nieco inne pojęcia.

Sztuczna inteligencja odnosi się do ogólnej zdolności zaprogramowanych maszyn, takich jak komputery lub roboty, do „myślenia” w sposób podobny do ludzi i naśladowania inteligentnych zachowań. Systemy AI mogą asymilować, analizować i wykorzystywać wiedzę ze świata rzeczywistego w celu pozyskiwania nowych informacji. Przykłady technologii opartych na sztucznej inteligencji obejmują rozpoznawanie mowy, obrazu i twarzy.

Z drugiej strony uczenie maszynowe (ML) to dziedzina sztucznej inteligencji, w której systemy komputerowe uczą się na podstawie danych i podejmują decyzje bez bezpośredniej interwencji człowieka. Kluczową cechą ML jest możliwość ciągłego samodoskonalenia i dostosowywania algorytmów w oparciu o nowe dane wejściowe.

Wraz z szybkim rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji , której główną oznaką jest szalona popularność ChatGPT, ważne jest również zrozumienie tego nowego trendu. Generatywna sztuczna inteligencja jest w stanie generować nowe dane, takie jak tekst, obrazy, wideo i audio, a nawet kod komputerowy. Czyni to poprzez uczenie się na podstawie dużych ilości danych szkoleniowych. Modele językowe, takie jak ChatGPT, uczą się wzorców i reguł tkwiących w danych wejściowych, a następnie wykorzystują tę wiedzę do tworzenia nowych, unikalnych tekstów przypominających te pisane przez człowieka.

Siła generatywnej sztucznej inteligencji polega na jej elastyczności i zdolności do kreatywnego remiksowania i syntezy informacji w innowacyjny sposób.

Zdefiniuj potrzeby biznesowe

Drugim krokiem jest identyfikacja konkretnych potrzeb Twojego biznesu, które można zaspokoić poprzez wdrożenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Proces ten rozpoczyna się od dogłębnej analizy i dokładnego rozważenia kilku kwestii:

1. Jakie konkretne rezultaty chcesz osiągnąć? Może to być wzrost przychodów, optymalizacja łańcucha dostaw czy lepsza obsługa klienta.
2. Jakie są główne przeszkody w osiągnięciu tych celów?
3. W jaki sposób sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą pomóc Ci je przezwyciężyć?
4. Jak chcesz zmierzyć sukces takiej inicjatywy? Warto od początku zaplanować, w jaki sposób będą oceniane wyniki, zwłaszcza biorąc pod uwagę, jak wiele firm pomija ten kluczowy krok. Może to opierać się na KPI, bezpośrednich zyskach finansowych lub innych miernikach zdefiniowanych specjalnie dla tego wdrożenia.
5. Jakiego rodzaju dane już posiadasz? Dane to kluczowy zasób, z którego będzie korzystać nowo wdrożona sztuczna inteligencja firmy. Zadaj sobie pytanie, jakich dodatkowych danych będziesz potrzebować, aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji?

Aby w pełni zrozumieć wartość odpowiedzi na te pytania, spójrzmy na praktyczny przykład. Wyobraź sobie małą firmę księgową, która zmagała się z długimi, ręcznymi procesami obsługi dokumentów klientów. Zdefiniowali swój cel jako „automatyzację księgowości w celu przyspieszenia przetwarzania i zwiększenia produktywności”.

Głównymi przeszkodami był czas poświęcany na żmudne zadania i duża ilość dokumentów do przetworzenia. Po przeanalizowaniu tych wyzwań zespół zidentyfikował przetwarzanie dokumentów w oparciu o sztuczną inteligencję jako potencjalne rozwiązanie – technologię przetwarzania języka naturalnego (NLP), która może automatycznie wyodrębniać i kategoryzować odpowiednie dane finansowe, ograniczać błędy i przyspieszać procesy.

Miarami wpływu było w tym przypadku zwiększenie liczby dokumentów przetwarzanych w miesiącu oraz skrócenie średniego czasu przetwarzania zamówienia. Istotna była także ocena zasobów danych – w tym przypadku wielkości paragonów, faktur i innych dokumentów finansowych potrzebnych do szkolenia systemów AI.

Ten przykład ilustruje znaczenie jasnego zdefiniowania potrzeb biznesowych na początku procesu wdrażania AI. Tylko w ten sposób możesz zidentyfikować właściwe rozwiązania i odpowiednio je wdrożyć, aby zapewnić maksymalną wartość Twojemu biznesowi.

Źródło: DALL·E 3, podpowiedź: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Warto sięgnąć po takie narzędzia jak SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai -builder/overview) lub Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Cognitive Automation wykorzystuje technologię przetwarzania języka naturalnego (NLP) do automatyzacji rozumienia treści dokumentów, co jest kluczowe w zadaniach robotycznych i procesach decyzyjnych. Po przeanalizowaniu tekstu system agreguje zebrane dane i prezentuje je w ustrukturyzowanej formie, gotowej do wykorzystania w zastosowaniach związanych z robotyzacją procesów (RPA) i analityką. Dzięki opracowanej przez nas technologii możliwe jest sprawne tworzenie modeli interpretujących informacje zawarte w szerokiej gamie dokumentów biznesowych.

SensID Cognitive Automation umożliwia integrację danych z różnych źródeł tekstowych, w tym danych ustrukturyzowanych (takich jak bazy danych), danych częściowo ustrukturyzowanych (takich jak formularze, csv, html itp.) i danych nieustrukturyzowanych (takich jak doc, pdf, itp.), zapewniając ujednolicony widok informacji.

Microsoft AI Builder jest częścią Microsoft Power Platform. Dzięki niemu możesz tworzyć i wykorzystywać modele AI, które pomogą zoptymalizować procesy biznesowe. Możesz użyć gotowego modelu, który jest gotowy do wielu typowych scenariuszy biznesowych, takich jak rozpoznawanie dokumentów, lub utworzyć model niestandardowy, aby spełnić specyficzne wymagania Twojej firmy.

Inną opcją wartą wypróbowania jest Docsumo, który wykorzystuje OCR (optyczne rozpoznawanie znaków) do czytania dokumentów i cieszy się zaufaniem największych firm, takich jak PayU i Hitachi.

Krok 3. Dowiedz się, jak sztuczna inteligencja może pomóc Twojemu biznesowi

Po zidentyfikowaniu celów i wyzwań biznesowych kolejnym logicznym krokiem jest określenie konkretnych sposobów, w jakie sztuczna inteligencja może dodać wartość i zyski Twojej firmie. Czasami ścieżka może nie być oczywista, dlatego warto rozważyć szeroki zakres możliwych korzyści.

Jednym z kluczowych czynników wartości AI jest zwiększanie wartości dostarczanej klientom . Dzięki mocy uczenia maszynowego i zaawansowanej analityki danych sztuczna inteligencja może pomóc firmom lepiej zrozumieć preferencje i zachowania konsumentów. Pozwala to na bardziej spersonalizowane i satysfakcjonujące zakupy.

Kolejnym kluczowym czynnikiem jest potencjał sztucznej inteligencji w zakresie zwiększania wydajności i produktywności pracowników . Automatyzując powtarzalne, czasochłonne zadania, sztuczna inteligencja może zapewnić znaczne oszczędności kosztów i pozwolić zespołom skoncentrować się na bardziej strategicznych, kreatywnych działaniach, a także znacznie poprawić satysfakcję z pracy. W rzeczywistości 59% osób pracujących na stanowiskach kierowniczych uważa, że ​​zastosowanie sztucznej inteligencji w miejscu pracy poprawia satysfakcję z pracy (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Na koniec nie powinniśmy zapominać o bezpośrednich korzyściach biznesowych , które często wynikają z wdrożenia rozwiązań AI. Optymalizując procesy, usprawniając operacje i lepiej wykorzystując dane, organizacje mogą maksymalizować przychody i zyski.

Czy sztuczna inteligencja zwiększy satysfakcję Twoich klientów? Czy zmaksymalizuje produktywność pracowników? Czy przełoży się to na wzrost przychodów? Jeśli odpowiedź na którekolwiek z tych pytań brzmi „tak”, to sztuczna inteligencja z pewnością zasługuje na Twoją uwagę.

Źródło: DALL·E 3, podpowiedź: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Krok 4. Oceń własne możliwości wdrożenia AI

Rozumiejąc ogromny potencjał AI, stoisz teraz przed największym wyzwaniem – oceną i przygotowaniem własnych możliwości i zasobów organizacyjnych, aby skutecznie wdrażać nowe technologie. Niestety, często istnieje znaczna rozbieżność pomiędzy tym, co chcemy osiągnąć, a tym, co faktycznie jesteśmy w stanie dostarczyć w danym czasie i budżecie.

Jeśli widzisz liczne możliwości wykorzystania AI w swojej firmie, musisz zacząć od uczciwej oceny swoich kompetencji i narzędzi. Poproś specjalistów IT, aby szczerze odpowiedzieli na następujące pytania:

• Czy posiadamy wewnętrzny zespół programistów posiadający odpowiednie umiejętności, aby od podstaw zbudować dostosowane do potrzeb rozwiązanie AI?
• Jeśli nie, czy powinniśmy rozważyć zakup gotowego produktu AI oferowanego przez zewnętrznych dostawców?
• A może bardziej opłacalne byłoby strategiczne nawiązanie współpracy z doświadczonym partnerem zewnętrznym w celu wspólnego opracowania rozwiązania dostosowanego do naszych potrzeb?

Ze względu na brak zasobów wewnętrznych najlepszym rozwiązaniem może być zlecenie całego projektu wdrożenia AI wyspecjalizowanej firmie zewnętrznej. Niezależnie od tego, którą ścieżkę wybierzesz, dobrym pierwszym krokiem będzie dokładne zbadanie dostępnych na rynku rozwiązań AI i ocena, czy któreś z nich będzie w stanie sprostać bieżącym potrzebom Twojej organizacji. Zakup gotowego produktu może okazać się bardziej opłacalną opcją niż budowanie od zera.

Pamiętaj, że integracja AI różni się od typowej implementacji nowego oprogramowania. Wymaga specjalistycznej wiedzy w zakresie uczenia maszynowego, przetwarzania dużych zbiorów danych i zaawansowanych algorytmów. Jeśli Twoja organizacja nie posiada takiej wiedzy specjalistycznej, nieunikniona może być współpraca ze specjalistami zewnętrznymi, aby zmaksymalizować szanse powodzenia projektu.

Krok 5. Rozważ konsultację ze specjalistą

Pomimo entuzjazmu dla technologii AI wielu menedżerów wciąż boi się stawiać pierwsze kroki ze względu na braki kompetencji w ich organizacji. Jeśli jesteś jednym z nich, zastanów się nad zatrudnieniem specjalistycznego konsultanta lub firmy zewnętrznej.

Budowanie systemów AI znacznie różni się od tworzenia typowych aplikacji biznesowych. Jest to wysoce wyspecjalizowany obszar specjalizacji, wymagający zaawansowanych umiejętności w zakresie uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego, głębokiego uczenia się i analizy dużych zbiorów danych.

Na przykład stworzenie wirtualnego asystenta AI, który może skutecznie komunikować się z klientami, wymaga nie tylko solidnych fundamentów typu full-stack, ale także technologii przetwarzania języka naturalnego i generatywnej sztucznej inteligencji.

Jeśli Twojemu zespołowi brakuje takich specjalistycznych umiejętności, rozsądniej będzie zwrócić się o pomoc z zewnątrz. Wyspecjalizowane firmy i agencje konsultingowe AI mogą zapewnić nie tylko odpowiednią wiedzę i doświadczenie, ale także sprawdzone procesy i najlepsze praktyki, aby zwiększyć szanse powodzenia Twoich inicjatyw.

Oczywiście zatrudnienie ekspertów zewnętrznych wiąże się z dodatkowymi kosztami. Należy jednak pamiętać, że niewłaściwe wdrożenie AI może prowadzić do jeszcze większych strat finansowych na skutek błędów, przestojów i konieczności poprawek. Lub po prostu awaria całego systemu, który nie wykona zadań, do których został stworzony. Dlatego współpraca ze specjalistami jest często mądrą inwestycją, która w dłuższej perspektywie może zaoszczędzić czas i pieniądze.

Źródło: DALL·E 3, podpowiedź: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Oswajanie AI – podsumowanie

Wdrożenie sztucznej inteligencji w firmie to niewątpliwie poważne i wymagające przedsięwzięcie, ale także ogromna szansa na transformację i rozwój biznesu. Otwiera drzwi do niezliczonych możliwości zwiększania wydajności, optymalizacji procesów i dostarczania większej wartości klientom.

Jak już widzieliśmy, wiele firm na całym świecie – od małych po duże przedsiębiorstwa – z powodzeniem wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji żmudnych zadań, analizowania dużych zbiorów danych i podejmowania lepszych decyzji w oparciu o fakty.

Oczywiście, jak w przypadku każdej poważnej inicjatywy biznesowej, drogą do udanego wdrożenia AI jest szczegółowe planowanie i trzymanie się sprawdzonych zasad.

Wdrażanie sztucznej inteligencji jest procesem iteracyjnym. Dlatego najlepiej zacząć od małego projektu pilotażowego, przeprowadzić testy i zebrać opinie. Na tej podstawie łatwiej będzie podjąć decyzje o dalszym rozwoju lub dostosowaniach. Nie zapomnij także o kluczowym czynniku sukcesu – danych. Im więcej wysokiej jakości danych zasilisz swoje systemy AI, tym lepiej będą się uczyć i działać.

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?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?
56. Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu?
57. AI w HR: Jak automatyzacja rekrutacji wpływa na rozwój HR i zespołu
58. 6 najciekawszych narzędzi AI w 2023 roku
59. 6 największych wpadek biznesowych spowodowanych przez sztuczną inteligencję
60. Jaka jest analiza dojrzałości AI firmy?
61. AI do personalizacji B2B
62. Przypadki użycia ChatGPT. 18 przykładów tego, jak ulepszyć swój biznes dzięki ChatGPT w 2024 r
63. Mikrouczenie się. Szybki sposób na zdobycie nowych umiejętności
64. Najciekawsze wdrożenia AI w firmach w 2024 roku
65. Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji?
66. Jakie wyzwania niesie ze sobą projekt AI?
67. 8 najlepszych narzędzi AI dla biznesu w 2024 roku
68. Sztuczna inteligencja w CRM-ie. Co AI zmienia w narzędziach CRM?
69. Ustawa UE o sztucznej inteligencji. W jaki sposób Europa reguluje wykorzystanie sztucznej inteligencji
70. Sora. Jak realistyczne filmy z OpenAI zmienią biznes?
71. 7 najlepszych twórców stron AI
72. Narzędzia niewymagające kodu i innowacje AI
73. Jak bardzo wykorzystanie AI zwiększa produktywność Twojego zespołu?
74. Jak wykorzystać ChatGTP do badań rynku?
75. Jak poszerzyć zasięg swojej kampanii marketingowej AI?
76. „Wszyscy jesteśmy programistami”. W jaki sposób programiści obywatelscy mogą pomóc Twojej firmie?
77. AI w transporcie i logistyce
78. Jakie problemy biznesowe może naprawić sztuczna inteligencja?
79. Sztuczna inteligencja w mediach
80. AI w bankowości i finansach. Stripe, Monzo i Grab
81. AI w branży turystycznej
82. Jak sztuczna inteligencja sprzyja narodzinom nowych technologii
83. Rewolucja AI w mediach społecznościowych
84. Sztuczna inteligencja w handlu elektronicznym. Przegląd światowych liderów
85. 4 najlepsze narzędzia do tworzenia obrazów AI
86. 5 najlepszych narzędzi AI do analizy danych
87. Strategia AI w Twojej firmie – jak ją zbudować?
88. Najlepsze kursy AI – 6 niesamowitych rekomendacji
89. Optymalizacja słuchania mediów społecznościowych za pomocą narzędzi AI
90. IoT + AI, czyli jak obniżyć koszty energii w firmie
91. AI w logistyce. 5 najlepszych narzędzi
92. Sklep GPT – przegląd najciekawszych GPT dla biznesu
93. LLM, GPT, RAG... Co oznaczają akronimy AI?
94. Roboty AI – przyszłość czy teraźniejszość biznesu?
95. Jaki jest koszt wdrożenia AI w firmie?
96. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w karierze freelancera?
97. Automatyzacja pracy i zwiększenie produktywności. Przewodnik po sztucznej inteligencji dla freelancerów
98. AI dla startupów – najlepsze narzędzia
99. Budowa strony internetowej z AI
100. OpenAI, Midjourney, Antropiczny, Przytulająca Twarz. Kto jest kim w świecie AI?
101. Jedenaście laboratoriów i co jeszcze? Najbardziej obiecujące startupy AI
102. Dane syntetyczne i ich znaczenie dla rozwoju Twojego biznesu
103. Najlepsze wyszukiwarki AI. Gdzie szukać narzędzi AI?
104. Wideo AI. Najnowsze generatory wideo AI
105. AI dla menedżerów. Jak sztuczna inteligencja może ułatwić Ci pracę
106. Co nowego w Google Gemini? Wszystko co musisz wiedzieć
107. AI w Polsce. Firmy, spotkania i konferencje
108. Kalendarz AI. Jak zoptymalizować swój czas w firmie?
109. AI i przyszłość pracy. Jak przygotować firmę na zmiany?
110. Klonowanie głosu AI dla biznesu. Jak tworzyć spersonalizowane wiadomości głosowe za pomocą AI?
111. Sprawdzanie faktów i halucynacje AI
112. AI w rekrutacji – opracowywanie materiałów rekrutacyjnych krok po kroku
113. Podróż w połowie v6. Innowacje w generowaniu obrazu AI
114. Sztuczna inteligencja w MŚP. Jak MŚP mogą konkurować z gigantami wykorzystującymi sztuczną inteligencję?
115. Jak AI zmienia influencer marketing?
116. Czy sztuczna inteligencja naprawdę stanowi zagrożenie dla programistów? Devina i Microsoft AutoDev
117. Chatboty AI dla e-commerce. Studium przypadku
118. Najlepsze chatboty AI dla e-commerce. Platformy
119. Jak być na bieżąco z tym, co dzieje się w świecie AI?
120. Oswajanie sztucznej inteligencji. Jak zrobić pierwsze kroki, aby zastosować AI w swoim biznesie?