Istotą sztucznej inteligencji jest tworzenie programów, algorytmów i technologii umożliwiających komputerom rozumienie, przetwarzanie i podejmowanie decyzji na podstawie zbiorów danych. Dzięki temu AI może w efektywny sposób wykrywać zależności i wyciągać wnioski dotyczące procesów i dalszych działań. Kiedy sprawdzają się rozwiązania oparte o sztuczną inteligencję? Jak wykorzystać jej potencjał?
Kluczowe technologie w biznesie
Postęp technologiczny polega na projektowaniu i dostosowywaniu nowych technologii, które w sposób naturalny staną się częścią życia człowieka. Tak dzieje się w wielu obszarach, szczególnie w biznesie. Pojawianie się kolejnych usług wykorzystujących mechanizmy AI to jedno z najważniejszych zjawisk, które rewolucjonizują podejście do technologii. Istnieje wiele rozwiązań o ogólnym, jak i bardziej wyspecjalizowanym przeznaczeniu. Obecnie wśród najważniejszych technologii i podejść badawczych rozwijanych w obszarze sztucznej inteligencji można wyróżnić:
Uczenie maszynowe (ang. machine learning) – koncentruje się na tworzeniu algorytmów i modeli komputerowych, które mogą "uczyć się" na podstawie danych. To proces automatyzacji nauki, w którym maszyna analizuje wzorce i zależności w danych, aby prognozować lub podejmować decyzje w przyszłości.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) – skupia się na umożliwieniu komputerom rozumienia, interpretowania i generowania ludzkiego języka. Technologie NLP pozwalają komputerom analizować teksty, rozmowy i inne formy komunikacji językowej, co ma zastosowanie w tłumaczeniach, analizie sentymentu, generowaniu treści i wielu innych dziedzinach.
Wizja komputerowa (ang. computer vision) – to proces, w którym komputer przetwarza, identyfikuje obrazy oraz rozpoznaje wzorce. Dzięki technologii może podejmować decyzje na podstawie danych wizualnych. Popularnym zastosowaniem computer vision są mapy ciepła (heatmaps), czyli metoda graficznej prezentacji danych dotycząca zachowania internautów na stronie internetowej.
Uczenie głębokie (ang. deep learning) – to rodzaj uczenia maszynowego oparty na sztucznych sieciach neuronowych. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, które polegają na ręcznym definiowaniu cech, uczenie głębokie umożliwia automatyczne ekstrahowanie coraz bardziej złożonych cech z danych, co pozwala na skuteczną analizę dużych i zróżnicowanych zbiorów informacji.
Sieci neuronowe – to matematyczne modele inspirowane strukturą i działaniem ludzkiego mózgu. Składają się z połączonych ze sobą sztucznych neuronów, które przetwarzają dane i uczą się na podstawie wzorców w danych. Sieci neuronowe, w tym sieci głębokie, są stosowane w uczeniu maszynowym do rozwiązywania zadań klasyfikacji, rozpoznawania wzorców, analizy obrazów i wielu innych.
To jedynie wycinek dynamicznego świata sztucznej inteligencji. W miarę postępu technologicznego i badawczego coraz więcej innowacyjnych rozwiązań jest tworzonych, umożliwiając rozwój AI w różnych obszarach życia i działalności.
Wdrażanie AI w firmie – od optymalizacji procesów po lepsze podejmowanie decyzji
Wprowadzenie sztucznej inteligencji do działalności firmy to proces wymagający strategicznego myślenia, umiejętności technicznych i wiedzy eksperckiej. W tym celu warto wziąć pod uwagę kilka kluczowych aspektów. Najważniejsze w całym procesie jest dokładne zrozumienie potrzeb i celów firmy. Osoby wdrażające technologię powinny dokonać realnej oceny, które procesy można poddać optymalizacji. Wymaga to gruntownej analizy zasad działania technologii oraz różnic pomiędzy standardowymi rozwiązaniami IT a sztuczną inteligencją. Warto pamiętać, że nie każde zadanie można skutecznie poddać automatyzacji. Z tego względu należy zdecydować się na zastosowania, które rzeczywiście przynoszą wartość dodaną. Przykładowo, zaawansowana automatyzacja procesów sprzedażowych w sklepie online pozwala skutecznie generować konwersje i dbać o doświadczenia klientów na każdym etapie ich ścieżki zakupowej. Paliwem dla AI są dane – to na ich podstawie modele uczą się, analizują, generują i podejmują decyzje. Zarówno rodzaje danych, zasoby firmy i cele biznesowe determinują wybór narzędzi i technologii. Wykorzystywanie mechanizmów sztucznej inteligencji wymaga ciągłego testowania, monitorowania, optymalizowania i analizowania wyników.
Jak wykorzystywać sztuczną inteligencję w e-biznesie?
Sztuczna inteligencja ma szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach biznesu, umożliwiając optymalizację procesów, lepsze podejmowanie decyzji i zwiększenie efektywności. AI jest szeroko wykorzystywana chociażby w branży e-commerce. Firmy wdrażające rozwiązania oparte o sztuczną inteligencję operują samouczącym się kołem zamachowym, które wciąga całą strukturę organizacyjną do wykorzystywania sztucznej inteligencji. Mowa o mechanizmach, które w jednej części firmy napędzają pracę innych grup. Można powiedzieć, że AI przecina wszystkie działy organizacji – od marketingu, po obsługę klienta, aż po dział sprzedaży. Stworzenie wspólnego ekosystemu AI ma jeden główny cel, czyli zwiększenie zysków organizacji.
Dobrym przykładem firmy, która maksymalnie wykorzystuje potencjał sztucznej inteligencji jest Amazon. Algorytmy sztucznej inteligencji w silniku rekomendacji generują aż 35% przychodów firmy (podlinkować wyboldowane, źródło https://marketingibiznes.pl/e-commerce/blisko-35-przychodow-amazona-to-przychody-pochodzace-z-silnikow-rekomendacji/). Dzięki pozyskiwaniu danych m.in. o preferencjach klientów i historii zakupów, silnik rekomendacji tworzy spersonalizowaną listę produktów, którymi odbiorca może być w największym stopniu zainteresowany. Ogromna ilość zebranych danych tworzy obraz 360 stopni klientów. Co więcej, korzystając z ich profili, firma może znaleźć inne osoby pasujące do tych samych kryteriów na podstawie nawet setek punktów styku. Przedsiębiorstwa z branży e-commerce wykorzystują możliwości AI również do tworzenia kampanii reklamowych, grafik, stron typu landing page, obsługi klienta czy prognozowania trendów zakupowych.
Technologia AI w różnych sektorach gospodarki
Wdrażając rozwiązania oparte o sztuczną inteligencję, ważne jest zrozumienie specyfiki danej dziedziny oraz etycznych aspektów związanych z przetwarzaniem danych. Sztuczna inteligencja ma szerokie zastosowanie nie tylko w branży e-commerce, ale również w wielu innych sektorach, takich jak:
- Opieka zdrowotna
- Diagnozowanie chorób na podstawie analizy obrazów medycznych, np. tomografii komputerowej czy rezonansu magnetycznego.
- Prognozowanie rozwoju chorób na podstawie analizy danych pacjentów.
- Opracowywanie nowych leków poprzez przetwarzanie ogromnych zbiorów danych chemicznych i biologicznych.
- Finanse
- Analiza rynków finansowych i przewidywanie trendów cenowych.
- Identyfikacja oszustw i nadużyć poprzez analizę transakcji.
- Automatyzacja procesów zarządzania portfelem inwestycyjnym.
- E-commerce
- Personalizacja ofert i rekomendacji produktów dla klientów na podstawie ich zachowań i preferencji.
- Optymalizacja cen i dostępności produktów.
- Obsługa klienta za pomocą chatbotów i wirtualnych asystentów.
- Przemysł produkcyjny
- Monitorowanie stanu maszyn i przewidywanie awarii w celu minimalizacji przestojów produkcyjnych.
- Optymalizacja procesów logistycznych i zarządzania łańcuchem dostaw.
- Wdrażanie robotów i automatów do powtarzalnych zadań produkcyjnych.
- Edukacja
- Tworzenie spersonalizowanych planów nauki i rekomendacji dla uczniów.
- Automatyzacja oceniania i analiza postępów uczniów.
- Tworzenie interaktywnych narzędzi do nauki i szkoleń online.
- Transport i logistyka
- Planowanie optymalnych tras i harmonogramów dostaw.
- Monitorowanie i zarządzanie flotą pojazdów oraz przewidywanie konserwacji.
- Udoskonalanie systemów zarządzania ruchem drogowym.
- Media i rozrywka
- Rekomendacje treści na podstawie analizy preferencji użytkowników.
- Tworzenie generatywnych modeli do tworzenia treści, takich jak muzyka czy sztuka.
- Automatyzacja procesów montażu i produkcji filmów.
- Rolnictwo
- Monitorowanie zdrowia roślin i prognozowanie plonów na podstawie analizy danych z sensorów.
- Automatyzacja procesów nawadniania i pielęgnacji pól.
- Identyfikacja chorób i szkodników na podstawie analizy obrazów.
- Prawo
- Analiza wielkich zbiorów dokumentów prawnych w celu wyszukiwania precedensów i rekomendacji prawnych.
- Automatyzacja procesów przygotowywania dokumentów i umów.
- Przewidywanie wyników procesów sądowych na podstawie analizy danych historycznych.
Te przykłady tylko zarysowują szerokie możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji w różnych branżach. Eksperci podkreślają, że kluczem do sukcesu są bardziej wyspecjalizowane rozwiązania AI w określonych sektorach, takich jak opieka zdrowotna czy finanse. Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w kilku segmentach biznesowych. Dotyczy przede wszystkim firm, które opracowują modele sztucznej inteligencji, szkolą pracowników, dostarczają infrastrukturę oraz użytkownikach końcowych, wykorzystujących gotowe oprogramowania. Ekonomiści z Goldman Sachs (źródło) spodziewają się, że w ciągu następnych kilku lat zostaną zwiększone inwestycje w sprzęt i oprogramowania do obsługi AI niż w opracowywanie modeli sztucznej inteligencji.
Rozwój kompetencji w obszarze nowych technologii
Sztuczna inteligencja w nowoczesnych firmach służy do zwiększenia produktywności przy zachowaniu lub zwiększeniu dotychczasowego poziomu zatrudnienia. Według prognoz firmy Gartner (źródło) do 2033 roku, dzięki rozwiązaniom AI powstanie na świecie ponad pół miliarda nowych miejsc pracy. To z kolei wiąże się z dostosowaniem kompetencji pracowników do wdrażanych rozwiązań. Dla ekspertów pragnących wdrożyć sztuczną inteligencję w firmie, kluczowe jest zrozumienie, że to proces wymagający zaangażowania, cierpliwości i zaawansowanej wiedzy technicznej. Wdrażanie AI może przynieść znaczący wzrost efektywności i konkurencyjności, lecz wymaga przemyślanego podejścia i stałego doskonalenia, aby wydobyć pełny potencjał tej technologii.
Jako uczelnia biznesowa oferujemy interdyscyplinarne programy edukacyjne, które mają na celu wyposażenie specjalistów i managerów w kompleksową wiedzę w obszarze nowoczesnych technologii. Studia podyplomowe Biznes.AI: zarządzanie projektami sztucznej inteligencji polecane są ekspertom, którzy chcą rozszerzyć wiedzę i poznać aktualne trendy dotyczące możliwości wykorzystania AI w różnych sektorach gospodarki. Uczestnicy zajęć zostaną kompleksowo przygotowani do pełnienia roli lidera transformacji w przedsiębiorstwie. Natomiast szkolenie Artificial Intelligence w marketingu porusza zagadnienia związane m.in. z digital marketingiem, problematyką prawną, wykorzystaniem AI w strategii e-commerce czy e-merchandisingu. Program edukacyjny kierowany jest do ekspertów i managerów, którzy chcą maksymalnie wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w działaniach marketingowych.
