AI w rozwoju firmy

W latach sześćdziesiątych Joseph Weizenbaum, informatyk z MIT, opracował chatbota o nazwie ELIZA, który symulował rozmowy podobne do ludzkich. Program zadziwił użytkowników, wzbudzając większe zainteresowanie opinii publicznej potencjałem sztucznej inteligencji. Chociaż możliwości ELIZA były ograniczone, położył on podwaliny pod rewolucję AI, którą obserwujemy dzisiaj.

Od ostatnich przełomów, takich jak GPT-4 OpenAI, po narzędzie do generowania obrazów Midjourney, sztuczna inteligencja (AI) szybko się rozwija. Pojawiające się aplikacje AI mogą zautomatyzować i wspierać różne zadania biznesowe, obniżając koszty i przyspieszając szybkość i wydajność pracy ludzi - od podejmowania decyzji po analizę danych. Ze sztucznej inteligencji korzystają już duże przedsiębiorstwa, małe i średnie firmy oraz indywidualni przedsiębiorcy.

Zanim jednak zaczniesz wykorzystywać sztuczną inteligencję w swojej firmie, ważne jest, aby zrozumieć, jak działa ta technologia, w tym jej możliwości i wyzwania. W tym artykule przedstawimy korzyści, jakie firmy mogą uzyskać dzięki zastosowaniu aplikacji AI, konkretne przypadki użycia AI, które firmy mogą wdrożyć, oraz kwestie związane z dodaniem tej innowacji do zestawu narzędzi firmy.

Technologie i zastosowania sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja obejmuje różne dziedziny, z których każda wykorzystuje unikalne procesy technologiczne. Oto szeroki przegląd najważniejszych kategorii sztucznej inteligencji i ich praktycznych zastosowań:

Uczenie maszynowe (ML) wykorzystuje algorytmy do udoskonalania wydajności i efektywności danych, wpływając na takie dziedziny jak rozpoznawanie obrazów, mowy, muzyki, wykrywanie oszustw, pojazdy autonomiczne i analizy predykcyjne.

Głębokie uczenie (DL) mapuje wielowarstwowe sieci neuronowe do analizy danych i podejmowania decyzji, ulepszając branże poprzez wizję komputerową, syntezę mowy i rozumienie języka naturalnego; na przykład wspomagając rozwój autonomicznych pojazdów.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwia maszynom rozumienie i tworzenie ludzkiego języka, prowadząc do zaawansowanych zastosowań, takich jak chatboty, asystenci głosowi, tłumaczenia językowe i generowanie treści.

Robotyka i automatyzacja, wykorzystujące AI, służą podstawowym zastosowaniom w automatyce przemysłowej, logistyce, opiece zdrowotnej i technologii dronów, a także zapewniają wygodę dzięki inteligentnym systemom domowym i autonomicznej nawigacji.

Generatywna sztuczna inteligencja (GAI), szybko rozwijający się podzbiór sztucznej inteligencji, wyróżnia się w tworzeniu treści cyfrowych, takich jak obrazy, muzyka, tekst lub filmy, poprzez identyfikowanie wzorców w dużych zbiorach danych.

Kluczowe zastosowania AI w biznesie

Sztuczna inteligencja zmienia krajobraz biznesowy, dając organizacjom wysokowydajne narzędzia do zwiększania produktywności, redukcji wydatków i wzrostu przychodów. Badanie McKinsey z 2019 r. wykazało, że około 63% ankietowanych firm, które wdrożyły sztuczną inteligencję w celu redukcji kosztów i optymalizacji zasobów, odnotowało wzrost przychodów i zwiększony zwrot z inwestycji. Od operacji i sprzedaży po marketing i obsługę klienta.

Przeprowadzanie analizy danych w celu predykcyjnego prognozowania sprzedaży

Aplikacje AI mogą szybko przetwarzać ogromne ilości danych sprzedażowych, identyfikując wzorce i korelacje na dużą skalę, których ludzcy analitycy mogliby przegapić, zapewniając wgląd w dane w celu podejmowania strategicznych decyzji. Ponadto, dzięki analityce predykcyjnej, narzędzia te mogą prognozować przyszłe trendy sprzedaży w oparciu o dane historyczne, umożliwiając firmom bardziej efektywne zarządzanie zasobami i planowanie tego, co może nastąpić w kolejnych okresach.

Badanie przeprowadzone przez Salesforce wykazało, że firmy wykorzystujące dane w działaniach sprzedażowych i marketingowych z większym prawdopodobieństwem odnotują wzrost zwrotu z inwestycji o 15-20%. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie danych i prognozowaniu sprzedaży zapewnia firmom przewagę konkurencyjną, zwiększając wydajność i usprawniając procesy decyzyjne.

Aplikacje AI do predykcyjnego prognozowania sprzedaży:

• Tableau, zaawansowana aplikacja do wizualizacji danych, wykorzystuje sztuczną inteligencję do przekształcania surowych danych w zrozumiały format, pomagając firmom identyfikować trendy i prognozować sprzedaż.
• Salesforce Einstein. Jako część AI Salesforce, Einstein może przewidywać trendy sprzedaży na podstawie danych historycznych, pomagając w prognozowaniu sprzedaży i zarządzaniu relacjami z klientami.
• Oparta na AI platforma Akkio umożliwia firmom łatwe tworzenie i wdrażanie modeli predykcyjnych, podejmowanie decyzji opartych na danych w szeregu zastosowań, takich jak przewidywanie rezygnacji klientów, wykrywanie oszustw i prognozowanie sprzedaży.

Automatyzacja zadań administracyjnych

Zadania administracyjne, takie jak wprowadzanie danych, planowanie i generowanie raportów, zazwyczaj pochłaniają dużo czasu i zasobów ludzkich. Jednak wraz z pojawieniem się AI zadania te można zautomatyzować i usprawnić, zwiększając produktywność. Korzystając z algorytmów uczenia maszynowego, aplikacja AI może uczyć się na podstawie wzorców danych, aby z czasem zwiększyć dokładność i wydajność automatyzacji zadań. Co więcej, aplikacje AI mogą zapewniać monitorowanie w czasie rzeczywistym i alerty dla administracyjnych przepływów pracy, zapewniając, że zadania są wykonywane dokładnie i terminowo.

Aplikacje AI do automatyzacji zadań administracyjnych:

• Popularna platforma Robotic Process Automation (RPA), UiPath, automatyzuje powtarzalne zadania w różnych systemach IT i aplikacjach, zmniejszając obciążenie administracyjne.
• Platforma ta automatyzuje przepływy pracy między różnymi aplikacjami, upraszczając procesy takie jak planowanie, powiadomienia e-mail i synchronizacja danych.
• Ta oparta na AI platforma RPA automatyzuje i organizuje operacje biznesowe, pomagając w automatyzacji procesów, automatyzacji IT i automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji, usprawniając zadania administracyjne.

Usprawnienie obsługi klienta i zwiększenie jego wartości

Według raportu eMarketer, prawie połowa amerykańskich marketerów zwiększyła wydatki na AI związane z zarządzaniem relacjami z klientami. Od spersonalizowanych interakcji po funkcje takie jak analiza predykcyjna i analiza nastrojów, sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sektor obsługi klienta. Prawdopodobnie zetknąłeś się ze sztuczną inteligencją podczas zakupów - na przykład około 35% zakupów na Amazon to rekomendacje produktów stworzone przez algorytmy AI.

Firmy mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do lepszej obsługi klienta i lepszego postrzegania marki, korzystając z funkcji takich jak personalizacja AI i chatboty.

Aplikacje AI usprawniające obsługę klienta i zwiększające jego życiową wartość:

• Zendesk AI. Wyszkolona na miliardach interakcji z obsługą klienta, ZenDesk AI automatyzuje odpowiedzi i kieruje zapytania do odpowiednich agentów, zwiększając szybkość i jakość obsługi klienta.
• Intercom Fin. Oparty na sztucznej inteligencji chatbot Intercom może odpowiadać na proste zapytania klientów i kierować bardziej złożone do agentów, zapewniając całodobową obsługę klienta.
• Zoho Zia. Asystent AI dla firm Zoho, Zia, może przewidywać zachowania klientów, pomagając firmom dostosować interakcje i uzyskać więcej z ich CRM.

Ulepsz swoje działania marketingowe

Aplikacje AI, zwłaszcza te oparte na generatywnej sztucznej inteligencji, mogą podnieść poziom działań marketingowych poprzez generowanie atrakcyjnych tekstów, tworzenie unikalnych treści wizualnych i personalizowanie interakcji z klientami. Od generowania kopii strony docelowej po segmentację list e-mail marketingowych, sztuczna inteligencja może pomóc zespołom marketingowym w realizacji kampanii i zwiększaniu akwizycji klientów. Aplikacje AI mogą również zapewnić wgląd w zachowania klientów, umożliwiając spersonalizowany marketing i automatyzację rutynowych zadań, takich jak marketing e-mailowy i lokalizację reklam.

Aplikacje AI usprawniające działania marketingowe firmy:

• To aplikacja AI automatyzuje tworzenie treści wizualnych na podstawie pisemnych podpowiedzi, ułatwiając tworzenie zasobów na potrzeby kampanii, postów na blogach i mediów społecznościowych.
• Jasper wykorzystuje moc sztucznej inteligencji do generowania treści marketingowych dla postów na blogu, postów w mediach społecznościowych, biuletynów e-mail i kopii witryny.
• ai. To aplikacja AI do pomocy w tworzeniu tekstów marketingowych, od postów na blogu po nagłówki reklam, poprzez dostarczanie kreatywnych sugestii i szkiców.

Poprawa cyberbezpieczeństwa i wykrywanie oszustw

Cyberataki i oszustwa cyfrowe są wyzwaniem dla firm. Aplikacje AI mogą znacznie poprawić cyberbezpieczeństwo i wykrywanie oszustw, wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego do wykrywania anomalii, przewidywania naruszeń i szybkiego reagowania na zagrożenia. Analizują one duże ilości danych, uczą się wzorców i odróżniają normalne działania od podejrzanych, umożliwiając proaktywne wykrywanie potencjalnych zagrożeń.

Aplikacje AI do poprawy cyberbezpieczeństwa i wykrywania oszustw:

• Ta platforma cyberbezpieczeństwa AI wykrywa i reaguje na zagrożenia w czasie rzeczywistym, ucząc się na podstawie wzorców danych, aby dostosować się do nowych i ewoluujących zagrożeń.
• Oparta na AI platforma ochrony punktów końcowych zapewnia wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym i zautomatyzowane reagowanie na incydenty, zapobiegając naruszeniom i skracając przestoje.
• Splunk AI Ops. Aplikacja AI firmy Splunk wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy dużych zbiorów danych, zapewniając wgląd, który może poprawić wykrywanie zagrożeń i czas reakcji.

Wyzwania AI

Wdrażanie aplikacji AI w biznesie wiąże się z szeregiem wyzwań i rozważań - od zrozumienia konsekwencji etycznych i prawnych po integrację z systemami AI i wdrażanie nowych technologii. Pomyślne pokonanie tych wyzwań ma kluczowe znaczenie dla firm, aby wykorzystać sztuczną inteligencję i wykorzystać jej potencjał do napędzania innowacji, wydajności i wzrostu.

Halucynacje AI i fałszywe informacje

Podczas gdy chatboty AI oferują innowacyjne rozwiązania do interakcji z klientami, firmy powinny być świadome potencjału halucynacji AI, w których model AI generuje nieprawidłowe lub bezsensowne informacje. Dla przykładu, Bard Google wygłosił fałszywe twierdzenie na temat teleskopu kosmicznego Jamesa Webba, podczas gdy ChatGPT OpenAI wskazał prawnikom nieistniejące sprawy, które zostały uwzględnione w nowojorskim sądzie federalnym, co może skutkować sankcjami prawnymi dla zaangażowanych prawników.

Ważne jest, aby zrozumieć, że aplikacje AI nie posiadają źródła prawdy, a ich wyniki opierają się wyłącznie na danych szkoleniowych, co może czasami skutkować rozpowszechnianiem fałszywych informacji.

Kwestie prawne i etyczne AI

Ponieważ firmy coraz częściej wdrażają aplikacje AI, ważne jest, aby wziąć pod uwagę potencjalne kwestie prawne i etyczne. Systemy sztucznej inteligencji, zwłaszcza te wykorzystujące uczenie maszynowe, mogą nieumyślnie utrwalać uprzedzenia obecne w danych szkoleniowych, prowadząc do potencjalnie dyskryminujących praktyk. Ponadto wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesach decyzyjnych może budzić obawy o prywatność i pytania dotyczące odpowiedzialności, szczególnie w sektorach takich jak opieka zdrowotna, prawo czy finanse.

Potencjalne niewłaściwe wykorzystanie sztucznej inteligencji do oszukańczych praktyk, takich jak tworzenie deepfake'ów, również stwarza poważne wyzwania etyczne. Kluczowe znaczenie dla firm ma proaktywne zajęcie się tymi kwestiami, opracowanie solidnych wytycznych etycznych i zapewnienie zgodności ze wszystkimi odpowiednimi przepisami dotyczącymi ochrony danych i prywatności podczas wdrażania i wykorzystywania aplikacji AI.

Adaptacja i szkolenia pracowników

Badanie BDO Digital Transformation Survey sugeruje, że automatyzacja stworzy więcej możliwości zatrudnienia niż może wyprzeć, pozwalając pracownikom skupić się na pracy strategicznej. Jednak powszechne przyjęcie aplikacji AI wymagałoby dostosowania siły roboczej, w tym środków takich jak szkolenie pracowników, a także zajęcie się obawami związanymi z potencjalną utratą pracy.

Pracownicy muszą zostać przeszkoleni, aby skutecznie wykorzystywać aplikacje AI i rozumieć konsekwencje ich użycia, a struktury organizacyjne mogą wymagać zmiany w celu dostosowania do nowych procesów opartych na AI. Bez odpowiedniego przygotowania i szkolenia firmy ryzykują, że nie wykorzystają w pełni potencjalnych korzyści płynących z wdrożenia AI lub doświadczą oporu i spadku produktywności.

Wdrożenie AI i integracja technologii

Pomyślne wdrożenie AI w operacjach biznesowych wymaga zwrócenia szczególnej uwagi na wdrożenie i integrację technologii. Niezbędne jest zapewnienie, że systemy AI są kompatybilne z istniejącą infrastrukturą, a ich integracja nie zakłóca ciągłości biznesowej. Źle zarządzane wdrożenie AI może prowadzić do nieefektywności operacyjnej, nieoczekiwanych kosztów i nieosiągnięcia oczekiwanych korzyści z wdrożenia AI.

Na przykład firma, która chce wykorzystać uczenie maszynowe do analizy danych, może być zmuszona do rozważenia takich aspektów, jak możliwości hurtowni danych, infrastruktura prywatności i bezpieczeństwa danych oraz kompatybilność wybranego aplikacje AI z bieżącym oprogramowaniem do wizualizacji danych lub analizy biznesowej. Należy również wziąć pod uwagę zdolność infrastruktury do obsługi procesów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które często wymagają znacznej mocy obliczeniowej i możliwości przechowywania danych. Na przykład przeprowadzanie analizy danych o dużej objętości lub trenowanie złożonych modeli AI wymaga solidnych możliwości serwera.

Przyszłość AI w biznesie

Sztuczna inteligencja będzie miała głęboki wpływ na biznes w nadchodzących latach - firma PwC stwierdziła, że do 2030 r. sztuczna inteligencja ma dodać 15,7 biliona dolarów do światowej gospodarki. Możliwości technologii AI przewyższają obecnie wydajność człowieka w zadaniach takich jak wykrywanie obiektów, analiza nastrojów i rozpoznawanie głosu. Sztuczna inteligencja stała się wszechobecna, a systemy AI rozprzestrzeniły się głęboko w naszym kompleksie przemysłowym - od budowy samochodów i przeprowadzania operacji po angażowanie konsumentów i identyfikacja oszustów.

Ale nawet jeśli 77% firm zgłosiło wdrożenie lub zbadanie możliwości AI, znacznie mniejsza liczba firm wydaje się być idealnie przygotowana do stawienia czoła kaskadowym zagrożeniom etycznym i społeczno-technicznym związanym z przyjęciem AI w całym przedsiębiorstwie. Według Accenture tylko 11% ankietowanych menedżerów ds. ryzyka czuje się całkowicie pewnie w ocenie potencjalnego ryzyka związanego z przyjęciem sztucznej inteligencji w ich przedsiębiorstwie.

Pierwszym krokiem do utrzymania integralności sztucznej inteligencji w dłuższej perspektywie jest uznanie kluczowej roli człowieka w jej projektowaniu, obsłudze i użytkowaniu. Sukces sztucznej inteligencji zależy nie tylko od jej mocy obliczeniowej, ale także od stopnia ludzkiej odpowiedzialności, nadzoru i świadomości etycznej stosowanej przez cały cykl jej życia. Uznanie roli człowieka w działaniu i wykorzystaniu sztucznej inteligencji jest pierwszym krokiem w kierunku zrównoważonego, sprawiedliwego i odpowiedzialnego wdrożenia AI w firmie .