Dostęp do danych w chmurze, machine learning oraz popularne w ostatnich latach webinary to tylko niewielka część technologii, które usprawniają funkcjonowanie firm z wielu sektorów i branż. Wśród nich nie mogłoby zabraknąć sztucznej inteligencji, która wspiera sterowanie transformacją cyfrową, przyczynia się do wzrostu automatyzacji, podnosi poziom innowacyjności oraz wskazuje nowe ścieżki rozwoju.
Rozwój sztucznej inteligencji
AI przeszła długą drogę — od teoretycznych rozważań do zaawansowanych technologii stosowanych na szeroką skalę. Pierwsze koncepcje AI pojawiły się w połowie XX wieku, kiedy to naukowcy, tacy jak Alan Turing, opracowali podstawy teoretyczne dla maszyn zdolnych do rozwiązywania problemów logicznych. Przełom nastąpił w latach 80., gdy rozwój komputerów i dostępność większej mocy obliczeniowej pozwoliły na tworzenie bardziej złożonych algorytmów. W tym czasie rozwijały się systemy ekspertowe, które naśladowały procesy decyzyjne specjalistów, a potem sieci neuronowe wzorowane na ludzkim mózgu.
Jednak dopiero rozwój big data i uczenia maszynowego w XXI wieku sprawił, że AI zaczęła zyskiwać praktyczne zastosowania w przemyśle, medycynie, finansach czy marketingu. Obecnie sztuczna inteligencja, wzorowana na ludzkim mózgu, korzysta z wielu warstw danych, począwszy od algorytmów, przez techniki uczenia głębokiego, aż po przetwarzanie kognitywne. Połączenie tych obszarów okazuje się być kluczowe dla względów biznesowych, zwłaszcza że w dzisiejszych czasach ogromne ilości informacji zostały zdigitalizowane.
AI a marketing
Pojawienie się nowych modeli biznesowych spowodowało, że AI stało się podstawą działań marketingowych, wspierających przedsiębiorstwa z niemalże każdej branży. W ten sposób sztuczna inteligencja przestała być jedynie futurystyczną wizją – zamiast tego stała się kluczowym, aktualnym narzędziem, które rewolucjonizuje strategie globalnych marek.
Te technologie mają ogromny potencjał, wspierając pracowników w:
- kreowaniu identyfikacji wizualnej,
- usprawnianiu procesów wewnętrznych,
- zbieraniu i analizowaniu ogromnych ilości danych,
- wykorzystaniu danych do personalizacji ofert,
- automatyzacji rutynowych zadań (jak wysyłka e-maili),
- przewidywaniu trendów z pomocą uczenia maszynowego,
- analizie kampanii marketingowych w czasie rzeczywistym,
- realizacji strategii SEO (np. w doborze słów kluczowych),
- rozwoju chatbotów i voicebotów do obsługi klientów.
AI a przewaga konkurencyjna
W niemal każdej branży istnieje presja zarówno na pozyskiwanie nowych klientów, jak i na budowanie trwałych relacji, które dostarczą cennych informacji i doświadczeń. W procesie tym pomóc mogą systemy CRM oraz dodatkowe narzędzia, pozwalające na przetwarzanie i analizę dużych zbiorów danych.
Dzięki przeprowadzonym analizom i wykorzystaniu AI firmy mogą m.in. opracować szczegółowy plan działania, który oparty będzie na wynikach i zoptymalizowanej strategii, a także monitorować i przewidywać trendy rynkowe oraz lepiej zrozumieć swoją grupę docelową.
Jak zastosować AI w swoim przedsiębiorstwie?
Z raportu Deloitte „State of Generative AI in the Enterprise” z 2024 roku wynika, że aż 68% firm planuje w kolejnych latach zwiększyć inwestycje w generatywną AI. Badanie Deloitte wskazuje także, że korzyści wynikające z wdrożenia AI obejmują: wzrost efektywności i produktywności (34%), większą innowacyjność (12%), poprawę jakości produktów i usług (10%) oraz lepsze relacje z klientami (9%). Przedsiębiorcy wskazują dodatkowo, że kluczowa dla sukcesu implementacji jest głęboka integracja AI z procesami biznesowymi (22%) i skuteczne zarządzanie ryzykiem (13%).
Korzyści z implementacji AI, które mogą osiągnąć firmy z różnych branż, obejmują:
- zdolność do reprojektowania procesów biznesowych[2],
- wsparcie w zarządzaniu zasobami ludzkimi, np. w identyfikacji potrzeb szkoleniowych i tworzenia nowych stanowisk,
- pomoc w realizacji obowiązków pracowniczych, wspieraną przez wkład interdyscyplinarny,
- wsparcie w zabezpieczeniach, na przykład w usługach chmurowych dla firm, gdzie, jak podaje firma konsultingowa Anegis, usługi Microsoft Azure gwarantują wiodące w branży zabezpieczenia i ochronę prywatności danych,
- optymalizację procesów produkcyjnych, otwierającą nowe możliwości dla dalszego usprawnienia i minimalizacji kosztów związanych z wprowadzaniem nowych produktów,
- możliwość prognozowania rezultatów, postępów i wyników na podstawie analizy dużych zbiorów danych, co umożliwia przewidywanie zachowań rynkowych.
[1] Horn, W. (2001). AI in medicine on its way from knowledge-intensive to data-intensive systems. Artificial Intelligence in Medicine, 23(1), 5-12.
[2] Hamscher, W. (1994). AI in business-process reengineering. Ai Magazine, 15(4), 71-71.
