Jak wykorzystać AI w biznesie? Szanse, możliwości i ryzyka

Choć sztuczna inteligencja wcale nie jest nową technologią, w ostatnich latach stała się wiodącym tematem w branży technologicznej. Dostępność szeregu nowych narzędzi sprawia, że menedżerowie coraz częściej zastanawiają się, jak wykorzystać AI w biznesie, a także jakie są jej możliwości i ograniczenia. Spójrzmy na największe szanse i ryzyka, jakie niesie sztuczna inteligencja. 

Co dziś wiemy o AI?

Choć sztuczną inteligencję traktuje się dziś jako innowację, w rzeczywistości prace nad tą technologią rozpoczęły się już kilkadziesiąt lat temu. Jeszcze w ubiegłym stuleciu rozwijano teorię, złożoność modeli, strategie uczenia i moc obliczeniową komputerów, które przyczyniły się do rozwoju dzisiejszej AI. Rozwój ten przyspieszył w okolicach 2012 roku, gdy zaczęły powstawać modele oparte na Deep Learning, a także gdy pojawiały się inne technologie, które dziś łączy się z AI, takie jak Big Data czy IoT (Internet of Things).

Wszyscy czujemy, że prawdziwa rewolucja związana ze sztuczną inteligencją zbliża się wielkimi krokami. Nic więc dziwnego, że wielu menedżerów chce jak najszybciej wykorzystywać ją w swoich organizacjach. Pozostaje jednak pytanie, czy AI jest już dziś na tyle zaawansowana, by mogła znaleźć praktyczne zastosowanie w biznesie? A może wciąż jest pewnego rodzaju prototypem lub ciekawostką, która wymaga kolejnych dekad pracy, by faktycznie stała się użyteczna? Spójrzmy na obecne szanse i zagrożenia płynące z wykorzystania AI.

AI w biznesie: możliwości

Na obecnym etapie rozwoju sztuczną inteligencję można zintegrować z wieloma procesami. To sprawia, że AI będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę w wielu obszarach funkcjonowania biznesu. Według badania Precedence Research globalny rynek AI wzrośnie do ponad 2,575 mld USD, co stanowi 19% wzrostu rocznie w ciągu dekady.

Jak dokładnie sztuczna inteligencja może być wykorzystywana w organizacjach? Najważniejsze funkcje i możliwości to m.in.:

• Predykcja i prognozowanie
  Sztuczna inteligencja może wspierać organizacje w przewidywaniu trendów rynkowych, przyszłych preferencji i potrzeb klientów, a także prognozować odstępstwa od tych trendów. Jest w stanie robić to m.in. na podstawie analizy danych historycznych i obecnych.

• Automatyczne doradztwo
  Sztuczna inteligencja potrafi samodzielnie analizować rynek oraz profil klienta, a następnie doradzać najlepiej dopasowane elementy oferty. Jest w stanie również optymalizować wybory klientów w zakresie zakupionych usług, aby zapewnić im najwyższą wartość w najniższej cenie.

• Personalizacja ofert

  AI może też automatycznie generować indywidualnie dopasowane oferty do klientów na podstawie ich profilu, potrzeb, zainteresowań i dokonywanych wcześniej transakcji.

• Automatyczna wycena ryzyka
  AI wykorzystane w analizie danych może pomóc szybciej i dokładniej ocenić ryzyko projektów, transakcji, a nawet czynników pozabiznesowych, takich jak np. katastrofy naturalne. 

• Wykrywanie oszustw
  Algorytmy AI są w stanie analizować wzorce transakcji i w ten sposób identyfikować podejrzane aktywności. Mogą wykrywać fraud m.in. analizy zdjęć, filmów, rozmów, zachowania danej osoby w sieci i innych czynników wskazujących na próby oszustwa. 

• Automatyzacja procesów roszczeniowych
  W firmach ubezpieczeniowych AI może znacznie przyspieszyć procesy rozpatrywania roszczeń dzięki automatycznej analizie dokumentów i porównywaniu ich z polisami.

• Analiza Big Data

  Firmy, które przetwarzają znaczne ilości danych, mogą wspomagać się sztuczną inteligencją w wielu obszarach, m.in. przewidywaniu czasu rezygnacji danego klienta z usługi, wyliczenia prawdopodobieństwa dokonania przez niego transakcji w przyszłości, itp.

• Cyfrowa obsługa klienta

  Dzięki AI możliwe jest rozwijanie coraz bardziej zaawansowanych narzędzi do obsługi klienta, takich jak chatboty i interfejsy. Są one w stanie coraz skuteczniej odpowiadać na zapytania klientów, rozwiązywać ich problemy i udzielać im dodatkowych informacji i rekomendacji, wspierając w ten sposób proces sprzedażowy.

  Prace programistyczne

  Sztuczna inteligencja może również wspierać procesy wytwarzania oprogramowania, przejmując zadania programistów oraz Project Managera. Wsparcie to może dotyczyć zarówno prac deweloperskich, jak i testowania oprogramowania oraz przygotowania dokumentacji.

  AI w biznesie: zagrożenia

  AI na obecnym etapie rozwoju można porównać do technologii BI (Business Intelligence). Mariusz Kokoszkiewicz, CEO Omega Code, podsumowuje to w ten sposób:

  “BI wprowadza możliwość implementowania strategii Data Driven Organization, która opiera się na budowaniu procesów z użyciem gromadzonych świadomie danych. Polega ona technicznie na budowie hurtowni i obszarów analizy danych, raportów i dashboardów.

  Nieodłącznym czynnikiem tego modelu jest praca człowieka – analiza danych, gromadzenie ich, szukanie i definiowania wskaźników (KPI), a następnie praca zespołu na danych. Ciągła praca, doskonalenie procesów i rozbudowa hurtowni danych. To wszystko sprawia, że praca z BI nie toleruje kompromisów, półśrodków.

  Wiele firm po wdrożeniu BI zatrzymuje się na którymś z etapów, nie propaguje danych wewnątrz organizacji, nie modeluje procesów, a nawet nie odświeża wypracowanych dashboardów BI, co powoduje, że przy zmieniającej się, ewoluującej dziedzinie BI staje się powoli utrwalonym widokiem biznesu sprzed kilku lat i nie wnosi niczego.”

  Podobnie jak w przypadku BI, wykorzystanie AI również wiąże się z pewnym ryzykiem, którego należy być świadomym, stosując tę technologię w biznesie. Jakich obszarów i kwestii dotyczą największe obawy i wątpliwości?

  Niska jakość danych

  Co do zasady praca AI opiera się na analizie danych. Aby ta technologia działała poprawnie i można było podejmować decyzje biznesowe na bazie jej predykcji, konieczne jest dostarczenie jej danych wysokiej jakości, zbieranych świadomie i przedstawianych w czytelnej formie. Za dobór danych, sposób ich gromadzenia i przetwarzania oraz definiowanie wskaźników biznesowych (KPI) wciąż jednak odpowiada człowiek. Rodzi to ryzyko błędów i sprawia, że korzystając z AI należy z jeszcze większą niż dotąd rozwagą i dbałością podchodzić do jakości firmowych danych. 

  Brak konsekwencji

  Strategia Data Driven Organimzation opiera się na budowaniu procesów na podstawie świadomie gromadzonych i wykorzystywanych danych. Podobnie jednak jak każda inna strategia wymaga ona systematycznego wdrażania, ciągłej edukacji pracowników i wprowadzenia odpowiednich procedur. W przeciwnym razie nieaktualizowane na bieżąco dane, niemodelowane procesy i nieodświeżane dashboardy i inne źródła danych doprowadzą do tego, że AI będzie dostarczała nieprawidłowe rekomendacje bazujące na informacjach sprzed lat. 

  Zaburzone procesy uczenia

  AI jest technologią samouczącą się. Oznacza to, że na podstawie dostarczanych danych jest w stanie rozpoznawać i zapamiętywać schematy, które następnie będzie wykorzystywała w przyszłych analizach. W związku z tym w przypadku, gdy trafią do niej niewłaściwe lub nieaktualne dane, zostaną one utrwalone w procesie uczenia. To z kolei może skutkować przedstawianiem niewłaściwych analiz i rekomendacji nawet, gdy dane już zostaną wymienione i zaktualizowane. W efekcie przedsiębiorstwo bazujące na predykcjach AI może podejmować błędne decyzje biznesowe.

  Podsumowanie: wykorzystanie AI w biznesie

  Mariusz Kokoszkiewicz, CEO Omega Code, podsumowuje zalety AI w biznesie: 

  “Z naszych doświadczeń wynika, że zastosowanie sztucznej inteligencji to możliwość zwiększenia o 100% skuteczności jeżeli chodzi o wskaźniki”. Jak jednak skutecznie wykorzystywać AI w biznesie i zminimalizować opisane wyżej ryzyko?

  
  

  • W pierwszej kolejności należy zrozumieć rolę AI w organizacji i to, że nie jest ona samodzielnym rozwiązaniem, a jej skuteczność zależy od wyobraźni i sposobu jej wykorzystania w firmie.

  • Aby AI naprawdę działała jako element wspierający biznes, musi być zintegrowana z firmowymi procesami i technologiami, a nie je zastępować.

  • AI może przyspieszyć wiele procesów oraz zwiększyć ich wydajność technologiczną i kosztową, ale pod warunkiem, że jej wykorzystanie będzie poprzedzone jeszcze większą niż dotąd uważnością w kwestii przechowywania, gromadzenia i przetwarzania danych w organizacji.

  
  

  Jeśli potrzebujesz rady, wsparcia lub pomocy w przygotowaniu strategii wdrożenia AI w Twojej organizacji, skontaktuj się z nami. W Omega Code z powodzeniem wykorzystujemy sztuczną inteligencję już od kilku lat, a w ostatnim czasie powołaliśmy zespół ekspertów, który wspiera projekty naszych klientów w tym obszarze.