Oswoić AI. Jak podjąć pierwsze kroki do zastosowania AI w firmie?

Jak oswoić AI w firmie? Wprowadzenie

Chociaż sztuczna inteligencja zyskuje coraz większą popularność wśród firm w Polsce, to wciąż sporo przedsiębiorstw nie w pełni wykorzystuje jej potencjał. Według badania KPMG tylko 15% organizacji w naszym kraju korzysta w tej chwili z rozwiązań AI, podczas gdy średnia globalna wynosi 35–37%. Jednocześnie aż 62% firm, które wdrożyły AI, nie monitoruje efektywności tych wdrożeń – czyli nie wie, czy i jakie przyniosły one skutki.

Liczby te pokazują ogromny niewykorzystany potencjał sztucznej inteligencji w polskim biznesie. Z drugiej strony, 13% firm planowało wdrożyć AI do końca 2023 roku, co może być oznaką nadchodzącej fali adaptacji tej przełomowej technologii. Firmy dostrzegają bowiem liczne korzyści płynące z AI, takie jak zwiększenie wydajności, poprawa jakości produktów i usług, lepsze wyniki finansowe oraz wzmocnienie pozycji konkurencyjnej.

Krok 1. Zrozum różnicę między AI a uczeniem maszynowym oraz generatywną sztuczną inteligencją

Jeśli zastanawiasz się nad zrobieniem pierwszego kroku w stronę wdrożenia AI w firmie, warto poznać podstawy tej grupy technologii. Zanim będziesz mogła wykorzystać potencjał AI w swojej firmie, musisz zrozumieć kluczową różnicę między szeroko rozumianą sztuczną inteligencją (Artificial Intelligence, AI), uczeniem maszynowym (Machine Learning, ML) oraz generatywną sztuczną inteligencją. Terminy te są często używane zamiennie, ale w rzeczywistości opisują nieco odmienne koncepcje.

AI odnosi się do ogólnej zdolności programowanych maszyn, takich jak komputery lub roboty, do „myślenia” w sposób podobny do ludzi i naśladowania inteligentnego zachowania. Systemy AI mogą asymilować, analizować i wykorzystywać rzeczywistą wiedzę w celu uzyskania nowych informacji. Przykładami technologii opartych na AI są rozpoznawanie mowy, obrazu i twarzy.

Z drugiej strony uczenie maszynowe (ML) to dziedzina AI, w której systemy komputerowe uczą się na podstawie danych i podejmują decyzje bez bezpośredniej ingerencji człowieka. Kluczową cechą ML jest zdolność do ciągłego samodoskonalenia się i dostosowywania algorytmów na podstawie nowych danych wejściowych.

Wraz z gwałtownym rozwojem generatywnej AI, której główną oznaką jest szalona popularność ChataGPT, ważne jest również zrozumienie tego nowego trendu. Generatywna sztuczna inteligencja zdolna jest do generowania nowych danych, takich jak tekst, obrazy, wideo i dźwięk, czy choćby kod komputerowy. Jest to możliwe dzięki uczeniu się z ogromnych ilości danych treningowych. Modele językowe, jak ChatGPT, uczą się wzorców i reguł tkwiących w danych wejściowych, a następnie wykorzystują tę wiedzę do tworzenia nowych, unikalnych tekstów przypominających te napisane przez człowieka. Siła generatywnej AI polega na jej elastyczności i umiejętności kreatywnego remiksowania i syntezy informacji na innowacyjne sposoby.

Krok 2 – Zdefiniuj potrzeby biznesowe

Drugi krok to określenie konkretnych potrzeb twojej firmy, które mogą zostać zaspokojone poprzez wdrożenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Proces ten zaczyna się od dogłębnej analizy i starannego rozważenia kilku pytań:

1. Jakie konkretne rezultaty chcesz osiągnąć? Może to być zwiększenie przychodów, optymalizacja łańcucha dostaw albo lepsza obsługa klienta.
2. Jakie główne przeszkody stoją na drodze do realizacji tych celów?
3. W jaki sposób AI i uczenie maszynowe mogą pomóc ci je przezwyciężyć?
4. Jak zamierzasz mierzyć sukces takiej inicjatywy? Warto od razu zaplanować sposób oceny rezultatów, szczególnie biorąc pod uwagę to, jak wiele firm pomija ten najważniejszy krok. Można tutaj opierać się na wskaźnikach KPI, bezpośrednich zyskach finansowych albo innych miarach zdefiniowanych specjalnie dla tego wdrożenia.
5. Jakiego rodzaju danymi już dysponujesz? Dane to najważniejszy zasób, z którego będzie korzystać nowo wdrożona AI w firmie. Zastanów się, jakich dodatkowych danych będziesz potrzebować do pełnego wykorzystania potencjału AI?

Aby w pełni zrozumieć wartość odpowiedzi na te pytania, przyjrzyjmy się praktycznemu przykładowi. Wyobraź sobie małą kancelarię księgową, która zmagała się z długotrwałymi, manualnymi procesami obsługi dokumentów dla klientów. Zdefiniowali swój cel jako „zautomatyzowanie księgowości w celu przyspieszenia przetwarzania i zwiększenia produktywności”.

Kluczowymi przeszkodami były czas poświęcany na żmudne zajęcia oraz duże wolumeny dokumentów do przetworzenia. Po rozważeniu tych wyzwań zespół zidentyfikował przetwarzanie dokumentów oparte na AI jako potencjalne rozwiązanie – technologię przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP), która mogłaby automatycznie wyodrębnić i skategoryzować istotne dane finansowe, zredukować błędy oraz przyspieszyć procesy.

Sposoby pomiaru efektów to w tym przypadku wzrost liczby przetworzonych dokumentów miesięcznie oraz skrócony średni czas obsługi pojedynczego zlecenia. istotną kwestią była również ocena zasobów danych – w tym przypadku wolumeny paragonów, faktur i innych dokumentów finansowych niezbędnych do wytrenowania systemów AI.

Ten przykład ilustruje, jak najważniejsze jest precyzyjne zdefiniowanie swoich potrzeb biznesowych na początku procesu wdrażania AI. Tylko w ten sposób możesz zidentyfikować odpowiednie rozwiązania i adekwatnie je wdrożyć dla maksymalnej wartości dla swojej firmy.

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

Warto sięgnąć po narzędzia takie jak SensID Cognitive Automation, Microsoft AI Builder czy Docsumo.

SensID Cognitive Automation wykorzystuje technologię przetwarzania języka naturalnego (NLP) do automatyzacji zrozumienia treści dokumentów, co jest najważniejsze w robotyzacji zadań i procesach decyzyjnych. Po przeprowadzeniu analizy tekstów, system agreguje zebrane dane i prezentuje je w uporządkowanej formie, gotowej do wykorzystania w ramach automatyzacji procesów robotycznych (RPA) oraz do zastosowań analitycznych. Dzięki opracowanej przez nas technologii możliwe jest efektywne tworzenie modeli, które interpretują informacje zawarte w rozmaitych dokumentach biznesowych. SensID Cognitive Automation umożliwia integrację danych z różnorodnych źródeł tekstowych, w tym danych strukturalnych (jak bazy danych), semistrukturalnych (takich jak formularze, csv, html itp.) oraz niestrukturalnych (takich jak doc, pdf itp.), zapewniając jednolity obraz informacji.

Microsoft AI Builder to część platformy Microsoft Power Platform. Można dzięki niej tworzyć i wykorzystywać modele AI, które pomagają w optymalizacji procesów biznesowych. Możesz użyć wstępnie zbudowanego modelu, który jest gotowy na wiele typowych scenariuszy biznesowych, takich jak rozpoznawanie dokumentów, lub utworzyć model niestandardowy spełniający szczegółowe wymagania firmy.

Kolejna warta wypróbowania opcja to Docsumo korzystający z OCR (Optical Character Recognition) do odczytywania dokumentów, któremu zaufały tak duże firmy jak PayU czy Hitachi.

Krok 3. Sprawdź, jak AI w firmie może się przydać właśnie Tobie

Po określeniu celów biznesowych i wyzwań następnym logicznym krokiem jest zidentyfikowanie konkretnych sposobów, w jakie AI może dostarczyć wartość i przynieść zyski twojej działalności. Czasami droga może nie być oczywista, dlatego warto rozważyć szeroki zakres możliwych korzyści.

Jednym z kluczowych czynników wartości AI jest zwiększenie wartości dostarczanej klientom. Dzięki możliwościom uczenia maszynowego i zaawansowanej analizy danych AI może pomóc firmom lepiej zrozumieć preferencje i zachowania konsumentów. Pozwala to na bardziej spersonalizowane i satysfakcjonujące doświadczenia zakupowe.

Innym kluczowym czynnikiem jest potencjał AI do zwiększenia wydajności i produktywności pracowników. Poprzez zautomatyzowanie powtarzalnych, czasochłonnych zadań, AI może zapewnić istotne oszczędności kosztów i umożliwić zespołom skoncentrowanie się na bardziej strategicznych, kreatywnych działaniach, a także znaczne zwiększenie satysfakcji z pracy. Aż 59% osób pracujących na stanowiskach związanych z zarządzaniem uznało, iż używanie AI w pracy poprawia zadowolenie z wykonywanych zadań, co wskazują badania.

Wreszcie nie można zapominać o bezpośrednich zyskach biznesowych, które często są efektem wdrożenia rozwiązań AI. Poprzez optymalizację procesów, ulepszenia operacyjne i lepsze wykorzystanie danych, firmy mogą zmaksymalizować swoje dochody i zyski.

Czy zatem AI zwiększy satysfakcję Twoich klientów? Zmaksymalizuje produktywność pracowników? Przyczyni się do wzrostu przychodów? jeżeli odpowiedź na którekolwiek z tych pytań brzmi „tak”, to AI z pewnością zasługuje na twoją uwagę.

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

Krok 4. Oceń własne możliwości wdrożenia AI w firmie

Rozumiejąc już ogromny potencjał AI, musisz teraz zmierzyć się z być może największym wyzwaniem – wyceną i przygotowaniem własnych możliwości organizacyjnych oraz zasobów pod kątem efektywnego wdrożenia nowych technologii. Niestety, często występuje znacząca luka między tym, co chcemy osiągnąć, a tym, co faktycznie jesteśmy w stanie zrealizować w określonym czasie i budżecie.

Jeśli dostrzegasz liczne możliwości wykorzystania AI w swojej firmie, musisz rozpocząć od rzetelnej oceny posiadanych kompetencji i narzędzi. Poproś swoich specjalistów IT o szczere odpowiedzi na następujące pytania:

• Czy dysponujemy wewnętrznie odpowiednio wykwalifikowanym zespołem deweloperskim do zbudowania niestandardowego rozwiązania AI od podstaw?
• Jeśli nie, to czy powinniśmy rozważyć zakup gotowego produktu AI oferowanego przez zewnętrznych dostawców?
• A może najbardziej opłacalne byłoby nawiązanie strategicznej współpracy z doświadczonym partnerem zewnętrznym w celu wspólnego opracowania rozwiązania dostosowanego do naszych potrzeb?

Być może ze względu na brak wewnętrznych zasobów, najlepszym rozwiązaniem będzie całkowity outsourcing projektu wdrożenia AI do wyspecjalizowanej firmy zewnętrznej. Jednak niezależnie od wybranej ścieżki, dobrym pierwszym krokiem jest dokładne zbadanie dostępnych na rynku rozwiązań AI i ocena, czy któreś z nich mogłoby zaspokoić aktualne potrzeby twojej firmy. Zakup gotowego produktu może być zdecydowanie bardziej ekonomiczną opcją niż budowa od zera.

Pamiętaj, iż integracja AI różni się od typowego wdrożenia nowego oprogramowania. Wymaga specjalistycznej wiedzy na temat uczenia maszynowego, przetwarzania dużych danych i zaawansowanych algorytmów. jeżeli twoja organizacja nie dysponuje taką ekspertyzą, kooperacja z zewnętrznymi specjalistami może okazać się nieunikniona, aby zmaksymalizować szanse powodzenia projektu.

Krok 5. Rozważ konsultację ze specjalistą

Pomimo wielkiego entuzjazmu dla technologii AI, wielu menedżerów wciąż obawia się podejmowania pierwszych kroków ze względu na brak odpowiednich kompetencji wewnątrz swojej organizacji. jeżeli i ty należysz do tej grupy, pomyśl o skorzystaniu z usług wyspecjalizowanego konsultanta lub firmy zewnętrznej.

Budowanie systemów AI znacząco różni się od tworzenia typowych aplikacji biznesowych. To wysoce wyspecjalizowany obszar wiedzy, wymagający zaawansowanych umiejętności z zakresu uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego, głębokiego uczenia i analizy dużych zbiorów danych.

Przykładowo, stworzenie wirtualnego asystenta AI zdolnego do skutecznej komunikacji z klientami wymaga nie tylko solidnych podstaw fullstack, ale także technologii przetwarzania języka naturalnego i generatywnej sztucznej inteligencji.

Jeśli w twoim zespole brakuje takich specjalistycznych umiejętności, bardziej rozważne będzie skorzystanie z zewnętrznej pomocy. Wyspecjalizowane firmy konsultingowe i agencje zajmujące się AI mogą nie tylko zapewnić odpowiednią wiedzę i doświadczenie, ale również zaoferować sprawdzone procesy i najlepsze praktyki zwiększające szanse powodzenia twoich inicjatyw.

Oczywiście, skorzystanie z usług zewnętrznych ekspertów wiąże się z dodatkowymi kosztami. Musisz jednak pamiętać, iż niewłaściwe wdrożenie AI może prowadzić do jeszcze większych strat finansowych wynikających z błędów, przestojów i konieczności poprawek. Albo po prostu niewłaściwego działania całego systemu, który nie będzie spełniał zadań, do których został stworzony. Dlatego kooperacja ze specjalistami często okazuje się solidną inwestycją, która może zaoszczędzić czas i pieniądze w dłuższej perspektywie.

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

Wdrożenie AI w firmie – podsumowanie

Wdrażanie sztucznej inteligencji w firmie to bez wątpienia poważne i wymagające przedsięwzięcie, ale też ogromna szansa na transformację i rozwój biznesu. Otwiera ono drzwi do niezliczonych możliwości zwiększenia wydajności, optymalizacji procesów i dostarczania większej wartości klientom.

Jak już widzieliśmy w przedstawionych przykładach, wiele firm na całym świecie – od małych działalności aż po duże korporacje – z powodzeniem wykorzystuje AI do automatyzacji żmudnych zadań, analiz dużych zbiorów danych i podejmowania lepszych decyzji opartych na faktach.

Oczywiście, jak w przypadku każdej poważnej inicjatywy biznesowej, droga do sukcesu wdrożenia AI prowadzi przez szczegółowe planowanie i przestrzeganie sprawdzonych zasad.

Wdrożenie AI to proces iteracyjny. Dlatego najlepiej zacząć od małego pilotażowego projektu, przeprowadzenia testów i zbierania informacji zwrotnych. Na tej podstawie łatwiej podejmować decyzje o dalszym rozwoju lub korektach. Nie zapominaj również o kluczowym czynniku sukcesu – danych. Im więcej wysokiej jakości danych zasilających twoje systemy AI, tym lepsze będą ich możliwości uczenia się i wydajność.