Świat sztucznej inteligencji był kiedyś odległym, a nawet fantastycznym miejscem. Dziś sztuczna inteligencja jest powszechnie uznawana za kluczowe narzędzie mające wymierny wpływ na przekształcanie całych branż. Wielu z nas poznawało ją przez ostatnie kilka lat — zwłaszcza generatywne narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT — i nie jawi się już ona w oddali niczym niezrozumiałe, budzące lęk stworzenie.
Sztuczna inteligencja jest kluczowym narzędziem napędzającym innowacje i rozwój w codziennych procesach. Badania firmy PwC prognozują imponujący wzrost światowej gospodarki o $15.7 biliona do 2030 roku dzięki roli sztucznej inteligencji w stymulowaniu nowego wzrostu, tworzeniu produktów i modeli biznesowych. Nic dziwnego, że 62% liderów biznesowych ankietowanych przez HubSpot zainwestowało już w narzędzia sztucznej inteligencji, a 43% planuje zwiększyć te inwestycje w tym roku.
3 sposoby, w jakie liderzy mogą wykorzystywać wnioski ze sztucznej inteligencji w procesie decyzyjnym
Biorąc pod uwagę, jak transformacyjne dla firm okazują się dane i wnioski ze sztucznej inteligencji, jak liderzy powinni planować wykorzystanie sztucznej inteligencji w swoich miejscach pracy? Jak mogą urzeczywistnić mity i legendy związane ze sztuczną inteligencją? Należy skupić się na trzech głównych obszarach:
Have an account? Log In
1. Ludzie: Twórz kulturę szybkiego uczenia się.
Sztuczna inteligencja zyskała złą sławę z powodu zastępowania lub ograniczania ludzkiego wysiłku. Ludzie obawiają się, że ich praca stanie się zbędna, a sztuczna inteligencja przejmie zadania kreatywne i sprawi, że oryginalność przestanie mieć znaczenie. Jednak sztuczna inteligencja jest znacznie bardziej użyteczna w połączeniu z ludzką kreatywnością — musi być szkolona na podstawie rzeczywistości, aby móc przedstawiać sugestie. Raport firmy Adobe z 2021 roku wykazał, że pracownicy już w większym stopniu polegali na technologii w zakresie innowacji i kreatywności niż w poprzednich latach. Włączenie sztucznej inteligencji do procesów może pomóc członkom zespołu robić to samo.
Przykład: Firma technologiczna integruje sztuczną inteligencję ze swoimi programami szkoleniowymi. Opracowuje spersonalizowane ścieżki nauki dla każdego pracownika na podstawie jego umiejętności i tempa uczenia się. Takie podejście pomaga pracownikom szybko dostosowywać się do nowych technologii i metodologii. Na przykład system sztucznej inteligencji może polecić programiście konkretne kursy na podstawie najnowszych trendów w kodowaniu i tworzeniu oprogramowania, zapewniając mu stałą znajomość standardów branżowych.
2. Procesy: Pozwól, aby dane czyniły Cię mądrzejszym.
Od zasobów ludzkich po zarządzanie łańcuchem dostaw oraz od rozwoju produktu po obsługę klienta — niemal każda część codziennego funkcjonowania firmy może stać się bardziej wydajna dzięki danym i wnioskom ze sztucznej inteligencji. Weź dowolny wykorzystywany proces i zastosuj w nim wiedzę sztucznej inteligencji; przekonasz się, że możesz optymalizować procesy, wykrywać nieefektywności i umożliwiać ludziom osiąganie wyższej jakości pracy w krótszym czasie.
Przykład: Firma handlowa wykorzystuje sztuczną inteligencję do zarządzania zapasami. System sztucznej inteligencji analizuje dane dotyczące sprzedaży, przewiduje przyszły popyt na podstawie trendów i sezonowości oraz automatycznie dostosowuje zamówienia zapasów. Prowadzi to do ograniczenia sytuacji braku produktów w magazynie i nadmiernych zapasów, optymalizując łańcuch dostaw. Ponadto sztuczna inteligencja może pomóc w określeniu, które produkty prawdopodobnie będą popularne w różnych regionach, umożliwiając bardziej ukierunkowany marketing i rozmieszczenie produktów.
3. Satysfakcja: Śledź nastroje klientów i działaj.
Wnikliwa obsługa klienta może całkowicie zmienić poziom zaangażowania i lojalności, więc prawdopodobnie zastanawiasz się, jak sztuczna inteligencja może poprawić doświadczenia klientów. Technologia działa na ogromnych zbiorach danych; potrafi wykrywać wzorce i docierać do wcześniej niewidocznych informacji, takich jak najdrobniejsze niuanse preferencji klienta. W ten sposób sztuczna inteligencja przenosi tradycyjny NPS na wyższy poziom. Od automatycznego zbierania opinii po pogłębioną analizę nastrojów — sztuczna inteligencja może przewidywać prawdopodobne rezultaty, zanim nastąpią, dzięki czemu możesz podejmować proaktywne działania, aby zadowolić i uspokoić klientów.
Przykład: Sieć hoteli wdraża system opinii klientów oparty na sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja analizuje w czasie rzeczywistym recenzje i opinie z różnych platform, identyfikując najważniejsze tematy i nastroje. Jeśli na przykład goście często wspominają w recenzjach o jakości śniadań, sztuczna inteligencja może wskazać ten obszar jako wymagający poprawy. Kierownictwo hotelu może następnie podejmować świadome decyzje w celu ulepszenia usług, takie jak poprawa menu śniadaniowego, co prowadzi do większego zadowolenia i lojalności klientów.
Sztuczna inteligencja nie zastępuje ludzkiego wysiłku, lecz go wzmacnia, umożliwiając szybsze uczenie się, inteligentniejsze procesy i większą satysfakcję klientów.
Jakie wyzwania wiążą się ze sztuczną inteligencją?
Choć biznesowe uzasadnienie wykorzystania sztucznej inteligencji może wydawać się jasne, nie oznacza to, że jej wdrożenie i przyjęcie będą łatwe. Zespoły muszą wykazać się pełnią swoich mocnych stron, aby pokonać przeszkody i zachować swoją wizję. Wyzwania, jakie może przynieść sztuczna inteligencja, obejmują:
- Złożoność. Gdy firmy zaczynają wykorzystywać wnioski ze sztucznej inteligencji w procesie decyzyjnym, ich rzeczywistość może bardzo szybko stać się znacznie bardziej złożona. Organizacjom, które nie są przyzwyczajone do tego rodzaju złożoności, może być trudno podejmować działania bez poczucia przytłoczenia ilością danych.
- Ciągłość. Wdrażanie sztucznej inteligencji i praca z nią nie są zadaniem typu „ustaw i zapomnij”. Wymagają regularnego poświęcania czasu i zasobów na monitorowanie, analizowanie i dostrajanie, aby zapewnić, że wykorzystywane wnioski ze sztucznej inteligencji skutecznie przyczyniają się do sukcesu firmy. Różne projekty mają różne harmonogramy, a zespoły muszą być przygotowane na cierpliwe oczekiwanie na rezultaty długoterminowych działań, jednocześnie pracując nad celami krótkoterminowymi.
- Zaufanie. Dodawanie automatyzacji do procesów wiąże się z ryzykiem. Na przykład trenowanie narzędzia AI na danych historycznych może prowadzić do utrwalania i powtarzania uprzedzeń. Firmy muszą upewnić się, że odpowiedzialnie wykorzystują dane i wnioski generowane przez AI, przeprowadzają zdroworozsądkową weryfikację na każdym etapie oraz wykorzystują AI do budowania zaufania wśród interesariuszy, a nie tylko do ułatwiania życia.
More Articles
Przyszłość AI jest osobista
Najważniejszą rzeczą, którą należy zrozumieć w kontekście zastosowania AI w biznesie, jest to, że każda organizacja będzie potrzebować innego planu działania. Każda firma wnosi do tego procesu własną, unikalną historię i kulturę; z kolei AI może całościowo reagować na tę historię — jeśli liderzy jej na to pozwolą.
Zacznij od określenia unikalnych potrzeb swojej firmy i celów na przyszłość. Zbieraj dane i skup się na znalezieniu obszarów, w których dane i wnioski generowane przez AI mogłyby przynieść przełomowe zmiany. Aby zapewnić długoterminowy sukces, kieruj się tym, co obserwujesz we własnym zespole, a nie tym, co słyszysz pocztą pantoflową.
Chcesz więcej?
Dostępnych jest wiele wartościowych materiałów na temat najlepszych platform sztucznej inteligencji, w tym interesujące książki, konferencje AI oraz ciekawe podcasty, które pomogą Ci odświeżyć wiedzę.
Więcej informacji na temat platform i narzędzi sztucznej inteligencji znajdziesz, zapisując się do newslettera The CTO Club, aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie generatywnej AI.