AI w biznesie – jak wykorzystać ten potencjał?

09.06.2020

AI w biznesie – jak wykorzystać ten potencjał?

Sztuczna inteligencja – to pojęcie wciąż często utożsamiane jest z filmami sci-fi, robotami o wielkości i fizjonomii człowieka oraz odległą przyszłością. Tymczasem AI weszło do naszego codziennego życia szybciej niż się tego spodziewaliśmy. Świat biznesu korzysta z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji na rozmaite sposoby – niekoniecznie w postaci wielkich blaszanych istot. AI to wisienka na torcie w cyfryzacji, to najwyższy etap zarządzania danymi w firmie. Nawet dobrze zarządzane bazy danych nie wykorzystują w pełni swojego potencjału, jeżeli nie posiadają możliwości predykcyjnych. Z kolei dobre ich wykorzystanie potrafi realnie przynieść firmie ogromne korzyści.

Co w takim razie AI może zaoferować biznesowi? Jak nie pozwolić, by ten pociąg nam odjechał?

Uczenie maszynowe, czyli pełna automatyzacja

Nawet kiedy AI będzie polegało jedynie na konstruowaniu na masową skalę humanoidalnych istot, wciąż będzie miało przede wszystkim wymiar praktyczny, codzienny. Taką właśnie rolę już teraz, od kilku-kilkunastu lat, pełni uczenie maszynowe (machine learning, ML) – pomocy użytkownikom w rozwiązywaniu ich problemów krok po kroku. Jego zadaniem jest wyłuskiwanie ważnych informacji w danych poprzez wnioskowanie na podstawie pewnych początkowych istniejących w zbiorze zależności. Maszyna powinna wówczas „uczyć się” sama z dostarczanych danych bez ingerencji człowieka i wskazywać odpowiedzi na zadane wcześniej pytania.

Obecnie uczenie maszynowe w biznesie to budowanie uniwersalnych modeli, które potrafią przetworzyć dużą ilość ciągle spływających danych, znajdując w nich wzorce lub wykrywając anomalie. Taki model dostrzeże zachowania, które trudno będzie dostrzec człowiekowi – bo gdy zbiór składa się z dziesiątek lub setek różnych cech, można nie zauważyć, które z nich najbardziej wpływają na ostateczny kształt szukanej zmiennej. Przykład? Jeżeli firma prowadzi sieć sklepów i zauważy, że w wybranej lokalizacji wyraźnie spadły obroty, może dzięki dobrze utrzymywanej sztucznej inteligencji szybko sprawdzić, jakie czynniki na to wpłynęły – zmiana ustawienia półek, nieodpowiednio dobrana promocja, a może czynnik zewnętrzny, jak np. zła pogoda?

Czasem przez sztuczną inteligencję rozumie się deep learning, czyli techniki uczenia maszynowego oparte na sieciach neuronowych. Pozwalają one na rozwiązywanie bardziej złożonych problemów, takich jak analiza obrazu lub przetwarzanie języka naturalnego, ale również tych samych, które obsługują klasyczne techniki. Dzięki polepszającej się wydajności tego typu algorytmów oraz ich wszechstronnemu zastosowaniu, to właśnie ta dziedzina AI rozwija się najszybciej.

Korzyści biznesowe płynące z implementacji AI

Sztuczna inteligencja jest obecnie w stanie wesprzeć w zasadzie każdy aspekt biznesu. Marketing? Chatboty oraz personalizowane reklamy opierają się właśnie na sztucznej inteligencji. Chyba nie trzeba nikogo przekonywać o oszczędnościach, jakie niesie ze sobą odpowiednie wybranie targetu kampanii. A kiedy już mamy do czynienia z potencjalnym klientem, dzięki ML możemy szybko przygotować najbardziej optymalną ofertę, maksymalizującą zysk przy danym prawdopodobieństwie jej powodzenia. Uczenie maszynowe jest również w stanie sprawdzić, czy w przeszłości przygotowaliśmy już podobną ofertę. Prowadzący działalność e-commerce powinni z kolei pomyśleć o rekomendacjach, które zaproponują kupującemu kolejne produkty do koszyka.

AI to również różnego rodzaju przewidywanie przyszłych zdarzeń i profilaktyka. Dzięki szeregom czasowym i danym historycznym możemy z dużym prawdopodobieństwem prognozować, jak sprzedaż będzie się zmieniać w przyszłości. Monitorując stany magazynowe, algorytmy AI potrafią sygnalizować, kiedy dokładnie potrzebne będzie określone zamówienie. W przypadku, gdy połączymy te procesy z odpowiednim workflow, możemy je zautomatyzować. Jeśli zaś coś w biznesie zaczyna iść nie po naszej myśli, sztuczna inteligencja będzie monitorować i sygnalizować o tego rodzaju sytuacjach, zanim jeszcze człowiek będzie w stanie je dostrzec. Dotyczy to zarówno procesów sprzedażowych, marketingowych, feedbacku ze strony kontrahentów, jak i stanu urządzeń/maszyn.

Naturalnie każda branża oraz przedsiębiorstwo ma inne, specyficzne potrzeby. Mała firma niekoniecznie będzie potrzebować AI do rekrutacji czy zarządzania zasobami ludzkimi, ale jeśli zajmuje się sprzedażą, to algorytm wskazujący prognozy w tym obszarze będzie przydatny. Z kolei banki czy firmy ubezpieczeniowe są najbardziej zainteresowane szacowaniem ryzyka i dla nich inwestycja w coraz lepsze algorytmy przyniesie duże, realne oszczędności. Podsumowując, warto zastanowić się, jakie aspekty naszej pracy mogą zostać zautomatyzowane lub jakie informacje chcielibyśmy pozyskać z ogromu posiadanych danych.

AI-JACK pomoże opracować i wdrożyć modele uczenia maszynowego w Twojej firmie

Już 18 czerwca odbędzie się webinar, na którym zaprezentujemy autorskie narzędzie Bilot do realizacji projektów uczenia maszynowego – AI-JACK. Pokażemy, jak za pomocą zaledwie kilku kliknięć porównać różne modele oraz opowiemy o naszych doświadczeniach we wdrożeniach AI/ML w biznesie. Zapraszamy!

Jeśli chcesz porozmawiać o wykorzystaniu AI/ML w Twojej firmie, zapraszamy do kontaktu z Bilot!

Bilot Polska: Mariusz Papiernik, mariusz.papiernik@bilot.pl, +48 690 540 522

Share
Contact Person

Blog writer

Jędrzej Furmann

Junior Consultant