Wykorzystanie AI w biznesie: rewolucja efektywności

Czas czytania: 8 minuty Dzięki AI, biznes odkrywa możliwości, które dotąd były tylko utopią, prowadząc do wzrostu innowacyjności i produktywności. W jaki sposób to się dzieje? Czy AI w biznesie to jednak tylko same korzyści?
Czas czytania: 8 minuty

Wraz z coraz to bardziej dynamicznym rozwojem technologicznym, sztuczna inteligencja staje się kluczowym narzędziem dla wielu przedsiębiorstw, rewolucjonizując tym samym swoją dotychczasową działalność. Od automatyzacji procesów po personalizację doświadczeń klientów, AI zaczyna odgrywać coraz to istotniejszą rolę w działalności, efektywności czy produktywności przedsiębiorstw.

Istota sztucznej inteligencji w biznesie

W obecnym otoczeniu przedsiębiorstw, istotne jest wyróżnianie się na tle konkurencji pod względem produktywności, efektywności czy innowacyjności. Dlatego firmy chcą zwiększyć swoją siłę konkurencyjną, przyciągnąć do siebie nowych klientów, czy też kolokwialnie ujmując – odbić ich konkurencji. Na to wszystko pozwala sztuczna inteligencja. Co ciekawe, technologie oparte na AI do niedawna były widziane tylko jako utopijna wizja, która nie mogłaby mieć miejsca współcześnie. Obecnie jednak staje się rzeczywistością.

Jakich korzyści może firmom dostarczyć sztuczna inteligencja? Tak naprawdę plusów implementacji sztucznej inteligencji jest sporo, jednak do najważniejszych z nich należą:

  • szybka analiza danych, która umożliwia zmniejszenie kosztów związanych z czasem;
  • lepsza personalizacja produktu;
  • obniżenie kosztów pracy;
  • możliwość aktywnego zbierania informacji o klientach w celu odpowiadania na ich potrzeby;
  • automatyzacja procesów, przede wszystkim tych zachodzących cyklicznie.

Zastosowanie AI

Sztuczna inteligencja dzięki swojemu uniwersalizmowi może być implementowana w różnych branżach czy typach przedsiębiorstw.

  • E-commerce – AI pozwala na poprawę doświadczeń zakupowych klienta, głównie za pomocą predykcji jego zachowań czy dostarczenia spersonalizowanych ofert. AI pozwala także i na retarging – AI może zasugerować klientom, którzy nie dokończyli zakupów, aby to zrobili przy kolejnej wizycie.
  • Transport i logistyka – AI pozwala na monitorowanie zapasów w magazynach, a także może podejmować decyzje o konieczności dokonania zaopatrzenia. Takie rozwiązanie szczególnie korzystne jest dla tych firm, które “narażone” są na problemy z dostawami w momentach wzmożonego popytu (sezonowego). AI pozwala na optymalizację przepływu towarów, gdyż poza rejestrowaniem sytuacji w magazynie, pozwala także na wybór optymalnej długości trasy. Przykładem jest tutaj LPP, które wdrożyło algorytm AI – „(…) Polega on na wyznaczeniu najkrótszej trasy łączącej kilka punktów na mapie. W przypadku magazynu, system musi wyznaczyć optymalną trasę przejścia dla kilkudziesięciu lokacji pickingowych. To, co na pierwszy rzut oka wydaje się proste, w rzeczywistości stanowi istotny problem dla matematyków od lat “.
  • Finanse i bankowość – dla reputacji banków najważniejsze jest zaufanie klientów. Dlatego też obecnie AI znalazło zastosowanie w cyberbezpieczeństwie transakcji internetowych oraz bankowości online. Dzięki AI możliwe jest zabezpieczenie, wykrywanie oraz analiza podejrzanych działań i potencjalnych oszustw. Sztuczna inteligencja pozwala jednak na więcej. Umożliwia bowiem tworzenie modeli statystycznych, używanych do zarządzania inwestycjami. Dzięki możliwości pozyskania szybko dużej ilości informacji i danych o rynkach, AI pomaga w przewidywaniach kursów akcji, co stanowi podstawę do możliwości aktywności inwestycyjnej przez klientów banków czy inne firmy. 
  • Produkcja – analiza predykcyjna, która odbywa się dzięki AI, pozwala na prognozowanie jakości i wydajności wytwarzanych dóbr. Sztuczna inteligencja analizuje poszczególne procesy produkcji, co pozwala na ostrzeganie firmy o potencjalnym problemie. Firma Simple SA opracowała produkt APS (Advanced Planning and Scheduling), który wykorzystuje algorytm w celu optymalizacji harmonogramu produkcji. Dzięki temu „nawet dla bardzo dużej liczby zleceń produkcyjnych już po kilku sekundach zwraca wynik suboptymalny, który bardzo szybko dąży do wyniku optymalnego”. 

Netflix jako przykład wykorzystania AI

Netflix w zawiązku ze swoją rosnącą z roku na rok popularnością niejako zmuszony jest do implementacji nowych rozwiązań w celu sprostania oczekiwaniom jego użytkowników. Wraz ze swoim rozwojem, przedsiębiorstwo rozpoczęło implementację AI i uczenia maszynowego (ang. machine learning). Wynika to z faktu, iż, jak same organy zarządzające Netflixa przyznają, podstawowe badania telemetryczne nie są wystarczające – stąd też konieczne było wprowadzenie sztucznej inteligencji.

Netflix, podejmując decyzję o wprowadzeniu nowego serialu czy filmu na platformę, musi zastanowić się nad dwoma kluczowymi kwestiami – jak wielkiego odbioru i w jakich regionach może się spodziewać, a także które istniejące już tytuły są podobne do tych planowanych produkcji i w jaki sposób. Aby to ustalić, firma opiera się na tzw. Transfer Learning, który pozwala określić czy dana produkcja ma szanse przynieść sukces finansowy. Tworzona jest w tym celu tzw. mapa podobieństw.

Rysunek 1. „Mapa podobieństw Netflixa”

Mapa podobieństw Netflix
źródło: netflixtechblog.com

W celu jej stworzenia sztuczna inteligencja wykorzystuje tagi i metadane, pozwalające na określenie powiązań z innymi, podobnymi tytułami. Dzięki modelom AI, Netflix zdobywa też informacje związane z popularnością konkretnego gatunku w regionie. Dzięki temu firma może decydować przykładowo w jakim języku powinna szybciej wprowadzić napisy czy dubbing. W przypadku nowych produkcji istotny jest tytuł – w celu jego wyboru firma również wykorzystuje AI i mapy podobieństwa. Na jej podstawie pracownicy sprawdzają które tytuły pojawiają się najbliżej siebie, wykorzystując do tego najczęściej odległość euklidesową. Dzięki temu możliwe jest zidentyfikowanie słów kluczy. AI, podobnie jak w e-commerce, pozwala także na stworzenie rekomendacji dla użytkownika. 

AI w bankowości – PKO Bank Polski

Wdrożenie sztucznej inteligencji nastąpiło także i w bankowości, czego przykładem jest PKO Bank Polski. Wprowadzony do dyspozycji klientów Asystent Głosowy, z którego korzystać mogą kliencki w aplikacji mobilnej IKO, to tylko jedna z wielu tego ilustracja. Za jego pośrednictwem możliwe jest zrobienie przelewu, wyszukanie transakcji poprzez filtrację według daty czy kwoty, wygenerowanie kodu blik, czy sprawdzenie stanu konta. Ponadto pozwala on na automatycznie przekierowanie do kantoru online czy do wniosku o lokatę. Poprzez powiedzenie „ile wydałem” Asystent Głosowy jest w stanie w ciągu kilku sekund podsumować płatności u wskazanego przez nas sprzedawcy, bądź wykazać łączne wydatki wraz z podziałem na przykładowo wypłaty z bankomatu czy przelewy. W IKO za jego pośrednictwem możliwa jest także opłata za autostradę. Asystent Głosowy rozumie ponad 300 tematów rozmów. 

Powyżej opisany voicebot nie jest jedynym – w omawianym banku można spotkać się również z botami zajmującymi się obsługą połączeń przychodzących. Stanowi to alternatywę do tradycyjnie znanego bota, który każe „wcisnąć 2” w celu skontaktowania się ze specjalistą. Voicebot PKO jest na tyle udoskonalony, że sam, gdy zachodzi taka konieczność, przekierowuje klienta do odpowiedniego konsultanta lub pomaga dokonać operację bankową. Był on szczególnie wykorzystywany w czasie pandemii i określano go wtedy mianem „koronabota”. Ponadto bot głosowy automatycznie dzwoni do klientów w celu przypomnieniu o zaległości czy w celu ustaleniu terminu spłaty – konsultant nie musi już osobiście wykonywać telefonu, a bank nie przesyła sms w tej sprawie. Dzięki AI wprowadzono także możliwość zakładania konta bankowego „na selfie”. 

Jeśli chodzi o udoskonalanie AI przez PKO Bank Polski, to wnioski można wyciągnąć na podstawie ilości tematów, na które wszystkie 12 botów banku potrafi porozmawiać.

Wykres 1. “Rozwój IKO w latach 2020-2021”

Rozwój IKO W 2020-2021
Źródło: opracowanie własne na podstawie https://bankomania.pkobp.pl/finanse/bankowosc-internetowa-i-mobilna/chatboty-i-voiceboty-przyszlosc-komunikacji-w-rekach-ai/https://bankomania.pkobp.pl/finanse/bankowosc-internetowa-i-mobilna/prawie-150-tys-rozmow-klientow-z-bankowa-sztuczna-inteligencja/https://bankomania.pkobp.pl/finanse/bankowosc-internetowa-i-mobilna/10-milionow-rozmow-z-ai-pkobp-voiceboty-sie-rozgadaly/

Obserwowalna jest tendencja wzrostowa – w ponad rok (od 2020 do 2021) ilość dostępnych tematów wzrosła ponad 3-krotnie. 

Tym samym wykorzystanie AI przez bank PKO pozwala na wyższą efektywność, zwiększenie liczby obsłużonych klientów, a także pozwala pracownikom na skupieniu się na najważniejszych elementach swojej pracy. Zminimalizowane jest ryzyko związane z zajętymi liniami telefonicznymi banku przez klientów, którzy chcieliby uzyskać informacje – obecnie, dzięki sztucznej inteligencji – możliwa jest kompleksowa obsługa o każdej porze. 

Przyszłość AI w biznesie – jak będzie wyglądać?

Według ekspertów, rosnące wykorzystanie AI (także i w przedsiębiorstwach) może doprowadzić do wzrostu gospodarczego do roku 2035. Prognozy dokonane przez ekspertów firmy Accenture (M. Purdy, P. Daugherty “How AI Boosts Industry Profits and Innovation”) przedstawia poniższy wykres.

Wykres 2. “Przyszłość AI”

Przewidywany wzrost realnej wartości dodanej brutto do 2035r.
źródło: opracowanie własne na podstawie “How AI Boosts Industry Profits and Innovation” Accenture (M. Purdy, P. Daugherty) 2017 

Badanie obejmowało gospodarki 12 krajów (Szwecji, Finlandii, Japonii, Stanów Zjednoczonych, Austrii, Niemiec, Holandii, Wielkiej Brytanii, Francji, Belgii, Hiszpanii oraz Włoch). Kolor niebieski przedstawia spodziewany procentowy wzrost wartości dodanej brutto średnio w 12 wyżej wymienionych gospodarkach. Kolor szary zaś, przedstawia dodatkowy spodziewany przyrost, jaki eksperci firmy Accenture oszacowali, możliwy do uzyskania dzięki wykorzystaniu AI.

Co z tego wynika?

Sztuczna inteligencja, która wprowadzana jest przez przedsiębiorstwa, przede wszystkim pozwala na ich rozwój. Umożliwia usprawnienie pracy w kontekście nie tylko działalności operacyjnej – przykładem może być automatyzacja procesów, czy pomoc w codziennych pracach produkcyjnych, ale także strategicznych, gdyż pozwala menadżerom na skuteczne planowanie w długim okresie czasu. Jest to szczególnie istotne w kontekście XXI wieku, gdzie gospodarka oparta jest na wiedzy, a firmy działają w warunkach asymetrii informacji. Implementacja sztucznej inteligencji, stanowi przykład wykorzystania przez firmy nowoczesnych technologii, które mimo częstego bycia kosztownymi, są wykorzystywane także przez konsumentów, tym samym pozwalając firmie na osiągnięcie przewagi konkurencyjnej. 

20231218 154134 0000
Wiktoria Ziomek
Wiktoria Ziomek

Studentka ekonomii na Uniwersytecie Ekonomicznym we Wrocławiu. Interesuje się w szczególności finansami, ekonomią behawioralną i marketingiem.

Artykuły: 6