Jak dobrać rozwiązanie AI do problemu biznesowego? Machine learning i inne rozwiązania AI

Rozwiązania AI dla Twojej firmy — jak się przygotować do jej wdrożenia?

Co warto wiedzieć, by trafnie wykorzystać nowoczesne technologie dla dobra własnego biznesu? Przede wszystkim to, że nie wszystkie firmy potrzebują technologii AI na obecnym etapie jej rozwoju. Jednak w związku z tempem rozwoju sztucznej inteligencji, warto już teraz pomyśleć o możliwościach, jakie daje ona przedsiębiorstwom.

Większość małych biznesów bazujących na obecności w cyfrowym świecie już dziś może znacząco poprawić wyniki biznesowe, korzystając z AI. Zyskają także większe firmy wykorzystujące dane klientów, planujące logistykę, czy opracowujące nowoczesne linie produkcyjnie. Innymi słowy, niemal wszystkie firmy wkrótce nie obędą się bez pomocy technologii AI, jeśli chcą pozostać konkurencyjne. Od czego jednak zacząć?

Zdefiniuj problem biznesowy, który chcesz rozwiązać za pomocą sztucznej inteligencji

Pierwszym krokiem do wdrożenia technologii AI w swojej firmie jest opisanie szczegółowo problemu biznesowego, który chcemy rozwiązać za jej pomocą. Musimy mieć jasność, na czym dokładnie ten problem polega oraz jakie są związane z nim cele biznesowe.

Przyjrzyjmy się przykładowi małej firmy produkcyjnej, która ma problem z przewidywaniem popytu na swoje produkty. Technologia AI może zostać wykorzystana do:

• analizy bieżących danych rynkowych,
• badania konkurencji, oraz
• analizy historycznych trendów sprzedaży,
• Pozwoli to na dokładniejsze prognozowanie przyszłego popytu.

Podobnie postąpić może większa instytucja. Przykładowo bank, który chce zoptymalizować swoje procedury udzielania kredytów. Aktualnie stosuje pewne filtry na wnioski kredytowe, które automatycznie odrzucają te najbardziej ryzykowne. Jednak nadal bank zatwierdza zbyt wiele wniosków, które później napotykają na problemy ze spłatą.

W obu przypadkach celem jest stworzenie modelu predykcyjnego, który pozwoli lepiej planować — zidentyfikować potencjalnie złe kredyty lub prognozować sezonowe wahania popytu. Niezależnie od wielkości firmy, w pierwszym kroku planowania wdrożenia technologii AI musimy sprawdzić, czy posiadane dane klientów zawierają informacje niezbędne do rozwiązania tego konkretnego problemu biznesowego.

Określ cele i oczekiwania związane z wdrożeniem AI

Następnie warto określić cele analizy danych, które pozwolą zrealizować postawione cele biznesowe. Cele powinny być konkretne, dlatego warto skorzystać na przykład z metody SMART. Jej nazwa pochodzi od słów: specific, measurable, achievable, relevant i timely.

Cel SMART dla małej firmy księgowej wprowadzającej technologię AI mógłby brzmieć następująco: „Zautomatyzować wprowadzanie danych i ich analizę w ciągu 12 miesięcy, aby skrócić czas obsługi klienta o 50% i poprawić dokładność o 90%”.

• Szczegółowe cele (Specific) są jasne i dobrze określone. Na przykład, zamiast postanowienia „będziemy obsługiwać większą liczbę klientów”, cel SMART określa, co konkretnie ma zostać zrobione — zautomatyzowane wprowadzanie danych i ich analiza — i w jakim czasie, w ciągu 12 miesięcy,
• Mierzalne cele (Measurable) pozwalają ocenić, czy cel został osiągnięty. Na przykład, cel „skrócenie czasu obsługi klienta o połowę i poprawa dokładności o 90%” jest mierzalny, ponieważ możemy sprawdzić, jak faktycznie poprawiły się wyniki,
• Osiągalne cele (Achievable) są realistyczne w świetle dotychczasowych rezultatów firmy. Cel z przykładu jest osiągalny, jeśli firma księgowa ma już wiedzę i doświadczenie w zakresie wprowadzania danych i analizy. Technologia AI może natomiast pomóc firmie w osiągnięciu celu,
• Relewantne cele (Relevant) są istotne dla strategii firmy przedstawionej w przykładzie i jej celów biznesowych, ponieważ ma jej w poprawie wydajności i obsługi klienta.
• Czasowo określone cele (Timely) mają określony termin realizacji. Dzięki temu łatwo jest ocenić postępy w ich osiąganiu i podzielić je na możliwe do zrealizowania cele cząstkowe.

Technologia AI może tu pomóc w analizie dużych ilości danych, wykrywaniu anomalii i zapewnianiu odpowiedniej dokładności.

Korzystając ze sztucznej inteligencji, powinniśmy zdefiniować mierniki sukcesu analizy danych (np. dokładność modelu predykcyjnego na poziomie 90%) oraz punkty odniesienia do oceny sukcesu (np. zmniejszenie odsetka błędów). Pozwoli to ocenić, czy wdrożenie AI faktycznie przyniosło zakładane korzyści biznesowe.

Poznaj rodzaje rozwiązań AI i ich zastosowania

Istnieje wiele różnych technik i narzędzi AI, które można wykorzystać w biznesie. Do najpopularniejszych należą:

• uczenie maszynowe (Machine Learning, ML) — algorytmy, które uczą się i poprawiają swoje działanie na podstawie danych bez konieczności jawnego programowania, przykładem może być algorytm rekomendujący klientom produkty, które mogą ich zainteresować na podstawie historii zakupów i preferencji,
• uczenie głębokie (Deep Learning, DL) — bardziej zaawansowana odmiana machine learning wykorzystująca sztuczne sieci neuronowe. Używana jest między innymi do rozpoznawania twarzy klientów w sklepie, pozwalający spersonalizować obsługę i rekomendacje.
• przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP) — rozumienie, interpretacja i generowanie języka ludzkiego w formie tekstowej lub mówionej, stosowane na przykład do tworzenia spersonalizowanych maili do klientów,
• wirtualni asystenci i chatboty — automatyczne systemy prowadzące rozmowę w języku naturalnym, które pozwalają na wdrożenie na przykład voicebota w dziale obsługi klienta automatycznie odbierającego telefony i prowadzącego rozmowy na temat oferty firmy,
• analiza predykcyjna — budowanie modeli do przewidywania przyszłych zdarzeń na podstawie danych historycznych, którą można wykorzystać na przykład do przewidywania odpływu klientów,
• automatyzacja procesów (Robotic Process Automation, RPA) — pozwala na automatyzację powtarzalnych zadań, takich jak wprowadzanie danych, czy fakturowanie,
• generatywna AI — pozwala na tworzenie tekstów, obrazów, głosu czy wideo, dzięki czemu można znacznie przyspieszyć tworzenie materiałów marketingowych czy generować automatycznie unikalne opisy produktów do sklepu internetowego na podstawie zdjęć i głównych cech,

Bliższe zapoznanie się z możliwościami każdej z tych technologii sprawi, że będziesz w stanie dobrać odpowiednie narzędzia AI do konkretnego, wybranego problemu biznesowego Twojej firmy.

Przygotuj swoje dane do wykorzystania przez AI

Małe firmy często dysponują ograniczonymi zbiorami danych, więc kluczowe jest ich odpowiednie przygotowanie. Jednakże nawet ten ograniczony zbiór może być wykorzystany do trenowania prostych modeli AI. Na przykład, mały sklep internetowy może używać danych o zakupach klientów do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji produktów.

Gdy upewnimy się, że posiadamy wystarczające dane historyczne, na przykład o zachowaniu klientów często wystarczy połączyć posiadane dane z gotowymi narzędziami AI dostępnymi w chmurze, takimi jak:

• Amazon SageMaker — platforma do budowania, trenowania i wdrażania modeli machine learning,
• Microsoft Azure Machine Learning — narzędzie do tworzenia i używania modeli predykcyjnych,
• Vertex AI Platform — zestaw narzędzi AI i ML w chmurze Google.

Źródło: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Dzięki automatyzacji można zintegrować wewnętrzne systemy firmy z zewnętrznymi rozwiązaniami AI bez angażowania programistów do budowania modeli od podstaw. Pozwala to znacząco zredukować koszty i przyspieszyć wdrożenie AI.

Zbadaj opcje wdrożenia AI i wybierz odpowiednią metodę

Możliwe są różne sposoby wdrożenia technologii AI w biznesie:

1. Opracowanie własnych modeli i systemów AI przez wewnętrzny zespół programistów i analityków danych.
2. Zlecenie zbudowania dedykowanych rozwiązań AI firmie zewnętrznej.
3. Wykorzystanie gotowych modeli i narzędzi AI dostępnych w chmurze w modelu „AI as a service” (AIaaS)

Każda z powyższych metod ma swoje wady i zalety pod względem kosztów, czasu realizacji czy elastyczności. Jednak małe firmy powinny rozważyć w pierwszej kolejności gotowe rozwiązania AI dostępne na rynku — takie jak wymienione powyżej AWS SageMaker czy Vertex AI, które są często bardziej opłacalne i łatwiejsze we wdrożeniu, oferując gotowe do użycia modele predykcyjne, które mogą być stosowane do analizy zachowań klientów. A nawet jeszcze bardziej wyspecjalizowane narzędzia, jak:

• ClickUp — narzędzie AI do zarządzania projektami,
• Jasper AI — oparta na technologii AI pomoc w pisaniu materiałów marketingowych,
• Microsoft Power BI — jedno z najlepszych narzędzi do wizualizacji danych, które dzięki wykorzystaniu technologii AI do rozpoznawania obrazów i analizy tekstu pozwalają na odkrywanie ukrytych, wartościowych informacji w danych.

Źródło: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Rozważ koszty i korzyści związane z wdrożeniem AI

Wdrożenie nowych technologii zawsze wiąże się z kosztami. W przypadku AI długoterminowe korzyści często przewyższają początkowe koszty. Trzeba jednak ocenić:

• koszty opracowania i utrzymania własnych systemów AI lub korzystania z zewnętrznej platformy AI,
• potencjalne oszczędności dzięki zautomatyzowaniu procesów i lepszemu podejmowaniu decyzji,
• możliwy wzrost przychodów dzięki polepszeniu obsługi klienta, trafniejszym rekomendacjom itp.
• inne potencjalne korzyści, takie jak skrócenie czasu realizacji zadań czy redukcja błędów.

Przykładowo, mała firma logistyczna inwestująca w systemy AI do optymalizacji tras dostaw może znacząco obniżyć koszty paliwa i czas dostaw, co bezpośrednio przełoży się na poprawę zadowolenia klientów i możliwość obsłużenia większej liczby kursów w tym samym czasie.

Przygotuj się na zmianę i monitoruj wyniki wdrożenia AI

Wdrażanie nowych technologii wymaga adaptacji. Trzeba do niej przygotować pracowników i procesy biznesowe. Na przykład dla małego salonu fryzjerskiego, wdrożenie technologii AI do zarządzania harmonogramem i rezerwacjami klientów może wymagać szkolenia personelu, ale w dłuższej perspektywie może prowadzić do lepszej organizacji i większej satysfakcji klientów.

Warto też na bieżąco monitorować efekty projektu AI i korygować kurs, jeśli wyniki odbiegają od oczekiwań. Mierniki takie jak:

• dokładność modeli predykcyjnych,
• wskaźniki konwersji czy
• satysfakcja klienta

dostarczą informacji, czy AI faktycznie pomaga realizować cele biznesowe. Pozwolą też stale ulepszać modele AI, aby zwiększać ich trafność i wartość dla firmy.