AI w centrum nowoczesnej organizacji, czyli strategie, korzyści i wyzwania

Już w dniach 9-10 października 2023 w The Westin Warsaw Hotel odbędzie się druga edycja Data Economy Congress – wyjątkowego wydarzenia, którego tematyka skupia się na mechanizmach i trendach kształtujących gospodarkę przyszłości. Kluczowym tematem kongresu będą dane, czyli coś, co nazywane jest ropą XXI wieku. Jak będzie wyglądało zastosowanie Sztucznej Inteligencji w gospodarce oraz biznesie?

Jaką przyjąć strategię w organizacji wobec rewolucji AI?

W dobie rewolucji sztucznej inteligencji, edukacja pracowników i głębokie zrozumienie technologii stają się kluczowymi elementami strategii. Inwestowanie w szkolenia umożliwi innowacje i optymalne wykorzystanie możliwości AI. Dokładna analiza rynku wskaże, w których obszarach, czy to w automatyzacji czy w kreowaniu nowych produktów, AI może przynieść największe korzyści. Niezbędna jest integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami, jednak równie ważne są kwestie etyki, transparentności i bezpieczeństwa danych. Osiągnięcie sukcesu w erze AI wymaga od przedsiębiorstw elastyczności i ciągłego dostosowywania się do zmieniających się warunków rynkowych.

Benefity płynące z wykorzystania AI i budowanie konkurencyjności biznesu opartej na rozwiązaniach AI i ML

Bez dwóch zdań AI przynosi korzyści w zakresie wydajności i produktywności przedsiębiorstw. Automatyzuje procesy i zadania, które jeszcze niedawno wymagały zaangażowania ludzi, a także nadaje sens danym, które są poza możliwościami interpretacji ludzkiej.

Dzięki uczeniu maszynowemu, systemy są zdolne do samodzielnego uczenia się i adaptacji do nowych danych, bez potrzeby manualnego programowania. Wykorzystując ML, przedsiębiorstwa mają możliwość szybkiej analizy dużych wolumenów danych, prognozowania trendów i automatycznego dostosowania się do dynamicznie zmieniających się warunków rynku. W rezultacie, możliwe jest osiągnięcie konkretnych korzyści biznesowych, takich jak optymalizacja procesów, zwiększenie efektywności sprzedaży czy poprawa jakości relacji z klientami.

AI i ML mogą również służyć jako narzędzia wspomagające procesy decyzyjne, dostarczając analizy danych i informacji, które pomagają lepiej zrozumieć skomplikowane problemy i podejmować świadome decyzje biznesowe. Korzystanie z AI pozwala firmom na dostosowywanie się do zmieniających się warunków rynkowych, reagowanie na potrzeby klientów w czasie rzeczywistym i przewidywanie przyszłych trendów. W efekcie, firmy, które inwestują w AI, stają się bardziej konkurencyjne, innowacyjne i zdolne do sprostania wyzwaniom przyszłości.

Nowe kompetencje na rynku pracy vs. obawy pracowników i niepokoje społeczne

W okresie cyfrowej transformacji, rozwój w obszarze sztucznej inteligencji staje się katalizatorem ewolucji na rynku pracy, wprowadzając istotne zmiany w zakresie wymaganych kompetencji. Nowoczesne organizacje w coraz większym stopniu poszukują ekspertów z umiejętnościami w programowaniu, analizie Big Data i inżynierii algorytmów. Nie mniej ważne jednak są zaawansowane kompetencje miękkie, takie jak zdolność do uczenia się i adaptacji, myślenie krytyczne oraz interdyscyplinarne podejście do rozwiązywania problemów.

Mimo, że istnieją obawy dotyczące automatyzacji i potencjalnego zastąpienia ludzi przez maszyny w wielu sektorach, AI otwiera drzwi do kreacji nowych, specjalistycznych stanowisk, takich jak inżynierowie danych, specjaliści ds. etyki AI czy analitycy behawioralni. Niemniej jednak, dynamiczne zmiany technologiczne mogą prowadzić do powiększania się nierówności społecznych, zwłaszcza wśród tych, którzy nie mają dostępu do odpowiednich zasobów edukacyjnych. Dlatego kluczowe znaczenie ma inwestowanie w edukację, szkolenia oraz wsparcie dla tych grup zawodowych, które są najbardziej narażone na dysrupcyjne zmiany technologiczne, aby zapewnić zrównoważony rozwój społeczno-gospodarczy w erze AI.

Warto się więc zastanowić czy w polskich organizacjach możemy już mówić o zastępowaniu pracowników AI? I jeśli tak, to wśród jakich stanowisk jest to już zauważalne? Na to pytanie odpowiedział nam dr inż. Ireneusz Wochlik.

Na dzień dzisiejszy jeszcze nie widzę masowego zjawiska zastępowania pracowników przez rozwiązania AI. Obecnie większym problemem jest niewystarczająca ilość osób z odpowiednimi kwalifikacjami do prawidłowego wdrażania rozwiązań sztucznej inteligencji w firmach, a to z kolei często powoduje niewłaściwe postrzeganie tej technologii i związane z nią obawy. Jest to naturalne zjawisko: jeśli czegoś nie rozumiemy, wzbudza to w nas lęk. Moim zdaniem powinniśmy się skupić na budowaniu wiedzy o technologii AI tak, żeby korzystać z niej w jak najbardziej efektywny sposób. Skutkiem dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji jest kolejna rewolucja technologiczna, która pociąga za sobą potrzebę budowania zespołów o nowych kompetencjach oraz zastępowanie wielu zadań realizowanych obecnie przez ludzi algorytmami i modelami sztucznej inteligencji. Jest to oczywiście duże wyzwanie, do którego musimy się dobrze przygotować.

dr inż. Ireneusz Wochlik, Członek Zarządu, Fundacja AI LAW TECH.

Różne branże a poziom adopcji w obszarze AI

Wdrożenie sztucznej inteligencji w organizacjach jest zróżnicowane i zależne od wielu czynników, takich jak branża, skala działalności oraz kultura korporacyjna. Chociaż AI zdobywa na popularności, jej stopień zaawansowania i praktyczne zastosowanie różnią się znacznie w zależności od sektora. Branże związane z technologią, takie jak IT i telekomunikacja, często odgrywają rolę pionierów w dziedzinie AI, inwestując w badania i rozwój oraz implementując nowatorskie rozwiązania. Dla nich, AI stanowi kluczowy element strategiczny.

Sektory bardziej tradycyjne, na przykład przemysłowe czy rolnicze, również dostrzegają korzyści płynące z AI, lecz ich podejście jest zwykle bardziej ostrożne. W tych branżach, AI najczęściej służy do optymalizacji procesów i podniesienia efektywności. Niezależnie od różnic w tempie adopcji i praktycznym zastosowaniu, cele są podobne w wielu branżach: zwiększenie wydajności, poprawa jakości produktów i usług, oraz głębsze zrozumienie potrzeb klientów. Jednakże, bariery, z którymi się zmagają, są zróżnicowane. Dla sektorów technologicznych wyzwaniami są często brak kwalifikowanych ekspertów i konkurencja rynkowa, podczas gdy dla branż tradycyjnych są to zazwyczaj bariery kulturowe, brak zrozumienia dla technologii lub ograniczenia budżetowe.

Wykorzystywane modele AI

Sztuczna inteligencja stała się kluczowym narzędziem w różnych dziedzinach biznesu, przynosząc innowacje i optymalizację procesów. Oto, jak różne modele AI są stosowane w praktyce w różnych sektorach:

• Eksploatacja danych: Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do zbierania i analizy danych, które pomagają w identyfikacji trendów oraz optymalizacji kampanii marketingowych. Przykładem jest samouczący się algorytm, który dostarcza informacji o zachowaniach i kontaktach użytkowników, a z czasem sam się ulepsza. Dzięki AI można pozyskać dane behawioralne (np. co użytkownik ogląda na stronie, w co klika) oraz dane deklaratywne (na podstawie ankiet czy baz mailingowych).
• Komunikacja z klientem: firmy korzystają z chatbotów, programów prowadzących konwersacje w języku naturalnym, aby optymalizować komunikację z klientami. Przykłady to chatboty na stronach takich jak IKEA czy Orange.
• Wirtualni asystenci: asystenci sterowani głosem, jak Siri czy Cortana, pomagają użytkownikom w dokonywaniu wyborów i prezentują propozycje dla danego zapytania.
• Targetowanie przekazu: dzięki AI, firmy mogą śledzić aktywność użytkowników na różnych platformach i zwiększać prawdopodobieństwo kliknięcia w reklamę. Przykłady to Google i Facebook, które śledzą aktywność użytkowników i dostosowują do nich treści reklamowe.
• Rekomendacje: systemy rekomendacji, takie jak te wykorzystywane przez Amazon czy Netflix, analizują zachowania i oceny użytkowników, aby proponować treści, które mogą ich zainteresować.
• Generowanie i optymalizacja contentu: AI jest wykorzystywana do generowania treści. Przykładem jest Xiaomingbot, który napisał wiele newsów podczas Igrzysk Olimpijskich. Inne narzędzia, takie jak Automated Insights czy Article Forge, wykorzystują AI do tworzenia artykułów.
• Dopasowanie stron www: narzędzia takie jak The Grid wykorzystują AI do dostosowywania stron internetowych do potrzeb użytkowników.

Skala organizacyjna obsługi AI – nowy poziom data driven organizacji

W dobie cyfryzacji, gdzie dane są coraz bardziej cennym aktywem, organizacje aspirują do wdrożenia technologii AI na szeroką skalę. Kluczową rolę odgrywa tu konstrukcja efektywnej struktury organizacyjnej, która faworyzuje podejścia zorientowane na analizę danych.

W ostatnim czasie zaobserwowano przewrót w obszarze danych, z najbardziej znaczącym wpływem na sektor finansowy. Organizacje pragną stać się podmiotami zorientowanymi na dane, co implikuje wykorzystanie ich w procesie podejmowania informowanych decyzji. To umożliwia automatyzację procesów, tworzenie nowatorskich produktów, spersonalizowanie ofert oraz implementację zaawansowanych strategii zarządzania cenami i relacjami z klientami.

Sukces w tym obszarze zależy jednak nie tylko od zaawansowanej technologii, ale także od ewolucji kultury korporacyjnej. Kluczowe jest zaangażowanie specjalistów zdolnych do nadania sensu danym i ich transmutacji w działania generujące wartość dla klientów. W tym kontekście, zyskuje na znaczeniu idea Data Mesh, która redefiniuje tradycyjne podejście do zarządzania hurtowniami danych. Data Mesh oferuje większą elastyczność w zarządzaniu danymi, umożliwiając decentralizowany dostęp i rozdzielając „właścicielstwo” informacji.

Rola generatywnej sztucznej inteligencji w gospodarce opartej na danych

Generatywna sztuczna inteligencja przekształca sektory gospodarki oparte na zaawansowanej analizie danych, takie jak finanse czy ubezpieczenia. Dzięki zdolności do tworzenia nowych treści na podstawie zgromadzonych informacji, Sztuczna Inteligencja umożliwia firmom finansowym prognozowanie rynkowych trendów oraz identyfikację potencjalnych ryzyk inwestycyjnych.

W sektorze ubezpieczeń na przykład, AI może analizować ogromne zbiory danych klientów, przewidując potencjalne roszczenia i optymalizując oferty ubezpieczeniowe. Dodatkowo, w obszarach takich jak zarządzanie ryzykiem czy analiza kredytowa, AI poprzez identyfikację anomalii, wzmacnia bezpieczeństwo i pomaga w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji. W organizacjach bazujących na danych, AI staje się kluczem do głębszej analizy, innowacji i przewagi konkurencyjnej.

Głównym wyzwaniem stojącym dzisiaj przed organizacjami jest efektywne zarządzanie danymi. Jeśli mówimy transformacji cyfrowej, sztucznej inteligencji czy też filozofii „data driven”, podstawą zawsze są dane. Firmy, które chcą sprawnie korzystać z rozwiązań cyfrowych, w tym ze sztucznej inteligencji, muszą zacząć budować wewnątrz kompetencje z obszaru data governance i zaawansowanej analityki danych. Mówimy tutaj nie tylko o narzędziach, ale o zmianie kulturowej firm. Można śmiało powiedzieć, że jeśli organizacja jest gotowa do wdrażania produkcyjnego rozwiązań sztucznej inteligencji, jest również gotowa na każde inne wyzwanie cyfrowe. Część firm wybiera taką drogę i według mnie jest to jedyny słuszny kierunek.

dr inż. Ireneusz Wochlik, Członek Zarządu, Fundacja AI LAW TECH.

Więcej pożytecznych informacji i tego, czego można się będzie dowiedzieć na Data Economy Congress znajdziecie o tutaj.

Źródło: Informacja prasowa