Dlaczego ignorowanie wykorzystania sztucznej inteligencji w biznesie może kosztować w 2025 r.

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe koncentruje się na umożliwieniu systemom uczenia się na podstawie danych i podejmowania decyzji bez wyraźnego programowania. 

Zamiast kierować się ustalonymi regułami, systemy te identyfikują wzorce w dużych zbiorach danych i stopniowo poprawiają swoją zdolność do przewidywania lub oznaczania nietypowej aktywności.

Na przykład, model uczenia maszynowego może pomóc firmie prognozować przyszłe przychody lub oznaczać dziwne transakcje. Jest to szczególnie skuteczne, gdy dostarczane są oznaczone przykłady (dane, które ludzie już skategoryzowali), dzięki czemu wie, czego szukać.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwia komputerom interpretowanie i generowanie pisanego i mówionego języka ludzkiego. 

To właśnie pozwala maszynom pracować z językiem w sposób, który wydaje się naturalny i jest zbudowany do obsługi nieustrukturyzowanych danych wejściowych: tekstu z wiadomości e-mail, poleceń głosowych, zgłoszeń do pomocy technicznej, transkrypcji, postów w mediach społecznościowych i innych. 

NLP obsługuje szeroką gamę narzędzi, w tym:

• Chatboty AI i wirtualni asystenci, którzy obsługują zapytania klientów lub prowadzą użytkowników przez zadania.
• Asystenci głosowi, tacy jak Alexa, Siri i Google Assistant
• Autokorekta, predykcja tekstu i narzędzia gramatyczne w aplikacjach takich jak Gmail czy Microsoft Word.
• Usługi tłumaczeniowe, takie jak Google Translate lub DeepL
• Systemy zamiany mowy na tekst używane w napisach, poleceniach głosowych lub usługach transkrypcji

W połączeniu z uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem, NLP może zagłębiać się w ogromne ilości niechlujnych, nieustrukturyzowanych danych językowych i wyciągać z nich cenne informacje.

Uczenie głębokie

Uczenie głębokie to rodzaj uczenia maszynowego, który wykorzystuje duże, warstwowe sieci, zwane sieciami neuronowymi, do uczenia się na podstawie danych w sposób naśladujący działanie ludzkiego mózgu. Sieci te składają się z wielu warstw prostych jednostek przetwarzających, które współpracują ze sobą w celu rozpoznawania wzorców.

Uczenie głębokie wyróżnia się tym, że uczy się bezpośrednio z surowych danych, takich jak obrazy, dźwięk lub tekst, i uczy się, jak nadać im sens. Każda warstwa w sieci opiera się na poprzedniej: wczesne warstwy mogą wykrywać krawędzie na zdjęciu, podczas gdy głębsze warstwy mogą rozpoznać całą twarz.

Z tego powodu głębokie uczenie jest szczególnie wydajne w przypadku złożonych zadań. Jest ono wykorzystywane w takich dziedzinach jak rozpoznawanie twarzy i wykrywanie oszustw związanych z kartami kredytowymi. Stoi również za wieloma najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie sztucznej inteligencji, w tym autonomicznymi samochodami.

Generative AI 

Generatywna sztuczna inteligencja tworzy nowe treści, takie jak tekst, obrazy, muzyka lub kod, ucząc się wzorców z istniejących danych. 

Wykorzystuje modele głębokiego uczenia, zwłaszcza duże modele językowe, aby zrozumieć strukturę i styl, a następnie generować oryginalne dane wyjściowe w odpowiedzi na podpowiedzi.

Prawdopodobnie znasz narzędzia takie jak ChatGPT, DALL-E lub MusicLM - wszystkie one są przykładami generatywnej sztucznej inteligencji w akcji. 

Sztuczna inteligencja agentowa

Agenci AI to oprogramowanie zaprojektowane nie tylko do generowania treści lub reagowania na podpowiedzi, ale także do podejmowania celowych działań zmierzających do określonego celu. 

Przykłady agentów AI w akcji obejmują: 

• Monitorowanie potoku danych i automatyczne powiadamianie inżyniera o spadku kluczowych wskaźników.
• Skanowanie wielu kalendarzy, znajdowanie wolnych przedziałów czasowych i planowanie spotkań
• Sprawdzanie cen produktów na różnych stronach internetowych i rekomendowanie zakupów
• Zaloguj się do platformy obsługi klienta, eskaluj zgłoszenie i wygeneruj podsumowanie dla zespołu.

W przeciwieństwie do chatbotów, które polegają na instrukcjach przekazywanych w obie strony, agentowa sztuczna inteligencja jest definiowana przez swoją autonomię. Potrafi dowiedzieć się , co musi się wydarzyć i jak to zrobić, dostosowując swoje zachowanie w oparciu o wyniki. 

1. Obniżone koszty

Firmy korzystające ze sztucznej inteligencji zgłaszają 52% redukcję kosztów pracy. 

Dzieje się tak, ponieważ sztuczna inteligencja automatyzuje czasochłonne zadania, takie jak wprowadzanie danych, planowanie i obsługa typowych żądań klientów. Zamiast zatrudniać więcej osób do zarządzania tymi zadaniami, zespoły mogą polegać na sztucznej inteligencji, która wykona je natychmiast, przez całą dobę i bez przerw.

2. Spostrzeżenia oparte na danych

Sztuczna inteligencja pomaga firmom zrozumieć duże, nieuporządkowane zbiory danych, niezależnie od tego, czy są to opinie klientów, aktywność sprzedażowa czy dzienniki pomocy technicznej. Zamiast ręcznie analizować arkusze kalkulacyjne lub raporty, zespoły mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do automatycznego wykrywania wzorców, ujawniania kluczowych trendów i podkreślania tego, co wymaga uwagi.

Podam przykład z własnego podwórka. W Botpress mój zespół używa bota do odkrywania możliwości sprzedażowych poprzez skanowanie danych dotyczących użytkowania produktów. 

Łączy się z Mixpanel, HubSpot i naszą wewnętrzną platformą w celu monitorowania sygnałów, takich jak skoki API lub wzrosty liczby aktywnych użytkowników. Gdy wykryje aktywność o wysokiej intensywności, wysyła pingi do odpowiedniego sprzedawcy na Slack z kontekstem i zalecanym następnym krokiem.

Jak można sobie wyobrazić, byłoby to prawie niemożliwe (i niezwykle żmudne) dla człowieka. Sztuczna inteligencja pozwala nam wychwycić kluczowe momenty, dzięki czemu możemy działać szybciej.

3. Efektywność operacyjna

Sztuczna inteligencja zwiększa wydajność, przejmując powtarzalne, czasochłonne zadania. Może generować raporty, planować wiadomości, zarządzać przepływami pracy lub wyzwalać działania następcze - wszystko to bez ręcznego wysiłku. 

W rezultacie zespoły mogą przenieść swoją uwagę z mikrozarządzania zadaniami na kierowanie strategią. Nic dziwnego, że 63% firm korzystających ze sztucznej inteligencji zgłasza poprawę wydajności w swoich operacjach.

4. Skalowalność

Wraz z rozwojem firmy rośnie obciążenie pracą. Nie oznacza to jednak, że trzeba się spieszyć i podwajać wielkość zespołu. Sztuczna inteligencja może skalować się razem z Tobą. 

Na przykład, generowanie leadów za pomocą sztucznej inteligencji może skalować się bez wysiłku wraz ze wzrostem zainteresowania przychodzącego. Automatycznie kwalifikują potencjalnych klientów i kierują ich do odpowiednich zespołów, niezależnie od liczby potencjalnych klientów.

Oto kilka innych sposobów, w jakie sztuczna inteligencja może skalować się wraz z rozwojem firmy:

• Obsługa rosnącej liczby zgłoszeń do pomocy technicznej lub często zadawanych pytań bez konieczności zatrudniania dodatkowych pracowników.
• Zautomatyzuj szkolenia dla nowych użytkowników lub pracowników dzięki przewodnikom i chatbotom opartym na sztucznej inteligencji.
• Zarządzaj pytaniami dotyczącymi świadczeń, wnioskami o WOM lub wyjaśnieniami zasad dla rosnącego zespołu.
• Obsługa rutynowych problemów technicznych i resetowanie haseł w miarę wzrostu liczby pracowników.

5. Lepsze doświadczenia klientów

Adopcja szybko przyspiesza: Gartner przewiduje, że 80% zespołów obsługi klienta będzie korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji w celu poprawy obsługi klienta. Wynika to z faktu, że sztuczna inteligencja może obsługiwać duże ilości zapytań, personalizować interakcje i natychmiast rozwiązywać problemy.

Na przykład sprzedawca internetowy może wdrożyć chatbota AI, aby polecać produkty na podstawie historii przeglądania i natychmiast obsługiwać zadania, takie jak śledzenie zamówień, przetwarzanie zwrotów lub aktualizowanie informacji o wysyłce.

Koszt początkowych rozwiązań AI

Jeśli chcesz poeksperymentować z agentem AI dla swojej małej firmy i po prostu potrzebujesz łatwego sposobu na zanurzenie palców w AI, możesz znaleźć podstawowe plany za darmo lub skalować do 30-90 dollars miesięcznie. 

Te opcje startowe zazwyczaj oferują podstawowe automatyzacje i lekką analitykę. To świetny sposób na wypróbowanie sztucznej inteligencji bez ponoszenia dużych wydatków, niezależnie od tego, czy jest to bot generujący potencjalnych klientów, pomocnik obsługi klienta czy prosty asystent HR.

Koszt rozwiązań AI średniej klasy

Jeśli szukasz czegoś bardziej zaawansowanego, plany AI średniego poziomu zazwyczaj wahają się od 200 do 1000 USD miesięcznie, w zależności od zawartych funkcji. 

Plany te zazwyczaj obsługują bardziej zaawansowane przypadki użycia, takie jak niestandardowe przepływy pracy, głębsze analizy, integracje z narzędziami innych firm i wyższe limity użytkowania.

Koszt rozwiązań AI dla przedsiębiorstw

Po stronie korporacyjnej ceny zaczynają się zwykle od 15 000 USD rocznie i rosną w zależności od skali i potrzeb w zakresie dostosowywania. 

Plany te często obejmują takie elementy jak zaawansowana analityka, dzienniki audytów, niestandardowe umowy SLA i praktyczne wsparcie specjalistów technicznych.

Marketing

Marketerzy mogą działać szybciej dzięki agentom AI marketingu cyfrowego, aby poprawić sposób planowania i realizacji kampanii. Pozwala to zespołom pracować wydajniej i dostarczać klientom bardziej odpowiednie doświadczenia.

Oto jak sztuczna inteligencja zmienia dzisiejszy marketing:

• Przewiduj zachowania klientów za pomocą modeli, które prognozują prawdopodobieństwo rezygnacji lub konwersji, aby zespoły mogły interweniować lub podwoić działania w odpowiednim momencie.
• Generuj i personalizuj treści na dużą skalę, dostosowane do każdego segmentu odbiorców.
• Twórz segmenty odbiorców, analizując zachowania w czasie rzeczywistym, takie jak aktywność na stronie internetowej, zaangażowanie w kampanie i korzystanie z produktów.
• Automatyzacja testów A/B poprzez optymalizację wezwań do działania i czasu w oparciu o wyniki na żywo.
• Prognozowanie wyników kampanii przy użyciu danych historycznych w celu oszacowania zaangażowania i zwrotu z inwestycji, zanim cokolwiek zostanie uruchomione.

Sprzedaż

Sztuczna inteligencja pomaga przedstawicielom zamykać więcej transakcji, analizując dane behawioralne w celu przewidywania, którzy potencjalni klienci są najbardziej skłonni do zakupu. Narzędzia takie jak chatboty sprzedaż owe przypisują wyniki, aby nadać priorytet tym potencjalnym klientom, dzięki czemu przedstawiciele spędzają mniej czasu na ściganiu ślepych zaułków, a więcej na potencjalnych klientach o wysokim potencjale. Rezultat: krótsze cykle sprzedaży i wyższe wskaźniki wygranych.

Sztuczna inteligencja może wspierać zespoły sprzedaży na wiele sposobów:

• Automatycznie oceniaj i nadawaj priorytety potencjalnym klientom na podstawie ich zachowania, dopasowania i intencji.
• Aktualizuj CRM poprzez rejestrowanie interakcji i śledzenie postępów transakcji.
• Identyfikacja możliwości sprzedaży dodatkowej lub krzyżowej poprzez analizę wzorców użytkowania i historii zakupów.
• Przewiduj ryzyko rezygnacji lub prawdopodobieństwo transakcji, aby pomóc przedstawicielom skupić się na tym, co ważne.
• Na podstawie etapu transakcji, wyników historycznych i zachowań kupujących rekomenduj najlepsze działania, np. kiedy podjąć działania następcze lub jaką wiadomość wysłać.
• Generowanie leadów za pomocą sztucznej intelig encji kwalifikuje potencjalnych klientów i kieruje ich do odpowiednich zespołów.

Jeden przykład: Waiver Consulting Group wdrożyła asystenta AI, który witał odwiedzających witrynę, rezerwował konsultacje i synchronizował się z kalendarzami, co zwiększyło liczbę konsultacji o 25% w ciągu zaledwie trzech tygodni.

Cyberbezpieczeństwo

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w cyberbezpieczeństwie, wykrywając zagrożenia i reagując na nie w czasie rzeczywistym. Monitoruje aktywność sieciową pod kątem nietypowych wzorców - takich jak próby phishingu lub nieautoryzowany dostęp - i sygnalizuje pojawiające się problemy.

Sztuczna inteligencja wykrywa subtelne anomalie i dostosowuje się do nowych metod ataku. Zmniejsza liczbę fałszywych alarmów i może automatycznie uruchamiać środki ograniczające, minimalizując szkody, zanim wkroczą zespoły ludzkie.

Według Ponemon Institute, 70% specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa twierdzi, że sztuczna inteligencja jest bardzo skuteczna w wychwytywaniu wcześniej niewykrywalnych zagrożeń.

Zasoby ludzkie 

Jeśli chodzi o HR, sztuczna inteligencja - zwłaszcza chatboty HR - robi prawdziwą różnicę, radząc sobie z codziennymi pytaniami, które mogą się szybko piętrzyć, takimi jak "Ile zostało mi PTO?" lub "Gdzie jest ten dokument onboardingowy?". Zamiast czekać na odpowiedź, pracownicy otrzymują ją natychmiast.

W Botpress używamy botaSlack o nazwie Harry Botter (tak, naprawdę), który działa jak asystent HR 24/7. Pomaga zespołowi we wszystkim, od wyszukiwania zasad, przez kalendarze płac, po przypomnienia o wdrożeniu. Zaoszczędziło to naszemu zespołowi niezliczone godziny i znacznie ułatwiło życie również nam.

Zarządzanie zapasami

Sztuczna inteligencja utrzymuje zapasy pod kontrolą, analizując poziomy zapasów, trendy popytu i wzorce zakupów. Ostrzega zespoły przed pojawieniem się problemów, pomagając zapobiegać nadmiernym zapasom i brakom w magazynach. 

Na przykład Zara wykorzystuje sztuczną inteligencję do monitorowania globalnych trendów w modzie i szybkiego dostosowywania produkcji, co pomaga jej zwiększyć sprzedaż o 7%.

Obsługa klienta

Obsługa klienta jest przekształcana przez sztuczną inteligencję, aby zapewnić natychmiastową, dokładną pomoc 24/7. Obsługują rutynowe pytania i rozwiązują problemy autonomicznie. Rezultat: szybsze odpowiedzi, mniej zaległości i większa satysfakcja klientów.

W przeciwieństwie do tradycyjnych botów, chatboty AI do obsługi klienta mogą interpretować intencje, odwoływać się do baz wiedzy i wykonywać zadania. Z czasem uczą się na podstawie interakcji, aby poprawić szybkość, precyzję i doświadczenie klienta.

Weźmy Able, spersonalizowaną platformę coachingu zdrowia. Integrując chatbota AI do obsługi rutynowych zapytań klientów, firma zmniejszyła o 65% liczbę ręcznych zgłoszeń do pomocy technicznej i zaoszczędziła ponad 50 tysięcy dolarów rocznie na kosztach wsparcia.

Finanse i księgowość

W księgowości sztuczna inteligencja może obsługiwać zadania takie jak fakturowanie i kategoryzacja wydatków, automatycznie oznaczając anomalie i redukując błędy ludzkie. Przyspiesza to zamknięcie miesiąca i pomaga zespołom skupić się na analizie wyższego poziomu.

W finansach sztuczna inteligencja wspiera bardziej strategiczną pracę. Może prognozować przepływy pieniężne i modelować różne scenariusze finansowe. Zamiast ręcznie zbierać informacje z arkuszy kalkulacyjnych, zespoły finansowe mogą korzystać z chatbotów finansowych, aby automatycznie wyświetlać kluczowe wskaźniki.

Operacje

Sztuczna inteligencja poprawia wydajność operacyjną poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, takich jak przetwarzanie dokumentów i wprowadzanie danych. Utrzymuje przepływy pracy w ruchu bez ręcznego wprowadzania danych, uwalniając zespoły operacyjne, aby mogły skupić się na ulepszaniu procesów.

Na przykład w Botpress używamy botów ankietowych AI do przetwarzania wewnętrznych informacji zwrotnych. Skanują one odpowiedzi, wykrywają wzorce w tonie i nastrojach oraz generują ustrukturyzowane podsumowania, zamieniając godziny ręcznego przeglądu w zaledwie kilka minut wglądu.

1. Botpress

Jeśli chcesz budować chatboty oparte na sztucznej inteligencji lub zautomatyzować przepływ pracy, Botpress jest wiodącą platformą do tworzenia agentów AI zaprojektowaną specjalnie do tego celu.

Wykracza daleko poza proste chatboty. Niezależnie od tego, czy chcesz zmniejszyć ilość wsparcia, zautomatyzować powtarzalne zadania, czy usprawnić wewnętrzne operacje, Botpress oferuje elastyczność i głębię, aby sobie z tym poradzić.

Dzięki wbudowanej analityce, narzędziom do debugowania i wizualnemu kreatorowi przepływu, zespoły mogą szybko dostarczać i iterować bez dużego zespołu programistów.

2. Lucidchart

Jeśli jesteś w fazie planowania i chcesz nakreślić, jak powinien działać twój chatbot , zanim cokolwiek zbudujesz, Lucidchart jest narzędziem, do którego warto się udać.

Jest to intuicyjna aplikacja do tworzenia diagramów, która pozwala szkicować przepływy czatu, drzewa decyzyjne i techniczne przepływy pracy za pomocą prostych narzędzi przeciągania i upuszczania. Idealnie nadaje się do wizualizacji logiki, wykrywania potencjalnych problemów i uzyskiwania informacji zwrotnych od zespołu na wczesnym etapie procesu, bez konieczności kodowania.

3. Coveo

Coveo pomaga firmom dostarczać inteligentniejsze, bardziej spersonalizowane doświadczenia cyfrowe za pomocą wyszukiwania i rekomendacji opartych na sztucznej inteligencji. 

Niezależnie od tego, czy prowadzisz witrynę e-commerce, czy portal pomocy technicznej, Coveo wykorzystuje uczenie maszynowe, aby wyświetlać najbardziej odpowiednie treści dokładnie wtedy, gdy użytkownicy ich potrzebują.

Jest to szczególnie cenne dla firm z dużymi katalogami lub złożonymi ścieżkami klienta. 

Dostosowując wyniki wyszukiwania i rekomendacje w czasie rzeczywistym, Coveo poprawia wyszukiwalność, zwiększa zaangażowanie i zwiększa współczynniki konwersji bez ręcznego wysiłku.

4. HubSpot

HubSpot jest już platformą do zarządzania sprzedażą i marketingiem. Teraz oferuje wbudowane funkcje sztucznej inteligencji, które ulepszają to, co zespoły już robią. Zamiast przebudowywać swój stack, pozwala na wbudowanie sztucznej inteligencji w istniejące przepływy pracy.

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji pomagają w kwalifikowaniu potencjalnych klientów, planowaniu spotkań, tworzeniu treści i automatyzacji CRM, co jest idealne dla zespołów, które chcą zacząć korzystać ze sztucznej inteligencji bez stromej krzywej uczenia się. 

5. Yellow.ai

Yellow.ai to platforma automatyzacji AI przeznaczona dla dużych organizacji, które potrzebują skalowalnych, wielojęzycznych chatbotów. 

Jego kreator no-code/low-code sprawia, że jest on dostępny dla osób niebędących programistami, a dzięki gotowym szablonom i integracjom zespoły mogą szybko uruchamiać boty dostosowane do ich potrzeb. 

Yellow.ai jest idealnym rozwiązaniem dla przedsiębiorstw, które chcą usprawnić wsparcie i zmniejszyć obciążenie operacyjne na dużą skalę.

6. IBM watsonx Assistant

IBM watsonx Assistant to platforma konwersacyjnej sztucznej inteligencji przeznaczona do tworzenia wirtualnych i głosowych asystentów dla aplikacji do obsługi klienta. 

Wykorzystuje duże modele językowe do uczenia się na podstawie interakcji z klientami, mając na celu poprawę wydajności rozwiązywania problemów i skrócenie czasu oczekiwania klientów.

W przeciwieństwie do tradycyjnych chatbotów, watsonx Assistant może przeszukiwać bazy wiedzy, szukać wyjaśnień lub eskalować do ludzkiego agenta w razie potrzeby. Można go dostosować do użytku w różnych środowiskach, w tym w chmurze i konfiguracjach lokalnych.

Platforma oferuje również funkcje głosowe, umożliwiając integrację z telefonicznymi systemami obsługi klienta.

7. Kore.ai

Kore.ai zapewnia wieloaspektową platformę chatbotów AI przeznaczoną dla przedsiębiorstw i małych firm. 

Platforma wyróżnia się podejściem no-code, umożliwiając użytkownikom tworzenie inteligentnych wirtualnych asystentów (IVA) bez umiejętności kodowania. Oferuje również opcje low-code dla głębszej personalizacji.

Kore.ai koncentruje się również na bezpieczeństwie i zgodności, co ma kluczowe znaczenie dla wrażliwych sektorów, takich jak bankowość i opieka zdrowotna. 

Możliwość dostosowania platformy do różnych branż pomaga firmom usprawnić procesy i poprawić interakcje z klientami. 

8. LivePerson

LivePerson zapewnia funkcje głosowe i wiadomości w swoich chatbotach i pozwala użytkownikom integrować swoje boty z innymi kanałami komunikacji. 

Ich aplikacja chatbota oferuje konwersacje podobne do ludzkich z zaawansowaną konwersacyjną sztuczną inteligencją, generatywną sztuczną inteligencją i zdolnościami sztucznej inteligencji głosowej, a wszystko to hostowane w ich Conversational Cloud. Ich produkt jest biegły w digitalizacji rozmów głosowych dla odwiedzających witrynę. 

LivePerson współpracuje z innymi firmami, które obsługują wielokanałowy pakiet konwersacyjny, dając botowi możliwość łączenia się z danymi za pomocą Avaya i Amazon Connect.

Skąd mam wiedzieć, czy moja firma jest gotowa na przyjęcie AI już teraz?

Twoja firma jest gotowa na przyjęcie sztucznej inteligencji, jeśli masz wyraźny problem, który kosztuje czas lub pieniądze, wystarczającą ilość danych cyfrowych związanych z tym problemem oraz chęć eksperymentowania z nowymi narzędziami i szkolenia swojego zespołu, nawet jeśli zaczynasz od jednego przypadku użycia.

Czy sztuczna inteligencja jest odpowiednia tylko dla firm technologicznych, czy też tradycyjne branże również mogą na niej skorzystać?

Sztuczna inteligencja nie jest przeznaczona tylko dla firm technologicznych, tradycyjne branże, takie jak produkcja, handel detaliczny, opieka zdrowotna i logistyka, odnoszą korzyści dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji do optymalizacji łańcuchów dostaw, przewidywania kwestii związanych z konserwacją, personalizacji doświadczeń klientów lub wykrywania oszustw, co czyni ją cenną w każdym sektorze.

Jaka jest różnica między sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i automatyzacją w kontekście biznesowym?

Sztuczna inteligencja to szeroka dziedzina budowania maszyn, które naśladują ludzką inteligencję, uczenie maszynowe to podzbiór, w którym systemy uczą się na podstawie danych, aby ulepszać się w czasie bez wyraźnego programowania, a automatyzacja oznacza wykonywanie powtarzalnych zadań bez ręcznej interwencji.

Czy wykorzystanie sztucznej inteligencji w mojej firmie będzie oznaczać zastąpienie moich pracowników?

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmie niekoniecznie musi oznaczać zastąpienie pracowników; zamiast tego często uwalnia zespół od powtarzalnych zadań, dzięki czemu mogą skupić się na pracy strategicznej lub kreatywnej, umożliwiając ludziom i sztucznej inteligencji współpracę.

Jakich danych potrzebuję, aby zacząć efektywnie korzystać ze sztucznej inteligencji?

Aby zacząć efektywnie korzystać ze sztucznej inteligencji, potrzebujesz ustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych danych istotnych dla Twojego problemu biznesowego - takich jak interakcje z klientami, rekordy sprzedaży, zgłoszenia do pomocy technicznej lub szczegóły produktu - zapewniając, że są one czyste i spójne, dzięki czemu narzędzia sztucznej inteligencji mogą uczyć się wzorców i dostarczać dokładne wyniki.