12 klíčových výhod umělé inteligence pro podnikání
Co pomáhá firmám růst, optimalizovat procesy a zavádět inovace?
Umělá inteligence (AI) je obor počítačových věd, který se zaměřuje na vytváření softwaru a technologií, které mohou provádět úkoly vyžadující „lidské myšlení“. Mezi klady umělé inteligence patří řada služeb, které zvládají jak jednoduché každodenní úkoly, tak složité obchodní procesy.
Až donedávna mohly umělou inteligenci pro své potřeby využívat pouze velké společnosti s mnohamilionovými rozpočty. Teď se situace změnila ve prospěch středních a malých firem – využití AI k vydělávání peněz už není žádnou novinkou. Podle studie 77 % podniků už AI využívá nebo plánuje využívat v roce 2024.
Proto jsme pro vás připravili 12 hlavních výhod umělé inteligence v podnikání, které stojí za to využít:
1. Vysoký výkon
Plánování, generování nápadů, zadávání dat, plánování schůzek, vyřizování dotazů, přijímání objednávek a správa CRM jsou jen některé příklady toho, co je možné delegovat na umělou inteligenci. Automatizace procesů pomocí AI ti umožní trávit méně času rutinními úkoly a ponechat více prostoru pro rozvoj, týmovou práci a kreativní myšlení.
Zvýšená produktivita práce pomáhá zaměřit se na jiné oblasti. Majitelé firem a zaměstnanci se mohou soustředit na iniciativy, které jsou prioritní a pro firmu přínosné díky offloadingu. Patří mezi ně vytváření sítí, vzdělávání a rozvoj nových nápadů nebo sociální projekty.
2. Rychlá analýza dat a prognózování
Umělá inteligence dokáže zpracovávat obrovské množství dat, což umožňuje sledovat všechny potřebné metriky v reálném čase a identifikovat vzory, které jsou lidským okem neviditelné. To pomáhá mnohem rychleji najít a vyřešit problémy, zlepšit produkt a reagovat na mimořádné okolnosti.
Umělá inteligence a analytika taky pomáhá identifikovat poznatky a předpovídat trendy a chování trhu na základě minulých a aktuálních dat. Kromě toho dokáže AI vytvářet reporty a vizualizovat data, takže výsledky analýzy jsou pro zaměstnance přístupné a srozumitelné.
Softwary využívající umělou inteligenci k analýze, predikci a vizualizaci dat:
- Microsoft Power BI;
- Google Cloud AI;
- IBM Watson Analytics;
- Tableau;
- Salesforce Einstein Analytics.
Bogdan Duda, BI Analyst v EPAM Systems
Power BI
Power BI se skládá ze tří částí: Power Query, DAX a vizualizace dat. V každém z těchto bloků jde umělou inteligenci využít poměrně rozsáhle. Jako příklad si nejprve uveďme Power Query.
Každý uživatel může samozřejmě v rámci svých zkušeností a představivosti použít umělou inteligenci různými způsoby. Dva nejčastější přístupy jsou však následující:
1. Přejmenovat kroky.
2. Přidat komentáře.
Při práci v uživatelském rozhraní PQ se kroky vytvářejí automaticky a každému z nich je přiřazen technický název. Ty víceméně odrážejí logiku kroku, ale ne vždy a ne zcela. Pokud však píšeme vlastní vzorce, bude mít každý náš krok technický název: „ Custom1“, „Custom2“ atd. To znamená, že nebude vůbec jasné, jaká je logika tohoto kroku.
Proto můžete kód zkopírovat, vložit do umělé inteligence, například do ChatGPT, požádat ji o analýzu logiky jednotlivých kroků a tyto kroky odpovídajícím způsobem přejmenovat. AI si s takovým úkolem poradí docela dobře.
A samozřejmě komentáře. Všichni chápou důležitost komentování kódu, ale nikdo to nedělá rád. Zatímco umělá inteligence to dělá rychle, nevynechává žádné řádky, píše různými styly (můžeme ji dokonce požádat, aby psala komentáře humorně-satirickým stylem – to dělám vždycky – a ona to dělá).
To jsou jen 2 příklady, jak lze umělou inteligenci použít v oblasti PQ. Takových možností by mohlo být hodně, ale s výše uvedenými dvěma se každý uživatel/vývojář PQ setkává každý den.
DAX
Vzorce DAX jsou ze své podstaty poměrně složité. Jejich správný zápis vyžaduje hlubokou znalost kontextů (filtrů a řetězců). Pokud tedy nějaký složitý vzorec konečně funguje, je to důvod k oslavě. A pokud potom někdo požádá o přepsání vzorce jiným způsobem tak, aby prováděl výpočty rychleji, může to vyvolat konflikt. Ale AI to dělá ochotně a většinou správně. Ale ne vždycky. Bohužel u hodně složitých vzorců je AI stále náchylná k chybám.
Vývojáři si taky někdy půjčují cizí kód. Proč bys například měl*a vymýšlet vzorec pro ABC analýzu, když je spousta vzorců na internetu. Stáhni si je, uprav a užívej si. Pokud ale někdo chce zjistit, jak takový vzorec funguje, je vhodné požádat o to umělou inteligenci. Zaprvé neodmítne a za druhé to může udělat tak hluboce a široce, jak ten, kdo ji o to požádá, potřebuje.
Práce s vizualizacemi
Existuje obrovské množství technik a zkratek, jak pracovat s vizualizacemi, jak vytvářet dashboardy, jak udržet pozornost uživatele, co je to kvalitní storytelling atd. V praxi je ale všechno složité. V učebnicích se totiž vybírají ideální scénáře, ale tohle je realita.
Můžeš tedy nejprve vytvořit dashboard, jak jen umíš, a pak pořídit snímek obrazovky tohoto dashboardu, vložit jej do AI a požádat ji, aby zkontrolovala, zda je tato zpráva v souladu například s metodikou CRAP (Contrast-Repettion-Align-Proximity).
Umělá inteligence to udělá rychle, poskytne poměrně dost nápověd (ne všechny ale budou relevantní pro danou situaci), všimne si různých fontů, velikostí, odrážek atd. a poskytne poměrně dost dobrých a různých doporučení.
A co je důležité, toto cvičení můžeš několikrát opakovat, porovnávat varianty, hledat nové nápady atd. Nikdy se neunaví, nikdy neodmítne, AI vždycky řekne, že to ráda udělá.
Analytika
Když je dashboard připraven, je možné ho taky zkopírovat a vložit do umělé inteligence a požádat o interpretaci dat, hledání anomálií, trendů, vzorců, vytváření předpovědí atd. Jinými slovy, analyzovat ho.
Umělá inteligence zatím neumí nahradit profesionálního vývojáře. Klíčová slova jsou ale „zatím“ a „profesionálního“. Na druhou stranu v současnosti může výrazně pomoci zvýšením rychlosti a kvality práce.
3. Strategická rozhodnutí a plánování
Poznatky a trendy zjištěné umělou inteligencí usnadňují podnikům rozhodování. Umělá inteligence taky umí rozpoznat nové tržní příležitosti a rizikové oblasti, na jejichž základě se podnik chrání před pravděpodobnými ztrátami.
Umělá inteligence dokáže analyzovat vliv konkurence na trhu, nových technologií, ekonomických kolísání nebo změn v poptávce po produktech či službách na základě mnoha faktorů. To pomáhá vytvořit vhodnou strategii a sledovat její účinnost. AI jde taky využít k včasné identifikaci odchylek od plánu nebo k úpravě strategie v reakci na nové údaje nebo události.
4. Snížení personálních nákladů a řízení lidských zdrojů
Umělá inteligence pro podnikání už představuje jednoho nebo více dodavatelů, kteří mohou vykonávat práci pod dohledem jiných zaměstnanců.
Jak bylo uvedeno výše, umělá inteligence uvolňuje pracovní hodiny od rutinních úkolů a manuálního zpracování velkého množství dat. Díky tomu mohou podniky zaměstnávat méně lidí, kteří přesto budou pracovat efektivněji.
Umělá inteligence pomůže taky při automatizaci náboru a nástupu nových zaměstnanců. Mezi tyto funkce patří:
- Analýza životopisů: automatické skenování a výběr kandidátů na základě klíčových slov.
- Úvodní pohovory: generování otázek a analýza videorozhovorů nebo textových odpovědí.
- Individuální rozvoj: doporučení vzdělávání na základě kariérních cílů, priorit společnosti a celkového profilu zaměstnance; analýza dopadu vzdělávání.
- Sledování výkonnosti: shromažďování a analýza údajů o metrikách oddělení a zaměstnanců, vytváření zpráv.
- Plánování rozvrhů a úkolů: koordinace pracovní zátěže zaměstnanců v závislosti na sezónnosti, svátcích a dalších faktorech.
- Benefity: výpočet platů, prémií a odměn, dovolenou, posuzování potřeby valorizace, zpracování žádostí o zvýšení platů.
- Předvídání potřeb: předvídání potřeby optimalizace počtu zaměstnanců.
5. Zákaznický servis
Chatboti, callboti a virtuální asistenti s umělou inteligencí mohou odpovídat na dotazy a poskytovat podporu 24 hodin denně, 7 dní v týdnu, urychlit zpracování dotazů a zlepšit zákaznickou zkušenost.
Systémy umělé inteligence umí analyzovat velké množství dat o zákaznících a předvídat jejich potřeby a přizpůsobovat interakce. To pomáhá vytvářet personalizovanější zákaznickou zkušenost, čímž se zvyšuje spokojenost a loajalita zákazníků.
Bohdan Danyliuk, Architect/Team Lead at EOS Data Analytics
Umělá inteligence dokáže pomoci vyřídit technické požadavky a poskytnout pokyny týkající se produktů nebo služeb. Virtuální asistenti mohou například na základě pravidelných požadavků a známých problémů navrhovat kroky k přizpůsobení softwaru nebo řešit technické problémy a posílat zprávy oddělením, která je můžou odstranit.
Kromě komunikace se spotřebiteli může umělá inteligence monitorovat zpětnou vazbu, přepisovat hovory a analyzovat získaná data. AI může shromažďovat a kategorizovat stížnosti a problémy, identifikovat vzorce a předávat složité případy pracovníkům.
„ AI chatboti a virtuální asistenti mohou poskytovat nepřetržitou podporu a okamžitě odpovídat na často kladené dotazy zákazníků. To nejen zvyšuje rychlost služeb, ale taky umožňuje lidským agentům soustředit se na složitější úkoly,“ dodává Bogdan.
Umělá inteligence rozpoznává řeč a text, což jí umožňuje automaticky překládat dotazy a poskytovat podporu v různých jazycích. To usnadňuje obsluhu mezinárodních zákazníků a zajišťuje dostupnost podpory pro širší publikum.
„Z vlastní zkušenosti mohu dodat, že umělá inteligence je mocným nástrojem pro vývoj a testování nových funkcí produktů. Umělou inteligenci používáme k rychlému prototypování a realizaci zkušebních verzí funkcí předtím, než investujeme prostředky do vývoje v plném rozsahu.
To je užitečné zejména pro analytické výpočty, jako je například výpočet vegetačních indexů. Výsledky mohou být sice méně přesné než při tradičním vývoji, ale tento přístup nám umožňuje rychle posoudit význam funkce pro uživatele a jejich ochotu pracovat s vylepšenou verzí.
Tato metoda výrazně zkracuje dobu uvedení nových funkcí na trh a minimalizuje rizika vývoje funkcí, které uživatelé nepotřebují. To nám umožňuje být flexibilnější a lépe reagovat na potřeby zákazníků, což je klíčový aspekt kvalitních služeb.
Kromě toho může umělá inteligence automatizovat rutinní procesy, jako je zpracování objednávek nebo vrácení zboží, což výrazně urychluje služby. Inteligentní systémy můžou taky analyzovat zpětnou vazbu od zákazníků, identifikovat trendy a problémy, což podnikům umožňuje rychle reagovat a zlepšovat své služby.
Zavedení umělé inteligence do zákaznických služeb celkově pomáhá podnikům zvýšit efektivitu, snížit náklady a zlepšit zákaznickou zkušenost, což v konečném důsledku vede ke zvýšení konkurenceschopnosti na trhu. Využití AI k rychlému vytváření prototypů a testování nových nápadů tento efekt dále posiluje a umožňuje firmám být inovativnější a více se orientovat na zákazníka.“
6. Snížení vlivu lidského faktoru
Lidé dělají chyby a ani ti nejlepší zaměstnanci nejsou imunní. Technologie umělé inteligence rychle odhalí anomálie a chyby. Ať už se jedná o identifikaci nesrovnalostí ve finančních transakcích, nebo odhalování vad ve výrobních procesech, umělá inteligence si těchto problémů všímá, což pomáhá minimalizovat dopad nepřesností.
Umělá inteligence taky pomáhá minimalizovat dopad předpojatosti na rozhodování společnosti. To je důležité zejména v odvětvích, kde jsou přesnost a objektivita kritické, jako je finanční analýza nebo lékařství. Vytváří taky příznivější prostředí pro přijímání zaměstnanců a hodnocení jejich výkonu, protože u umělé inteligence neexistuje subjektivní dojem.
7. Personalizace
Schopnost rozumět chování spotřebitelů je jednou z výhod umělé inteligence. Umělá inteligence dokáže vyvodit závěry o vkusu, zájmech a preferencích lidí, což umožňuje personalizaci zákaznické zkušenosti. Umělou inteligenci lze využít ke změně obsahu a cen na webových stránkách nebo v aplikacích na základě historie prohlížení a chování uživatelů.
Na seznamu schopností AI je taky nastavení personalizované komunikace. Patří mezi ně jedinečné e-maily, propagační akce, oznámení, kupony, inzeráty atd. AI dokáže analyzovat zpětnou vazbu a recenze na produkty a služby a navrhnout podobné produkty, slevy na související produkty nebo řešení problémů v případě nespokojenosti zákazníků.
Například maloobchodní firmy mohou na základě analýzy historie nákupů návštěvníků webových stránek doporučovat produkty, které se jim budou líbit. Streamovací služby, jako jsou Netflix a Spotify, úspěšně integrovaly personalizované doporučování obsahu a vytvářejí výběry a playlisty na základě vkusu publika.
8. Analýza konkurence
Pochopení silných a slabých stránek konkurence je pro růst podniku a strategické rozhodování klíčové. Tradiční metody analýzy však mohou být časově náročné a vyžadují velké množství dat. Proto použití umělé inteligence tento proces zjednodušuje a urychluje.
Seznam úkolů, které může umělá inteligence provádět při analýze konkurence:
- Analýza nabídky na trhu: sledování produktové řady, podílu na trhu a cílové skupiny.
- Web scraping: shromažďování informací z webových stránek.
- Monitorování sociálních médií: sledování zmínek o konkurenci a analýza emocionálního tónu.
- Analýza cen a slevových strategií: porovnávání cen a propagačních akcí u podobných výrobků nebo služeb.
- Vyhodnocování marketingových kampaní: sledování a analýza interakcí se zákazníky v různých komunikačních kanálech.
- Analýza obchodního modelu: zkoumání silných a slabých stránek, přístupu k produktům a službám.
- Modelování trendů: shromažďování údajů o odvětví za účelem předvídání změn.
9. Optimalizace logistiky a dodavatelského řetězce
Umělá inteligence může významně ovlivnit dodavatelské řetězce jako nástroj pro prognózování nebo řízení zásob a taky jako zdroj automatizace manuálních úkolů. Dopravní společnosti využívají AI k optimalizaci plánování, spotřeby zdrojů a dodacích lhůt.
Umělá inteligence může být užitečná při přidělování zdrojů nebo lidí, plánování procesů a předvídání provozních selhání:
- předpovídání poptávky;
- optimalizace dodávek;
- alokace zboží a zdrojů;
- analýzy nákladů a zisku.
Například společnost Amazon je lídrem na trhu ve využívání umělé inteligence k optimalizaci doručování produktů určením nejefektivnější trasy pro doručení zásilky z bodu A do bodu B.
10. Generování obsahu
Umělá inteligence dokáže generovat vizuální, textový, zvukový a video obsah, který lze použít pro marketingové materiály a interní úkoly. To umožňuje jak snížit čas a náklady na tvorbu obsahu, tak zajistit jeho rozmanitost a pravidelnou aktualizaci.
Nespornou výhodou umělé inteligence je schopnost překládat a optimalizovat obsah do různých jazyků. Podniky tak mohou oslovit nové publikum a zvýšit prodeje díky diverzifikaci svých trhů.
Několik příkladů obsahu, který může vytvářet umělá inteligence:
- Vizuální: fotografie, ilustrace, loga a další prvky značky, prezentace, infografiky, webdesign.
- Text: popisy produktů, e-maily, články, návody, oznámení, reklamní slogany, zprávy, skripty, kvízy, testy, průzkumy, vtipy a memy.
- Video: animace, montáže, realistická videa.
- Zvuk: hudba, zvukové efekty, převod textu na zvuk.
11. IT a kybernetická bezpečnost
Umělá inteligence může automatizovat rutinní úkoly IT, jako je správa serverů a konfigurace systémů. Umělá inteligence může taky psát kód nebo hledat chyby ve stávajícím kódu.
Neuronové sítě navíc dokážou identifikovat problémy a rizika kybernetické bezpečnosti. Umělá inteligence především sleduje a analyzuje vzorce chování. Pomocí těchto vzorců může AI identifikovat neobvyklé chování a omezit neoprávněný přístup k systémům. AI může taky pomoci stanovit priority rizik a okamžitě odhalit malware a narušení v rámci preventivních opatření. Prostřednictvím strojového učení může AI identifikovat nové typy hrozeb, které dosud nebyly zaznamenány.
12. Inovace
Díky AI mohou firmy rychleji vyvíjet nové produkty a služby díky automatizaci a zdokonalení vývojových procesů.
Společnosti, které mají dostatek prostředků na vývoj a implementaci vlastních produktů a služeb umělé inteligence, se stávají průkopníky na trhu nových technologií. Investice do umělé inteligence nejenže zajišťují vytváření jedinečných produktů a služeb, ale taky pomáhají zůstat o krok napřed před konkurencí.
Autopiloti společností Tesla a Waymo (divize mateřské společnosti Alphabet Google) jsou ukázkovým příkladem využití umělé inteligence k vydělávání peněz.
Společnost Tesla využívá sofistikované algoritmy strojového učení a neuronové sítě k vývoji systému autopilota, který zajišťuje částečnou autonomii řízení. Společnost Waymo se naproti tomu zaměřuje na vytváření plně autonomních vozidel. Pomocí umělé inteligence vyvinula společnost Waymo technologie, které vozidlům umožňují nejen autonomně se pohybovat ve složitých dopravních situacích, ale taky bezpečně komunikovat s ostatními účastníky silničního provozu.
Autor*ka: Alena Lastivka