O sztucznej inteligencji mówi się dziś niemal wszędzie, ale w praktyce jej wpływ na biznes dopiero nabiera realnych kształtów. O tym, jak AI zmienia podejście firm do innowacji, obsługi klienta i operacyjnej efektywności, a także o tym, dlaczego najważniejsze pozostają dane i ich jakość, opowiada Magdalena Kasiewicz, Director of Cloud Services Sales w HPE Polska.
Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania dla biznesu związane z postępującą adaptacją sztucznej inteligencji?
Myślę, iż najważniejsze szanse wiążą się przede wszystkim z budowaniem przewagi konkurencyjnej. Historia pokazuje, iż najszybciej rozwijały się te technologie, które realnie poprawiały doświadczenie klienta. To właśnie tam kierowano największe inwestycje, często w rozwiązania szyte na miarę, które pozwalały firmom wyróżnić się na rynku. W mojej ocenie sztuczna inteligencja jest w tej chwili narzędziem, które może znacząco usprawnić obsługę klienta – a szerzej, każdy kontakt z klientem.
Widać zresztą, iż znajdujemy się w przełomowym momencie. Zaczynamy odchodzić od klasycznej komunikacji z klientem – poprzez aplikacje, strony internetowe czy infolinie – na rzecz interakcji w języku naturalnym. To trend, którego nie można ignorować. Oczywiście nie oznacza to całkowitego zastąpienia dotychczasowych kanałów, bo komunikacja werbalna ma swoje ograniczenia – chociażby w sytuacjach, gdy trudno jest mówić głośno o pewnych kwestiach w miejscach publicznych.
Jednak dla wielu klientów, zwłaszcza młodszych, którzy już dziś chętnie korzystają z wiadomości głosowych i komunikacji werbalnej, będzie to naturalny kierunek. Dlatego firmy muszą się do tego przygotować i odpowiednio zaadresować tę zmianę.
W gruncie rzeczy to najbardziej „senior friendly” technologia, jaką mieliśmy w ostatnich latach – bo opiera się na języku naturalnym i nie wymaga uczenia się nowych, skomplikowanych narzędzi.
Zgadza się. To właśnie ogromny przełom także dla osób starszych, bo próg wejścia w tę technologię jest zdecydowanie niższy. Oczywiście przez cały czas wymaga ona pewnego oswojenia i wsparcia ze strony otoczenia. Obserwując seniorów, widzę, iż część z nich, gdy już nauczy się korzystać z takich rozwiązań, jest bardzo zadowolona. Ale jest też grupa, która zwyczajnie się tego obawia. I tu pojawia się istotny wątek związany z bezpieczeństwem.
Do tej pory, komunikując się przez aplikacje, mogliśmy liczyć na stosunkowo bezpieczną identyfikację użytkownika. Natomiast komunikacja głosowa niesie nowe wyzwania – zwłaszcza dla osób starszych. Przyzwyczajając się do werbalnego kontaktu, seniorzy częściej padają ofiarą fałszywych telefonów czy prób wyłudzenia danych. Problem w tym, iż taka forma komunikacji zaczyna kojarzyć się im z czymś naturalnym i bezpiecznym, choć w rzeczywistości bywa mniej chroniona.
Naturalny język to dziś jeden z kluczowych kierunków wykorzystania sztucznej inteligencji. Sprawdza się nie tylko w obsłudze klienta, ale też w marketingu czy w komunikacji z komputerami. Programowanie, w klasycznym jego rozumieniu, w niektórych obszarach przestaje być konieczne – zamiast tego możemy po prostu używać języka naturalnego, by „zaprosić” komputer do współpracy i zlecić mu wykonanie zadania. To pierwszy, bardzo wyraźny trend.
Drugim obszarem są rozwiązania, które znamy już od lat – wykorzystywane w produkcji, wspierające procesy decyzyjne czy szeroko rozumianą automatyzację. Dzięki nim możliwa jest realna optymalizacja procesów, zwłaszcza operacyjnych. A to przekłada się na sprawniejsze działanie firmy, obniżenie kosztów i zwiększenie efektywności. To fundament złożonego mechanizmu, jakim jest firma.
Inny, równie istotny fundament to sposób komunikacji z klientem. Oba obszary są najważniejsze i ściśle ze sobą powiązane. Bo co z tego, iż firma ma świetną aplikację i zachęcającą obsługę, skoro – dla przykładu – zamówione w sklepie internetowym buty nie dotrą na czas? Sama jakość kontaktu nie wystarczy, jeżeli operacje zawiodą. Dlatego właśnie równowaga między doskonałością operacyjną a relacją z klientem decyduje o sukcesie.
Warto też zwrócić uwagę na firmy z sektora produkcyjnego. Tam automatyzacja i optymalizacja kosztów wytwarzania mogą przynieść ogromne korzyści. A kolejnym istotnym trendem, który zaczynamy obserwować, jest multimodalność. Sztuczna inteligencja coraz lepiej przetwarza nie tylko tekst czy mowę, ale także obrazy – i na tej podstawie wspiera proces podejmowania decyzji. Mam wrażenie, iż w tym momencie dyskusja o AI wykracza poza samą produktywność czy utrzymanie klienta. Teraz staje się walką o serca i umysły ludzi.
Zapewne także o ich portfele. Według Research and Markets, już jeden na dziesięciu inwestorów pyta ChatGPT lub inny LLM o to, akcje których firm kupić. A więc podejmujemy decyzje w oparciu o sugestie narzędzia, które nie ponosi żadnej odpowiedzialności za swoje podpowiedzi.
Samo zadawanie takich pytań nie jest niczym złym, pod warunkiem iż towarzyszy temu myślenie krytyczne. Trzeba nauczyć się rozmawiać z chatbotem w taki sposób, aby każda kolejna odpowiedź przybliżała nas do lepszego zrozumienia tematu i procesu podejmowania decyzji. To bardzo istotne, bo choć czaty mają już pewną kontekstowość, to jednak nie jest ona jeszcze w pełni poprawna. W praktyce oznacza to, iż cykl pytań może nas naprowadzić na adekwatne wnioski, ale równie dobrze może zaprowadzić na manowce. Zdarza się, iż LLMy tracą kontekst. Nie wiem, czy miałaś podobne doświadczenie – pracujesz nad projektem, rozmowa z czatem prowadzi coraz głębiej, a nagle odpowiedzi skręcają w absurdalnym kierunku, którego człowiek choćby by nie powiązał. I trudno to później wyprostować. Czasem trzeba usunąć dane albo zacząć rozmowę od nowa.
Niestety, to rzeczywiście wciąż się zdarza.
No właśnie. I to pokazuje, iż ta kontekstowość wciąż nie jest doskonała. Rozwój AI wciąż wymaga czasu. Aktualne wersje wymagają natomiast specjalnego podejścia. Dlatego właśnie umiejętność prowadzenia rozmowy z czatem jest tak istotna. Z jednego pytania możemy przejść do kolejnych – drugiego, trzeciego, czwartego – i dojść w ten sposób do naprawdę ciekawych wniosków czy choćby pełnych raportów. Na tej podstawie można podejmować decyzje, także inwestycyjne, o ile oczywiście zweryfikujemy uzyskane odpowiedzi z realnymi, publikowanymi danymi. Trzeba jednak pamiętać, iż taka rozmowa potrafi również zaprowadzić nas w zupełnie dziwne, niespodziewane rejony.
Skoro mówimy o różnych kierunkach rozwoju i zastosowaniach sztucznej inteligencji – które z nich są dziś priorytetowe w kontekście biznesowym? Mam na myśli przede wszystkim rynek w Polsce i odbiorców biznesowych, a nie konsumentów.
Uważam, iż każda firma powinna przyjrzeć się wszystkim obszarom zastosowania AI. Szczególnie ważne są procesy operacyjne, bo to one decydują o efektywności biznesowej. Klasyczne rozwiązania machine learning przez cały czas odgrywają ogromną rolę i wymagają konsekwentnych inwestycji.
Jednak obszar, który w mojej ocenie jest absolutnie priorytetowy, to obsługa klienta. To ona buduje przewagę konkurencyjną – podobnie jak kiedyś aplikacje mobilne, które różnicowały firmy pod względem łatwości kontaktu i jakości doświadczenia użytkownika. Dziś to właśnie sposób, w jaki klient porusza się po systemie i komunikuje się z firmą, staje się kluczowym elementem sukcesu. Równocześnie marketing – w tym coraz bardziej zaawansowane narzędzia neuromarketingowe – odgrywa ogromną rolę w pozycjonowaniu firmy na rynku.
Nie można więc powiedzieć, iż jeden obszar jest ważniejszy od drugiego. Każda firma powinna wypracować własną strategię inwestycji w AI, pamiętając przy tym, iż tradycyjne podejście do liczenia ROI bywa złudne. Pojedyncze rozwiązanie wdrożone w izolacji może skończyć się porażką.
Najważniejsze są fundamenty. Po pierwsze – kompetencje. Pracownicy muszą rozumieć technologie i być gotowi, by z nich korzystać, kiedy zajdzie potrzeba. Po drugie – odpowiednia platforma. Rozumiem ją szeroko: jako infrastrukturę technologiczną, ale też przestrzeń do wymiany wiedzy i pomysłów, dzięki której firma może eksperymentować i rozwijać rozwiązania od ręki. Firmy, które inwestują w nowe technologie, łatwiej przyciągają talenty. Mają też jasną korelację między innowacyjnością a wynikami finansowymi, wyceną akcji czy zaufaniem rynku. To wszystko składa się na obraz, który wymaga zbalansowanego podejścia. Nie da się wskazać jednego „najważniejszego” zastosowania – trzeba myśleć całościowo, uwzględniając wszystkie aspekty: operacyjne, marketingowe, finansowe i wizerunkowe. Potrzebne jest zdecydowanie bardziej holistyczne podejście.
Czy Twoim zdaniem sztuczna inteligencja to dziś przede wszystkim narzędzie do redukcji kosztów, czy raczej motor innowacji i poszukiwania nowych źródeł przychodów?
Zdecydowanie motor innowacji. Dane statystyczne nie wskazują, aby AI w skali globalnej prowadziła już dziś do masowej redukcji kosztów. W poszczególnych obszarach widać konkretne korzyści – na przykład inteligentne podejmowanie decyzji w procesach produkcyjnych pozwala oszczędzić miliony. To są realne zyski. Generalnie firmy, które inwestują w sztuczną inteligencję, nie koncentrują się tylko na cięciu kosztów – inwestują po to, by iść do przodu, rozwijać się i utrzymać przewagę w wyścigu technologicznym.
Czyli redukcja i rozwój jednocześnie, w różnych obszarach?
Dokładnie tak. Historia pokazuje, iż ten trend jest stały – nie pamiętam sytuacji, w której automatyzacja czy nowa technologia spowodowały trwałe ograniczenie liczby miejsc pracy. Wręcz przeciwnie. Oczywiście AI zastąpi pewne zawody, ale jednocześnie otworzy nowe możliwości. Podobnie było w przeszłości: powstanie fabryk mogło oznaczać, iż ludzie nie będą już potrzebni do manualnej pracy, a jednak nie zmniejszyło to ogólnej liczby zajęć. To dlatego, iż jako ludzie mamy naturalną tendencję do tworzenia czegoś nowego – jeżeli nie tu, to w innym obszarze. Narzędzia, a tym jest AI, jedynie przyspieszają pracę.
Odwołując się do rewolucji cyfrowej XX wieku, zamiast piętnastu osób z liczydłami wystarczy jedna z Excelem…
Tak. Z jednej strony, oczywiście, już nie korzystamy z liczydeł, mamy jedną osobę z Excelem. Ale potem okazuje się, iż stosowanie tego Excela sprawiło, iż pojawiają się kolejne stanowiska – druga, trzecia osoba – a do tego dochodzą nowe narzędzia, jak systemy BI. To ciągła gonitwa. Dopóki rynek premiuje tych, którzy rozwijają się szybciej i budzą większe zaufanie, dopóty rozwój i innowacje będą nieodłącznym kierunkiem.
Skoro tak szeroko mówimy o zastosowaniach AI, to chciałbym zapytać, jak to wygląda w HPE. Czy – a jeżeli tak, to w jaki sposób – wykorzystujecie sztuczną inteligencję w samej firmie?
W HPE mamy zaimplementowany nasz wewnętrzny czat. Wykorzystujemy go nie tylko do pozyskiwania informacji o portfolio, ale także w codziennych działaniach operacyjnych – w komunikacji czy budowaniu narracji. To bardzo wszechstronne narzędzie. Oczywiście firma stosuje sztuczną inteligencję również przy podejmowaniu decyzji strategicznych: w designie, produkcji, analizie trendów czy marketingu. Jesteśmy mocno związani z trendem AI, a dodatkowo uczymy się od naszych klientów i ich scenariuszy wykorzystania tej technologii.
W codziennej pracy to jednak głównie komunikacja i marketing. Przyznam szczerze, iż jakość, jaką oferują dziś czaty, zwłaszcza przy tłumaczeniach, jest tak wysoka, iż trudno mi sobie wyobrazić pracę bez nich. Gdybym pisała korespondencję wyłącznie sama, bez wsparcia AI, poziom jakości byłby dużo niższy – a oczekiwania odbiorców stale rosną.
Dlatego zachęcam wszystkich, by jak najszybciej zaczęli korzystać z takich narzędzi – nie tylko do komunikacji, ale też do budowania narracji i uczenia się o sobie. Te systemy doskonale adaptują się do użytkownika. Widzę to po sobie: im dłużej z nimi pracuję, tym lepiej potrafią „nauczyć się” mojego stylu, reagować na moje hasła i wspierać mnie w tworzeniu spójnych treści. Ten asystent staje się rzeczywiście asystentem – i to w najlepszym sensie. Szczerze mówiąc, nie wyobrażam sobie już pracy bez tego typu wsparcia.
O AI mówi się dziś niezwykle dużo. Ale w każdej dyskusji są też wątki, które pozostają w cieniu, mimo iż mają ogromne znaczenie. Jaki aspekt AI jest dziś najbardziej niedoceniany, a o którym powinniśmy mówić częściej?
Kluczowym, a jednocześnie bardzo trudnym tematem jest jakość danych oraz governance wokół nich. To zagadnienia wymagają- ce ogromnej uwagi. O regulacjach mówi się sporo – i słusznie, bo to również istotny obszar – ale jednocześnie stanowią one źródło niepokoju i niezrozumienia. Często same w sobie stają się barierą, bo interpretujemy je w różny sposób albo w ogóle nie do końca je rozumiemy.
Oczywiście w narracji publicznej często podkreśla się, iż dane są w centrum wszystkiego. Pytanie jednak brzmi: jakiej są jakości? Łatwo jest zainwestować w chatbot czy inne narzędzia AI, bo tam efekt widać szybko. Trudniej przekonać biznes do inwestycji w porządkowanie danych, bo zwrot z takiego działania nie jest natychmiastowy i bezpośredni. A to przecież fundament. Do tego dochodzi jeszcze kwestia bezpieczeństwa. O tym mówi się bardzo dużo, ale wciąż zbyt rzadko w kontekście zarządzania danymi. Kto ma dostęp do jakich danych? Jak wygląda ich klasyfikacja, uporządkowanie? To tematy żmudne, wymagające strategii i determinacji. Nie są atrakcyjne medialnie, ale to właśnie one stanowią podstawę wszystkiego, co budujemy w obszarze sztucznej inteligencji.
Aby bezpłatnie pobrać cały raport AI RADAR – Trendbook (ponad 400 stron, bezcennej wiedzy o AI) kliknij w poniższy baner:
