[ artykuł sponsorowany ]
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.
Szczegóły na https://dataeconomycongress.pl/lp/lpm/
Kluczowym tematem kongresu będą dane, nazywane ropą XXI wieku.
W poniższym artykule przedstawiamy skrót najważniejszych informacji dotyczący zastosowania Sztucznej Inteligencji w biznesie i gospodarce. Po więcej zapraszamy na październikowe wydarzenie!
- AI pomaga analizować dane, identyfikować trendy, czy rekomendować klientom najlepsze rozwiązania,
- na rynku pracy poszukiwani są coraz bardziej analitycy Big Data i inżynierowie algorytmów,
- koncepcja Data Mesh umożliwia elastyczne zarządzanie danymi, co przynosi wymierne korzyści,
- organizacje data-driven wykorzystują dane do zwiększania efektywności w biznesie.
Jaką przyjąć strategię w organizacji wobec rewolucji AI?
W erze rewolucji AI, kluczem jest strategia oparta na edukacji pracowników i zrozumieniu technologii. Inwestycja w szkolenia pozwoli na innowacje i lepsze wykorzystanie AI. Analiza rynku pomoże określić, gdzie AI przyniesie największe korzyści, czy to w automatyzacji czy nowych produktach. Integracja AI z obecnymi systemami jest niezbędna, ale równie ważna jest etyka, transparentność i bezpieczeństwo danych. Sukces w dobie AI wymaga elastyczności i ciągłego dostosowywania się do rynku.
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.
Uczenie maszynowe pozwala systemom na samodzielne uczenie się i adaptację do nowych danych bez konieczności programowania. Dzięki ML, firmy mogą analizować ogromne ilości danych w ekspresowym tempie, przewidywać trendy i automatycznie dostosowywać się do zmieniających się warunków rynkowych. W efekcie, firmy mogą czerpać realne korzyści biznesowe ,dzięki optymalizacji procesów, zwiększaniu efektywności sprzedaży czy poprawie relacji z klientem.
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 erze cyfrowej transformacji, postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji katalizują ewolucję rynku pracy, wprowadzając rewolucyjne zmiany w wymaganiach kompetencyjnych. Współczesne organizacje coraz bardziej poszukują specjalistów z umiejętnościami w zakresie programowania, analizy Big Data oraz inżynierii algorytmów. Jednak równie istotne stają się zaawansowane „miękkie umiejętności”, takie jak zdolność do adaptacyjnego uczenia się, krytycznego myślenia oraz interdyscyplinarnego podejścia do rozwiązywania problemów.
Mimo, iż 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 najważniejsze 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.
Czy Pana zdaniem, w polskich organizacjach możemy już mówić o zastępowaniu pracowników AI? jeżeli tak, wśród jakich stanowisk jest to już zauważalne?
Na dzień dzisiejszy jeszcze nie widzę masowego zjawiska zastępowania pracowników przez rozwiązania AI. w tej chwili 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: jeżeli 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 w tej chwili przez ludzi algorytmami i modelami sztucznej inteligencji. Jest to oczywiście duże wyzwanie, do którego musimy się dobrze przygotować. – mówi dr inż. Ireneusz Wochlik, Członek Zarządu, Fundacja AI LAW TECH.
Różne branże a poziom adopcji w obszarze AI
Adopcja sztucznej inteligencji w organizacjach różni się w zależności od branży, wielkości firmy oraz jej kultury korporacyjnej. Choć AI staje się coraz bardziej powszechna, poziom jej zaawansowania i zastosowanie w praktyce biznesowej różni się znacząco między sektorami.
Branże technologiczne, takie jak IT czy telekomunikacja często są pionierami w zakresie AI, inwestując w badania i rozwój oraz wdrażając innowacyjne rozwiązania. Dla nich AI jest często kluczowym elementem strategii biznesowej.
Sektory tradycyjne, takie jak przemysł czy rolnictwo, również dostrzegają potencjał AI, ale ich podejście jest bardziej konserwatywne. W tych branżach AI jest często wykorzystywana do optymalizacji procesów i zwiększenia efektywności.
Mimo różnic w tempie adopcji i zastosowaniu AI, wiele branż ma podobne cele: zwiększenie efektywności, poprawa jakości usług i produktów oraz lepsze zrozumienie potrzeb klienta. Jednak bariery, z jakimi się spotykają, mogą być różne. Dla branż technologicznych wyzwanie stanowi często brak wykwalifikowanych specjalistów czy konkurencja na rynku. Dla sektorów tradycyjnych bariery to często opór kulturowy, brak zrozumienia technologii lub ograniczenia finansowe.
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, takie 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 erze cyfrowej, gdzie dane stają się kluczowym zasobem, organizacje dążą do pełnej integracji technologii AI w swoich strukturach. Aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, najważniejsze jest stworzenie optymalnej struktury organizacyjnej, która wspiera inicjatywy oparte na danych.
W ostatnich latach nastąpiła rewolucja w zakresie danych, zwłaszcza w sektorze finansowym. Firmy dążą do stania się organizacjami data-driven, co oznacza, iż wykorzystują dane do podejmowania przemyślanych decyzji. Dzięki temu mogą automatyzować procesy, oferować nowe produkty, personalizować usługi oraz wdrażać nowoczesne metody zarządzania cenami i relacjami z klientami.
Kluczem do sukcesu jest jednak nie tylko technologia, ale także zmiana kultury organizacyjnej. Istotne jest zaangażowanie ekspertów, którzy potrafią nadawać kontekst danym i przekształcać je w konkretne działania przynoszące korzyści klientom. W tym kontekście pojawia się koncepcja Data Mesh, która przekształca tradycyjne podejście do hurtowni danych. Data Mesh pozwala na bardziej elastyczne zarządzanie danymi, rozdzielając własność danych i ułatwiając zdecentralizowany dostęp.
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 umiejętności 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.
Jakie Pana zdaniem kierunki rozwoju obiorą organizacje, w związku z coraz powszechniejszym wykorzystywaniem nowoczesnych technologii, takich jak AI?
Głównym wyzwaniem stojącym dzisiaj przed organizacjami jest efektywne zarządzanie danymi. jeżeli 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, iż jeżeli 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. – wyjaśnia dr inż. Ireneusz Wochlik, Członek Zarządu, Fundacja AI LAW TECH.
To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!
Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, iż codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości
Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube
