O automatyzacji mówi się dziś wszędzie, i praktycznie nie ma już niszy, która radykalnie opierałaby się jej wdrożeniu. Pęd ku automatyzacji nie bierze się znikąd – dzięki postępowi technologicznemu firmy mogą automatyzować procesy biznesowe szybciej i taniej niż kiedykolwiek wcześniej. Usprawnienia, które kiedyś były zarezerwowane dla największych graczy rynkowych, są dziś na wyciągnięcie ręki dla każdej firmy. Niezależnie od jej wielkości, bez konieczności inwestowania ogromnych funduszy.
Automatyzacja oznacza dziś coś zupełnie innego niż kilka lat temu. Sztuczna inteligencja zmieniła podejście do jej wdrażania, umożliwiając maksymalne wykorzystanie danych do optymalizacji procesów. Dzięki demokratyzacji generatywnej sztucznej inteligencji możliwości automatyzacji AI są szersze niż kiedykolwiek. Zamiast polegać na zdefiniowanych wcześniej scenariuszach, GenAI obsługuje indywidualne polecenia i automatyzuje zadania wymagające kreatywności, a nie tylko przetwarzania. Dlatego zrozumienie różnicy między AI a GenAI i wykorzystanie jej w praktyce są na ten moment najważniejsze dla udanej automatyzacji.
Które procesy można zautomatyzować, które warto poddać automatyzacji i jak zrobić to mądrze? Te i inne aspekty poruszyli eksperci uczestniczący w niedawnym webinarze organizowanym przez Miquido, poświęconym generatywnej AI w procesach przedsiębiorstw. Cristina Duta, Lars Rinnan, Gabriel Skelton i Jerzy Biernacki omówili różne aspekty automatyzacji. Ten artykuł zbiera najważniejsze wnioski z ich rozmowy i wskazówki, które możesz wykorzystać przy własnym wdrożeniu.
Automatyzacja procesów biznesowych z AI – najważniejsze korzyści i jak po nie sięgnąć
Plusy automatyzacji biznesowej AI mogą być różne, w zależności od twoich celów i procesów, które zamierzasz jej poddać. Istnieje jednak kilka korzyści osiągalnych dla większości firm, niezależnie od charakteru ich działalności.
Lepszy wskaźnik satysfakcji klienta
Dzięki rozwojowi generatywnej sztucznej inteligencji obsługa klienta przebiega sprawniej, niż kiedykolwiek wcześniej. GenAI może odpowiadać bezpośrednio na zapytania, zamiast zmuszać klienta do podążania za z góry określonym scenariuszem. Sprawia to, iż interakcja jest bardziej naturalna i przynosi lepsze efekty. Nic dziwnego, iż właśnie to biznesowe zastosowanie genAI cieszy się największą popularnością wśród firm.
Możesz jednak wykorzystać genAI także na potrzeby obsługi wewnętrznej, wspierając onboarding HR. To zastosowanie dobrze ilustruje przykład przytoczony przez Cristinę Duta, gościnię webinaru AI Waves. Jej zespół poradził sobie z nieprawidłowościami w ramach procesu onboardingu, wdrażając chatbota z funkcjami GenAI w różnych kanałach komunikacyjnych.
Chatbot prowadzi użytkowników przez zadania, dostarcza odpowiednie dokumenty na podstawie dostarczonych informacji, odpowiada na często zadawane pytania, przeprowadza ankiety w celu uzyskania opinii i ciągle ulepsza cały proces. W rezultacie doświadczenie onboardingowe jest płynne, bezproblemowe i przyjazne użytkownikowi.
Usprawnienie operacji back-office
Większość zadań z zakresu back-office, od przetwarzania dokumentów i fakturowania po wprowadzanie danych, można zoptymalizować dzięki AI. Pozwala to zmniejszyć liczbę błędów i odciążyć pracowników, którzy mogą skupić się na realizacji bardziej wymagających zadań. Jak radzi Cristina Duta, najważniejsze jest tutaj zorganizowanie automatyzacji w taki sposób, aby wyodrębnić tylko istotne dane.
Aby od początku zadbać o jak najwyższą precyzję, warto przeanalizować, które dokumenty przynoszą najdokładniejsze wyniki. Znalezienie równowagi między elastycznością a dokładnością jest kluczowe, zwłaszcza w przypadku skomplikowanych pytań, na które dokumenty nie odpowiadają explicite.
Analiza danych i podejmowanie decyzji
Dane to współczesne złoto, a firmy mają ich do dyspozycji coraz więcej. Sęk jednak w tym, nie ile ich masz, a jak je wykorzystujesz. Dzięki AI można wyciągać cenne wnioski z ogromnych zbiorów danych, których ludzki umysł nie byłby w stanie przetworzyć, zwłaszcza w krótkim czasie.
Przykład podany przez Larsa Rinnana świetnie ilustruje możliwości AI w tej dziedzinie. Wdrażając GPT-4 w ramach Azure OpenAI, wraz z inżynierią poleceń i parserem PDF opartym na Pythonie, jego zespół radykalnie usprawnił przetwarzanie dokumentów. Udało mu się sprawić, iż generowanie 300 obszernych raportów miesięcznie stało się kwestią kilku kliknięć.
Jak przeprowadzić automatyzację procesów biznesowych z sukcesem? Pokonaj najczęstsze wyzwania wdrożeniowe
AI nie jest magicznym lekarstwem na wszystko, ale trzymając się dobrych praktyk, można wykorzystać potencjał drzemiący w automatyzacji do maksimum. Od planowania strategicznego przez wykorzystanie danych po nastawienie i motywację, oto, co radzą nasi eksperci.
Automatyzuj najważniejsze procesy
Wiele firm zaczyna od automatyzacji administracji i obsługi klienta. Tymczasem potencjał na największy zwrot z inwestycji drzemie w kluczowych procesach. Wsparcie sprzedaży, prospecting, analiza biznesowa, zapewnianie jakości, prognozowanie – nie bój się automatyzować tych obszarów, oczywiście zachowując podejście “wspierać a nie zastępować”. Twój zespół przez cały czas będzie odpowiedzialny za najtrudniejsze zadania – ale będzie mieć też wsparcie asystenta, który nigdy się nie męczy i nie popełnia błędów, niezależnie od tego ile godzin spędził w pracy.
Przygotuj się na najgorsze
Zacznij od identyfikacji potencjalnych wyzwań. Określ najgorsze scenariusze, biorąc pod uwagę takie aspekty jak ocena ryzyka, zawiłości prawne, konieczność pracy ze starszymi systemami czy bariery językowe. Jak podkreśla Gabriel Skelton, zaczynając od najgorszych scenariuszy, jesteś w stanie opracować systemowe rozwiązania, które faktycznie się sprawdzają.Takie podejście pozwala bezpośrednio zmierzyć się z wyzwaniami i stworzyć solidne rozwiązanie wykorzystujące AI do automatyzacji biznesowej.
Automatyzuj bez czekania na problemy
Twoja firma może funkcjonować dobrze, ale zawsze może być jeszcze lepiej. Wdrożenie AI niekoniecznie musi rozwiązywać konkretny problem, ponieważ możesz w danym momencie go nie mieć. Zamiast tego, usprawnia, poprawia i czyni środowisko pracy bardziej przyjaznym. To równie dobry powód, by automatyzować!
Pomyśl o przypadku BlackBerry i Apple. Kiedyś nikt nie wyobrażał sobie świata bez BlackBerry – dopóki nie pojawił się iPhone z ekranem dotykowym. Czy jego wejście na rynek rozwiązało konkretny problem? Nie, ale nagle wykonywanie wielu zadań na telefonie stało się szybsze i łatwiejsze. Ta pozornie mała zmiana miała gigantyczny wpływ na globalny rozwój technologii. I ty możesz wprowadzić znaczącą innowację poprzez wdrożenie jednego, niewielkiego projektu AI.
Zapobiegnij “halucynacjom” dzięki sprawdzonym technikom
Zarówno RAG, jak i fine tuning mogą w zasadzie wyeliminować ryzyko halucynacji. W przypadku RAG, generowanie odpowiedzi przez model AI jest wspierane danymi z aktualnych dokumentów, które odpowiadają na konkretne pytania. Umożliwia to firmom skuteczne automatyzowanie wyszukiwania informacji bez potrzeby fact-checkingu i ciągłych aktualizacji baz danych pod kątem zmian w polityce firmy czy innych aspektów.
Fine tuning również zmniejsza ryzyko halucynacji, co potwierdza przypadek Morgan Stanley i GPT-4, przytoczony przez Larsa. Firma dostroiła model językowy, wykorzystując do tego większość analiz, które przeprowadziła kilka lat temu. Poziom dokładności rezultatów przekroczył oczekiwania Morgan Stanley. Udało im się stworzyć interfejs, który dziś służy 75 000 pracownikom na całym świecie do szybkiego uzyskiwania dokładnych informacji.
Po prostu zacznij – nigdy nie było tak łatwo
Kiedyś projekty AI stanowiły wielomilionowe inwestycje i były przedsięwzięciem na lata. Teraz można je dopiąć w kilka miesięcy czy choćby miesięcy, przy znacznie niższych kosztach i bez ogromnej bariery wejścia. Zacznij od małych kroków, zdobądź cenne doświadczenie i stopniowo rozwijaj projekt, kultywując dobre praktyki zarządzania danymi. Nie pozwól, aby obawy przed ryzykiem cię powstrzymały!
Automatyzacja AI dla biznesu i jej wpływ na różne branże
Po korzyści z automatyzacji AI może sięgnąć każda firma operująca na danych i powtarzalnych procesach – od banków, przez e-commerce, po supermarkety. Są jednak sektory, gdzie jej zalety są najbardziej widoczne. Poniższe przykłady świetnie ilustrują przekrój możliwości AI.
Opieka zdrowotna
AI ma ogromny potencjał w sektorze opieki zdrowotnej, zwłaszcza gdy mowa o przetwarzaniu języka naturalnego i dokumentów. Idealnym przykładem jest tutaj fax. Prawdopodobnie uważasz tę technologię za przestarzałą, tak samo jak pagery i maszyny do pisania, jednak fax wciąż króluje w sektorze zdrowia. Wynika to głównie wymagań regulacyjnych (HIPAA/GDPR/PIPEDA) oraz braku interoperacyjności między różnymi systemami elektronicznej dokumentacji medycznej.
Możesz zapytać – dlaczego naprawiać coś, co działa? Głównie dlatego, iż to rozwiązanie ma więcej wad niż zalet. Poleganie na faxie oznacza ogromne zużycie papieru. Wymaga również od personelu wykonywania mnóstwa manualnej, powtarzalnej pracy. Niedokładne dane mogą mieć poważne konsekwencje dla placówki i pacjentów, a taka forma przekazywania informacji niestety im sprzyja.
GenAI otwiera nowe możliwości przed sektorem opieki medycznej, eliminując ograniczenia tradycyjnego OCR, które wymaga strukturyzacji danych. Placówki medyczne mogą dzięki generatywnej sztucznej inteligencji gwałtownie wyszukiwać niezbędne dane w rozległych, nieustrukturyzowanych dokumentach. Mogą wykorzystać ogólną AI do wyodrębnienia złożonych danych z dokumentu, a następnie wprowadzić je do systemu elektronicznej dokumentacji medycznej (EMR) dzięki prostej automatyzacji bota.
Produkcja
Ze względu na specyficzne warunki pracy i ryzyko z nimi związane, produkcja jest doskonałym polem do działań automatyzacyjnych. Wykorzystując AI, można optymalizować harmonogramy produkcji, zachowując optymalne warunki dla komfortu i zdrowia pracowników.
Dodatkowo, AI może pomóc w zapobieganiu awariom sprzętu i przeciwdziałać problemom spowodowanym błędami wynikającymi ze zmęczenia. Pozwala również na automatyzację zadań w niebezpiecznych środowiskach, zmniejszając potrzebę długotrwałej ekspozycji pracowników na ryzykowne warunki.
Organizacje pozarządowe
AI może być również wykorzystywane do celów dobroczynnych, co udowadnia przykład Międzynarodowej Federacji Czerwonego Krzyża i Czerwonego Półksiężyca, wspomniany przez Larsa. W czasie pandemii Covid-19 organizacja zmagała się z rosnącym napływem zgłoszeń, które wymagały manualnego oznaczania i priorytetyzacji. Szukając automatyzacji, która rozwiąże ten problem, opracowali system, który automatycznie przetwarzał zgłoszenia i nadawał im priorytet, niezależnie od języka, z wysoką dokładnością, na poziomie około 86-87%.
Tak zautomatyzowany system usprawnił ich działania w obliczu pandemii, pozwalając skutecznie dystrybuować pomoc i zasoby. Rozwiązanie Czerwonego Krzyża zainspirowało dwa projekty AI for Good, z których jeden pomagał ludziom po trzęsieniach ziemi w Turcji, a drugi łączył ukraińskich uchodźców z osobami oferującymi im nocleg, eliminując bariery językowe. Automatyzacja procesów AI może również umożliwić oferowanie społecznościom nowych form wsparcia, które nie wymagają obecności wolontariuszy na miejscu. A w rezultacie – robić jeszcze więcej dobrego!
Automatyzacja AI – kwestie etyczne i redukcja uprzedzeń
Rozwój AI przyspieszył w ostatnich latach do tego stopnia, iż prawo ledwo za nim nadąża. W naszym życiu zawodowym i osobistym nagle zyskaliśmy dostęp do narzędzi, które nie mogą być pociągnięte do odpowiedzialności. Uprzedzenia ukrywające się w danych treningowych mogą powodować zwracanie stronniczych wyników i wzmacniać nierówności społeczne. Dlatego najważniejsze jest, aby wdrażanie tych technologii przebiegało pod nadzorem człowieka. Redukować uprzedzenia można poprzez audyty czy dostosowywanie algorytmów, i ten aspekt w najbliższych latach będzie zyskiwał na znaczeniu.
Przykład towarzysza AI przedstawiony przez Cristinę Dutę ilustruje głęboki wpływ, jaki algorytmy mogą mieć na życie ludzkie. Chociaż trudno jest przewidzieć wszystkie konsekwencje takiej interakcji, ryzyko można zminimalizować poprzez integrację aspektów etycznych w procesie projektowania. Strategie takie jak czyszczenie danych, walidacja i transparentność algorytmów pomagają w utrzymaniu wysokich standardów etycznych, jednak edukacja jest tutaj równie kluczowa.
Podsumowanie: 5 kluczowych wniosków z AI Waves
Jak widzisz, nasi eksperci rozłożyli automatyzację procesów biznesowych AI na czynniki pierwsze, pokazując różne perspektywy. Oto podsumowanie kluczowych wniosków z ich rozmowy.
- Generatywna AI zmienia oblicze automatyzacji, obsługując indywidualne zapytania i zadania wymagające kreatywności, nie tylko przetwarzając dane. Poszerza to możliwości zastosowania automatyzacji dla biznesu.
- Sektory takie jak opieka zdrowotna, produkcja i organizacje pozarządowe korzystają z automatyzacji AI, rozwiązując takie problemy jak przetwarzanie dokumentów, bezpieczeństwo i efektywność reakcji. Twoja firma również może sięgnąć po korzyści z jej wdrożenia, niezależnie od tego, do jakiej branży przynależy!
- Wdrażając AI w biznesie, zacznij od identyfikacji problemów. Wyobraź sobie najgorsze, co mogłoby się zdarzyć, i z myślą o tych wyzwaniach zbuduj rozwiązanie.
- Skuteczne wykorzystanie technik, takich jak RAG i fine tuning, znacząco zmniejsza halucynacje modeli AI, umożliwiając dokładną i niezawodną automatyzację bez potrzeby ciągłego sprawdzania faktów.
- Edukacja, czyszczenie danych i transparentność algorytmów są najważniejsze dla odpowiedzialnego wdrożenia AI.
Ten artykuł stanowi podsumowanie ustaleń z webinaru, jednak jeżeli szukasz bardziej szczegółowych informacji i chcesz zgłębić przykłady przytaczane przez naszych ekspertów, pobierz nagranie. A jeżeli zainspiruje to nowe pomysły na automatyzację procesów biznesowych AI, skontaktuj się z nami! Jako firma zajmująca się rozwojem systemu AI, specjalizująca się w genAI, możemy urzeczywistnić Twoją wizję, stosując się do dobrych praktyk wymienionych w artykule.
Zachęcamy do dołączenia do następnego wydarzenia z serii AI Waves poświęconego ustawie EU AI Act. Zarejestruj się tutaj.
