Jak stworzyć strategię dla firmy, podczas mody na AI?

Czy wiesz, że 84% szefów firm uważa, że AI będzie miało wpływ na ich sukces?

AI to teraz trend, który zmienia świat… Od 1,5 roku, od debiutu ChatGPT, rośnie popularność sztucznej inteligencji w niespotykanym wcześniej tempie. To powoduje, że strategia Twojej firmy, powinna iść w trochę innym kierunku, niż dotychczas.

Kluczowe wnioski

• Od debiutu ChatGPT, AI w firmach przechodzi renesans¹.
• AI jest kluczowa w budowaniu przewagi konkurencyjnej i innowacjach biznesowych.
• Ponad 80% przedstawicieli kadry kierowniczej twierdzi, że muszą wykorzystać AI, aby osiągać swoje cele².

Dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna dla firm?

W dzisiejszym świecie biznesu, AI jest kluczowa. Pomaga firmom być bardziej efektywnymi i konkurencyjnymi. Dzięki automatyzacji, pracownicy mogą skupić się na ważniejszych zadaniach, co zwiększa ich zaangażowanie⁴.

Musimy pamiętać o tym, że sztuczna inteligencja zastępując niektóre elementy pracy naszych pracowników, która jest monotonna i powtarzalna, może doprowadzić do tego, że pracownicy będą mieli większą satysfakcje ze swojej pracy. Wszystko za sprawą tego, że AI zacznie ich wspomagać.

W handlu detalicznym, firmy jak Amazon i Walmart wykorzystują AI do prognozowania popytu. To pomaga im lepiej planować zakupy i unikać nadmiaru towarów⁵. W turystyce, Booking.com, Expedia i KAYAK używają AI do dynamicznej regulacji cen. To sprawia, że ich oferty są bardziej atrakcyjne dla klientów⁵.

AI, jak ChatGPT, poprawia obsługę klienta. To zwiększa lojalność i pomaga firmom rosnąć⁴. Raport McKinsey mówi, że kampanie marketingowe oparte na AI mogą zwiększyć zyski o 10%⁵.

Określenie celów biznesowych związanych z AI

Planowanie strategii AI wymaga stworzenia jasnych celów. To pozwoli Twojej firmie wykorzystać pełny potencjał sztucznej inteligencji. Ważne jest, aby zidentyfikować obszary, gdzie AI przyniesie największe korzyści. To klucz do efektywnego wdrożenia.

Pytaj się, jakie cele biznesowe z AI możesz osiągnąć. Zastanów się, jak skutecznie wykorzystać AI w różnych obszarach działalności. Zastanów się też, jakie zasoby są potrzebne do implementacji AI.

Jakie są nasze cele biznesowe?

Definiowanie celów biznesowych z AI jest kluczowe. Może to obejmować poprawę efektywności, zwiększenie satysfakcji klientów czy optymalizację kosztów.

Na przykład „automatyzacja księgowości skróci czas obsługi klienta o 50% i poprawi dokładność o 90% w 12 miesięcy.”

Implementacja AI może znacząco poprawić wyniki biznesowe. Jak mówi Michał Sadowski z Brand24

” Szacujemy, że implementacja ChatGPT/GPT-4 w Brand24 umożliwiła zwiększenie efektywności o ok. 30%.”

Gdzie możemy wykorzystać AI?

AI może być użyteczna w wielu obszarach, jak analiza danych rynkowych czy badanie konkurencji. Dzięki chatbotom, automatyzacji i analizie predykcyjnej, Twoja firma może szybciej odpowiadać na potrzeby klientów i poprawiać jakość obsługi. Popularne techniki AI to uczenie maszynowe, uczenie głębokie i przetwarzanie języka naturalnego.

Określenie zasobów potrzebnych do realizacji strategii AI

Realizacja strategii AI wymaga odpowiednich zasobów. Ważne jest, aby zidentyfikować, czy lepiej rozwijać własne rozwiązania czy korzystać z gotowych na rynku narzędzi. Często implementacja sztucznej inteligencji do firmy, jest niczym łączenie klocków z LEGO, więc żeby zaoszczędzić czas i pieniądze, najczęściej, korzysta się z już istniejących rozwiązań.

Narzędzia takie jak Amazon SageMaker, Microsoft Azure Machine Learning, czy Vertex AI Platform ułatwiają wdrożenia i są świetnymi miejscami, z którymi powinna się zaznajomić każda firma zainteresowana wprowadzeniem AI do swojej firmy.

Koszty wdrożenia AI mogą być wysokie dla niektórych firm, ale długoterminowe korzyści jakie płyną z tej „inwestycji” z czasem zaczynają się zwracać i to z dużą nawiązką. Pamiętaj też, że wdrożenie AI do firmy, wymaga tego, aby przeszkolić w odpowiedni sposób swoich pracowników oraz w ciągły sposób kontrolować nowe rozwiązania.

Identyfikacja przypadków użycia AI

Wdrażanie sztucznej inteligencji w firmie zaczyna się od analizy potrzeb. To pozwala zidentyfikować obszary, gdzie AI może przynieść największe korzyści.

Zrozumienie bolesnych punktów w firmie

Bolesne punkty w firmie to obszary, które wymagają optymalizacji. Może to być zarządzanie finansami, analizy predykcyjne czy automatyzacja procesów. Według statystyk, 80% dyrektorów uważa, że AI może wspomagać decyzje biznesowe⁸.

Przedsiębiorstwa mogą np. skorzystać na AI w zarządzaniu finansami. Automatyzują czasochłonne zadania i oferują zaawansowane analizy⁹.

Priorytetyzacja i wybór najbardziej znaczących przypadków użycia

Priorytetyzacja przypadków użycia AI pozwala skoncentrować zasoby na najważniejszych celach. Organizacje powinny wybrać 3-5 przypadków AI, według ich ważności i wpływu na cele biznesowe.

Implementacja AI w zarządzaniu finansami może optymalizować koszty i poprawić dokładność prognoz. W firmie produkcyjnej AI zoptymalizuje zarządzanie zapasami i poprawi efektywność.

Analiza potrzeb firmy i priorytetyzacja przypadków użycia AI to klucz do efektywnego wykorzystania AI. Rynek AI rośnie szybko, osiągnął wartość 330 miliardów dolarów w 2021 roku i ma wzrastać. To pokazuje, jak ważne jest strategiczne podejście do wdrażania AI.

Tworzenie strategii AI

Tworzenie strategii AI to skomplikowane zadanie ale jak bardzo warte poświęcenia czasu i środków.

Na początku musimy pamiętać o tym, że wprowadzanie automatyzacji czy narzędzi AI, powinno się dokonywać na strategii stworzonej już dla firmy. Przy tworzeniu firmy od 0 wiemy jak wiele rzeczy może nie być trafne, jak często możemy się mylić i jak strategia, którą tworzymy na początku działalności, po latach prób i błędów zaczyna odbiegać od tej pierwotnej. Dlatego nie warto przepłacać w narzędzia AI i automatyzacje, gdy nie mamy dobrze poukładanej firmy.

W momencie, gdy już mamy stworzoną strategię dla swojej firmy, możemy zacząć korzystać z implementacji narzędzi AI czy automatyzacji procesów.

Najlepiej spisać wszystkie pomysły i miejsca w których można wprowadzić sztuczną inteligencję, a następnie, biorąc pod uwagę budżety, ryzyko czy długość tworzenia danego projektu, zacząć ustawiać pomysły w priorytecie.

Każdy dział marketingu, sprzedaży itd. powinien mieć stworzoną własną strategię AI, która będzie rozwinięciem obecnej. To tak jak z pracownikami… Ai nie powinno ich zastępować ale ułatwiać im pracę i sprawiać, że firma tym samym będzie rosła.

Bardzo ważnym również czynnikiem, jest skupienie się na pracownikach. W zależności od zmian wprowadzonych w strategii, trzeba wziąć pod uwagę w którą stronę powinni rozwijać się pracownicy. Czy powinniśmy ich przeszkolić z AI? A może przenieść ich do innego działu… to są również ważne pytania na które powinniście sobie odpowiedzieć przy tworzeniu strategii w której będzie zaimplementowane AI.

Jeżeli potrzebujecie szkolenia z AI dla pracowników firmy, zapraszam poniżej.

• Planowanie wdrożenia AI musi uwzględniać etykę i prawa. To ważne dla strategii UE dotyczącej AI¹⁰.

Zarządzanie danymi jako kluczowym zasobem

Zarządzanie danymi to podstawa każdego projektu AI. Firmy muszą znaleźć wartościowe dane, zapewnić ich bezpieczeństwo i aktualizować je regularnie. To pozwoli na skuteczne wykorzystanie danych w uczeniu maszynowym i innych aplikacjach AI.

Identyfikacja źródeł danych

Źródła danych to klucz do zarządzania danymi. Firmy używają big data i AI do analizy trendów, co pomaga w podejmowaniu lepszych decyzji¹³. Ważne jest zrozumienie, gdzie dane pochodzą i jak je zbierać, by lepiej analizować przyszłe potrzeby.

Przechowywanie i aktualizacja danych

Bezpieczeństwo i aktualizacja danych to kolejne ważne kroki. Systemy muszą być elastyczne i skalowalne, by obsłużyć duże ilości danych z różnych źródeł¹⁴. Dzięki odpowiednim technologiom, firmy mogą lepiej zarządzać zapasami, co jest kluczowe w handlu detalicznym¹³.

Wykorzystanie danych w procesach AI/ML

Świadomość AI i analizy danych daje firmom przewagę na rynku. Pozwala to szybko reagować na zmiany i precyzyjnie przewidywać trendów¹³¹⁴. Dzięki AI, firmy mogą lepiej analizować dane i optymalizować procesy. Na przykład, AI w przemyśle pomaga uniknąć awarii sprzętu¹³. To sprawia, że wykorzystanie danych w AI jest bardziej efektywne, co prowadzi do lepszych wyników i oszczędności¹³.

Ocena ryzyka związanego z wdrażaniem AI

Rozważając wdrożenie sztucznej inteligencji, ważne jest uwzględnienie wielu czynników. Ocena ryzyka powinna obejmować aspekty techniczne, etyczne i prawne. To pozwoli na pełną analizę bezpieczeństwa AI.

Badania pokazują, że 25 z 28 firm nie ma narzędzi do zabezpieczenia systemów uczenia maszynowego¹⁵.

Systematyczna ocena ryzyka jest kluczowa. Regulacje i etyka AI stają się coraz ważniejsze, zwłaszcza w kontekście nowych wymogów UE. Na przykład, AI Act wprowadza surowe ograniczenia dla systemów AI o wysokim ryzyku¹⁶.

Organizacje muszą dostosować się do tych wymogów do połowy 2026 roku, aby uniknąć sankcji¹⁶.

Wdrożenie systemu audytu AI jest niezbędne do minimalizacji ryzyka i ochrony danych. Organizacje powinny dążyć do spełnienia wysokich standardów przejrzystości i odpowiedzialności. Istnienie ryzyka błędów i nieprzewidywalności wymaga regularnych audytów i ocen.

• Wdrożenie mechanizmów kontrolnych zgodnych z ISO27001:2013 jest kluczowe¹⁵.

Infrastruktura technologiczna potrzebna do AI

Do skutecznego wdrożenia AI potrzebne są odpowiednie technologie. To dotyczy zarówno sprzętu, jak i oprogramowania. Firmy muszą inwestować w zasoby obliczeniowe i narzędzia programistyczne wspierające rozwój. Usługi w chmurze, które są skalowalne i elastyczne, są ważnym elementem tej infrastruktury.

Określenie zasobów obliczeniowych

Moc obliczeniowa to klucz do sukcesu w AI. W Polsce klastry obliczeniowe mają od 100 do kilkuset kart. Duże firmy IT mają setki tysięcy jednostek H100 do treningu modeli AI. Aby przetwarzać duże ilości danych, potrzebne są duże zasoby obliczeniowe¹⁹.

Wybór odpowiednich narzędzi programistycznych

Do tworzenia i wdrażania AI potrzebne są specjalistyczne oprogramowanie jak TensorFlow, PyTorch i Apache Hadoop. Korzystanie z narzędzi od różnych dostawców pozwala firmom na korzystanie z różnych technologii AI bez inwestycji w wewnętrzne rozwiązania.

Wybór usług przetwarzania w chmurze

Narzędzia AI w chmurze są popularne ze względu na skalowalność i elastyczność. W Polsce wprowadzenie regulacji AI Act wymaga wsparcia i rozwoju AI¹⁸. Szybkie połączenia internetowe są kluczowe dla chmury i usług online, co pomaga firmom rozwijać się szybko i efektywnie¹⁹.

1. Moc obliczeniowa
2. Odpowiednie narzędzia programistyczne
3. Usługi przetwarzania w chmurze

Rekrutacja i szkolenia dla pracowników z AI

Skuteczne wdrożenie strategii AI wymaga dobrej kadry. Ważne jest, aby zidentyfikować braki w kompetencjach i zaplanować odpowiednie szkolenia. To klucz do sukcesu w budowaniu ekosystemu AI w firmie.

Identyfikacja brakujących kompetencji

Podczas rekrutacji ważne jest, aby zrozumieć, jakie umiejętności w AI są potrzebne. AI pomaga analizować dane, tworząc idealny profil kandydata²⁰. Automatyzacja procesu rekrutacji pozwala obsłużyć więcej kandydatów²⁰. Ponad 75% firm planuje wprowadzić AI w ciągu pięciu lat, co podkreśla potrzebę edukacji w AI²¹.

Planowanie szkoleń dla pracowników

Szkolenia z AI są ważne dla specjalistów i pracowników z innych działów. Powinny one obejmować różne aspekty, od podstaw GenAI po narzędzia i platformy AI. W szkoleniach powinny być studia przypadków i ćwiczenia, aby uczestnicy lepiej zrozumieli AI²¹. W Polsce 50% firm już używa AI w HR lub planuje to²⁰.

Wdrażanie strategii AI w firmie

Wdrażanie strategii AI w firmie wymaga kompleksowego podejścia. Skupiamy się na trzech etapach: zbieranie i przetwarzanie danych, modelowanie i ocena skuteczności oraz formalne wdrożenie modelu AI.

Zbieranie i przetwarzanie danych

Zbieranie danych to pierwszy krok do sukcesu. Sztuczna inteligencja pomaga firmom podejmować lepsze decyzje. Wydobywa cenne informacje z dużych zbiorów danych, co zwiększa produktywność²².

Ważne jest, aby dane były z różnych źródeł i dobrze przetwarzane. To pozwala na ich dokładną analizę. Personalizacja oparta na AI poprawia doświadczenia klientów, zwiększając lojalność i przychody²².

Modelowanie i ocena skuteczności

Modelowanie i ocena skuteczności to drugi kluczowy element. Modele uczenia maszynowego analizują preferencje klientów. To prowadzi do spersonalizowanych rekomendacji i zwiększa zadowolenie klientów²².

Proces obejmuje wybór algorytmów, ich trenowanie i testowanie. W 2023 roku 23% polskich firm wdrożyło rozwiązania AI, co to wzrost o 22% w porównaniu z 2022 rokiem²³. Skuteczność modeli powinna być regularnie sprawdzana, aby zapewnić ich najwyższą wydajność.

Wdrożenie modelu AI

Ostatnim krokiem jest wdrożenie modelu AI do rzeczywistych zastosowań. Integracja chatbotów AI w handlu elektronicznym zwiększa zadowolenie klientów²². Firmy mogą automatyzować rutynowe zadania, co zwiększa wydajność pracowników²².

Wdrożenie AI wymaga starannego planowania i zaangażowania pracowników. Monitorowanie i adaptacja systemów pozwala na iteracyjne doskonalenie i etyczne stosowanie rozwiązań.

FAQ

Jak stworzyć strategię dla firmy, podczas mody na AI?

Tworzenie strategii AI w firmie wymaga jasnego definiowania celów. Ważne jest zrozumienie, gdzie AI przyniesie największe korzyści. Trzeba też zbudować odpowiednią infrastrukturę. Zarządzanie AI i planowanie strategii AI to kluczowe elementy do efektywnego wykorzystania sztucznej inteligencji.

Dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna dla firm?

Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa kluczową rolę w budowaniu przewagi konkurencyjnej firm. Dzięki niej lepiej zrozumiemy i docieramy do klientów. Może prognozować trendy i optymalizować decyzje na podstawie analizy danych. AI to klucz do innowacji technologicznych i przewagi na rynku.

Gdzie możemy wykorzystać AI?

AI można wykorzystać w wielu obszarach, jak analiza danych klientów czy optymalizacja procesów. Implementacja AI w odpowiednich dziedzinach zwiększa efektywność operacyjną.

Jakie zasoby są potrzebne do realizacji strategii AI?

Realizacja strategii AI wymaga identyfikacji odpowiednich zasobów. Należą do nich dane, infrastruktura technologiczna i kompetencje w zespole. Właściwe zarządzanie zasobami i implementacja AI są kluczowe dla sukcesu.

Jak priorytetyzować i wybierać najbardziej znaczące przypadki użycia AI?

Priorytetyzacja przypadków użycia AI polega na selekcji tych, które mają największy wpływ na cele biznesowe firmy. Wybierając kluczowe elementy do wdrożenia, efektywne wykorzystanie AI staje się możliwe.

Jak rozwijać strategię AI?

Tworzenie strategii AI obejmuje analizę obecnych i przyszłych możliwości wykorzystania AI. Ważne jest planowanie wdrożeń, testowanie rozwiązań i dostosowywanie strategii do zmieniających się warunków rynkowych. Rozwijanie strategii AI to ciągły proces doskonalenia i innowacji.

Jak identyfikować źródła danych?

Identyfikacja wartościowych źródeł danych jest kluczowa dla skutecznego wdrożenia strategii AI. Dane muszą być dokładne, aktualne i odpowiednio przechowywane, aby mogły być efektywnie wykorzystane w procesach AI/ML.

Jak przechowywać i aktualizować dane?

Przechowywanie i regularna aktualizacja danych są podstawą skutecznych projektów AI. Firmy muszą zapewnić bezpieczne przechowywanie danych i wdrożyć procesy ich ciągłej aktualizacji, aby utrzymać jakość analiz.

Jak wykorzystać dane w procesach AI/ML?

Wykorzystanie danych w procesach AI/ML polega na przetwarzaniu i analizie danych w celu uczenia maszynowego. Poprawne zarządzanie danymi umożliwia tworzenie precyzyjnych modeli AI, które wspierają decyzje biznesowe.

Jak ocenić ryzyko związane z wdrażaniem AI?

Ocena ryzyka związana z wdrażaniem AI obejmuje analizę potencjalnych zagrożeń technicznych, etycznych i prawnych. Bezpieczeństwo AI, regulacje i etyka są kluczowe dla minimalizacji ryzyka i zapewnienia odpowiedzialnego wdrożenia AI.

Jakie zasoby obliczeniowe są potrzebne do AI?

Wdrożenie AI wymaga odpowiednich zasobów obliczeniowych, takich jak mocne serwery i infrastruktura cloud computing. Zasoby obliczeniowe muszą być skalowalne, by sprostać wymaganiom modelowania i analizy danych.

Jakie usługi przetwarzania w chmurze wybrać do AI?

Wybór usług przetwarzania w chmurze powinien uwzględniać skalowalność i elastyczność, by wspierać rozwój AI w firmie. Usługi takie jak AWS, Google Cloud czy Microsoft Azure oferują narzędzia i zasoby obliczeniowe niezbędne do skutecznego wdrożenia AI.

Jak zidentyfikować braki kompetencyjne w zespole?

Identyfikacja braków kompetencyjnych polega na ocenie obecnych umiejętności zespołu i określeniu, jakie kompetencje są potrzebne do realizacji strategii AI. Analiza potrzeb szkoleniowych jest kluczowa dla budowania zespołu zdolnego do efektywnej pracy z AI.

Jak planować szkolenia dla pracowników z AI?

Planowanie szkoleń dla pracowników obejmuje definiowanie celów szkoleniowych, wybór odpowiednich programów edukacyjnych oraz monitorowanie postępów. Szkolenia z AI pomagają rozwijać kompetencje i przekładać je na praktyczne zastosowania w codziennej pracy.

Jak wdrażać strategię AI w firmie?

Wdrażanie strategii AI obejmuje zbieranie i przetwarzanie danych, modelowanie i ocenę skuteczności algorytmów oraz wprowadzanie modeli AI do rzeczywistych zastosowań w firmie. Iteracyjne doskonalenie i dostosowywanie strategii zapewnia jej wysoką efektywność i wpływ na procesy biznesowe.

Jak efektywnie zbierać i przetwarzać dane?

Efektywne zbieranie i przetwarzanie danych wymaga stosowania odpowiednich metod i narzędzi do gromadzenia, analizowania i przechowywania danych. Kluczowe jest utrzymanie wysokiej jakości danych, aby możliwe było skuteczne modelowanie i wdrażanie AI.

Jak modelować i oceniać skuteczność algorytmów AI?

Modelowanie i ocena skuteczności algorytmów AI polega na tworzeniu, testowaniu i optymalizacji modeli predykcyjnych opartych na danych. Regularna ocena i weryfikacja skuteczności algorytmów pozwala na ich ciągłe doskonalenie.

Jak efektywnie wdrożyć model AI do praktycznych zastosowań?

Wdrożenie modelu AI do praktycznych zastosowań wymaga dokładnego planowania, testowania i monitorowania rezultatów w rzeczywistych warunkach biznesowych. Kluczowe jest iteracyjne doskonalenie modeli oraz dostosowanie strategii do zmieniających się warunków rynkowych.

Linki do źródeł

1. https://itwiz.pl/6-strategii-jak-skutecznie-nie-wdrozyc-genai/
2. https://pap-mediaroom.pl/nauka-i-technologie/jak-technologia-ai-pomaga-rozwijac-biznes
3. https://www.hauerpower.com/blog/ai-w-marketingu
4. https://widoczni.com/blog/sztuczna-inteligencja-w-biznesie/
5. https://www.ideoforce.pl/akademia/rola-ai-w-dzialaniu-marketingowym-firm,797.html
6. https://www.ifirma.pl/blog/marketing/ai-w-biznesie/jak-dobrac-rozwiazanie-ai-do-problemu-biznesowego.html
7. https://sprawnymarketing.pl/blog/narzedzia-ai-dla-biznesu-i-pomysly-na-ich-wykorzystanie/
8. https://www.unite.ai/pl/jak-opracować-strategię-sztucznej-inteligencji/
9. https://altera.co/sztuczna-inteligencja-w-zarzadzaniu-finansami-jak-technologie-ai-moga-przyspieszyc-rozwoj-twojego-biznesu/
10. https://www.gov.pl/web/cyfryzacja/droga-do-polskiej-strategii-ai
11. https://getgenie.ai/pl/opracuj-strategie-dotyczaca-tresci-za-pomoca-ai/
12. https://mojafirma.ai/ai-w-biznesie/strategia-marketingowa/tworzenie-strategii-tresci
13. https://ttms.com/pl/ulepszanie-analizy-danych-za-pomoca-sztucznej-inteligencji-przeksztalcanie-spostrzezen-w-praktyczne-strategie-biznesowe/
14. https://kajodata.com/analityk-danych/ai-w-centrum-nowoczesnej-organizacji-strategie-korzysci-wyzwania/
15. https://learn.microsoft.com/pl-pl/security/ai-red-team/ai-risk-assessment
16. https://kpmg.com/pl/pl/home/insights/2024/03/eu-ai-act-rozszyfrowanie-kluczowych-aspektow-unijnego-rozporzadzenia-o-sztucznej-inteligencji.html
17. https://www.ey.com/pl_pl/cybersecurity/sztuczna-inteligencja-ryzyka
18. https://ideas-ncbr.pl/strategia-rozwoju-ai-w-polsce-kluczowe-elementy-dla-efektywnej-krajowej-polityki-technologicznej/
19. https://integratorai.pl/infrastruktura-ai/
20. https://www.kozminski.edu.pl/pl/review/ai-w-hr-czyli-jak-technologia-wspiera-zarzadzanie-rekrutacja
21. https://bizyou.pl/wydarzenia/doskonalosc-ai-w-hr-strategie-dla-liderow-organizacji/
22. https://botpress.com/pl/blog/strategies-to-grow-your-business-with-ai
23. https://marcrojek.medium.com/wdrażanie-sztucznej-inteligencji-kluczowe-kwestie-i-strategie-biznesowe-02817881cdcc