Praktyczny przewodnik po wykorzystaniu AI do usprawnienia działalności

Czym jest wykorzystanie AI do usprawnienia działalności i dlaczego ma znaczenie?

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do usprawnienia działalności polega na stosowaniu algorytmów i uczenia maszynowego do automatyzacji i doskonalenia procesów biznesowych. To znacznie więcej niż prosta automatyzacja. Zamiast wykonywać sztywny zestaw instrukcji, AI analizuje napływające dane, rozpoznaje złożone wzorce i podejmuje decyzje.

Dzięki temu procesy mogą się samodzielnie optymalizować i tworzyć solidną podstawę sprawnego działania firmy.

Efekty można zmierzyć. Chodzi o to, by dane przekładały się na działanie.

Nie wystarczy szybciej wykonywać tę samą pracę. Trzeba na nowo zaprojektować sposób jej wykonywania. Weźmy łańcuch dostaw: nieefektywność może obciążyć firmę nadmiernymi zapasami albo, co gorsza, brakami magazynowymi, które podkopują zaufanie klientów.

Systemy AI prognozują popyt, na bieżąco usprawniają trasy dostaw i wykrywają zagrożenia, zanim dojdzie do zakłóceń.

Ostatecznie chodzi o przewagę konkurencyjną. To nie jest odległa przyszłość zarezerwowana dla wielkich korporacji. Rezygnacja z tych narzędzi oznacza zgodę na pozostanie w tyle.

Krok 1: Przygotuj uzasadnienie biznesowe i oceń gotowość do wdrożenia AI

Przygotuj solidne uzasadnienie biznesowe, zanim napiszesz choćby linijkę kodu lub założysz konto w nowym narzędziu. Wiele projektów AI kończy się niepowodzeniem już na tym etapie, bo punktem wyjścia jest ciekawa technologia, a nie dotkliwy problem biznesowy. Powiąż wykorzystanie AI z konkretnym kluczowym wskaźnikiem efektywności (KPI): niższymi kosztami, oszczędnością czasu albo mniejszą liczbą błędów.

Najpierw znajdź miejsca, w których praca się zacina.

Gdzie powtarzalne czynności wykonywane ręcznie pochłaniają czas zespołu? Gdzie najczęściej pojawiają się błędy? To najlepsze obszary do zastosowania AI.

Na przykład inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) może ograniczyć nakład pracy związany z ręcznym wprowadzaniem danych o 70-80% w zespołach zasypanych fakturami lub formularzami. To konkretna liczba, którą możesz uwzględnić przy obliczaniu zwrotu z inwestycji.

Rzetelne uzasadnienie biznesowe wymaga jednak trzeźwej oceny gotowości organizacji. Technologia jest tylko częścią układanki. Potrzebujesz także odpowiednich danych, procesów i ludzi.

Po wdrożeniach w dziesiątkach średnich firm zauważyliśmy, że największą przeszkodą są niemal zawsze nieuporządkowane dane rozproszone między systemami, a nie ograniczenia techniczne.

Skorzystaj z tej listy, aby ocenić swoją gotowość.

• Określenie problemu: Czy problem, który chcesz rozwiązać, jest konkretny i mierzalny? (np. * Dostępność danych: Czy masz łatwy dostęp do danych potrzebnych do działania AI? Czy są uporządkowane i mają spójną strukturę?
• Dokumentacja procesu: Czy obecny przebieg pracy został jasno opisany? AI nie zautomatyzuje procesu, którego nikt nie rozumie.
• Poparcie kierownictwa: Czy kierownictwo traktuje to jako priorytet biznesowy, a nie kolejny projekt IT?
• Kompetencje techniczne: Czy masz w firmie lub poza nią osoby gotowe poprowadzić projekt?

Na koniec przedstaw wyliczenia. Zestaw dane ze swojej działalności z branżowymi punktami odniesienia, aby przygotować prognozę zwrotu z inwestycji, której kierownictwo nie zignoruje.

Krok 2: Uruchom pierwszy projekt automatyzacji AI bez programowania

Zacznij od małego projektu. Nie buduj od podstaw własnego modelu AI. Pierwsze wdrożenie powinno szybko pokazać wartość rozwiązania i dać impuls do dalszych działań. Wybierz najłatwiejszy do usprawnienia obszar: powtarzalny proces oparty na regułach, który pochłania zaskakująco dużo czasu zespołu.

Dobrym kandydatem jest wewnętrzny proces obsługi zgłoszeń. Nie trzeba budować rozumnego robota. Wystarczy użyć istniejących narzędzi niewymagających kodowania, aby odczytać zgłoszenie, przypisać je do kategorii, a następnie wysłać standardową odpowiedź albo skierować je do właściwej osoby.

Prosto i skutecznie. Oto plan pilotażu w czterech krokach:

1. Wybierz proces, który sprawia dużo trudności. Powinien być wykonywany ręcznie, powtarzalny i częsty. Dobrymi przykładami są kierowanie zgłoszeń do zespołu wsparcia, rozliczanie wydatków i wdrażanie nowych pracowników. Wybierz proces o jasnym, przewidywalnym przebiegu.
2. Opisz obecny przebieg pracy. Udokumentuj każdy etap. Kto co robi? Ile czasu zajmuje każda czynność? Jakie oprogramowanie jest używane? Nie zautomatyzujesz czegoś, czego nie rozumiesz, więc opisz to bardzo dokładnie.
3. Wybierz narzędzie niewymagające kodowania. Platform umożliwiających łatwą automatyzację z użyciem AI jest coraz więcej. Pozwalają one łączyć aplikacje (na przykład pocztę, arkusz kalkulacyjny i narzędzie do zarządzania projektami) za pomocą wizualnego interfejsu i dodawać funkcje AI bez pisania kodu. Tu sprawdza się robotyzacja procesów biznesowych (RPA).
4. Zbuduj i przetestuj automatyzację. Odtwórz proces w wybranym narzędziu. Zacznij od prostego wyzwalacza, na przykład „Gdy przyjdzie nowy e-mail z fakturą w załączniku”. Następnie dodaj działania AI, takie jak „Odczytaj z pliku PDF numer faktury, kwotę i termin płatności”. Ostatnim krokiem może być dodanie wiersza z tymi danymi w Google Sheets. Przeprowadź testy, aby znaleźć miejsca, w których proces może zawieść.

Oto porównanie popularnych platform dla osób, które tworzą swój pierwszy proces AI bez programowania.

Załóżmy, że chcesz zautomatyzować analizę opinii klientów. Gdy w Typeform pojawi się nowa odpowiedź na ankietę, proces uruchamia się i wysyła jej treść do modelu AI wraz z prostym promptem. Dane przesłane do punktu końcowego API usługi AI mogą wyglądać tak:

{
 "model": "claude-3-sonnet-20240229",
 "messages": [
 {
 "role": "user",
 "content": "Analyze the sentiment and categorize the following customer feedback into 'Pricing', 'Feature Request', or 'Bug Report'. Feedback: 'Your app is great, but it's way too expensive for small teams like ours.'"
 }
 ],
 "max_tokens": 100,
 "temperature": 0.5
}

Odpowiedź AI jest wykorzystywana w kolejnym kroku, na przykład do oznaczenia klienta etykietą „Pricing” w systemie CRM i powiadomienia zespołu produktowego. Całość nie wymaga ani jednej linijki kodu. Możesz zbudować taki proces w jedno popołudnie.

Krok 3: Przygotuj zespół i dane do integracji AI

Udane wdrożenie AI opiera się na dwóch filarach: uporządkowanych, dostępnych danych oraz przygotowanym, zaangażowanym zespole. Technologia jest łatwiejszą częścią. O sukcesie decyduje właściwe przygotowanie danych i ludzi.

Dane niskiej jakości utrudnią działanie AI, a zespół pełen obaw może zablokować projekt.

Zacznij od danych. Zarządzanie danymi nie jest zarezerwowane dla wielkich korporacji. To podstawa dla każdej firmy, która poważnie myśli o wykorzystaniu AI.

Musisz wiedzieć, jakie dane masz, gdzie się znajdują i kto ma do nich dostęp, a także dbać o ich poprawność. To konieczne, szczególnie w świetle przepisów takich jak RODO.

Przygotuj prosty plan zarządzania danymi:

1. Wyznacz właściciela danych: Każdemu kluczowemu zbiorowi danych (np. danym klientów) przypisz osobę odpowiedzialną za jego jakość.
2. Utwórz słownik danych: Przygotuj prosty arkusz z listą najważniejszych źródeł danych, ich zawartością i lokalizacją.
3. Ustal zasady dostępu: Określ, kto potrzebuje dostępu do poszczególnych danych, aby wykonywać swoją pracę. Kieruj się zasadą najmniejszych uprawnień.
4. Zacznij porządkowanie danych: Najpierw zajmij się zbiorem potrzebnym do projektu pilotażowego. Usuń duplikaty, popraw błędy i ujednolić formaty.

Uwzględnij osoby, które będą obsługiwać i kontrolować proces. Zapisz, które zadania się zmienią, jakie decyzje nadal będą podejmować pracownicy, jakie szkolenia będą potrzebne i jak zmierzysz obciążenie pracą po uruchomieniu rozwiązania.

Pokaż AI jako narzędzie, które usuwa najbardziej uciążliwe części pracy.

Zadaniem lidera jest stworzenie warunków, w których każdy może pracować najlepiej, jak potrafi. AI ma sens tylko wtedy, gdy temu służy: zwiększa możliwości ludzi, zamiast ich zastępować.

Postaw na rozwój umiejętności. Zapewnij szkolenia z nowych narzędzi AI, a przede wszystkim ucz zespół krytycznej oceny ich wyników. Najcenniejsi będą pracownicy, którzy potrafią współpracować z technologią: redagować i weryfikować wyniki oraz obsługiwać sytuacje wyjątkowe.

Inne spojrzenie: dlaczego większości projektów AI poprawiających efektywność nie udaje się rozwinąć na większą skalę

Wokół AI panuje ogromny szum. Za historiami sukcesu kryją się jednak niezliczone projekty pilotażowe, które po cichu upadają, nie przynosząc realnej wartości. Dlaczego tak się dzieje? Warto zrozumieć przyczyny.

Większość projektów AI nie kończy się niepowodzeniem z powodu złej technologii. Zawodzi strategia.

Najczęstszą pułapką jest niedopasowanie rozwiązania do problemu. Zespół zachwyca się technologią, na przykład generatywną AI, a dopiero potem szuka problemu, który mógłby za jej pomocą rozwiązać. Przestrogą jest historia Zume Pizza, startupu, który pozyskał setki milionów na wykorzystanie robotów do przygotowywania pizzy.

Nie chodziło o to, że roboty nie działały. Przygotowanie pizzy nigdy nie było głównym źródłem kosztów ani wąskim gardłem w biznesie dostaw. Usprawniono część procesu, która nie miała decydującego znaczenia.

To przykład błędnego zastosowania AI, które przesądziło o porażce.

Inną, mniej widoczną przyczyną niepowodzeń jest integracja ze starszymi systemami. Twoja firma korzysta z plątaniny dawnych baz danych, oprogramowania działającego lokalnie i przestarzałych systemów ERP. Połączenie nowego narzędzia AI z 20-letnim systemem księgowym bywa koszmarem.

Projekt pilotażowy może działać w uporządkowanym środowisku testowym, a potem załamać się w złożonej rzeczywistości firmowej infrastruktury IT. Właśnie tutaj wiele projektów staje w miejscu.

Wreszcie wiele zespołów ignoruje stronniczość modeli AI, dopóki nie jest za późno. Jakość działania AI zależy od danych treningowych. Jeśli dane historyczne odzwierciedlają wcześniejsze uprzedzenia, AI nauczy się ich i je wzmocni.

Na przykład narzędzie AI wytrenowane na danych z poprzednich rekrutacji może zacząć faworyzować kandydatów o określonym pochodzeniu, nawet bez wyraźnej reguły. Sprawdzenie modelu pod kątem stronniczości przed uruchomieniem nie jest opcjonalne. To kluczowy element zarządzania ryzykiem.

Jak AI zmieni najważniejsze procesy w firmie?

Wdrażanie AI nie oznacza jednej wielkiej zmiany. To seria konkretnych usprawnień o dużym znaczeniu w każdym dziale. Od hali produkcyjnej po dział finansów inteligentna automatyzacja obniża koszty i ogranicza liczbę błędów.

Sprawdzonym podejściem jest wybór konkretnych obszarów działania i zastosowanie w nich ukierunkowanych rozwiązań. Dzięki temu zespoły pracują inaczej, z większą precyzją i lepszą zdolnością przewidywania zarówno w codziennych zadaniach, jak i w długofalowym zarządzaniu działalnością.

Oto jak AI zmienia podstawowe obszary działalności firmy:

• Łańcuch dostaw i zapasy: To obszar z dużym potencjałem. Analizując dane o sprzedaży, pogodę i trendy rynkowe, AI może ograniczyć błędy prognozowania nawet o 50% i zmniejszyć utraconą sprzedaż spowodowaną brakami w zapasach nawet o 65%. Walmart wykorzystał optymalizację tras opartą na AI, aby skrócić łączną długość tras dostaw o 30 milionów mil, osiągając ogromne oszczędności.
• Finanse i księgowość: AI automatyzuje najbardziej żmudne zadania finansowe. Przetwarza faktury, uzgadnia konta i wykrywa potencjalne oszustwa. JPMorgan Chase wykorzystuje AI do analizy transakcji w czasie rzeczywistym, zapobiegając potencjalnym stratom z oszustw liczonym w milionach. Przyspiesza to zamykanie okresów rozliczeniowych i pozwala zespołowi finansowemu skupić się na strategii.
• Obsługa klienta: Chatboty oparte na AI obsługują już nawet 80% typowych pytań klientów bez udziału człowieka.

Dzięki temu pracownicy mogą zająć się złożonymi sprawami o dużym znaczeniu, co poprawia zarówno efektywność, jak i zadowolenie klientów. * Ochrona zdrowia i diagnostyka: Tutaj stawka jest najwyższa, ale korzyści są znaczące. Analizując obrazy medyczne, takie jak zdjęcia rentgenowskie, lub wykrywając wzorce w danych pacjentów, które mogłyby umknąć człowiekowi, AI może ograniczyć liczbę błędów diagnostycznych o 30-40%.

* Produkcja: Na hali produkcyjnej AI pomaga przewidywać awarie i planować konserwację. Czujniki umieszczone na kluczowych maszynach dostarczają danych modelom AI, które mogą przewidzieć, kiedy dana część prawdopodobnie ulegnie awarii. Takie zastosowanie może ograniczyć nieplanowane przestoje maszyn o 20% do 50% i zapobiec kosztownym przerwom w produkcji.

Te przykłady pokazują wyraźną prawidłowość. Najlepsze zastosowania AI do poprawy efektywności operacyjnej dotyczą konkretnych procesów opartych na dużej ilości danych, w których automatyzacja przynosi mierzalne rezultaty.