Sztuczna inteligencja w biznesie – jak AI pomaga firmom działać efektywniej?

Sztuczna inteligencja (ang. Artificial Intelligence, AI) to technologia skupiona na tworzeniu systemów zdolnych do naśladowania ludzkiej inteligencji, które będą w stanie postrzegać swoje otoczenie, uczyć się na podstawie doświadczeń oraz podejmować autonomiczne decyzje. Dzięki zaawansowanym algorytmom i ogromnym ilościom danych szkoleniowych, AI może dziś bez problemu rozpoznawać mowę, wyodrębniać informacje z obrazów, wykrywać wzorce i przewidywać przyszłe zdarzenia, oferując w ten sposób nieocenione wsparcie w procesach biznesowych. W dobie cyfrowej transformacji sztuczna inteligencja staje się niezbędnym narzędziem dla przedsiębiorstw, które chcą podnieść efektywność operacyjną, innowacyjność oraz konkurencyjność. Jakie konkretnie korzyści może przynieść AI i w jakich obszarach jej zastosowanie jest szczególnie obiecujące?

Spis treści:

• Czym jest sztuczna inteligencja?
• Historia badań nad AI
• Technologie AI – przykłady
• Sztuczna inteligencja w biznesie – przykłady wykorzystania
• Jakie korzyści przynosi wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmie?

Najważniejsze informacje w skrócie:

• Sztuczna inteligencja (AI) to zbiór technologii i podejść, które pozwalają na tworzenie systemów komputerowych zdolnych do naśladowania ludzkich procesów myślowych i inteligentnych zachowania.
• AI obejmuje takie obszary, jak uczenie maszynowe (ang. machine learning), widzenie komputerowe, sieci neuronowe, robotyka, głębokie uczenie oraz uczenie wzmocnione.
• Dzięki możliwości przetwarzania ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym, sztuczna inteligencja wspiera przedsiębiorstwa w zwiększaniu wydajności, innowacyjności oraz jakości pracy.
• Z możliwości AI coraz częściej korzystają również systemy zarządzania przedsiębiorstwem (ERP). Stosowane w ich modułach algorytmy sztucznej inteligencji pozwalają na zwiększenie efektywności operacyjnej, wspierają obsługę procesów produkcyjnych, logistycznych i sprzedażowych, a także pozwalają identyfikować obszary o niskiej rentowności.

Czym jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (ang. Artificial Intelligence, AI) to termin, który ma kilka znaczeń. Z jednej strony jest to dziedzina wiedzy na temat autonomicznych systemów, które są w stanie symulować procesy myślowe człowieka. Z drugiej to zbiór technologii wykorzystujących m.in. sieci neuronowe, robotykę, uczenie maszynowe czy przetwarzanie języka naturalnego, które razem pozwalają systemom komputerowym przetwarzać terabajty danych w czasie rzeczywistym i na podstawie ich analizy rozpoznawać wzorce, tworzyć scenariusze i prognozy, a także podejmować autonomiczne decyzje. Oprogramowanie korzystające z algorytmów AI, w połączeniu z zaawansowaną analityką oraz mechanizmami do automatyzacji, otwierają nowe możliwości dla przedsiębiorstw, umożliwiając im m.in. zwiększenie produktywności, trafności podejmowanych decyzji czy innowacyjności.

Przeczytaj również: Sztuczna Inteligencja w MŚP: zastosowania, korzyści i wyzwania – Symfonia

Historia badań nad AI

Historia badań nad sztuczną inteligencją sięga lat 50. XX wieku, kiedy to Alan Turing opracował tzw. test Turinga, czyli sposób oceny zdolności maszyn do wykazywania inteligencji i posługiwania się językiem naturalnym. Sam termin „sztuczna inteligencja” po raz pierwszy został użyty w 1956 roku na konferencji w Dartmouth College, zorganizowanej przez Johna McCarthy’ego, uznawanego dziś za twórcę tego pojęcia. Podczas spotkania, w którym uczestniczyli także, Marvin Minsky, Allen Newell i Herbert A. Simon, zrodziła się idea tworzenia maszyn, które naśladują ludzką inteligencję. W kolejnych latach prace nad taką technologią zaczęto prowadzić m.in. na Uniwersytecie Stanforda, Carnegie Mellon University i Massachusetts Institute of Technology.

Na przełomie lat 50. i 60. XX wieku pojawiły się pierwsze algorytmy SI, które stały się fundamentem dla dalszego rozwoju AI na świecie. Z czasem dziedzina ewoluowała, a badania nad sztuczną inteligencją poszerzały się o takie obszary, jak robotyka, logika rozmyta czy sieci neuronowe. Współczesne analizy dotyczące zastosowania AI w biznesie, szczególnie w kontekście uczenia maszynowego, wskazują na ogromny potencjał tej technologii w automatyzacji procesów, diagnostyce medycznej czy rozwiązywaniu problemów na dużą skalę. Nic więc dziwnego, że zapotrzebowanie na programy wykorzystujące algorytmy AI z roku na rok rośnie. Z raportu McKinsey wynika, że obecnie aż 60% firm na świecie wykorzystuje już technologie sztucznej inteligencji, a zgodnie z szacunkami ekspertów do 2030 roku AI może przyczynić się do wzrostu gospodarczego na poziomie 15,7 biliona dolarów.

Technologie AI – przykłady

Sztuczna inteligencja to nie jedna, konkretna technologia, ale raczej zbiór różnych rozwiązań, modeli i narzędzi, które w połączeniu ze sobą tworzą potężne systemy. Każda z tych technologii odgrywa kluczową rolę w umożliwieniu maszynom wykonywania zadań, które wcześniej wymagały ludzkiej inteligencji.

Uczenie maszynowe

Podstawę systemów AI stanowi tzw. uczenie maszynowe, umożliwiające komputerom uczenie się na podstawie danych, a zatem bez konieczności wcześniejszego programowania ich do wykonywania określonych zadań. Algorytmy machine learnig (ML), takie jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne czy lasy losowe, pozwalają na odkrywanie wzorców w danych i tworzenie modeli predykcyjnych.

Przeczytaj również: Sztuczna inteligencja w biznesie – Symfonia

Sieci neuronowe

Duże znaczenie z perspektywy rozwoju sztucznej inteligencji mają także sieci neuronowe, czyli modele matematyczne inspirowane strukturą ludzkiego mózgu. Składają się one z wielu połączonych ze sobą węzłów, które przetwarzają informacje. Ich możliwości wykorzystuje m.in. technologia głębokiego uczenia (ang. deep learning) stosowana do wykonywania bardziej złożonych zadań, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego czy generowanie treści.

Generatywna AI

W ostatnim czasie na popularności zyskuje także generatywna sztuczna inteligencja (generative AI) czy model, który umożliwia tworzenie nowych danych, takich jak obrazy, muzyka czy teksty. Tu warto wspomnieć w szczególności o dużych modelach językowych (LLM), takich jak Chat GPT od OpenAi czy Gemini od Google, trenowanych na dużych zbiorach danych, które są w stanie rozumieć język naturalny, tłumaczyć treści, czy odpowiadać na pytania w sposób informacyjny.

Robotyzacja

Technologią, która łączy w sobie elementy inżynierii, informatyki i AI, jest robotyzacja. Maszyny wyposażone w czujniki sterowane przez zaawansowane algorytmy, są w stanie wykonywać zautomatyzowane zadania w różnych środowiskach. AI odgrywa kluczową rolę w nadawaniu robotom zdolności do uczenia się, adaptacji do nowych sytuacji i podejmowania samodzielnych decyzji. Współpraca wymienionych wyżej technologii pozwala na tworzenie coraz bardziej zaawansowanych systemów AI, zdolnych do rozwiązywania złożonych problemów. Dobrze widać to na przykładzie tzw. systemów rekomendacyjnych, które wykorzystują uczenie maszynowe do analizy danych o użytkownikach, a następnie sieci neuronowe do generowania spersonalizowanych sugestii.

Sztuczna inteligencja w biznesie – przykłady wykorzystania

Sztuczna inteligencja, od momentu swojego powstania, przekształcała kolejne sektory gospodarki. Jej wszechstronność i zdolność do analizowania ogromnych ilości danych sprawiają, że znajduje zastosowanie w niemal każdej dziedzinie biznesu. Od produkcji po handel, od logistyki po finanse – AI optymalizuje procesy, zwiększa wydajność i otwiera nowe możliwości.

Przykłady wykorzystania narzędzi AI w biznesie:

• Algorytmy uczenia maszynowego: prognozują trendy, pomagają w optymalizacji procesów
• Systemy przetwarzania języka naturalnego: pomagają w badaniu opinii klientów
• Chatboty i wirtualni asystenci: wspomagają obsługę klientów
• Systemy rekomendacyjne: tworzą spersonalizowane oferty
• Narzędzia do automatyzacji procesów: automatyzują powtarzalne zdania
• Widzenie komputerowe: wyodrębnianie informacji z materiałów wizualnych – zdjęć, wykresów, filmów
• Zaawansowane narzędzia analityczne: odkrywają wzorce w danych

Poniżej przyjrzymy się bliżej najciekawszym obszarom jej zastosowania.

Produkcja

Jednym z najbardziej widocznych zastosowań AI w firmie jest automatyczne planowanie produkcji. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego, systemy ERP wspierane przez sztuczną inteligencję są dziś w stanie optymalizować harmonogramy produkcji w czasie rzeczywistym, uwzględniając szereg zmiennych, takich jak dostępność maszyn, stan magazynowy czy zapotrzebowanie klientów. To przekłada się na minimalizację przestojów, redukcję kosztów i zwiększenie efektywności całej produkcji. AI pozwala również na precyzyjne prognozowanie zapotrzebowania na surowce i półprodukty. Analizując historyczne dane sprzedażowe, trendy rynkowe i inne czynniki, systemy ERP wspierane sztuczną inteligencją są w stanie przewidywać przyszłe zapotrzebowanie z dużą dokładnością, dając w ten sposób szansę na optymalizację zapasów, redukcję kosztów magazynowania, jak i niedoborów, które mogą prowadzić do przerw w produkcji. Na tym jednak możliwości AI w firmach produkcyjnych się nie kończą, bo te, dzięki nowoczesnym technologiom, stają się również coraz bardziej zautomatyzowane. Tu z pomocą przychodzą czujniki IoT, które dostarczają ogromnych ilości danych na temat stanu maszyn, zużycia energii, temperatury i wielu innych parametrów. Dzięki AI, te dane są analizowane w czasie rzeczywistym, pozwalając na wykrywanie potencjalnych problemów jeszcze przed ich wystąpieniem. Systemy oparte na AI mogą automatycznie planować działania naprawcze, minimalizując przestoje i straty.

Logistyka i magazynowanie

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w logistyce jest prognozowanie popytu. Dzięki analizie ogromnych zbiorów danych historycznych dotyczących sprzedaży, trendów rynkowych i czynników sezonowych, systemy korzystające ze sztucznej inteligencji mogą przewidzieć przyszłe zapotrzebowanie na produkty z dużą dokładnością. AI pozwala również na optymalizację wykorzystania przestrzeni magazynowej. Nowoczesne systemy WSM coraz częściej pozwalają na analizę rozmieszczenia produktów oraz śledzenie przepływów magazynowych tak, aby znaleźć najbardziej efektywne sposoby przechowywania towarów. Taka funkcjonalność przynosi konkretne korzyści – pozwala m.in. zminimalizować czas potrzebny na kompletację zamówień i zredukować ryzyko błędów. Systemy oparte na AI okazją się również dużym wsparciem w planowaniu łańcucha dostaw.  Ich zastosowanie umożliwia m.in.:

• monitorowanie dostępności produktów i zamówień w czasie rzeczywistym,
• planowanie zaopatrzenia, terminów dostaw i produkcji
• zarządzanie zapasami,
• przyspieszenie realizacji zamówień,
• poprawę dostępności produktów,
• wykrywanie anomalii w łańcuchu dostaw.

Przeczytaj również: AI i machine learning w chmurze: rewolucja w księgowości – Symfonia

Handel i e-commerce

Szybko rośnie także znaczenie sztucznej inteligencji w firmach związanych z handlem i e-commerce. Algorytmy AI, na podstawie analizy historii zakupów, zachowanie klientów na stronie, a nawet danych demograficznych, pozwalają tworzyć spersonalizowane rekomendacje produktów, dając w ten sposób szansę na zwiększenie konwersji oraz wartości koszyka zakupowego. Sztuczna inteligencja wspiera również pracę merchandiserów, którzy odpowiadają za optymalizację ekspozycji produktów w sklepach stacjonarnych i online. Algorytmy AI mogą automatycznie analizować zdjęcia półek i tworzyć szczegółowe raporty dotyczące asortymentu, cen czy rozmieszczenia produktów, sugerując przy tym, które towary powinny być umieszczone na najbardziej widocznych miejscach w sklepie, aby zmaksymalizować sprzedaż.

Księgowość i finanse

Sztuczna inteligencja wprowadza nowe standardy także do finansów i księgowości, przekształcając sposób funkcjonowania działów odpowiedzialnych za zarządzanie środkami przedsiębiorstw. Ręczne wprowadzanie danych z faktur odchodzi powoli do lamusa — nowoczesne systemy, takie jak np. Symfonia Finanse i Księgowość potrafią nie tylko odczytywać i klasyfikować dokumenty, ale także wychwytywać ewentualne niezgodności, redukując ryzyko błędów księgowych.

Jednym z ciekawszych przykładów zastosowania AI w firmie jest też prognozowanie przepływów pieniężnych, co pozwala lepiej planować budżety i reagować na zmieniające się warunki rynkowe. Technologia wspiera także procesy windykacyjne, przyspieszając odzyskiwanie należności i ograniczając zatory płatnicze. Jeszcze większe korzyści przynosi AI w analizie danych finansowych. Zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji potrafią szybko identyfikować nietypowe wzorce, które mogą wskazywać na nieprawidłowości, pomagając zarządom firm w podejmowaniu trafniejszych decyzji strategicznych. W efekcie księgowość przestaje być jedynie działem operacyjnym, a staje się kluczowym wsparciem dla realizacji długoterminowych celów biznesowych.

Przeczytaj również: Zastosowanie sztucznej inteligencji w oprogramowaniu księgowym – przegląd możliwości i korzyści – Symfonia

Komunikacja z systemem

Sztucznej inteligencji coraz częściej wykorzystywana jest także do tworzenia bardziej intuicyjnych interfejsów użytkownika. Przykładem takiego zastosowania AI jest wbudowany w system asystent, który pozwala na komunikowanie się z oprogramowaniem za pomocą języka naturalnego. Użytkownik, by sprawdzić jakąś informację, czy wykonać konkretne zadanie, nie musi przeklikiwać menu. System, dzięki zaawansowanym algorytmom przetwarzania języka naturalnego, jest w stanie zrozumieć zapytanie i dostarczyć odpowiednie dane.

Jakie korzyści przynosi wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmie?

Znaczenie sztucznej inteligencji w biznesie rośnie, bo technologia daje możliwość usprawnienia wielu, nawet bardzo złożonych procesów. Przede wszystkim pozwala na zwiększenia efektywności operacyjnej poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, takich jak analiza danych czy przetwarzanie dokumentów. Dzięki zdolności analizy dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym wspiera procesy decyzyjne, dostarczają ważnych informacji, np. na temat rentowności firmy, płynności finansowej czy funkcjonowania łańcucha dostaw. Nic więc dziwnego, że w Polsce z możliwości AI korzysta już 75% działających na rynku przedsiębiorstw. Eksperci zauważają również, że dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji oraz większa dostępność narzędzi, takich jak wielozadaniowe modele językowe, otwiera przed biznesem nowe możliwości w zakresie usprawniania procesów, zwiększania konkurencyjności i lepszego dostosowania się do zmieniających się realiów rynkowych.

Źródła:

• PwC, Gotowi na sztuczną inteligencję, 2024
• Mc Kinsey, The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year
• Mc Kinsey, Economic potential of generative AI
• EC, Report on the state of the Digital Decade 2024 | Shaping Europe’s digital future