AI technológia. Ako prispôsobiť riešenie AI obchodnému problému? | AI v podnikaní #51

AI technológia pre vaše podnikanie – ako sa pripraviť na jej implementáciu?

Čo je dobré vedieť, aby sa moderné technológie využívali v prospech podnikania? Predovšetkým fakt, že nie všetky spoločnosti potrebujú AI technológiu v jej súčasnej fáze vývoja. Avšak vzhľadom na tempo vývoja umelej inteligencie je dobré premýšľať už teraz o príležitostiach, ktoré poskytuje pre podniky.

Väčšina malých podnikov, ktoré sa spoliehajú na digitálnu prítomnosť, môže už teraz výrazne zlepšiť výkonnosť podnikania využitím AI. Väčšie spoločnosti, ktoré využívajú údaje o zákazníkoch, plánujú logistiku alebo vyvíjajú moderné výrobné linky, tiež získajú výhody. Inými slovami, takmer všetky spoločnosti čoskoro nebudú môcť fungovať bez pomoci AI technológie, ak chcú zostať konkurencieschopné. Ale kde začať?

Definujte obchodný problém, ktorý chcete vyriešiť pomocou umelej inteligencie

Prvým krokom k implementácii AI technológie vo vašej spoločnosti je podrobne opísať obchodný problém, ktorý chcete s ňou vyriešiť. Musíme mať jasno a rozumieť jeho vzťahu k našim obchodným cieľom.

Pozrime sa na príklad malej výrobnej spoločnosti, ktorá má problémy s predpovedaním dopytu po svojich produktoch. AI technológia môže byť použitá na:

• Analýzu aktuálnych trhových údajov,
• konkurenčný prieskum a
• analýzu historických predajných trendov,

To urobí predpovedanie presnejším pre budúci dopyt.

Väčšia inštitúcia môže robiť to isté. Napríklad banka, ktorá chce optimalizovať svoje úverové postupy. V súčasnosti aplikuje určité filtre na žiadosti o úver, ktoré automaticky zamietajú najrizikovejšie. Avšak banka stále schvaľuje príliš veľa žiadostí, ktoré neskôr čelí problémom s splácaním.

V oboch prípadoch je cieľom vytvoriť prediktívny model, ktorý uľahčí plánovanie – identifikovanie potenciálne zlých úverov alebo predpovedanie sezónnych výkyvov v dopyte. Bez ohľadu na veľkosť spoločnosti, v prvom kroku plánovania implementácie AI technológie musíme overiť, že údaje o zákazníkoch, ktoré máme, obsahujú informácie potrebné na vyriešenie tohto konkrétneho obchodného problému.

Definujte ciele a očakávania pre implementáciu AI technológie

Ďalej je dobré definovať ciele analýzy údajov, ktoré dosiahnu stanovené obchodné ciele. Ciele by mali byť konkrétne, takže použite napríklad metódu SMART. Jej názov pochádza z slov špecifické, merateľné, dosiahnuteľné, relevantné a časovo ohraničené.

SMART cieľ pre malú účtovnú firmu zavádzajúcu AI technológiu by mohol znieť takto: “Automatizovať zadávanie a analýzu údajov do 12 mesiacov, aby sa znížil čas obsluhy zákazníkov o 50 % a zlepšila presnosť o 90 %.”

• Špecifické ciele (SMART) sú jasné a dobre definované. Napríklad namiesto ustanovenia “obslúžime viac zákazníkov” SMART cieľ špecifikuje, čo konkrétne sa má urobiť – automatizované zadávanie a analýza údajov – a za aké obdobie, do 12 mesiacov,
• Merateľné ciele nám pomáhajú posúdiť, či bol cieľ dosiahnutý. Napríklad cieľ “znížiť čas obsluhy zákazníkov na polovicu a zlepšiť presnosť o 90 %” je merateľný, pretože môžeme vidieť, ako sa výkon zlepšil,
• Dosiahnuteľné ciele sú realistické vzhľadom na minulé výkony spoločnosti. Cieľ v príklade je dosiahnuteľný, ak má účtovná firma už vedomosti a skúsenosti v oblasti zadávania a analýzy údajov. AI technológia môže pomôcť spoločnosti dosiahnuť ich.
• Relevantné ciele sa týkajú stratégie spoločnosti, ako je uvedené v príklade, a jej obchodných cieľov, ako je zlepšenie produktivity a obsluhy zákazníkov.
• Časovo ohraničené ciele majú konkrétny termín dokončenia. To uľahčuje posúdenie pokroku smerom k nim a rozdelenie na zvládnuteľné podciele.

Tu môže AI technológia pomôcť analyzovať veľké množstvá údajov, detekovať anomálie a zabezpečiť presnosť.

Pri umelej inteligencii by sme mali definovať opatrenia úspechu pre analýzu údajov (napr. 90 % presnosť prediktívneho modelu) a referenčné hodnoty na hodnotenie úspechu (napr. zníženie chybovosti). To nám umožní posúdiť, či implementácia AI priniesla zamýšľané obchodné výhody.

Zoznámte sa s typmi AI technológií a ich aplikáciami

Existuje mnoho AI techník a nástrojov, ktoré pomáhajú v podnikaní. Medzi najpopulárnejšie patrí:

• Strojové učenie (ML) – algoritmy, ktoré sa učia a zlepšujú svoj výkon na základe údajov bez potreby explicitného programovania, príkladom by bol algoritmus, ktorý odporúča zákazníkom produkty, ktoré by ich mohli zaujímať na základe ich histórie nákupov a preferencií,
• Hlboké učenie (DL) – pokročilejšia varianta strojového učenia využívajúca umelé neurónové siete. Používa sa mimo iného na rozpoznávanie tvárí zákazníkov v obchode, čo umožňuje personalizovanú obsluhu a odporúčania.
• Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) – porozumenie, interpretácia a generovanie ľudskej reči v textovej alebo hovorené forme, používané napríklad na vytváranie personalizovaných e-mailov pre zákazníkov,
• Virtuálni asistenti a chatboty – automatizované systémy, ktoré vedú rozhovory v prirodzenom jazyku a poskytujú napríklad hlasového robota v zákazníckom servise, ktorý automaticky zdvíha telefón a vedie rozhovory o ponukách spoločnosti,
• Prediktívna analýza – budovanie modelov na predpovedanie budúcich udalostí na základe historických údajov, ktoré môžu byť použité napríklad na predpovedanie odchodu zákazníkov,
• Automatizácia procesov pomocou robotov (RPA) – automatizuje opakujúce sa úlohy, ako je zadávanie údajov alebo fakturácia,
• Generatívna AI – na vytváranie textu, obrázkov, hlasu alebo videa, takže môžete výrazne urýchliť vytváranie marketingových materiálov alebo automaticky generovať jedinečné popisy produktov pre váš online obchod na základe obrázkov a hlavných funkcií,

Podrobnejší pohľad na schopnosti každej z týchto technológií zabezpečí, že si môžete vybrať správne AI nástroje pre konkrétny obchodný problém vašej spoločnosti.

Pripravte svoje údaje na použitie AI technológie

Malé spoločnosti často majú obmedzené súbory údajov, takže ich správne získanie je kľúčové. Avšak aj tento obmedzený súbor môže byť použitý na školenie jednoduchých AI modelov. Napríklad malý online obchod môže využiť údaje o nákupoch zákazníkov na vytváranie personalizovaných odporúčaní produktov.

Akonáhle sa uistíte, že máte dostatočné historické údaje, napríklad o správaní zákazníkov, často stačí skombinovať údaje, ktoré máte, s hotovými AI nástrojmi dostupnými v cloude, ako sú:

• Amazon SageMaker – platforma na budovanie, školenie a nasadzovanie modelov strojového učenia,
• Microsoft Azure Machine Learning – nástroj na vytváranie a používanie prediktívnych modelov,
• Vertex AI Platform – súbor AI a ML nástrojov v cloude Google.

Zdroj: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Vďaka automatizácii môžu byť interné systémy spoločnosti integrované s externými AI riešeniami bez zapojenia vývojárov na budovanie modelov od nuly. To výrazne znižuje náklady a urýchľuje implementáciu AI.

Preskúmajte možnosti implementácie AI a vyberte správnu metódu

Existuje niekoľko spôsobov implementácie AI technológie v podnikaní:

1. Vývoj vlastných AI modelov a systémov interným tímom vývojárov a dátových analytikov.
2. Outsourcing budovania špecifických AI riešení externou spoločnosťou.
3. Používanie hotových AI modelov a nástrojov dostupných v cloude v modeli “AI ako služba” (AIaaS)

Každá z uvedených metód má svoje výhody a nevýhody z hľadiska nákladov, času implementácie alebo flexibility. Avšak malé podniky by mali najprv zvážiť hotové AI riešenia dostupné na trhu – ako sú už spomínané AWS SageMaker alebo Vertex AI, ktoré sú často nákladovo efektívnejšie a jednoduchšie na implementáciu, ponúkajú hotové prediktívne modely, ktoré môžu byť použité na analýzu správania zákazníkov. A ešte špecializovanejšie nástroje, ako sú:

• ClickUp, AI nástroj na riadenie projektov,
• Jasper AI – AI založená asistencia pri písaní marketingových materiálov,
• Microsoft Power BI – jeden z najlepších nástrojov na vizualizáciu údajov, ktorý obsahuje AI technológiu na rozpoznávanie obrázkov a analýzu textu na objavovanie skrytých, cenných informácií vo vašich údajoch.

Zdroj: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Zvážte náklady a prínosy implementácie AI

Implementácia nových technológií vždy prichádza s nákladmi. V prípade AI často dlhodobé prínosy prevyšujú počiatočné náklady. Avšak je potrebné vyhodnotiť:

• náklady na vývoj a údržbu interných AI systémov alebo používanie externých AI platforiem,
• potenciálne úspory prostredníctvom automatizovaných procesov a lepšieho rozhodovania,
• možný nárast príjmov v dôsledku zlepšenej obsluhy zákazníkov, relevantnejších odporúčaní atď.
• iné potenciálne prínosy, ako sú skrátené dodacie lehoty a znížené chyby.

Například malá logistická spoločnosť investujúca do AI systémov na optimalizáciu dodacích trás môže výrazne znížiť náklady na palivo a dodacie lehoty, čo sa priamo premietne do zlepšenej spokojnosti zákazníkov a schopnosti obslúžiť viac jázd v rovnakom čase.

Pripravte sa na zmenu a sledujte výsledky implementácie AI technológie

Implementácia novej technológie si vyžaduje prispôsobenie. Zamestnanci a obchodné procesy musia byť na to pripravené. Napríklad pre malý kadernícky salón môže implementácia AI technológie na správu plánovania a rezervácií klientov vyžadovať školenie personálu, ale v dlhodobom horizonte to môže viesť k lepšej organizácii a väčšej spokojnosti klientov.

Stojí za to aj naďalej sledovať účinky AI projektu a korigovať kurz, ak sa výsledky odchýlia od očakávaní. Opatrenia ako:

• presnosť prediktívnych modelov,
• konverzné pomery alebo
• spokojnosť zákazníkov

poskytnú informácie o tom, či AI pomáha dosiahnuť obchodné ciele. Taktiež umožnia neustále zlepšovanie AI modelov, aby sa zvýšila ich relevantnosť a hodnota pre spoločnosť.

Ak sa vám náš obsah páči, pridajte sa k našej komunite usilovných včiel na Facebooku, Twitteri, LinkedIn, Instagrame, YouTube, Pinterest, TikTok.