AI technologie. Jak sladit AI řešení s obchodním problémem? | AI v podnikání #51

AI technologie pro vaše podnikání – jak se připravit na její implementaci?

Co je dobré vědět, abychom vhodně využili moderní technologie ve prospěch našeho podnikání? Především to, že ne všechny společnosti potřebují AI technologii v jejím současném stádiu vývoje. Nicméně, vzhledem k tempu vývoje umělé inteligence, stojí za to nyní přemýšlet o příležitostech, které poskytuje podnikům.

Většina malých podniků, které se spoléhají na digitální přítomnost, může již nyní výrazně zlepšit výkonnost podnikání využitím AI. Větší společnosti, které využívají zákaznická data, plánují logistiku nebo vyvíjejí moderní výrobní linky, také získají výhody. Jinými slovy, téměř všechny společnosti brzy nebudou moci fungovat bez pomoci AI technologie, pokud chtějí zůstat konkurenceschopné. Ale kde začít?

Definujte obchodní problém, který chcete vyřešit pomocí umělé inteligence

Prvním krokem k implementaci AI technologie ve vaší společnosti je podrobně popsat obchodní problém, který chcete s její pomocí vyřešit. Musíme mít jasno a pochopit jeho vztah k našim obchodním cílům.

Pojďme se podívat na příklad malé výrobní společnosti, která má potíže s předpovídáním poptávky po svých produktech. AI technologie může být použita k:

• analýze aktuálních tržních dat,
• konkurenčnímu výzkumu, a
• analýze historických prodejních trendů,

To učiní předpovědi přesnějšími pro budoucí poptávku.

Větší instituce může udělat totéž. Například banka, která chce optimalizovat své úvěrové postupy. V současnosti aplikuje určité filtry na žádosti o úvěr, které automaticky odmítají ty nejrizikovější. Nicméně banka stále schvaluje příliš mnoho žádostí, které později čelí problémům s splácením.

V obou případech je cílem vytvořit prediktivní model, který usnadní plánování – identifikaci potenciálně špatných úvěrů nebo předpovídání sezónních výkyvů v poptávce. Bez ohledu na velikost společnosti, v prvním kroku plánování implementace AI technologie musíme ověřit, že zákaznická data, která máme, obsahují informace potřebné k vyřešení tohoto konkrétního obchodního problému.

Definujte cíle a očekávání pro implementaci AI technologie

Dále je dobré definovat cíle analýzy dat, které dosáhnou stanovených obchodních cílů. Cíle by měly být konkrétní, takže použijte například metodu SMART. Její název pochází z anglických slov specific, measurable, achievable, relevant a timely.

SMART cíl pro malou účetní firmu zavádějící AI technologii by mohl znít takto: “Automatizovat zadávání a analýzu dat do 12 měsíců, aby se snížil čas na obsluhu zákazníků o 50 % a zlepšila přesnost o 90 %.”

• Specifické cíle (SMART) jsou jasné a dobře definované. Například místo ustanovení “obsloužíme více zákazníků” SMART cíl specifikuje, co konkrétně má být uděláno – automatizované zadávání a analýza dat – a za jaké období, do 12 měsíců,
• Meřitelné cíle nám pomáhají posoudit, zda byl cíl dosažen. Například cíl “snížit čas na obsluhu zákazníků na polovinu a zlepšit přesnost o 90 %” je měřitelný, protože můžeme vidět, jak se výkon zlepšil,
• Dosažitelné cíle jsou realistické vzhledem k minulému výkonu společnosti. Cíl v příkladu je dosažitelný, pokud má účetní firma již znalosti a zkušenosti v oblasti zadávání a analýzy dat. AI technologie může firmě pomoci jich dosáhnout.
• Relevantní cíle se týkají strategie společnosti, jak je uvedeno v příkladu, a jejích obchodních cílů, jako je zlepšení produktivity a zákaznického servisu.
• Časově vymezené cíle mají konkrétní termín dokončení. To usnadňuje posouzení pokroku směrem k nim a rozdělení na zvládnutelné podcíle.

Zde může AI technologie pomoci analyzovat velké množství dat, detekovat anomálie a zajistit přesnost.

Pomocí umělé inteligence bychom měli definovat měřítka úspěchu pro analýzu dat (např. 90% přesnost prediktivního modelu) a benchmarky pro hodnocení úspěchu (např. snížení chybovosti). To nám umožní posoudit, zda implementace AI přinesla zamýšlené obchodní výhody.

Seznamte se s typy AI technologií a jejich aplikacemi

Existuje mnoho AI technik a nástrojů, které pomáhají v podnikání. Mezi nejpopulárnější patří:

• Strojové učení (ML) – algoritmy, které se učí a zlepšují svůj výkon na základě dat bez potřeby explicitního programování, příkladem by mohl být algoritmus, který doporučuje zákazníkům produkty, které by je mohly zajímat na základě jejich historie nákupů a preferencí,
• Hloubkové učení (DL) – pokročilejší varianta strojového učení využívající umělé neuronové sítě. Používá se mimo jiné k rozpoznávání obličejů zákazníků v obchodě, což umožňuje personalizovanou obsluhu a doporučení.
• Zpracování přirozeného jazyka (NLP) – porozumění, interpretace a generování lidského jazyka v textové nebo mluvené formě, používané například k vytváření personalizovaných e-mailů pro zákazníky,
• Virtuální asistenti a chatboty – automatizované systémy, které vedou konverzace v přirozeném jazyce a poskytují například hlasového robota v oddělení zákaznického servisu, který automaticky zvedá telefon a vede konverzace o nabídkách společnosti,
• Prediktivní analýza – vytváření modelů pro předpovídání budoucích událostí na základě historických dat, které mohou být použity například k předpovídání odchodu zákazníků,
• Automatizace procesů pomocí robotů (RPA) – automatizuje opakující se úkoly, jako je zadávání dat nebo fakturace,
• Generativní AI – k vytváření textu, obrázků, hlasu nebo videa, takže můžete výrazně urychlit vytváření marketingových materiálů nebo automaticky generovat unikátní popisy produktů pro váš online obchod na základě obrázků a hlavních vlastností,

Podrobnější pohled na schopnosti každé z těchto technologií zajistí, že budete moci vybrat správné AI nástroje pro konkrétní obchodní problém vaší společnosti.

Připravte svá data na použití AI technologie

Malé společnosti často mají omezené datové sady, takže je klíčové je správně zpracovat. Nicméně i tato omezená sada může být použita k trénování jednoduchých AI modelů. Například malý online obchod může využít data o nákupech zákazníků k vytváření personalizovaných doporučení produktů.

Jakmile se ujistíte, že máte dostatečná historická data, například o chování zákazníků, často stačí kombinovat data, která máte, s hotovými AI nástroji dostupnými v cloudu, jako jsou:

• Amazon SageMaker – platforma pro vytváření, trénování a nasazení modelů strojového učení,
• Microsoft Azure Machine Learning – nástroj pro vytváření a používání prediktivních modelů,
• Vertex AI Platform – sada AI a ML nástrojů v cloudu Google.

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

Pomocí automatizace mohou být interní systémy společnosti integrovány s externími AI řešeními, aniž by bylo nutné zapojovat vývojáře k vytváření modelů od nuly. To výrazně snižuje náklady a urychluje implementaci AI.

Prozkoumejte možnosti implementace AI a vyberte správnou metodu

Existuje několik způsobů implementace AI technologie v podnikání:

1. Vývoj vlastních AI modelů a systémů interním týmem vývojářů a datových analytiků.
2. Outsourcing výstavby specializovaných AI řešení externí společnosti.
3. Použití hotových AI modelů a nástrojů dostupných v cloudu v modelu “AI jako služba” (AIaaS)

Každá z výše uvedených metod má své výhody a nevýhody z hlediska nákladů, doby implementace nebo flexibility. Nicméně malé podniky by měly nejprve zvážit hotová AI řešení dostupná na trhu – jako jsou již zmíněné AWS SageMaker nebo Vertex AI, které jsou často nákladově efektivnější a snadněji implementovatelné, nabízející hotové prediktivní modely, které lze použít k analýze chování zákazníků. A dokonce i specializovanější nástroje, jako jsou:

• ClickUp, AI nástroj pro řízení projektů,
• Jasper AI – AI založená asistence při psaní marketingových materiálů,
• Microsoft Power BI – jeden z nejlepších nástrojů pro vizualizaci dat, který obsahuje AI technologii pro rozpoznávání obrazů a analýzu textu k odhalení skrytých, cenných informací ve vašich datech.

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

Zvažte náklady a přínosy implementace AI

Implementace nových technologií vždy přichází s náklady. V případě AI často dlouhodobé přínosy převyšují počáteční náklady. Nicméně je třeba vyhodnotit:

• náklady na vývoj a údržbu interních AI systémů nebo použití externí AI platformy,
• potenciální úspory prostřednictvím automatizovaných procesů a lepšího rozhodování,
• možný nárůst příjmů díky zlepšené zákaznické službě, relevantnějším doporučením atd.
• další potenciální přínosy, jako je zkrácení doby obratu a snížení chybovosti.

Například malá logistická společnost investující do AI systémů pro optimalizaci dodacích tras může výrazně snížit náklady na palivo a dodací časy, což se přímo promítne do zlepšení spokojenosti zákazníků a schopnosti obsloužit více jízd ve stejném čase.

Připravte se na změnu a sledujte výsledky implementace AI technologie

Implementace nové technologie vyžaduje adaptaci. Zaměstnanci a obchodní procesy musí být na to připraveny. Například pro malý kadeřnický salon může implementace AI technologie pro správu plánování a rezervací klientů vyžadovat školení personálu, ale v dlouhodobém horizontu to může vést k lepší organizaci a větší spokojenosti klientů.

Stojí také za to průběžně sledovat účinky AI projektu a korigovat směr, pokud se výsledky odchylují od očekávání. Měření jako:

• přesnost prediktivních modelů,
• míry konverze nebo
• spokojenost zákazníků

poskytnou informace o tom, zda AI pomáhá dosahovat obchodních cílů. Také umožní kontinuální zlepšování AI modelů, aby se zvýšila jejich relevance a hodnota pro společnost.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě pilných včel na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.