W ostatnich latach byliśmy świadkami kilku przełomowych momentów, takich jak stworzenie modelu AlphaZero w 2017 r., który osiągnął poziom arcymistrzowski w szachach i Go, oraz opracowanie architektury Transformer w tym samym roku, która stanowi podstawę wielu modeli przetwarzania języka. Jednak wydanie modelu GPT-3.5 jako chatbota, ChatGPT, 30 listopada 2022 r., zwróciło uwagę opinii publicznej na sztuczną inteligencję. Wykorzystanie sztucznej inteligencji stało się powszechne w życiu prywatnym i poszukiwaniu zastosowań biznesowych w celu zaoszczędzenia czasu, usprawnienia procesów i zwiększenia zysków.
Należy zauważyć, że wykorzystanie algorytmów opartych na sztucznej inteligencji (a dokładniej, na uczeniu maszynowym) w zastosowaniach biznesowych trwa już od co najmniej kilku lat. Typowe przykłady obejmują systemy rekomendujące reklamy lub inne treści użytkownikom Internetu, systemy predykcyjne w instytucjach finansowych oraz algorytmy wykrywania obrazów w przemyśle. Choć algorytmy te wciąż ewoluują, firmom daleko jeszcze do pełnego wykorzystania potencjału AI.
Dlatego w tym artykule nie tylko przedstawię, jak wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję (taką jak ChatGPT czy Midjourney) w swojej firmie, ale także szerzej opiszę, jak podejść do identyfikacji obszarów, które można usprawnić za pomocą różnego rodzaju algorytmów AI.
Zapoznanie się z podstawowymi narzędziami sztucznej inteligencji
Swoją przygodę ze sztuczną inteligencją warto rozpocząć od zapoznania się z dostępnymi narzędziami. Jest ich już całkiem sporo, a każde z nich służy bardzo różnym zastosowaniom. Oto kilka przykładów.
Adobe Firefly to zaawansowane narzędzie do generowania i edycji grafiki, idealne dla działów marketingu i projektowania. Z kolei Synthesia pozwala na tworzenie filmów z generowanymi głosami i postaciami, co jest świetnym rozwiązaniem do produkcji materiałów szkoleniowych i prezentacji.
ChatGPT i Gemini to wszechstronne narzędzia, które mogą pomóc w tworzeniu treści marketingowych, obsłudze klienta, odpowiadaniu na wiadomości e-mail lub generowaniu pomysłów. Grammarly z kolei pomaga poprawić gramatykę i styl pisania, co jest nieocenione przy tworzeniu wysokiej jakości treści marketingowych i raportów.
Turbologo i Logopony to narzędzia do generowania logo, które mogą przyspieszyć proces tworzenia identyfikacji wizualnej firmy. Canva oferuje szeroką gamę narzędzi do projektowania, w tym te wykorzystujące generatywne modele AI. Wysokiej jakości grafiki można tworzyć za pomocą Midjourney lub Leonardo.ai. Jeśli potrzebujesz podkładu muzycznego, sprawdź Suno.
Narzędzia takie jak Slides AI, Presentations AI, Pitch i Beautiful.AI umożliwiają tworzenie atrakcyjnych prezentacji z automatycznym formatowaniem, co może znacznie zaoszczędzić czas i poprawić jakość wizualną prezentowanych materiałów.
Nie zapomnij skorzystać z narzędzi do transkrypcji spotkań, takich jak OtterAI, i systemów podsumowujących tekst, takich jak SummarizeBot.
Dla zespołów badawczych Scite.AI oferuje zaawansowane możliwości wyszukiwania informacji naukowych i znacznie przyspiesza proces badawczy.
Warto eksperymentować z różnymi narzędziami, aby znaleźć te, które najlepiej spełniają potrzeby Twojej firmy. Z pewnością zwiększą one efektywność Twoich pracowników. Jednak korzystanie z tych narzędzi to dopiero początek możliwości AI w Twojej firmie!
Eksperyment z systemami generatywnymi
Prawdopodobnie słyszałeś, że aby uzyskać wysokiej jakości wyniki z modeli generatywnych, kluczowe jest napisanie odpowiednich podpowiedzi. Polegając wyłącznie na krótkich i intuicyjnych podpowiedziach, szybko przekonasz się, że odpowiedzi generowane przez narzędzia są dość standardowe i powtarzalne. Prawdopodobnie nie zaspokoją one potrzeb Twojej firmy.
Dlatego następnym krokiem będzie wypróbowanie i eksperymentowanie z różnymi podpowiedziami. Pomoże ci to lepiej zrozumieć możliwości i ograniczenia systemów AI. Szybko poznasz też podstawowe cechy algorytmów AI:
- Dobrze zastosowany algorytm AI może znacznie zaoszczędzić czas pracowników i zapewnić, że ich praca będzie wykonywana lepiej i dokładniej.
- Algorytm sztucznej inteligencji musi mieć precyzyjnie zdefiniowane zadanie, które wykonuje.
- Ogólne, generyczne systemy sztucznej inteligencji zazwyczaj muszą być mocno dostosowane do konkretnego problemu firmy, aby zapewnić znaczące korzyści.
- Korzystanie z systemu sztucznej inteligencji musi być zintegrowane z procesami i systemami IT firmy (poprzez odpowiedni przepływ danych), aby zapewnić, że korzystanie z niego jest wygodne i efektywne czasowo, a co najważniejsze, aby zapewnić bezpieczeństwo danych firmy.
- Ostateczne rozwiązanie AI jest tworzone metodą prób i błędów, poprzez eksperymenty.
- System sztucznej inteligencji nigdy nie działa ze stuprocentową dokładnością, więc musisz wziąć pod uwagę obsługę błędów i halucynacji (lub po prostu świadomie je zignorować).
Stwórz swoich asystentów
Po wstępnych testach, które służą bardziej zabawie niż poważnym zastosowaniom, możesz zacząć tworzyć bardziej zaawansowane (ale wciąż szybkie w budowie) rozwiązania AI dla swojej firmy.
Może to obejmować stworzenie dobrej podpowiedzi (tj. instrukcji dla modela) i zapisanie jej do wielokrotnego użytku. Na przykład może to być instrukcja dotycząca postów w mediach społecznościowych, w której określasz styl swojej marki, wymagania dotyczące długości postów i możliwe użycie emotikonów lub hashtagów.
W wielu narzędziach (np. w Chat GPT) można również przesyłać pliki w różnych formatach - czy to arkusze kalkulacyjne (XLSX), dokumenty (PDF, DOCX), czy obrazy (JPG). W ten sposób zbudujesz agentów do zarządzania wiedzą w swojej firmie, na przykład w zakresie informacji o pracownikach lub szybkiego wyszukiwania informacji w celu udzielenia odpowiedzi klientowi.
Poznaj możliwości innych grup AI
Modele generatywne stanowią jedynie niewielką część szerokiej gamy dostępnych algorytmów sztucznej inteligencji. Prawdopodobnie nie wykorzystują one w pełni potencjału drzemiącego w danych gromadzonych przez firmę. Dlatego warto zapoznać się z innymi klasami modeli i rozważyć ich wykorzystanie w swojej firmie.
Pamiętaj, że korzystanie z tych modeli zazwyczaj wymaga zbudowania niestandardowego systemu AI przez zespół Data Science. Alternatywnie możesz zdecydować się na narzędzia o niskim kodzie lub bez kodu, w których osoby bez zaawansowanych umiejętności programistycznych mogą również tworzyć niestandardowe systemy sztucznej inteligencji.
Najważniejsze rodzaje niegeneratywnej ("tradycyjnej") sztucznej inteligencji obejmują:
Wizja komputerowa
Algorytmy te zazwyczaj przyjmują obrazy lub filmy jako dane wejściowe. Ich wyniki mogą obejmować klasyfikację i wykrywanie obiektów (na przykład identyfikowanie obiektów za pomocą kolorowych prostokątów) po segmentację semantyczną - wykrywanie całych obszarów obrazu i oznaczanie pikseli reprezentujących określone obiekty.
Przykład wykrywania i segmentacji obiektów: (https://manipulation.csail.mit.edu/segmentation.html)
Algorytmy przetwarzania obrazu znajdują szerokie zastosowanie w różnych branżach. W produkcji wykorzystywane są do kontroli jakości, monitorowania procesów produkcyjnych i zarządzania zasobami. W diagnostyce medycznej umożliwiają analizę zdjęć rentgenowskich, rezonansu magnetycznego i innych skanów, pomagając w szybkim wykrywaniu chorób i anomalii. Handel detaliczny wykorzystuje te technologie do analizy zachowań klientów, zarządzania zapasami i tworzenia spersonalizowanych ofert.
Systemy rekomendacji
Systemy rekomendacji, mające kluczowe znaczenie w handlu elektronicznym, usługach streamingowych i marketingu cyfrowym, analizują preferencje i zachowania użytkowników w celu dostarczania spersonalizowanych rekomendacji dotyczących produktów, treści lub usług, zwiększając tym samym zaangażowanie i lojalność klientów.
Systemy predykcyjne i grupujące
Algorytmy predykcyjne analizują dane historyczne w celu prognozowania przyszłych zdarzeń, co jest nieocenione w sektorach takich jak finanse, logistyka i zarządzanie zasobami. Algorytmy klastrowania pomagają identyfikować wzorce i segmentować dane, co jest korzystne w analizie rynku i zarządzaniu klientami.
Systemy optymalizacji
Systemy optymalizacji wykorzystują algorytmy sztucznej inteligencji do zarządzania procesami, zasobami i logistyką w możliwie najbardziej efektywny sposób. Mogą one znacznie obniżyć koszty operacyjne i zwiększyć wydajność biznesową. Przykłady obejmują zarządzanie magazynem, planowanie tras dostaw, planowanie produkcji, optymalizację wykorzystania maszyn i zasobów oraz redukcję odpadów.
Eksploracja tych różnorodnych możliwości sztucznej inteligencji może zapewnić wgląd w to, jak można je skutecznie zintegrować z procesami biznesowymi, zwiększając produktywność i podejmowanie decyzji w różnych dziedzinach.
Przeprowadzanie warsztatów eksploracyjnych i budowanie kultury AI
Wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji w firmie może znacznie skorzystać na przeprowadzeniu warsztatów eksploracyjnych i kultywowaniu kultury sztucznej inteligencji. Inicjatywy te pomagają zespołom lepiej zrozumieć możliwości oferowane przez sztuczną inteligencję i sposób, w jaki technologie te można dostosować do konkretnych potrzeb biznesowych.
Warsztaty eksploracyjne to interaktywne sesje mające na celu zidentyfikowanie obszarów w firmie, w których sztuczna inteligencja może przynieść największe korzyści. Podczas tych warsztatów pracownicy z różnych działów współpracują, aby zrozumieć, jakie problemy można rozwiązać za pomocą sztucznej inteligencji i jakie nowe możliwości może ona otworzyć.
Wprowadzenie do warsztatów zazwyczaj rozpoczyna się od przeglądu podstawowych koncepcji AI, co pozwala uczestnikom lepiej zrozumieć pojęcia i terminologię. Następnie analizowane są konkretne przypadki użycia AI w branżach podobnych do Twojej firmy. W kolejnym etapie uczestnicy identyfikują własne wyzwania biznesowe i potrzeby, które można rozwiązać za pomocą sztucznej inteligencji, a następnie wspólnie opracowują wstępne pomysły na rozwiązania.
Budowanie kultury AI w firmie wymaga również stworzenia środowiska, które wspiera innowacje i ciągłe uczenie się. Kluczowe jest promowanie otwartości na nowe technologie i zachęcanie pracowników do eksperymentowania z narzędziami AI. Ponadto liderzy firmy powinni aktywnie wspierać inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją i dawać przykład poprzez zaangażowanie w projekty wdrożeniowe AI.
W kierunku większych wdrożeń
Niestandardowe rozwiązania AI zazwyczaj wymagają znacznie większych inwestycji finansowych w porównaniu do prostych narzędzi AI, które często są darmowe lub kosztują kilkaset złotych miesięcznie. Koszt opracowania takich rozwiązań może wahać się od dziesiątek do setek tysięcy złotych.
Jeśli jednak masz dobrze zdefiniowany problem i Proof-of-Concept, który pokazuje, że system AI spełnia Twoje oczekiwania, korzyści mogą pojawić się szybko w postaci wzrostu sprzedaży o kilka do kilkudziesięciu procent, oszczędności na stratach, czy oszczędności tysięcy godzin pracy Twoich pracowników.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja w biznesie obejmuje szeroki zakres podejść. Pierwsze próby można rozpocząć na własną rękę, korzystając z gotowych narzędzi, które są darmowe lub bardzo tanie. Jeśli jednak szukasz czegoś bardziej zaawansowanego i dostosowanego do konkretnych potrzeb Twojej firmy, powinieneś przygotować się na wyższe koszty i skorzystać z pomocy ekspertów technicznych. Jeśli masz jakieś pytania lub chciałbyś przedyskutować swoje pomysły, skontaktuj się z nami!
