AI w biznesie

Jeszcze w 2024 roku, gdy popularyzacja modeli generatywnej AI i masowe wykorzystanie ChatGPT gwałtownie przyspieszyły zainteresowanie sztuczną inteligencją w biznesie, dla wielu organizacji technologia ta pozostawała głównie ciekawostką technologiczną. Dzisiaj coraz częściej staje się realnym elementem środowiska biznesowego, wspierając analizę danych, automatyzację procesów, cyberbezpieczeństwo czy podejmowanie decyzji operacyjnych.

Jednocześnie wokół AI nadal funkcjonuje wiele uproszczeń, mitów i błędnych założeń. Część organizacji oczekuje od niej niemal „magicznej” zdolności naprawiania problemów biznesowych. Inne podchodzą do niej wyłącznie jak do chwilowego trendu marketingowego.

Rzeczywistość jest znacznie bardziej interesująca. Sztuczna inteligencja nie jest już futurystyczną wizją ani eksperymentem laboratoryjnym. Rozpoczął się etap jej komercjalizacji, w którym biznes coraz mniej interesuje efekt technologicznego „wow”, a coraz bardziej przewidywalny wynik, efektywność i realna wartość operacyjna.

I właśnie tutaj pojawia się najważniejszy problem. AI jest tak dobra, jak dane, procesy i środowisko organizacyjne, na których pracuje.

AI nie zgaduje. AI przewiduje.

Wokół sztucznej inteligencji bardzo często pojawia się język sugerujący, że modele AI „rozumieją”, „wiedzą” lub „myślą”. W praktyce współczesne modele działają w zupełnie inny sposób.

Duże modele językowe (LLM), takie jak te wykorzystywane w nowoczesnych platformach AI, nie posiadają świadomości ani wiedzy w ludzkim rozumieniu tego słowa.

W praktyce współczesne modele AI funkcjonują dzięki analizie gigantycznych zbiorów danych podzielonych na tzw. tokeny, czyli niewielkie fragmenty tekstu, liczb lub symboli. Na tej podstawie budowane są matematyczne reprezentacje zależności pomiędzy pojęciami, zwane embeddingami. To właśnie dzięki nim AI potrafi kojarzyć kontekst, podobieństwa i relacje między informacjami, nawet jeśli nie zostały one zapisane w identycznej formie.

Ich działanie opiera się przede wszystkim na analizie wzorców, zależności i prawdopodobieństwa. W bardziej zaawansowanych scenariuszach wykorzystywane są również mechanizmy uczenia ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning), pozwalające modelom optymalizować sposób działania na podstawie oceny jakości uzyskiwanych rezultatów.

Model nie „wie”, jaka odpowiedź jest prawdziwa. Model przewiduje, jaka odpowiedź z największym prawdopodobieństwem powinna pojawić się po wcześniejszym ciągu danych. Paradoksalnie właśnie to sprawia, że współczesna AI potrafi być tak skuteczna.

Bo świat biznesu, procesów, zachowań klientów, produkcji czy cyberbezpieczeństwa również opiera się na wzorcach, korelacjach i powtarzalnych zależnościach, których człowiek często nie jest w stanie dostrzec w skali milionów danych i zdarzeń analizowanych jednocześnie. Brzmi niepozornie, ale właśnie w tym tkwi ogromna siła współczesnej AI.

Jeżeli organizacja posiada odpowiednio uporządkowane dane, spójne procesy i dobrze zintegrowane środowisko systemowe, AI potrafi wykrywać zależności, anomalie oraz wzorce szybciej i skuteczniej niż człowiek analizujący tysiące rekordów lub zdarzeń operacyjnych.

Problem polega na tym, że wiele organizacji nadal funkcjonuje w środowiskach pełnych wyjątków, ręcznych obejść, niespójnych danych i systemów, które przez lata rozwijały się bez jednolitej architektury.

Sztuczna inteligencja nie eliminuje chaosu organizacyjnego. Najczęściej jedynie ujawnia go szybciej i bardziej bezlitośnie.

Koniec technologicznej fascynacji. Początek realnego biznesu.

Pierwsza fala popularyzacji AI miała charakter emocjonalny. Rynek próbował używać sztucznej inteligencji niemal wszędzie. W bardzo krótkim czasie pojawiły się setki pomysłów, produktów i koncepcji, z których część okazała się ślepą uliczką lub rozwiązaniem problemów, które w rzeczywistości nie istniały. To naturalny etap dojrzewania każdej przełomowej technologii.

Dzisiaj sytuacja wygląda inaczej. Organizacje coraz rzadziej pytają już: „Czy powinniśmy korzystać z AI?” Znacznie częściej pojawiają się pytania:

• gdzie AI realnie poprawi efektywność,
• które procesy można zoptymalizować,
• jak ograniczyć ryzyko,
• jak szybciej przewidywać problemy,
• jak zwiększyć przewidywalność biznesu.

I właśnie przewidywalność staje się jednym z najważniejszych obszarów praktycznego wykorzystania AI.

W świecie rosnącej zmienności gospodarczej, presji kosztowej, niestabilnych łańcuchów dostaw, zagrożeń cybernetycznych i dynamicznych zmian rynkowych organizacje coraz bardziej potrzebują narzędzi pozwalających szybciej identyfikować ryzyko, analizować trendy i wspierać proces podejmowania decyzji.

To jeden z powodów, dla których największą wartość biznesową zaczynają przynosić nie najbardziej „widowiskowe” zastosowania AI, lecz te najbardziej operacyjne i pragmatyczne.

Dane są ważniejsze niż sam model AI.

W praktyce biznesowej największym ograniczeniem wdrożeń AI bardzo rzadko okazuje się sama technologia. Znacznie częściej problemem są:

• rozproszone dane,
• brak integracji systemów,
• niespójne procesy,
• niski poziom cyfryzacji,
• dług technologiczny,
• brak jednolitego modelu zarządzania informacją.

W wielu organizacjach dane funkcjonują równolegle w systemach ERP, arkuszach Excel, poczcie elektronicznej, narzędziach działowych oraz lokalnych bazach tworzonych przez poszczególne zespoły. Bardzo często te same informacje występują w kilku różnych wersjach, a procesy biznesowe realizowane są częściowo poza oficjalnym środowiskiem systemowym.

W takim modelu nawet najbardziej zaawansowany algorytm AI nie będzie w stanie dostarczać stabilnych i wiarygodnych wyników.

Sztuczna inteligencja potrzebuje:

• jakościowych danych,
• spójnych procesów,
• odpowiedniej infrastruktury,
• bezpieczeństwa,
• integracji środowisk,
• przewidywalnej architektury systemowej.

Dlatego skuteczne wdrożenie AI bardzo często zaczyna się nie od wyboru modelu, ale od uporządkowania fundamentów organizacji.

Komputronik Biznes podchodzi do obszaru AI nie jako do pojedynczego produktu lub chwilowego trendu technologicznego, lecz jako elementu szerszej transformacji organizacji. Dlatego projekty związane ze sztuczną inteligencją realizowane są w sposób kompleksowy, obejmując analizę potrzeb biznesowych, przygotowanie infrastruktury, integrację środowisk IT, uporządkowanie danych, cyfryzację i automatyzację procesów, rozwój platform systemowych oraz zapewnienie odpowiedniego poziomu cyberbezpieczeństwa. Takie podejście pozwala budować rozwiązania AI, które nie funkcjonują w oderwaniu od organizacji, ale stają się realnym wsparciem operacyjnym i decyzyjnym dla biznesu.

To właśnie dlatego największą szansę na dostarczenie realnej wartości biznesowej mają dzisiaj organizacje posiadające doświadczenie w realizacji projektów end-to-end, obejmujących jednocześnie obszar infrastruktury, danych, systemów, procesów, automatyzacji i cyberbezpieczeństwa. W praktyce AI bardzo rzadko funkcjonuje jako pojedyncze rozwiązanie technologiczne. Najczęściej staje się elementem złożonego środowiska organizacyjnego, w którym dopiero odpowiednie połączenie kompetencji technologicznych, integracyjnych i biznesowych pozwala budować przewagę operacyjną oraz przewidywalne efekty wdrożenia.

AI potrzebuje uporządkowanego środowiska biznesowego.

To właśnie dlatego nowoczesne projekty AI coraz częściej stają się elementem szerszej transformacji organizacyjnej.

W praktyce oznacza to konieczność:

• integracji systemów,
• cyfryzacji procesów,
• budowy spójnego obiegu informacji,
• uporządkowania danych,
• zapewnienia cyberbezpieczeństwa,
• rozwoju środowisk analitycznych,
• automatyzacji procesów biznesowych.

W tym obszarze szczególnego znaczenia nabierają platformy ERP, systemy workflow i BPM, narzędzia integracyjne, infrastruktura przetwarzania danych oraz rozwiązania związane z cyberbezpieczeństwem i monitoringiem środowiska IT.

Dlatego projekty związane z AI coraz częściej przestają być wyłącznie inicjatywą działów IT. Stają się projektem biznesowym obejmującym procesy, dane, bezpieczeństwo i architekturę organizacji.

Komputronik Biznes obserwuje ten trend bardzo wyraźnie wśród organizacji realizujących projekty związane z cyfryzacją procesów, integracją środowisk IT, rozwojem platform ERP, automatyzacją i robotyzacją oraz budową nowoczesnych środowisk bezpieczeństwa i analityki danych. I właśnie tam potencjał AI zaczyna być najbardziej widoczny.

Gdzie AI już dzisiaj daje realny efekt biznesowy?

Największą wartością sztucznej inteligencji nie są dzisiaj futurystyczne wizje autonomicznych organizacji. Znacznie ważniejsze okazują się konkretne, mierzalne zastosowania wspierające codzienne funkcjonowanie biznesu.

Produkcja i przemysł

AI już dzisiaj skutecznie wspiera między innymi:

• predykcję awarii,
• analizę jakości produkcji,
• optymalizację zużycia energii,
• planowanie obciążenia produkcji,
• analizę danych z systemów OT i IoT.

Handel i logistyka

W obszarze handlu oraz dystrybucji AI pomaga między innymi w:

• prognozowaniu popytu,
• analizie marży,
• optymalizacji stanów magazynowych,
• rekomendacjach zakupowych,
• przewidywaniu zmian zachowań klientów.

Obsługa klienta i procesy operacyjne

Coraz większą popularność zdobywa:

• automatyczna klasyfikacja zgłoszeń,
• analiza zachowań klienta,
• wspieranie obsługi klienta,
• inteligentne wyszukiwanie informacji,
• automatyzacja procesów administracyjnych i workflow.

Cyberbezpieczeństwo

To jeden z obszarów, w których AI rozwija się obecnie najszybciej. Nowoczesne systemy bezpieczeństwa wykorzystują AI między innymi do:

• wykrywania anomalii,
• korelacji zdarzeń,
• identyfikacji nietypowych zachowań,
• wspierania analizy incydentów,
• skracania czasu reakcji na zagrożenia.

W praktyce oznacza to możliwość szybszego wykrywania potencjalnych zagrożeń jeszcze przed momentem ich realnego wpływu na organizację.

Finanse i controlling

AI coraz skuteczniej wspiera również:

• prognozowanie cash flow,
• analizę ryzyka,
• wykrywanie odchyleń,
• analizę kosztów,
• budowę modeli predykcyjnych wspierających decyzje biznesowe.

Ale AI nie zastąpi strategii organizacji.

W najbliższych latach sztuczna inteligencja będzie coraz silniej wpływać na funkcjonowanie biznesu. Nie oznacza to jednak, że sama technologia automatycznie stanie się przewagą konkurencyjną.

Przewagę będą budować organizacje, które potrafią połączyć dane, procesy, architekturę systemową, bezpieczeństwo oraz kompetencje biznesowe w jedno spójne środowisko wspierające świadome wykorzystanie AI.

Bo największą wartością sztucznej inteligencji nie jest dzisiaj generowanie efektownych demonstracji technologicznych. Dla biznesu znacznie ważniejsza staje się zdolność do przewidywania, wykrywania zależności i wspierania decyzji w świecie rosnącej zmienności.

I właśnie dlatego organizacje, które chcą skutecznie wykorzystać potencjał AI, powinny rozpocząć nie od wyboru modelu, ale od uporządkowania danych, procesów i własnego środowiska IT. Bo w praktyce biznesowej sztuczna inteligencja bardzo rzadko naprawia chaos. Najczęściej po prostu pokazuje go szybciej.