
Umetna inteligenca (AI) spreminja poslovno okolje na načine brez primere, od optimizacije poslovanja do zagotavljanja personaliziranih izkušenj strank. Danes bo govora o tem, kako lahko z vključitvijo umetne inteligence vaše podjetje postane učinkovitejše, inovativnejše in konkurenčnejše.
Prilagajanje na hitro spreminjajoče poslovne trende je ena glavnih lastnosti uspešnega podjetja. In medtem ko so se v preteklosti spremembe uveljavljele postopoma, je umetna inteligenca spremenila pravila igre: Inovacije se dogajajo praktično vsak dan, zato morajo podjetja za uspešno rast biti na tekočem. Včasih zapletena in draga tehnologija je zdaj z AI orodji, kot so Chat GPT, DALL-E in Midjourney, dostopna povprečnemu uporabniku. Tudi če v življenju niste napisali niti vrstice kode, lahko umetno inteligenco uporabite za hitrejše in učinkovitejše poslovanje.
- Umetna inteligenca v podjetju
- 1. Racionalizacija poslovanja z umetno inteligenco
- 2. Boljše izkušnje strank s prilagojenimi storitvami
- 3. Poslovno odločanje s pomočjo napovedne analitike
- 4. Poenostavitev računovodstva podjetja
- 5. Poenostavitev procesov pri človeških virih
- 6. Izboljšanje kibernetske varnosti v podjetju
- 7. Optimizacija dobavne verige
- Ko potegnemo črto
- Deli članek na:
- Sorodni članki:
- Pogosta vprašanja
Umetna inteligenca v podjetju
Umetna inteligenca je orodje z ogromnim potencialom za spodbujanje rasti podjetij in inovacij. To je tako, kot da bi imeli neutrudnega zaposlenega, ki lahko dela z izjemno hitrostjo, neprimerljivo natančnostjo in brez utrujenosti. Od avtomatizacije vsakdanjih opravil in izboljšanja produktivnosti do ustvarjanja vpogledov in izboljšanja izkušenj strank – umetna inteligenca ima potencial za revolucijo v delovanju podjetij. Glavna razlika v primerjavi s prejšnjimi inovacijami je izjemna hitrost, s katero se umetna inteligenca razvija. Računalniški modeli, ki poganjajo orodja umetne inteligence, se vsakič, ko z njimi sodelujemo, naučijo vedno več o načinu našega dela.
Modeli umetne inteligence so lahko tudi kar strašljivo podobni človeku. Komunikacija z orodjem generativne umetne inteligence, kot je Chat GPT, se pogosto zdi zelo podobna klepetu s pravo osebo. To izkušnjo ustvarimo z uporabo obdelave naravnega jezika (NLP) in velikih jezikovnih modelov (LLM). LLM je računalniški program, ki je usposobljen na velikih količinah spletnih podatkov. Ko uporabljate klepetalnega robota z umetno inteligenco, sodelujete z internetom, kot je obstajal do zdaj. Zahvaljujoč NLP lahko ti računalniški programi predvidijo, kako bodo ljudje komunicirali, in se ustrezno odzovejo.
Trenutno je umetna inteligenca orodje, ki je enako kot katera koli druga programska oprema, le da je bolj zmogljivo. Da bi jo lahko čim učinkoviteje uporabljali, se je treba zavedati, da umetna inteligenca dopolnjuje človeško ustvarjalnost in pozornost do podrobnosti, ampak je ne nadomešča.
Preden se odločite za uporabo umetne inteligence, je dobro, da ugotovite posebne potrebe in cilje vašega podjetja. Lahko si postavite naslednja vprašanja:
- Kakšni so vaši trenutni procesi?
- Kje bi lahko umetna inteligenca racionalizirala sisteme oz. povečala vrednost za vaše stranke ali notranje ekipe?
- Ali imam potrebne podatke za podporo rešitvi umetne inteligence?
- Ali imam potrebno infrastrukturo za podporo uvajanju umetne inteligence v podjetju?
Razmislite o uporabi UI za avtomatizacijo ponavljajočih se ali dolgotrajnih opravil, izboljšanje odločanja, povečanje natančnosti ali izboljšanje izkušenj strank. Ko jasno razumete svoje poslovne cilje, jih lahko uskladite s potencialnimi koristmi umetne inteligence, da bo izvajanje uspešno in v skladu z vašimi sposobnostmi in prihodnjo smerjo razvoja.
1. Racionalizacija poslovanja z umetno inteligenco
Poslovne dejavnosti vključujejo ponavljajoča se opravila, ki so sicer nujna, vendar zaposlenim jemljejo dragoceni čas. Z uvajanjem umetne inteligence v te dejavnosti lahko taka opravila avtomatizirate, zaposleni pa se lahko osredotočijo na strateške pobude, ki zahtevajo človeški pristop. Na področju storitev za stranke lahko na primer klepetalni roboti z umetno inteligenco obravnavajo pogosto zastavljena vprašanja, tako da se lahko predstavniki služb za stranke osredotočijo na bolj zapletene poizvedbe strank. V kadrovskem oddelku lahko orodja z umetno inteligenco avtomatizirajo postopke, kot so pregledovanje življenjepisov in uvodni razgovori, s čimer se skrajša čas cikla zaposlovanja. V tem pogledu vam lahko AI olajša poslovanje na več načinov:
- Analiza podatkov: Podjetja dnevno ustvarjajo velike količine podatkov. Orodja za avtomatizacijo z umetno inteligenco lahko te podatke hitro analizirajo in pridobijo vpoglede, ki pomagajo pri sprejemanju odločitev in strateškem načrtovanju. Primer tega je napovedna analitika, tehnika, ki jo poganja strojno učenje. Uporablja pretekle podatke in podatke v realnem času za napovedovanje prihodnjih trendov, kar podjetjem omogoča proaktivno delovanje in sprejemanje odločitev, ki temeljijo na podatkih.
- Zagotavljanje natančnosti: Človeške napake so stalen izziv v vsakem podjetju. AI avtomatizacija zmanjšuje tveganje napak v poslovnih procesih, saj zagotavlja dosledno visoko raven natančnosti, kar je še posebej pomembno v sektorjih, kot sta finance in zdravstvo, kjer so napake lahko drage. V financah lahko na primer umetna inteligenca avtomatizira naloge, ki so nagnjene k napakam, kot sta vnos podatkov in obdelava računov, ter tako zmanjša tveganje dragih napak. V zdravstvu lahko avtomatizacija z umetno inteligenco izboljša natančnost diagnostike in upravljanja podatkov o pacientih.
Primer: Pri JP Morgan Chase so uvedli program umetne inteligence COIN, ki avtomatizira vsakdanja opravila, kot je tolmačenje pogodb o komercialnih posojilih, pri katerih se pojavljajo napake. Ta program umetne inteligence v nekaj sekundah opravi tisto, za kar so prej posojilni uradniki potrebovali skoraj 360.000 ur.
- Krepitev varnosti: V dobi vse večjih groženj kibernetski varnosti avtomatizacija z umetno inteligenco zagotavlja dodatno raven zaščite. AI sistemi lahko samodejno zaznajo varnostne grožnje in se nanje odzovejo, kar znatno skrajša čas med zaznavanjem groženj in odzivanjem nanje. Ti sistemi lahko z učenjem vzorcev in prepoznavanjem anomalij tudi napovedujejo in preprečujejo grožnje.
2. Boljše izkušnje strank s prilagojenimi storitvami
Poglejmo si primer Netflix. Kako vedo, kaj nam ugaja ravno ob pravem času? To je možno z napovedno analitiko za zagotavljanje prilagojenih priporočil svojim uporabnikom. Algoritem se uči iz navad gledanja uporabnikov in v skladu s tem predlaga vsebino, s čimer izboljša uporabniško izkušnjo in poveča vključenost gledalcev. Z analiziranjem vedenja, preferenc in interakcij strank umetna inteligenca podjetjem omogoča, da zagotavljajo prilagojene izkušnje, ki se odzivajo na posamezne stranke. Od prilagojenih priporočil izdelkov do inteligentne podpore strankam je umetna inteligenca v ospredju pri ustvarjanju optimiziranih izkušenj za stranke.
- Prilagojena priporočila: Ena najpogostejših aplikacij umetne inteligence v izkušnjah strank so prilagojena priporočila. Algoritmi umetne inteligence analizirajo različne podatke, vključno z zgodovino brskanja, zgodovino nakupov in demografskimi podatki strank, da bi ponudili prilagojena priporočila izdelkov ali storitev. Na primer, velikan e-trgovine Amazon uporablja umetno inteligenco Amazon Personalize za priporočanje izdelkov na podlagi prejšnjih nakupov in brskanja strank. To ne le izboljša nakupovalno izkušnjo, temveč tudi povečuje prihodke s povečanjem povprečne vrednosti naročila in zadržanjem strank.
- Podpora strankam: Najbrž se lahko strinjamo, da so podjetja za svoj uspeh odvisna od svojih strank. Navsezadnje je stranka kralj. Reševanje njihovih težav je glavni cilj, vendar včasih to preprosto ni izvedljivo. Medtem so lahko hitri in učinkoviti odgovori strankam, ki se obrnejo na vas, dovolj, da bodo vaše spletne ocene ostale zelene. Posvečanje sredstev za spremljanje sporočil strank je finančno in časovno potratno. Ne samo to, sporočila strank lahko nihajo in lahko se zgodi, da bo vaša ekipa za podporo strankam en dan popolnoma zasedena, naslednji dan pa popolnoma prosta. Klepetalni roboti, virtualni pomočniki in glasovni roboti pa vam celotno izkušnjo optimizirajo tako, da ste zadovoljni in učinkoviti tako vi kot vaše stranke.
3. Poslovno odločanje s pomočjo napovedne analitike
Napovedna analitika je napredna oblika analitike, ki uporablja statistične algoritme in tehnike strojnega učenja za analizo preteklih in trenutnih podatkov ter napovedovanje prihodnjih rezultatov. Podjetjem omogoča, da presežejo razumevanje tega, kar se je zgodilo in zakaj se je zgodilo, ter pridobijo vpogled v to, kaj bi se lahko zgodilo v prihodnosti. Napovedna analitika lahko vašemu podjetju prinese kar nekaj koristi:
- Natančno napovedovanje: Prediktivna analitika lahko podjetjem pomaga pri natančnejšem napovedovanju trendov, na primer pri napovedovanju povpraševanja strank, kar lahko usmerja odločitve o proizvodnji in upravljanju zalog.
- Upravljanje tveganj: Prediktivni modeli lahko prepoznajo morebitna tveganja in ranljivosti ter tako pomagajo podjetjem ublažiti morebitne grožnje. Na primer, v financah lahko napovedna analitika pomaga pri prepoznavanju morebitnih goljufivih transakcij.
- Izboljšane trženjske strategije: Z napovedovanjem vedenja strank lahko podjetja prilagodijo trženjska prizadevanja, izboljšajo vključenost strank in povečajo stopnjo konverzije.
- Operativna učinkovitost: Prediktivna analitika lahko z napovedovanjem potreb po vzdrževanju ali optimizacijo upravljanja dobavne verige optimizira tudi operativno učinkovitost.
Morda vas zanima, kako napovedno analitiko uporabljajo nekatera znana podjetja:
Uber: Uber uporablja napovedno analitiko umetne inteligence za napovedovanje povpraševanja na različnih lokacijah in ob različnih časih. Ti vpogledi Uberju pomagajo uravnotežiti ponudbo in povpraševanje, odločati o cenah za nenadne vožnje in razporejati voznike.
American Express: American Express uporablja napovedno analitiko za analizo vzorcev v transakcijah in prepoznavanje morebitnih goljufivih dejavnosti. To omogoča hitro posredovanje in zmanjšuje finančno izgubo.
4. Poenostavitev računovodstva podjetja
Kot smo že omenili na začetku, lahko umetna inteligenca avtomatizira dolgočasne dejavnosti, izboljša natančnost in učinkovitost ter odkriva skrite trende. Lahko naloži datoteke, jih prebere in razvrsti v pravilne računovodske oznake. UI nikoli ne spi, se ne utruja in ne dela človeških napak. Zato ni presenetljivo, da umetna inteligenca napreduje tudi na tem zahtevnem področju:
- Opravljanje ponavljajočih se opravil: ponavljajoča se dejanja, kot so beleženje podatkov, razvrščanje transakcij, usklajevanje računov, vnašanje in povezovanje podatkov iz skeniranih prejemkov in računov s transakcijami, ocenjevanje poročil o izdatkih zaposlenih in sledenje spremembam cen, so le nekatere stvari, ki računovodjem vzamejo veliko časa. Umetna inteligenca lahko vse te naloge opravi z veliko manj napakami kot človek. Na ta način so zaposleni rešeni mentalne preobremenitve in se lahko posvetijo drugim nalogam, kjer je potreben človeški um.
- Delna avtomatizacija zapletenih procesov, kot je obračun plač: umetna inteligenca bo verjetno spremenila prihodnost obračuna plač. Za razliko od avtomatizacije, ki temelji na vzroku in posledici, lahko pravi sistemi umetne inteligence analizirajo podatke, se učijo iz napak in strateško rešujejo težave. Trg programske opreme za obračun plač v oblaku je bil leta 2018 ocenjen na 6 milijarde evrov, do leta 2026 pa naj bi dosegel 12 milijarde evrov. Vodstva podjetij vse pogosteje želijo vlagati v napredne sisteme za obračun plač, podprte z umetno inteligenco.
Pred uvedbo umetne inteligence je dobro, da podjetja opredelijo področja v svojih računovodskih procesih, ki bi jim avtomatizacija ali napovedna analiza lahko najbolj koristila. Zagotoviti morajo tudi, da imajo potrebno podatkovno infrastrukturo za podporo tehnologiji umetne inteligence. Podjetja lahko začnejo z vključevanjem UI v en vidik svojega računovodskega procesa in postopoma širijo njeno uporabo, ko se s tehnologijo bolje spoznajo. Prav tako je ključnega pomena, da zagotovijo usposabljanje osebja, da bo razumelo, kako učinkovito uporabljati orodja UI.
5. Poenostavitev procesov pri človeških virih
Kadrovske ekipe so se znašle v bistveno drugačnem okolju kot pred pandemijo COVID-19. Hibridno delo in delo na daljavo se še naprej povečujeta, virtualno zaposlovanje ter večji poudarek na raznolikosti in vključevanju pa so prinesli novo dinamiko in okrepili obstoječo. Za ohranjanje konkurenčnosti so potrebne nove platforme in tehnologije, v središču te rasti pa je umetna inteligenca, ki v ta sektor vnaša naslednje:
- Analiziranje profilov kandidatov: številna podjetja so vložila v umetno inteligenco, ki pomaga pri procesu zaposlovanja. Z uporabo umetne inteligence lahko kadroviki analizirajo pretekle delovne izkušnje in interese potencialnih kandidatov ter jih uskladijo z najboljšimi vlogami.
- Analiza mreže znotraj organizacije: za pomoč podjetju pri doseganju večje trajnosti in uspešnosti lahko UI uporabite za analizo formalnih in neformalnih odnosov v podjetju, kar lahko pomaga pri razvoju poslovnih strategij, ki povečujejo organsko izmenjavo informacij.
- Načrtovanje delovne sile: Umetna inteligenca lahko analizira trende na trgu dela, spretnosti zaposlenih in poslovne potrebe ter tako kadrovskim službam pomaga pri učinkovitem načrtovanju delovne sile. Prediktivna analitika lahko predvidi prihodnje potrebe po talentih in tako pomaga podjetjem, da ostanejo pred krivuljo.
6. Izboljšanje kibernetske varnosti v podjetju
Umetna inteligenca na področju kibernetske varnosti vključuje uporabo strojnega učenja, obdelave naravnega jezika in drugih tehnologij za odkrivanje, preprečevanje in odzivanje na kibernetske grožnje. UI lahko analizira velike količine podatkov, prepoznava vzorce in napoveduje, zato je dragocen zaveznik v kibernetski varnosti. Vašemu podjetju lahko pomaga na naslednje načine:
- Odkrivanje groženj: Umetna inteligenca lahko analizira omrežni promet, vedenje uporabnikov in druge podatke ter tako zazna anomalije, ki lahko kažejo na kibernetsko grožnjo. Algoritmi strojnega učenja se lahko učijo iz vsake interakcije in sčasoma izboljšajo svoje zmožnosti odkrivanja.
- Odzivanje na incidente: UI lahko avtomatizira odzivanje na določene vrste kibernetskih groženj, na primer izolacijo prizadetih sistemov ali blokiranje zlonamernih naslovov IP. S tem se lahko skrajša odzivni čas in omeji škoda, ki jo povzročijo kibernetski napadi.
- Prediktivna analitika: UI lahko analizira pretekle kibernetske napade in tako predvidi prihodnje grožnje. To lahko podjetjem pomaga, da se pripravijo na morebitne napade in jih preprečijo ter tako izboljšajo svojo splošno kibernetsko varnost.
- Odkrivanje »phishinga«: S pomočjo umetne inteligence lahko analizirate e-pošto in spletna mesta ter tako zaznate poskuse t.i. phishinga. S prepoznavanjem sumljivih povezav, nenavadnega jezika ali drugih kazalnikov lahko umetna inteligenca pomaga preprečevati napade z ribarjenjem.
- Upravljanje ranljivosti: UI lahko pregleduje sisteme za ranljivosti, ki bi jih lahko izkoristili kibernetski kriminalci. Z ugotavljanjem in določanjem prednosti teh ranljivosti jih lahko podjetja odpravijo, preden jih izkoristijo.
Uvajanje umetne inteligence na področju kibernetske varnosti zahteva jasno razumevanje potreb in izzivov podjetja na tem področju. Ključnega pomena je tudi zagotavljanje zasebnosti podatkov in obravnavanje morebitnih etičnih pomislekov v zvezi z UI. Zato predlagamo, da se pred uvedbo AI posvetujete s strokovnjakom.
7. Optimizacija dobavne verige
Morda imate podjetje, ki se v veliki meri zanaša na dobavne verige. Upravljanje dobavne verige je ključnega pomena za uspešno delovanje številnih podjetij. Gre za zapleteno omrežje, ki obstaja med podjetjem ter njegovimi različnimi dobavitelji in ponudniki. V bistvu gre za vse elemente in korake, ki so potrebni za proizvodnjo izdelka in njegovo dostavo strankam. Če se v verigi poodre en sam člen, se lahko podjetje hitro znajde v resnih težavah in ne more izpolniti potreb po proizvodnji, distribuciji ali dostavi. In tukaj umetna inteligenca s svojo izjemno sposobnostjo obdelovanja in analiziranja velikih količin podatkov, natančnih napovedi in avtomatizacije zapletenih nalog spreminja pravila igre. Tukaj je nekaj ključnih področij, na katerih umetna inteligenca pomembno vpliva:
- Napovedovanje povpraševanja: Algoritmi umetne inteligence lahko obdelujejo pretekle prodajne podatke, tržne trende in druge pomembne dejavnike ter tako z izjemno natančnostjo napovedujejo prihodnje povpraševanje. To podjetjem omogoča boljše načrtovanje proizvodnih urnikov in upravljanje zalog, s čimer se zmanjša tveganje prevelikih ali premajhnih zalog.
- Upravljanje zalog: Umetna inteligenca lahko avtomatizira postopek sledenja zalogam, predvidi, kdaj se bodo zaloge izčrpale, in celo sproži postopke dopolnjevanja zalog. To ne le zmanjšuje možnosti človeških napak, temveč tudi zagotavlja optimalno raven zalog, s čimer prihranite čas in denar.
- Izbira in upravljanje dobaviteljev: Umetna inteligenca lahko ovrednoti podatke o uspešnosti dobaviteljev in tako podjetjem pomaga pri izbiri najzanesljivejših in stroškovno najučinkovitejših dobaviteljev. Prav tako lahko spremlja stalno uspešnost dobaviteljev in podjetja opozarja na morebitne težave, kar omogoča proaktivno upravljanje odnosov z dobavitelji.
- Upravljanje tveganj: UI lahko prepozna vzorce in trende v podatkih dobavne verige, ki lahko kažejo na morebitna tveganja ali motnje. Z napovedovanjem teh tveganj, preden se pojavijo, lahko podjetja sprejmejo preventivne ukrepe in tako zagotovijo odpornost dobavne verige.
- Optimizacija logistike: UI lahko optimizira načrtovanje poti za prevoz na podlagi dejavnikov, kot so promet, vremenske razmere in stroški goriva. To vodi do hitrejših dobavnih rokov, nižjih stroškov prevoza in večjega zadovoljstva strank.
Ko potegnemo črto
Podjetja so se za preživetje vedno morale prilagajati spreminjajočim se trendom in tehnološkim razvojem, toda umetna inteligenca je hitrost prilagajanja spravila na še nikoli videno raven. Če so se včasih spremembe uveljavljale v letih ali mesecih, se to danes dogaja praktično vsak dan. Kot smo že omenili, sta umetna inteligenca in strojno učenje povzročila revolucijo in jo bosta nadaljevala v prihodnjih letih. Z uvajanjem umetne inteligence v poslovna okolja, od trženja do poslovanja in prodaje, se skrajša čas, porabljen za ponavljajoča se opravila, izboljša se produktivnost zaposlenih in izboljša splošna izkušnja strank. Pomaga tudi pri izogibanju napakam in odkrivanju morebitnih kriz. Naj vam umetna inteligenca dobro služi!
Deli članek na:
Sorodni članki:
- Kaj je Chat GPT in 10 najboljših primerov uporabe
- Umetna inteligenca: 10 aplikacij, ki jih morate poznati
- Kako pisati boljše pozive za Chat GPT? Izkoristite polni potencial umetne inteligence
- Umetna inteligenca v marketingu
Pogosta vprašanja
Kako lahko umetno inteligenco uporabimo v podjetju?
UI se lahko v podjetju uporablja na različne načine, vključno z avtomatizacijo rutinskih opravil, izboljšanjem storitev za stranke s klepetalnimi roboti, izboljšanjem analize podatkov, izboljšanjem prodaje in trženja s pomočjo napovedne analitike ter optimizacijo upravljanja dobavne verige.
Kakšna znanja so potrebna za uvedbo umetne inteligence v podjetju?
Za uvajanje umetne inteligence v podjetju so potrebna znanja s področja podatkovne znanosti, strojnega učenja, programiranja (zlasti v jezikih, kot sta Python in R), statistike in obdelave naravnega jezika. Vendar so danes na voljo tudi številna orodja in platforme za umetno inteligenco, ki zahtevajo malo ali nič znanja kodiranja.
Kako lahko začnem uporabljati umetno inteligenco v svojem podjetju?
Začnite z ugotavljanjem področij v vašem podjetju, na katerih bi umetna inteligenca lahko prinesla dodano vrednost, kot so storitve za stranke ali analiza podatkov. Nato raziščite različna orodja in platforme AI, ki so na voljo, in poiščite tisto, ki ustreza vašim potrebam in proračunu. Morda bo koristno tudi posvetovanje z AI strokovnjakom ali zaposlitev osebe z znanjem na področju umetne inteligence.
Ali je uvajanje umetne inteligence v podjetje drago?
Stroški izvajanja UI se lahko zelo razlikujejo, odvisno od kompleksnosti projekta, uporabljenih orodij in tega, ali morate najeti strokovnjake. Vendar pa je na voljo tudi veliko cenovno dostopnih orodij in platform UI za mala in srednje velika podjetja.
Kakšna so tveganja uporabe umetne inteligence v podjetju?
Tveganja uporabe umetne inteligence vključujejo vprašanja zasebnosti podatkov, morebitne premestitve delovnih mest in tveganje, da bodo sistemi umetne inteligence sprejemali odločitve na podlagi pristranskih ali netočnih podatkov. Pomembno je, da UI izvajamo odgovorno in etično.