Szeroko rozumiana sztuczna inteligencja i w tym uczenie maszynowe, odgrywa coraz ważniejszą rolę w transformacji biznesowej. Dzięki swojej zdolności do przetwarzania ogromnych ilości danych i wyciągania z nich cennych wniosków, technologia ta rewolucjonizuje wiele aspektów prowadzenia działalności gospodarczej.
Ponadto rozwój ten, w odróżnieniu od klasycznych zaawansowanych matematycznych metod takich jak np. stochastyczne równania różniczkowe są łatwiejsze do implementacji w aplikacjach biznesowych oraz do interpretacji przez biznes.
W artykule tym przyjrzymy się, jak uczenie maszynowe wpływa na różne obszary biznesu i jakie korzyści przynosi przedsiębiorstwom.
Poniżej przedstawiamy najważniejsze obszary wsparcia:
Optymalizacja procesów produkcyjnych: Uczenie maszynowe może znacznie usprawnić procesy produkcyjne. Dzięki algorytmom ML możliwe jest bardziej efektywne harmonogramowanie produkcji i projektów, optymalizacja załadunku oraz zarządzanie stanami magazynowymi. To przekłada się na zwiększenie wydajności, obniżenie kosztów i poprawę jakości produktów.
Optymalizacja ścieżek dystrybucyjnych: Usprawnianie logistyki poprzez uczenie maszynowe to obszar o dużym potencjale. Algorytmy ML pozwalają na bardziej efektywne organizowanie harmonogramów dostaw, zarządzanie transportem, proces kompletowania zamówień oraz planowanie tras. To z kolei przekłada się na wzrost wydajności, redukcję problemów związanych z nadmiernym przeładunkiem, obniżenie kosztów transportu i zwiększenie terminowości realizacji zamówień.
Dynamiczne cenniki: Uczenie maszynowe umożliwia tworzenie dynamicznych cenników, które dostosowują się do zmieniających się warunków rynkowych. To pozwala firmom elastycznie reagować na konkurencję i zmieniające się preferencje klientów. Ułatwia zarządzanie wieloma cennikami, których wprowadzenie manualne byłoby zbyt czasochłonne.
RPA (Robotic Process Automation): RPA i uczenie maszynowe idą często w parze. Automatyzacja procesów biznesowych za pomocą botów i algorytmów ML pozwala na oszczędność czasu i zasobów oraz eliminację błędów ludzkich. RPA wykorzystuje boty do automatyzacji rutynowych zadań, a uczenie maszynowe (ML) dostarcza zaawansowanych algorytmów, które pozwalają tym botom na jeszcze skuteczniejsze działanie. Dzięki temu połączeniu, organizacje mogą znacząco oszczędzać czas i zasoby, ponieważ zadania, które wcześniej wykonywali ludzie, teraz są wykonywane automatycznie. Błędy ludzkie są eliminowane, co przekłada się na poprawę jakości procesów biznesowych. Współpraca między RPA a ML jest obecnie jednym z kluczowych trendów w dziedzinie automatyzacji procesów biznesowych, pozwalając firmom bardziej efektywnie dostosowywać się do zmieniających się warunków rynkowych i rozwijać się.
Prognozowanie: AI i ML pomagają firmom analizować dane, identyfikować wzorce i trendów oraz dokonywać bardziej trafnych prognoz, zarówno jeśli chodzi o sprzedaż, jak i zachowanie klientów czy ryzyko finansowe. Uczenie maszynowe jest nieocenione w prognozowaniu różnych zmiennych, takich jak ceny, popyt czy utrzymanie ruchu maszyn. Dzięki temu firmy mogą podejmować bardziej trafne decyzje i lepiej planować swoje działania.
Prototypowanie: Uczenie maszynowe (ML) znacząco przyspiesza proces tworzenia prototypów produktów lub rozwiązań biznesowych. Dzięki zaawansowanym algorytmom ML, możliwe jest szybkie generowanie wizualizacji i modeli, co pozwala zrozumieć i ocenić koncepcje w bardziej interaktywny sposób. To umożliwia szybsze testowanie różnych scenariuszy i iteracje projektowe, co z kolei skraca czas potrzebny na rozwijanie innowacyjnych produktów lub rozwiązań. Dzięki temu firmy mogą bardziej efektywnie dostosowywać się do zmieniających się potrzeb rynku i szybciej wprowadzać nowe rozwiązania na rynek. Ostatecznie, ML przyczynia się do zwiększenia elastyczności i konkurencyjności organizacji w dynamicznym środowisku biznesowym.
Zabezpieczenia wizyjne: Zabezpieczenia wizyjne stanowią kluczowy element w dziedzinie bezpieczeństwa, a uczenie maszynowe pełni tu istotną rolę. Dzięki niemu, systemy mogą skutecznie wykrywać niepożądane zdarzenia lub zachowania na podstawie analizy obrazów i filmów, co pozwala na szybką reakcję na potencjalne zagrożenia. Uczenie maszynowe pozwala na automatyczną identyfikację podejrzanych zachowań, takich jak włamania, kradzieże lub inne incydenty, nawet w dużych zbiorach danych wizualnych. Dzięki temu, organizacje mogą poprawić swoje systemy zabezpieczeń, zwiększyć poziom ochrony i reagować na sytuacje awaryjne w czasie rzeczywistym, co jest niezwykle cenne w dzisiejszym świecie zwiększających się zagrożeń.
Wykrywanie anomalii: Wykrywanie anomalii to istotna funkcja algorytmów uczenia maszynowego. Dzięki nim możliwe jest automatyczne identyfikowanie nieprawidłowości w danych, co stanowi kluczowe narzędzie w wielu dziedzinach. Na przykład, w produkcji algorytmy te pozwalają na monitorowanie jakości produktów poprzez wykrywanie wad, co przyczynia się do zwiększenia efektywności procesu produkcyjnego i poprawy jakości produktów.
Marketing i personalizacja: Firmy tworzą spersonalizowane kampanie marketingowe, dostosowane do preferencji i zachowań klientów, co zwiększa skuteczność działań.
Obsługa klienta: Chatboty oparte na AI obsługują klientów w czasie rzeczywistym, odpowiadając na pytania i rozwiązując problemy. Chatboty AI i ML są zdolne do rozumienia i analizy języka naturalnego, co pozwala im zrozumieć pytania i komunikować się z użytkownikami w sposób zrozumiały. Te chatboty są programowane do udzielania automatycznych odpowiedzi na często zadawane pytania. Mogą dostarczać informacje o produktach lub usługach, procedurach obsługi klienta i innych istotnych zagadnieniach. Dzięki zdolnościom uczenia maszynowego, chatboty mogą personalizować odpowiedzi w oparciu o wcześniejsze interakcje z użytkownikiem. Mogą dostosowywać treść do indywidualnych potrzeb i preferencji klienta.
Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) oferują innowacyjne możliwości i korzyści. Dzięki zastosowaniom w biznesie można automatyzować rutynowe zadania, analizować dane na znacznie większą skalę, prognozować trendy i preferencje klientów oraz optymalizować procesy produkcyjne i logistyczne. To przekłada się na zwiększoną wydajność, redukcję kosztów, usprawnienie obsługi klienta oraz konkurencyjność na rynku. W miarę jak technologia ta rozwija się, firmy, które potrafią wykorzystać ich potencjał, znajdują się na czele rewolucji biznesowej, tworząc nowe standardy i transformując swoje branże. Warto inwestować w te technologie, aby pozostać konkurencyjnym i przekształcić swoje działania na korzyść klientów i firmy.
Autor: dr Katarzyna Grobler-Dębska, Business Architect InfoConsulting
