Prawdopodobnie często zastanawiałeś się: “Co to jest AI w przedsiębiorstwie?” Jak może pomóc mi w poprawie moich operacji?” Nie martw się, ten przewodnik ma na celu odpowiedzenie na wszystkie twoje pytania. 

‍

Sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie odnosi się do rozwiązań programowych, które wykorzystują nowe technologie, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, aby uprościć procesy biznesowe i wspierać lepsze podejmowanie decyzji. 

Przewiduje się, że rynek AI w przedsiębiorstwie będzie w przyszłości rósł (nawet do 204,79 miliarda dolarów w ciągu najbliższych pięciu lat), więc teraz jest najlepszy czas na inwestycję w tę technologię. 

W tym artykule dowiesz się wszystkiego o tym, czym jest sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie, w tym o jej zaletach i wadach oraz odkryjesz niektóre z najlepszych rozwiązań dostępnych na rynku. 

Zabierzmy się do pracy! 

Czym jest sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie?

AI w przedsiębiorstwie to rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, które ma na celu ulepszanie funkcji biznesowych, takich jak zbieranie i analiza danych.

Mówiąc prosto, AI w przedsiębiorstwie bierze wszystkie informacje o twojej firmie i wykorzystuje je w najlepszy sposób, przedstawiając je w formacie łatwym do zrozumienia dla każdego. W rezultacie doświadczasz wzrostu wydajności pracowników oraz uproszczenia rutynowych zadań poprzez automatyzację, co z kolei poprawia usługę klienta i procesy w łańcuchu dostaw, na przykład. 

AI w przedsiębiorstwie nie działa jednak samodzielnie. Wykorzystuje różne technologie do rozwiązywania wyzwań, w tym przetwarzanie języka naturalnego (NLP), uczenie maszynowe i widzenie komputerowe. 

Ale czy sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie jest naprawdę inna niż zwykła sztuczna inteligencja? Aby uzyskać odpowiedź na to pytanie, śledź nas w następnej sekcji. 

Jaka jest różnica między AI w przedsiębiorstwie a zwykłym AI?

Główna różnica między sztuczną inteligencją w przedsiębiorstwie a zwykłą sztuczną inteligencją dotyczy jej celu. 

Skupienie AI w przedsiębiorstwie jest na rozwiązywaniu złożonych problemów w dużych firmach. Jej głównym celem jest automatyzacja procesów biznesowych i generowanie cennych oraz możliwych do wdrożenia spostrzeżeń z dużych zbiorów danych.

Ponadto jest w dużym stopniu konfigurowalne, aby spełnić specyficzne potrzeby biznesu, obejmując niestandardowe algorytmy, modele danych, a nawet integracje z innymi istniejącymi narzędziami.

Zwykła sztuczna inteligencja, z drugiej strony, ma bardziej ogólny cel i nie jest tak łatwo dostosowywalna. Nie można go dostosować do konkretnego przypadku użycia czy branży i ma na celu wykonywanie konkretnych zadań, takich jak generowanie obrazów czy wymyślanie pomysłów. 

Podsumowując, sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie ma na celu rozwiązywanie problemów związanych z biznesem, podczas gdy zwykła sztuczna inteligencja jest bardziej ogólna. 

Aby lepiej zobrazować tę myśl, przyjrzyjmy się kilku przykładom AI w przedsiębiorstwie. 

Jakie są niektóre przykłady sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie?

Sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie jest niezwykle wszechstronna. Na przykład możesz poprawić doświadczenie swojego klienta, korzystając z chatbotów zasilanych przez sztuczną inteligencję i innych asystentów, aby obsługiwać zapytania użytkowników i bilety. Może to sięgać nawet optymalizacji cyberbezpieczeństwa i pomocy firmom w podejmowaniu decyzji opartych na danych. 

Jednak przeanalizujmy nieco szczegółowej najlepsze przykłady i przypadki użycia AI w przedsiębiorstwie: 

• Zarządzanie łańcuchem dostaw: Sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie pomaga dostawcom w przemyśle łańcucha dostaw redukować koszty i zwiększać zdolność do reagowania na nagłe zmiany popytu. Jak? Poprzez wykrywanie potencjalnych wąskich gardeł i optymalizację zapasów. 
• Zindywidualizowany marketing: Ponieważ sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie analizuje preferencje i zachowania, może tworzyć bardziej ukierunkowane i dostosowane rekomendacje lub reklamy. 
• Wyszukiwanie AI w przedsiębiorstwie: Wyszukiwanie w przedsiębiorstwie odnosi się do zdolności pracownika do przeszukiwania wewnętrznej wiedzy swojej firmy i szybkiego znajdowania tego, czego szuka. Jest wiele narzędzi do wyszukiwania AI w przedsiębiorstwie na rynku, ale jednym z najlepszych jest Guru. To rozwiązanie łączy wszystkie twoje aplikacje, czaty i dokumenty w jednym źródle prawdy. I daje ci odpowiedzi, których potrzebujesz, bez przeszukiwania nieistotnych wyników. 
• Zarządzanie zasobami ludzkimi: Sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie automatyzuje wiele zadań HR, takich jak wprowadzanie nowych pracowników, przeszukiwanie CV i dopasowywanie kandydatów. Pomaga również zidentyfikować nowe możliwości szkoleniowe i stworzyć najlepszą strategię zatrzymania pracowników. 

To nie wszystko — platforma wyszukiwania AI w przedsiębiorstwie, taka jak Guru ma świetne funkcje takie jak odpowiedzi oparte na AI, które dostarczają dokładnych informacji (także z źródłami). Z Guru pracownicy mogą znaleźć wszystko, czego pragną, nie wychodząc z Slacka, swojej przeglądarki ani aplikacji Guru. 

Czy naprawdę powinieneś korzystać z sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie? Jak każde inne narzędzie, sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie ma swoje zalety i wady. Przejrzyjmy je. 

Jakie są zalety i wady sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie?

Oprogramowanie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie może zmienić sposób, w jaki prowadzisz swoją firmę poprzez automatyzację — i wynieść ją na nowe wyżyny. 

Ale gdzie jest dobro, tam jest też zło. 

Przyjrzyjmy się obu i odkryjmy zalety i wady AI w przedsiębiorstwie. 

Kluczowe zalety sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie

Oto najważniejsze korzyści z AI w przedsiębiorstwie: 

• Usprawnia operacje: To jest główny cel tego narzędzia, a robi to poprzez automatyzację rutynowych zadań, poprawę przepływu pracy i wspieranie cyfrowej transformacji. W rezultacie zauważysz wzrost wydajności i efektywności. 
• Poprawia bezpieczeństwo: Ponieważ sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie obsługuje dużą ilość danych, powinna mieć najlepsze praktyki i środki bezpieczeństwa, aby chronić ją przed naruszeniami. Dobre narzędzia sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie mają efektywne sposoby na wykrywanie i reagowanie na zagrożenia. 
• Lepiej zarządza danymi: Sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie „zjada” dane na śniadanie. Zdolność do szybkiej analizy dużych ilości informacji, sortowania ich i wspierania twojego procesu podejmowania decyzji. 
• Wzmacnia relacje z klientami: Prawie 64% właścicieli firm uważa , że sztuczna inteligencja poprawi relacje z klientami. I rzeczywiście tak jest! Dzięki chatbotom AI ludzie mogą szybko odkrywać istotne informacje. Z kolei poprawia to ich doświadczenie i wzmacnia relacje. 

Teraz przejdźmy do ciemnej strony. 

Kluczowe wady sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie

Oto wady korzystania ze sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie: 

• Wymaga starannego rozważenia: Niestety, nie możesz po prostu powiedzieć, że chcesz wdrożyć to narzędzie i na tym koniec. Ta decyzja wymaga starannego rozważenia oraz zarządzania. 
• Problemy etyczne: Jeśli nie jest poprawnie zaprojektowana, narzędzie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie budzi obawy etyczne dotyczące jej zastosowania. Wiele osób uważa, że dane generowane przez AI nie są dokładne, ale mają również obawy dotyczące wykorzystania wrażliwych informacji. 
• Problemy z prywatnością danych i bezpieczeństwem: Nawet jeśli wybrane przez Ciebie narzędzie ma najlepsze środki bezpieczeństwa, zdarzają się incydenty, które mogą wpłynąć na Twoją reputację i zasiewać brak zaufania. 

W następnej części tego przewodnika skoncentrujmy się bardziej na platformach AI w przedsiębiorstwie. Jednak zanim przejdziemy do najlepszych narzędzi do wykorzystania, zdefiniujmy koncepcję. 

Czym są platformy sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie?

Platformy sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie lub oprogramowanie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie reprezentują technologię, która działa jako rozwiązanie do zarządzania danymi dla dużych przedsiębiorstw. Wykorzystuje modele uczenia maszynowego, aby zwiększyć efektywność operacyjną, analizując zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane z różnych źródeł i nadając im sens. 

A raczej, przekształca je w możliwe do działania spostrzeżenia, które poprawiają proces podejmowania decyzji. 

W skrócie, jest to zunifikowana centralna baza danych wyposażona we wszystkie niezbędne narzędzia do analizy dużych zbiorów danych, aby stworzyć dynamiczny biznes i zredukować koszty operacyjne. 

Po wyjaśnieniu definicji porozmawiajmy o 10 najlepszych narzędziach AI w przedsiębiorstwie dostępnych obecnie na rynku. 

10 najlepszych platform AI w przedsiębiorstwie, które warto znać

Jeśli jesteś gotowy, aby zainwestować w platformy AI w przedsiębiorstwie, masz szczęście. Zrobiliśmy badania za Ciebie i stworzyliśmy listę najlepszych rozwiązań AI, które możesz sprawdzić tuż po przeczytaniu tego przewodnika. 

Zanurzmy się! 

1. Guru

Guru to nie tylko bardzo dobre oprogramowanie AI dla przedsiębiorstw; to także intranet dla pracowników i centralna baza wiedzy. 

Jednak dzisiaj skupimy się na zdolności wyszukiwania AI w przedsiębiorstwie Guru, która daje ci natychmiastowe odpowiedzi bezpośrednio w twoim przepływie pracy. I unikasz przeszukiwania wielu nieistotnych wyników wyszukiwania, które oferują inne narzędzia. 

W skrócie, Guru ma zabezpieczoną wyszukiwarkę zasilaną AI, która dostarcza odpowiednich informacji w oparciu o lokalizację, wcześniej zadawane pytania i inne. “Funkcja wyszukiwania zapewnia łatwy dostęp do … zaktualizowanego źródła informacji, których potrzebujemy, aby wykonać naszą pracę. Wszystko jest w jednym miejscu!” 

Ponadto, dzięki wbudowanym odpowiedziom w języku naturalnym, przestaniesz szukać bez celu odpowiedzi, których szukasz, ponieważ otrzymasz najlepsze wyniki na swoje zapytania.

Ale my uważamy, że to wideo demonstracyjne na żądanie lepiej wszystko wyjaśni. 

2. Databricks

Databricks to oparta na chmurze platforma inteligencji danych, która wykorzystuje naukę o danych, analitykę predykcyjną i generatywną AI do zarządzania ogromnymi wolumenami informacji. 

Co przyciąga uwagę w Databricks? Otóż, ludziom podoba się, że platforma jest łatwa w użyciu. Co więcej, “Platforma skaluje się niesamowicie dobrze i naprawdę pomaga w budowaniu ekosystemu danych i AI w dużych przedsiębiorstwach.” 

Z tym narzędziem możesz rozwijać aplikacje AI w przedsiębiorstwie, korzystając z danych, które są bezpieczne i prywatne. Ponadto, używając języka naturalnego, dajesz możliwość swojemu zespołowi odkrywania nowych praktycznych spostrzeżeń, które sprawią, że twoje procesy będą bardziej efektywne. 

Źródło: G2

3. H2O Driverless AI

H2O Driverless AI to narzędzie, które wykorzystuje automatyzację i szybkie obliczenia z GPU, aby napędzać optymalizację, innowacje i efektywność. 

“DAI w dużym stopniu wspomaga automatyzację naszych usług. To znacznie usprawnia proces wyboru cech, generacji, budowy modelu, testowania modelu oraz budowy i wdrażania zespołów.” 

Co oznacza, że to narzędzie umożliwia naukowcom danych pracę nad projektami AI szybciej i efektywniej dzięki kluczowym zadaniom związanym z uczeniem maszynowym i automatyzacji procesów. 

Co więcej, ma zaawansowane funkcje, takie jak wizualizacja danych, inżynieria cech oraz wdrażanie o niskiej latencji. 

Źródło: Capterra

4. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio to model sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, który pomaga przedsiębiorstwom przyspieszyć ich transformację cyfrową. 

Ten system AI oferuje możliwości rządzenia danymi, co oznacza, że możesz lepiej łagodzić dryft i stronniczość. Co więcej, upraszcza eksperymentowanie i wdrażanie, poprawia rozwój modeli oraz przyspiesza przygotowanie danych. 

IBM Watson Studio ma także narzędzia open source i funkcje typu drag-and-drop, które pozwalają ludziom na współpracę na tej samej platformie, co z kolei zwiększa wydajność.

“Integracja z istniejącymi API i elastyczność [wdrożenia] instancji w różnych środowiskach to najlepsze cechy IBM Watson Studio.” 

Źródło: G2

5. Dataiku

Dataiku oferuje intuicyjną platformę do codziennej sztucznej inteligencji, która umożliwia Twojej firmie szybsze budowanie projektów i pracowanie w bezpiecznym, chronionym środowisku.

Ogólnie Dataiku łączy Twoich ludzi, przepływy pracy i technologie w jednym scentralizowanym miejscu, umożliwiając ekspertom danych efektywną współpracę i lepsze zarządzanie ryzykiem. 

“To oszczędza mi dużo czasu w czyszczeniu danych i łączeniu różnych języków oraz technologii, takich jak SQL, Python i R w tym samym projekcie.” 

Dataiku integruje się również z generatywnymi usługami AI, w tym ChatGPT OpenAI, AWS, Hugging Face itd. 

Źródło: Capterra

6. DataRobot

DataRobot to platforma uczenia maszynowego z możliwościami AI, która pozwala budować dokładne modele predykcyjne i łączyć je wszystkie w jednym miejscu.

To narzędzie ma wysoko skalowalną strukturę, co oznacza, że jest w stanie monitorować i analizować wydajność na dużą skalę z powiadomieniami w czasie rzeczywistym i cennymi spostrzeżeniami. To prowadzi do ciągłego doskonalenia i optymalizacji dla Twojego biznesu, ponieważ możesz wyraźnie zobaczyć swoją rentowność i wydajność. 

“Platforma zdecydowanie przetwarza popularne oraz niszowe techniki modelowania w oparciu o Twoje dane, a następnie przedstawia wiele metryk... oraz ma opcje wdrożenia.”

Źródło: Capterra

7. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker oferuje usługę uczenia maszynowego, aby poprawić Twoje przepływy pracy i oferuje sposób na szybkie budowanie i trenowanie modeli ML w skali. 

Dzięki temu narzędziu i jego interfejsom bez kodu możesz usprawnić swoje inicjatywy zarządzania danymi i znaleźć najlepszy sposób na zorganizowanie dużych wolumenów danych strukturalnych i niestrukturalnych. 

Co możesz zrobić z Amazon SageMaker? Cóż, możesz budować, trenować i wdrażać modele ML, korzystając z kanałów, profilerów, debuggerów i więcej w jednym zintegrowanym środowisku deweloperskim. 

Co więcej, masz uproszczoną kontrolę dostępu i przejrzystość nad wszystkimi swoimi projektami ML.

“SageMaker czyni to bardzo łatwym do trenowania i wdrażania modeli.” 

Źródło: Capterra

8. Google Cloud Vertex AI

Vertex AI to własna platforma AI Google Cloud, która pomaga firmom szybciej budować i wdrażać modele uczenia maszynowego. 

To narzędzie pomaga Ci budować i używać generatywnej AI do szybkiego prototypowania, a także testowania modeli. Ma szereg funkcji, takich jak AutoML, MLOps, wdrażanie modeli i trening modeli niestandardowych.

Co więcej, Vertex ma prognozy do przewidywania wzorców na podstawie danych oraz metodę podsumowywania, klasyfikowania i wydobywania cennych informacji z wiedzy, którą gromadzisz. 

“Ułatwienie zjednoczonej analizy jest przyjemnością samo w sobie, ale [...] ekscytacja i eksperymentowanie to miejsce, gdzie zachodzi transformacja.” 

Źródło: Google

9. C3 AI

C3 AI to rozwiązanie AI dla przedsiębiorstw, które firmy mogą wykorzystać do przyspieszenia transformacji cyfrowej poprzez skuteczną analizę wielu zestawów danych. 

C3 AI ma wiele zastosowań. 

Po pierwsze, możesz budować i wdrażać aplikacje AI dla przedsiębiorstw, które odblokowują lepszą wartość biznesową. Po drugie, działa jak zjednoczone źródło wiedzy, które umożliwia firmom odblokowanie cennych spostrzeżeń przez intuicyjny interfejs czatu i wyszukiwanie. 

Co więcej, masz szybki dostęp do istotnych spostrzeżeń we wszystkich istniejących narzędziach i systemach, aby podejmować lepsze decyzje oparte na danych w przyszłości.  

Źródło: C3.ai

10. Microsoft Azure

Microsoft Azure jest ostatni na naszej liście, ale nadal jest odpowiednim narzędziem do obliczeń w chmurze, które sprawia, że Twoja organizacja jest bardziej efektywna.

Azure ma wiele możliwości, takich jak brzeg, lokalnie, hybrydowo i multicloud, co daje Ci elastyczność innowacji z dowolnego miejsca i modernizacji infrastruktury IT. 

“Azure ma wszystko i może być rozszerzany przez Ciebie lub tysiące programistów, więc niezależnie od obciążenia, Azure [ma] Cię w pokryciu od małych statycznych stron internetowych po systemy na skalę planetarną.” 

Jaka jest przyszłość AI dla przedsiębiorstw?

Według PwC, technologia AI może wygenerować 15,7 biliona dolarów przychodu do 2030 roku, zwiększając PKB lokalnych gospodarek o 26%. 

Co więcej, Mordor Intelligence mówi że cyfryzacja dużych firm już się rozpoczęła, charakteryzując się zaawansowanymi technologiami cyfrowymi, takimi jak Internet rzeczy (IoT), technologia blockchain i computing na brzegu. 

Integracja z innymi technologiami zwiększy zdolność sztucznej inteligencji przedsiębiorstw do analizy ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym w sposób bardziej wydajny. Ponadto, wzmocni bezpieczeństwo i przejrzystość, co zwiększa zaufanie do rozwiązań sztucznej inteligencji. 

Ogólnie rzecz biorąc, rynek AI dla przedsiębiorstw będzie nadal rósł, osiągając 270,06 miliarda dolarów do 2032 roku. 

Ostateczny wniosek

Czy ten artykuł oświetlił ten temat? Czy odpowiada na to pytanie: “Co to jest AI dla przedsiębiorstw?” 

Mamy nadzieję, że tak. Pracowaliśmy ciężko, aby dostarczyć Ci wszystkie fakty i uczynić tę nową technologię mniej straszną. 

Jeśli chcesz poznać AI dla przedsiębiorstw bliżej i osobiście, wypróbuj Guru! 

To narzędzie sprawi, że zapomnisz o tradycyjnym wyszukiwaniu i uczyni je nieskończenie lepszym. W krótkim czasie powiesz ‘żegnaj’ przełączaniu kontekstu i uzyskasz dostęp do wszystkich swoich danych bezpośrednio w swoim przepływie pracy.

Nie krępuj się — zarejestruj się do Guru za darmo. 

‍