integracja AI

z komponentami firmy

Punkt
9

Spis treści

  1. Oprzemy się o ogólny plan integracji AI z komponentami firmy, uwzględniającymi cele biznesowe, procesy operacyjne oraz zasoby

  2. Wdrożoną technologię AI możemy również zdefiniować ZESTAWEM STRATEGICZNYCH PYTAŃ, dla unikatowego rozwoju każdej firmy

  3. Blokady i wyzwania związane z wdrażaniem AI w polskich firmach – jak je przezwyciężyć i w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji

Punkt
9

Oprzemy się o ogólny plan integracji AI z komponentami firmy, uwzględniającymi cele biznesowe, procesy operacyjne oraz zasoby

Opracowanie ogólnego planu integracji sztucznej inteligencji (AI) z działalnością firmy wymaga przemyślanej strategii i kompleksowego podejścia, które obejmie cele biznesowe, procesy operacyjne oraz zasoby. Poniżej znajduje się krok po kroku przewodnik, jak stworzyć taki plan:

Określenie celów biznesowych

Firma powinna określić wizję i misję wdrożenia AI, definiując cele, jakie chce osiągnąć. Mogą to być na przykład: optymalizacja procesów, poprawa jakości obsługi klienta, zwiększenie przychodów lub wprowadzenie innowacji. Ważne jest, aby każdy z tych celów był mierzalny i realistyczny.

Następnie należy przeanalizować obecne wyzwania organizacyjne, identyfikując kluczowe problemy, które mogą być rozwiązane przy pomocy AI. Szczególną uwagę należy zwrócić na obszary generujące wysokie koszty, narażone na błędy lub wymagające usprawnienia.

Na koniec firma powinna ustalić priorytety, aby wybrać te cele i wyzwania, które przyniosą największe korzyści w krótkim czasie. Powinny zostać zdefiniowane zarówno cele krótkoterminowe, jak i długoterminowe, co umożliwi monitorowanie postępów wdrożenia.

Mapowanie procesów operacyjnych

Firma powinna przeprowadzić szczegółową analizę aktualnych procesów biznesowych, aby zidentyfikować te, które mogą być usprawnione dzięki zastosowaniu AI. Warto skupić się na powtarzalnych zadaniach, które mogą być automatyzowane, oraz na obszarach, w których podejmowanie decyzji może być wspomagane przez algorytmy.

Następnie firma powinna wskazać konkretne procesy do automatyzacji, na przykład chatboty w obsłudze klienta lub systemy optymalizacji tras w logistyce. Na koniec należy stworzyć mapę procesów z uwzględnieniem AI, uwzględniając nowe role i zadania, które powstaną, oraz zmiany w przepływach pracy.

Analiza zasobów i infrastruktury

Konieczne jest dokonanie oceny zasobów ludzkich, aby sprawdzić, czy firma dysponuje odpowiednimi kompetencjami do wdrożenia i obsługi AI. W przypadku wykrycia luk kompetencyjnych, należy opracować plan szkoleń, który umożliwi zespołowi zdobycie wymaganej wiedzy.

Równocześnie należy przeprowadzić ocenę technologiczną, sprawdzając, jakie technologie i narzędzia są dostępne, a jakie będą wymagane do wdrożenia AI. Firma powinna upewnić się, że infrastruktura IT (serwery, bazy danych, sieć) jest wystarczająco wydajna i bezpieczna.

Na koniec należy zidentyfikować odpowiednich dostawców technologii oraz potencjalnych partnerów do współpracy, takich jak firmy oferujące gotowe rozwiązania AI, konsultanci czy startupy specjalizujące się w sztucznej inteligencji.

Wdrożenie pilotażowe

Firma powinna wybrać projekt pilotażowy na podstawie zidentyfikowanych procesów, w których przeprowadzi pilotażowe wdrożenie AI. Pilotaż powinien być niewielki i obejmować wybrany proces, aby zminimalizować ryzyko i koszty.

Podczas pilotażu należy monitorować i analizować wyniki, ustalając wskaźniki sukcesu (KPI) oraz zbierać opinie pracowników i klientów. Na podstawie wyników pilotażu firma powinna wprowadzić ewentualne modyfikacje w rozwiązaniu lub procesie wdrażania, a po pozytywnej weryfikacji wyników przejść do wdrożenia na większą skalę.

Skalowanie wdrożenia i integracja z całym przedsiębiorstwem

Po pozytywnym zakończeniu pilotażu firma powinna przejść do pełnej implementacji rozwiązania AI w wybranych obszarach działalności. Kluczowe jest zapewnienie, że wszyscy pracownicy zostali odpowiednio przeszkoleni i zrozumieli, jak korzystać z nowych narzędzi.

Następnie należy zintegrować narzędzia AI z innymi systemami w firmie (CRM, ERP, systemy produkcyjne), aby zapewnić płynny przepływ danych i sprawną komunikację między różnymi działami.

Po wdrożeniu na pełną skalę firma powinna regularnie monitorować efektywność i wpływ AI na organizację, wdrażając bieżące optymalizacje w reakcji na zmieniające się warunki biznesowe i technologiczne.

Zarządzanie zmianą i komunikacja

Firma powinna opracować plan komunikacji dotyczący wdrożenia AI, uwzględniając wszystkich pracowników oraz kluczowych interesariuszy. Należy przedstawić korzyści wynikające z wdrożenia oraz zapewnić przestrzeń do zadawania pytań i wyrażania obaw.

Konieczne jest także zapewnienie wsparcia dla pracowników poprzez powołanie zespołu wsparcia, który będzie pomagał w adaptacji do nowych narzędzi oraz organizowanie regularnych szkoleń i warsztatów.

Ocena zwrotu z inwestycji (ROI)

Firma powinna określić mierniki sukcesu przed wdrożeniem, aby móc ocenić, czy implementacja AI przyniosła oczekiwane rezultaty. Mierniki mogą obejmować skrócenie czasu realizacji zamówień, zwiększenie liczby obsłużonych klientów, redukcję kosztów lub wzrost przychodów.

Następnie należy regularnie raportować wyniki osiągane dzięki wdrożeniu AI, analizując, jak wpływa ono na działalność operacyjną, efektywność pracowników oraz satysfakcję klientów.

Podsumowanie

Opracowanie szczegółowego planu integracji AI wymaga strategicznego podejścia, które obejmuje zrozumienie celów biznesowych, analizę procesów operacyjnych oraz zasobów. Przeprowadzenie projektu pilotażowego, skalowanie wdrożenia i ciągła optymalizacja są kluczowe dla osiągnięcia pełnych korzyści z zastosowania sztucznej inteligencji w firmie.

Punkt
9

Wdrożoną technologię AI możemy również zdefiniować ZESTAWEM STRATEGICZNYCH PYTAŃ, dla unikatowego rozwoju każdej firmy

Każdy proces firmowy jest do udoskonalenia z użyciem sztucznej inteligencji.

Warto wytyczyć innowacyjną strategię rozwoju zadając sobie ZESTAW STRATEGICZNYCH PYTAŃ, dzięki którym uzyskane od Państwa odpowiedzi pozwolą na głębsze zrozumienie potrzeb firmy.

Zestaw jest jedynie punktem wyjścia, i zależności od konkretnej sytuacji i branży klienta, lista może być znacznie dłuższa, ze względu na fakt że procesy mogą różnić się w zależności od specyfiki firmy oraz branży, w której działa każda firma.

Strategia analitycznych punktów dla obszarów z implementacją technologii AI

Cele biznesowe i oczekiwania

  • Jaki jest główny cel, który firma chce osiągnąć wdrażając rozwiązania AI w firmie ? (np. zwiększenie efektywności, poprawa jakości produktów i usług, lepsze zrozumienie klientów)

  • Jakie konkretne problemy,firma chciałaby rozwiązać za pomocą AI? (np. automatyzacja procesów, personalizacja oferty, przewidywanie trendów)

  • Jakie są kluczowe wskaźniki efektywności (KPI), które firma chciałaby monitorować po wdrożeniu rozwiązania? (np. wzrost sprzedaży, redukcja kosztów, poprawa satysfakcji klientów)

  • Jakie były by oczekiwania w firmie co do czasu realizacji projektu i zwrotu z inwestycji ?(np.małe inwestycje z krótkim czasem realizacji 1-3 miesiące). A zwrot z inwestycji (ROI) szybki, np. w ciągu 6-12 miesięcy, np. wdrożenie chatbotów, automatyzacja procesów administracyjnych lub proste analizy danych.

Dane i infrastruktura

  • Jakie dane posiada obecnie firma, które mogłyby być wykorzystane do budowy modelu AI? (np. dane historyczne, dane o klientach, dane dotyczące procesów)
  • W jakim formacie są przechowywane te dane? (np. bazy danych, pliki CSV, arkusze kalkulacyjne)
  • Czy firma posiada odpowiednią infrastrukturę IT do obsługi projektów związanych z AI? (np. moc obliczeniowa, narzędzia do analizy danych)

Znajomość AI

Jaka jest w zespole firmy wiedza na temat sztucznej inteligencji ?

  • podstawy ai: znajomość koncepcji ai, uczenia maszynowego (ml) i głębokiego uczenia (dl).
  • zastosowania ai: wiedza o wykorzystaniu ai do automatyzacji procesów, analizy danych, personalizacji i poprawy obsługi klienta.
  • modele i algorytmy: rozumienie różnych typów modeli ai, takich jak sieci neuronowe, modele predykcyjne i systemy rekomendacji.
  • platformy i narzędzia ai: znajomość narzędzi takich jak tensorflow, pytorch, oraz platform chmurowych wspierających ai.
  • strategia wdrażania ai: umiejętność definiowania strategii wdrażania ai, ocena roi oraz identyfikacja obszarów do automatyzacji.
  • etyka i regulacje: znajomość etycznych aspektów ai, ochrony danych oraz regulacji prawnych dotyczących sztucznej inteligencji.
  • trendy i innowacje: śledzenie najnowszych trendów w ai, takich jak generatywna ai, uczenie hybrydowe czy integracja ai z innymi technologiami.
  • przywództwo technologiczne: umiejętność zarządzania projektami ai i przewodzenia zespołom technologicznym.
  • integracja ai: wiedza na temat integracji ai z iot, robotyką i automatyzacją procesów (rpa).
  • zarządzanie zmianą: zdolność do wprowadzania innowacji oraz adaptacji firmy do transformacji cyfrowej z wykorzystaniem ai.

Definicja aktywności firmy w obszarach rozważanej technologii AI do głównych procesów, realizowanych w firmie :

  • procesy sprzedaży i marketingu: obejmują identyfikację grupy docelowej, pozyskiwanie klientów, kampanie marketingowe, sprzedaż produktów/usług oraz obsługę klienta.
  • procesy w obszarze produkcji: związane z tworzeniem i wytwarzaniem produktów lub usług. Mogą obejmować projektowanie, rozwój, testowanie oraz kontrolę jakości
  • procesy logistyki: obejmują planowanie, transport, magazynowanie oraz zarządzanie dostawami, aby zapewnić terminowe dostarczanie towarów
  • procesy w obszarze finansowym: zarządzanie przepływami finansowymi, księgowością, planowaniem budżetu, analizą kosztów oraz inwestycjami
  • procesy w obszarze kadr: rekrutacja, szkolenia, rozwój pracowników, zarządzanie wynagrodzeniami oraz oceną wydajności
  • procesy zarządzania: obejmują tworzenie strategii, zarządzanie zasobami, podejmowanie decyzji oraz monitorowanie efektywności
  • procesy IT: zapewnienie wsparcia technologicznego, zarządzanie infrastrukturą IT, rozwój oprogramowania oraz zarządzanie bezpieczeństwem danych
  • procesy nie zdefiniowane: obszary powyżej nie wymienione a istotne z punktu specyficznych elementów realizowanych przez firmę

Wyzwania przed firmą, ze strategiami szczegółowych analiz z technologiami AI

  • konkurencja: rosnąca liczba konkurentów i walka o udziały w rynku.
  • zarządzanie kosztami: kontrola wydatków i optymalizacja budżetu.
  • innowacje: konieczność ciągłego wdrażania nowych technologii i rozwiązań.
  • kadry: pozyskiwanie i utrzymanie wykwalifikowanych pracowników.
  • płynność finansowa: utrzymanie stabilności finansowej i przepływów pieniężnych.
  • zarządzanie zmianą: adaptacja do zmian w otoczeniu rynkowym i regulacjach.
  • zadowolenie klienta: utrzymanie wysokiej jakości obsługi i lojalności klientów.
  • zarządzanie danymi: bezpieczeństwo i ochrona danych oraz zarządzanie informacją.

Definicja konkurencyjnych potencjalnych przewag firmy, mogących przyczynić się do wygranej na rynku w oparciu o technologie AI:

  • innowacyjna technologia: wdrażanie nowoczesnych rozwiązań technologicznych i automatyzacji.
  • wysoka jakość produktów/usług: lepsza jakość w porównaniu do konkurencji, co przyciąga klientów.
  • unikalna oferta: produkty lub usługi, które są trudne do skopiowania przez konkurentów.
  • silna marka: rozpoznawalność i zaufanie klientów.
  • skuteczna obsługa klienta: szybkie reagowanie na potrzeby i problemy klientów.
  • efektywność kosztowa: optymalizacja kosztów produkcji i operacji.
  • dobrze rozwinięta sieć dystrybucji: szybki dostęp do rynku i efektywne dostarczanie produktów.
  • zdolność do szybkiej adaptacji: elastyczność w dostosowywaniu się do zmian rynkowych i trendów.
Punkt
9

Blokady i wyzwania związane z wdrażaniem AI w polskich firmach – jak je przezwyciężyć i w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji

Polskie firmy coraz częściej stają przed dylematem wdrożenia sztucznej inteligencji, jednak proces ten napotyka na liczne przeszkody. Mimo istniejących obaw, przedsiębiorstwa mogą efektywnie wykorzystać potencjał AI, jeśli zrozumieją przyczyny blokad oraz podejmą odpowiednie działania, by je przezwyciężyć.

  1. Brak dostatecznej wiedzy i zrozumienia technologii
    Przedsiębiorcy obawiają się inwestowania w nieznaną technologię. Aby to zmienić, firmom oferujemy szkolenia oraz programy edukacyjne, które wprowadzą pracowników i kadrę zarządzającą w zagadnienia związane z AI, jej możliwości oraz ograniczenia.

  2. Wysokie koszty wdrożenia
    Koszty implementacji technologii mogą odstraszać, szczególnie mniejsze firmy. Oferujemy dwa rozwiązania – etapowe wdrażanie technologii oraz suport w wykorzystaniu dostępnych programów wsparcia finansowego, takich jak bezzwrotne granty, unijne dotacje lub  inkubatorowe programy.

  3. Negatywny stosunek pracowników do technologii AI
    Strach przed utratą pracy z wielu powodów, generowanych technologią może powodować opór ze strony zespołu. Wówczas dla firm projektujemy informacyjne programy, precyzyjnie komunikujące  rodzaje korzyści z wdrożenia innowacyjnych narzędzi AI, oraz proponujemy programy reskillingu,  przygotowując zdobycie nowych umiejętności przez pracowników, które są wymagane na zmieniającym się rynku pracy, aby mogli podjąć nowe role w firmie lub w innej branży

  4. Niepewność prawna i regulacyjna
    Zmieniające się przepisy dotyczące ochrony danych oraz regulacje UE mogą zniechęcać do wdrożeń. Analizując konkretne branże, nasza firma monitoruje sektor bieżącego prawa, aby spełniać wszystkie wymagania prawne bez ryzyka.

  5. Bezpieczeństwo danych i ochrona przed cyber zagrożeniami
    Zastosowanie AI wymaga przetwarzania dużej ilości danych, co rodzi obawy o bezpieczeństwo. Firmy mogą zwiększyć swoje zaufanie, implementując zaawansowane zabezpieczenia oraz regularnie przeprowadzając audyty bezpieczeństwa.

  6. Brak wykwalifikowanych specjalistów
    Deficyt specjalistów AI stanowi barierę we wdrażaniu nowych technologii. Rozwiązaniem może być nawiązywanie współpracy z naszą firmą, a także z uczelniami wyższymi. Organizujemy dla firm wewnętrzne programy szkoleniowe, eliminujące braki kadry serwisującą sektory technologii AI

  7. Brak strategii wdrożeniowej
    Firmom proponujemy jasną wizję zastosowania AI, by osiągnąć oczekiwane wyniki. Podstawowe nasza założenie to oczywiste przekonanie, że warto opracować szczegółowy plan integracji AI z działalnością firmy, uwzględniający cele biznesowe, procesy operacyjne oraz zasoby.

  8. Niepewność zwrotu z inwestycji (ROI)
    Firmy często obawiają się, że nie uzyskają odpowiedniego ROI. W tym przypadku kluczową metodą jest przeprowadzanie pilotażowych wdrożeń i regularne monitorowanie wyników wynikających z tych innowacji, aby móc dostosowywać efekty strategii na bieżąco. I to daje pogląd na implementację AI na optymalny ROI.

  9. Etyka i społeczna odpowiedzialność biznesu
    Wdrożenia technologii AI może budzić wiele wątpliwości etycznych. Z naszej strony, analizując wiele jej obszarów i unikatowości firmy, opracujemy kodeks etyczny stosowania AI, który będzie zgodny z jej wartościami, oraz odpowiednio przygotujemy  tryb komunikacji dla kadry zarządzającej, pracowników i klientów.

Jak przezwyciężyć bariery i zrealizować potencjał AI?

Skuteczne wdrożenie sztucznej inteligencji wymaga zrozumienia zarówno możliwości, jak i ograniczeń technologii, odpowiedniego przygotowania zespołu oraz uwzględnienia regulacji prawnych. Dzięki proaktywnemu podejściu i odpowiedniej strategii polskie firmy mogą nie tylko przezwyciężyć napotkane trudności, ale także w pełni wykorzystać potencjał AI do rozwoju i zwiększenia konkurencyjności na rynku.