Przyszłość integracji sztucznej inteligencji w biznesie

Przyszłość integracji sztucznej inteligencji w biznesie

Nowa era dla firm, korporacji i przedsiębiorstw

 

Wprowadzenie

Sztuczna inteligencja (AI) nie jest już futurystyczną koncepcją — to rzeczywistość biznesowa. Od chatbotów obsługi klienta po analitykę predykcyjną, AI zmienia branże na całym świecie. Chociaż wiele korporacji marzy o stworzeniu własnych narzędzi AI, strategia ta może nie być tak korzystna, jak się wydaje. Zamiast tego firmy powinny skupić się na wyborze gotowych rozwiązań z wbudowanymi funkcjami AI. Ta zmiana perspektywy może prowadzić do oszczędności kosztów, wydajności operacyjnej i przewagi konkurencyjnej na stale ewoluującym rynku.

Odwiedź Buinsoft.com aby uzyskać więcej informacji na temat korzyści, jakie Twoja firma może odnieść dzięki rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji. Zapoznaj się z naszą specjalistyczną ofertą. Doradztwo w zakresie integracji sztucznej inteligencji i Usługi integracji danych.

 

Dlaczego tworzenie sztucznej inteligencji we własnym zakresie jest kosztownym błędem

 

1. Czasochłonny proces rozwoju

Opracowanie rozwiązań AI od podstaw wymaga znacznego nakładu czasu i wysiłku. Każdy etap, od gromadzenia danych po szkolenie modeli, wymaga znacznych zasobów. Firmy mogą spędzić miesiące, a nawet lata na opracowywaniu narzędzi AI, podczas gdy konkurenci, którzy stosują gotowe rozwiązania, mogą już czerpać korzyści.

2. Wysokie koszty rozwoju

Rozwój sztucznej inteligencji jest kosztowny. Wymaga wysoko wykwalifikowanych analityków danych, inżynierów ds. uczenia maszynowego i programistów. Zatrudnienie i utrzymanie takich talentów jest kosztowne, a całkowita inwestycja może sięgać milionów dolarów. Dla większości firm nie jest to opcja opłacalna.

3. Nieprzewidywalna konkurencyjność produktu

Nawet po zainwestowaniu w wewnętrzne narzędzie AI nie ma gwarancji, że będzie ono konkurencyjne. Rynki zmieniają się szybko, a nowe funkcje AI są wprowadzane regularnie. Konkurencja ze specjalistycznymi dostawcami rozwiązań AI jest trudna, ponieważ dostawcy ci skupiają się wyłącznie na udoskonalaniu i aktualizowaniu swoich narzędzi, aby utrzymać przewagę konkurencyjną.

4. Wyzwania związane z integracją między działami

Opracowanie narzędzia AI to jedno, a zintegrowanie go z różnymi działami to zupełnie inna sprawa. AI musi współpracować z istniejącymi systemami planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP), oprogramowaniem do zarządzania relacjami z klientami (CRM), platformami fakturowania i innymi narzędziami o kluczowym znaczeniu dla działalności firmy. Stworzenie łączników dla wszystkich tych systemów to ogromne zadanie, które może zająć miesiące, a nawet lata.

5. Szybko zmieniająca się technologia sztucznej inteligencji

Technologia sztucznej inteligencji rozwija się w zawrotnym tempie. Dzisiejszy “najnowocześniejszy stan techniki” może stać się przestarzały w ciągu kilku miesięcy. Firmy próbujące opracować własne narzędzia sztucznej inteligencji są narażone na ciągłe ryzyko pozostawania w tyle. Musiałyby one nieustannie aktualizować swoje modele, przeszkolić pracowników i dostosowywać się do zmian w branży — a wszystko to przy jednoczesnym prowadzeniu podstawowej działalności biznesowej.

 

Na czym powinni skupić się prezesi, dyrektorzy ds. informatyki i dyrektorzy ds. technologii?

Zamiast inwestować środki w opracowywanie własnych narzędzi AI, liderzy firm powinni priorytetowo traktować integrację gotowych rozwiązań z wbudowanymi funkcjami AI. Rozwiązania te są gotowe do użycia, stale aktualizowane i zaprojektowane tak, aby można je było łatwo zintegrować z istniejącymi procesami roboczymi. Oto dlaczego takie podejście ma większy sens.

 

1. Wprowadź kompleksowe narzędzia oparte na sztucznej inteligencji

Platformy ERP, CRM i fakturowania oparte na sztucznej inteligencji są już dostępne na rynku. Rozwiązania te zostały zaprojektowane z myślą o nowoczesnych potrzebach biznesowych i oferują wszystko, od analiz predykcyjnych po automatyzację procesów. Dzięki wdrożeniu tych narzędzi firmy mogą wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji bez konieczności ponoszenia kosztów związanych z rozwojem.

2. Skup się na rozwoju biznesu, a nie na rozwoju sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja jest środkiem do osiągnięcia celu, a nie celem samym w sobie. Korzystając z istniejących rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, firmy mogą skupić się na swoich podstawowych kompetencjach. Dyrektorzy generalni, dyrektorzy ds. informatyki i dyrektorzy ds. technologii powinni priorytetowo traktować wzrost przychodów, zwiększenie satysfakcji klientów i optymalizację działalności, a nie zarządzanie złożonymi projektami rozwoju sztucznej inteligencji.

3. Zapewnij płynną integrację wszystkich funkcji biznesowych

Wiele rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji jest wyposażonych w gotowe złącza umożliwiające integrację z popularnymi narzędziami, takimi jak SAP, Salesforce i Oracle. Dzięki temu firmy mogą połączyć sztuczną inteligencję z istniejącymi funkcjami biznesowymi. Po zakończeniu integracji przedsiębiorstwa mogą od razu zacząć korzystać z możliwości oferowanych przez sztuczną inteligencję.

4. Szybszy zwrot z inwestycji

Opracowanie niestandardowego rozwiązania AI może zająć lata, zanim przyniesie rezultaty. Kupując gotowe rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, firmy mogą szybciej osiągnąć zwrot z inwestycji. Oznacza to, że zwrot z inwestycji następuje szybciej, co ułatwia uzasadnienie inwestycji przed interesariuszami.

5. Wykorzystaj ciągłe aktualizacje i innowacje

Kupując produkt oparty na sztucznej inteligencji, nie kupujesz tylko aktualnej wersji — kupujesz cykl innowacji. Dostawcy regularnie aktualizują swoje produkty, aby nadążać za postępem technologicznym. Firmy czerpią korzyści z ciągłych ulepszeń, nie ruszając palcem.

 

Kluczowe obszary, w których integracja sztucznej inteligencji może zmienić biznes

 

1. Zarządzanie sprzedażą i relacjami z klientami (CRM)

Platformy CRM oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują analizę predykcyjną do identyfikowania możliwości sprzedaży i rekomendowania najlepszych działań. Narzędzia takie jak Salesforce Einstein i funkcje oparte na sztucznej inteligencji HubSpot pomagają zespołom sprzedaży pracować mądrzej, a nie ciężej.

2. Planowanie zasobów przedsiębiorstwa (ERP)

Systemy ERP oparte na sztucznej inteligencji, takie jak Oracle Fusion Cloud i SAP S/4HANA, wprowadzają automatyzację i analitykę predykcyjną do zarządzania łańcuchem dostaw, finansami i zasobami ludzkimi. Pomaga to firmom obniżyć koszty i zwiększyć wydajność operacyjną.

3. Procesy finansowe i fakturowanie

Oprogramowanie do fakturowania oparte na sztucznej inteligencji może automatycznie wykrywać nieprawidłowości, identyfikować zduplikowane płatności i ograniczać liczbę błędów. Rozwiązania takie jak Tipalti i oparte na sztucznej inteligencji zarządzanie wydatkami Coupa usprawniają proces fakturowania i zwiększają przejrzystość finansową.

4. Analiza danych i analityka biznesowa (BI)

Nowoczesne narzędzia BI, takie jak Power BI i Tableau, oferują obecnie analizy oparte na sztucznej inteligencji. Rozwiązania te wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do identyfikowania wzorców w dużych zbiorach danych, pomagając kadrze kierowniczej w szybszym podejmowaniu decyzji opartych na danych.

5. Marketing i doświadczenia klientów (CX)

Platformy marketingowe oparte na sztucznej inteligencji, takie jak Insider i Pisano, personalizują interakcje z klientami w czasie rzeczywistym. Analizując zachowania klientów, narzędzia te sugerują ukierunkowane komunikaty marketingowe, poprawiając współczynniki konwersji i zadowolenie klientów.

 

Jak prezesi, dyrektorzy ds. informatyki i dyrektorzy ds. technologii mogą kierować integracją sztucznej inteligencji

 

1. Znajdź odpowiednie rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji

Liderzy biznesowi muszą zbadać i zidentyfikować platformy oparte na sztucznej inteligencji, które najlepiej nadają się dla ich branży. Oznacza to ocenę dostawców, zapoznanie się z analizami przypadków i przeprowadzenie testów weryfikujących koncepcję.

2. Stwórz ujednoliconą strategię AI

Sztuczna inteligencja nie powinna być odizolowanym projektem. Powinna stanowić część kompleksowej strategii, która jest zgodna z ogólnymi celami biznesowymi firmy. Liderzy muszą zadbać o to, aby inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją zwiększały wydajność, poprawiały satysfakcję klientów i napędzały wzrost przychodów.

3. Zapewnienie płynnego procesu zarządzania zmianami

Wprowadzenie narzędzi AI może być trudne, więc szefowie powinni przygotować pracowników na zmiany. Szkolenia, wsparcie dla użytkowników i jasna komunikacja mogą zapewnić płynne przejście.

4. Priorytetowe traktowanie jakości danych i Zarządzanie

Sztuczna inteligencja opiera się na danych wysokiej jakości. Firmy muszą inwestować w czyszczenie danych, zarządzanie nimi i nadzór nad nimi, aby zapewnić dokładność i obiektywność algorytmów sztucznej inteligencji.

5. Monitoruj, mierz i optymalizuj

Wydajność sztucznej inteligencji powinna być stale monitorowana. Jeśli niektóre funkcje nie działają prawidłowo, kierownictwo powinno przekazać informacje zwrotne dostawcom i poprosić o wprowadzenie ulepszeń. Ten cykl ciągłego doskonalenia zapewnia maksymalny zwrot z inwestycji.

 

Wnioski

Rola sztucznej inteligencji w biznesie jest niezaprzeczalna, ale tworzenie narzędzi AI od podstaw nie jest już realną strategią dla większości firm. Dyrektorzy generalni, dyrektorzy ds. informatyki i dyrektorzy ds. technologii muszą zdać sobie sprawę, że kluczem do sukcesu jest wdrożenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, które można płynnie zintegrować z istniejącą infrastrukturą.

Więcej informacji można znaleźć na stronie Buinsoft.com.

 

Powiązane pytania, na które odpowiedzi można znaleźć w tym artykule na blogu.

Ogólne pytania dotyczące sztucznej inteligencji

1. Czym jest integracja sztucznej inteligencji w biznesie?
2. W jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc firmom w rozwoju?
3. Jakie są kluczowe korzyści płynące z zastosowania sztucznej inteligencji w działalności biznesowej?
4. Dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna dla firm i korporacji?
5. Które branże czerpią największe korzyści z AI?

Strategia AI dla dyrektorów generalnych, dyrektorów ds. informatyki i dyrektorów ds. technologii

6. Czy firmy powinny opracowywać własne narzędzia sztucznej inteligencji?
7. Jaka jest najlepsza strategia AI dla dyrektorów generalnych, dyrektorów ds. informatyki i dyrektorów ds. technologii?
8. W jaki sposób firmy integrują sztuczną inteligencję ze swoimi procesami biznesowymi?
9. Co firmy powinny wziąć pod uwagę przed wdrożeniem sztucznej inteligencji?
10. W jaki sposób prezesi mogą skutecznie wdrożyć sztuczną inteligencję w swoich firmach?

Koszty i ryzyko związane z rozwojem sztucznej inteligencji

11. Ile kosztuje opracowanie oprogramowania AI?
12. Jakie są zagrożenia związane z tworzeniem sztucznej inteligencji we własnym zakresie?
13. W jaki sposób firmy mogą obniżyć koszty rozwoju sztucznej inteligencji?
14. Czy lepiej kupić oprogramowanie AI, czy je stworzyć?
15. Jakie są wyzwania związane z rozwojem sztucznej inteligencji we własnym zakresie?

Narzędzia i technologie sztucznej inteligencji

16. Jakie są najlepsze narzędzia biznesowe oparte na sztucznej inteligencji?
17. Które narzędzia AI są niezbędne dla małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP)?
18. Które platformy CRM mają wbudowaną sztuczną inteligencję?
19. Które platformy ERP są oparte na sztucznej inteligencji?
20. Czym jest automatyzacja AI i jak działa?

Transformacja biznesowa oparta na sztucznej inteligencji

21. W jaki sposób sztuczna inteligencja zmienia procesy biznesowe?
22. Jakie są najnowsze trendy w dziedzinie sztucznej inteligencji dla biznesu?
23. W jaki sposób sztuczna inteligencja może poprawić jakość obsługi klienta (CX) i personalizację?
24. W jaki sposób sztuczna inteligencja pomaga w zarządzaniu łańcuchem dostaw?
25. W jaki sposób sztuczna inteligencja może usprawnić proces podejmowania decyzji biznesowych?

Wdrażanie, integracja i najlepsze praktyki

26. W jaki sposób firmy skutecznie integrują sztuczną inteligencję z istniejącymi systemami?
27. Jakie są najlepsze praktyki dotyczące wdrażania sztucznej inteligencji w firmach?
28. Jakie są najbardziej udane przykłady wdrożenia sztucznej inteligencji?
29. Jak długo trwa wdrożenie sztucznej inteligencji w firmie?
30. Jakie są niezbędne narzędzia do integracji sztucznej inteligencji w nowoczesnych przedsiębiorstwach?