Jesteśmy świadkami rewolucji technologicznej, której główną bohaterką jest sztuczna inteligencja.

Rozbudowane algorytmy AI i uczenia maszynowego są wykorzystywane w niemal wszystkich branżach i dziedzinach cyfrowego życia. Będą prawdopodobnie wkrótce w stanie w pełni automatyzować zarządzanie chmurą, dostosowując zasoby do potrzeb firmy w czasie rzeczywistym.

Wstęp

Wykorzystanie AI w chmurze napędza cyfrową transformację w przedsiębiorstwach, oraz coraz silniej integruje świat fizyczny i cyfrowy. Świadczyć mogą o tym choćby ogromne sukcesy firm oferujących usługi asystentów cyfrowych bazujących na cloud AI, takich jak Siri, Google Home i Amazon Alexa.

Pozwalają na łatwe wydawanie poleceń głosowych, zakup przedmiotów, regulowanie temperatury w inteligentnym domu czy odtwarzanie muzyki na podłączonym głośniku.

Wielu użytkowników nie zdaje sobie sprawy, że intuicyjną obsługę inteligentnych urządzeń zawdzięczają właśnie połączeniu tych dwóch technologii: chmury obliczeniowej oraz sztucznej inteligencji. Cloud AI odgrywa rewolucyjną rolę również w biznesie. Jak jednak jest wykorzystywana?

Sztuczna inteligencja oraz uczenie maszynowe, czyli cloud AI

Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w chmurze daje początkującym przedsiębiorcom oszałamiające możliwości rozwoju. Dostawcy usług chmurowych oferują platformy ułatwiające wdrożenie AI i ML w celu:

  • przeprowadzenia analizy danych – na przykład stanów magazynowych, ilości klientów, czy częstotliwości osób odwiedzających stronę, a nawet analizę ich emocjonalnych reakcji w mediach społecznościowych,
  • optymalizacji procesów produkcyjnych – dzięki analizie danych związanych z procesami, maszynami i zasobami ludzkimi, AI może wykryć miejsca, w których występują opóźnienia czy straty, co pozwala na usprawnienie procesów i zwiększenie efektywności produkcji,
  • personalizacji oferty – AI analizuje preferencje klientów, zachowania zakupowe oraz historię przeglądania, aby dostarczyć spersonalizowane rekomendacje produktów czy usług, monitorowania i obsługi klienta
  • AI może zbierać dane dotyczące satysfakcji klienta oraz zgłaszanych problemów, co pozwala na szybsze i bardziej efektywne rozwiązanie problemów i poprawę jakości usług,
  • automatyzacji marketingu – poprzez analizę danych i identyfikację skutecznych strategii, AI może pomóc w opracowywaniu efektywnych kampanii marketingowych, które zwiększą zasięg i przyciągną więcej klientów.

Dodatkowo, AI może wspierać w monitorowaniu i zarządzaniu infrastrukturą IT. Sztuczna inteligencja potrafi bowiem automatycznie wykrywać problemy z wydajnością czy bezpieczeństwem i szybko reagować, minimalizując ryzyko awarii systemów czy ataków hakerskich.

Jakie problemy można rozwiązać dzięki cloud AI?

Połączone siły chmury i sztucznej inteligencji pomagają przede wszystkim w rozwiązywaniu problemów w następujących obszarach:

  1. Przyspieszenie procesów podejmowania decyzji – chmura i AI pomagają w analizie ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym. Aby to osiągnąć, firmy mogą korzystać z gotowych narzędzi, takich jak Google BigQuery czy Amazon Redshift, które pozwalają na szybkie przetwarzanie danych. Wykorzystując takie narzędzia, przedsiębiorstwa mogą podejmować decyzje oparte na faktach, co prowadzi do optymalizacji procesów biznesowych.
  2. Usprawnienie obsługi klienta – wdrożenie chatbotów czy systemów analizy emocji klientów, umożliwia szybsze i bardziej precyzyjne odpowiadanie na ich potrzeby. Aby to osiągnąć, firmy mogą korzystać z usług takich jak IBM Watson, Google Dialogflow czy Microsoft Azure Bot Service. Dzięki temu, firmy mogą podnosić poziom satysfakcji klientów oraz zwiększać ich lojalność.
  3. Optymalizacja procesów produkcyjnych – chmura wspierana sztuczną inteligencją może być wykorzystana do analizy danych związanych z procesami produkcyjnymi oraz optymalizacji zarządzania zasobami. Aby to osiągnąć, firmy mogą zastosować takie narzędzia jak TensorFlow czy Apache MXNet, które pozwalają na tworzenie zaawansowanych modeli AI do przewidywania przestojów czy potrzeb serwisowych. Dzięki temu, przedsiębiorstwa mogą minimalizować opóźnienia i osiągać większą efektywność produkcji.
  4. Przewidywanie trendów rynkowych – cloud AI umożliwia gromadzenie i analizę danych z różnych źródeł, co ułatwia przewidywanie zmian na rynku i dostosowywanie strategii biznesowej. Aby to osiągnąć, firmy mogą korzystać z usług takich jak Amazon Forecast czy Google Cloud AI Platform, które oferują zaawansowane algorytmy prognozowania. Dzięki temu, przedsiębiorstwa mogą dostosowywać swoją ofertę do oczekiwań klientów i utrzymywać przewagę konkurencyjną.
  5. Wsparcie w rekrutacji i zarządzaniu zasobami ludzkimi – cloud AI może być wykorzystywana do analizy CV kandydatów oraz przewidywania, jak dobrze będą pasować do danej firmy czy stanowiska. Aby to osiągnąć, przedsiębiorstwa mogą korzystać z rozwiązań takich jak IBM Watson Talent czy Google Cloud Talent Solution, które oferują narzędzia do analizy danych kandydatów. Dzięki temu, przedsiębiorstwa mogą skrócić czas rekrutacji i zwiększyć efektywność pracy swoich zespołów.

Jak wybrać odpowiednie rozwiązania dla swojego biznesu?

Przed wyborem odpowiednich rozwiązań cloud AI, warto dokładnie zrozumieć cele swojego przedsiębiorstwa oraz oczekiwania w zakresie technologii. Określenie priorytetów oraz kluczowych obszarów, w których AI może przynieść korzyści, pozwoli na lepszy wybór dostępnych narzędzi.

Warto zbadać przede wszystkim oferty dostawców takich jak:

  • Google Cloud,
  • Amazon Web Services,
  • Microsoft Azure czy
  • IBM Cloud,

aby sprawdzić, które z nich najlepiej odpowiadają potrzebom Twojego przedsiębiorstwa.

Monitoring i mierzenie efektów implementacji cloud AI

Przed rozpoczęciem wdrożenia cloud AI, warto ustalić konkretne wskaźniki efektywności (KPI), które pozwolą na ocenę wpływu nowych technologii na działalność przedsiębiorstwa. Może to być:

  • oszczędność czasu – poprzez automatyzację różnych procesów w firmie, takich jak analiza danych czy obsługa klienta. Na przykład, stosując chatboty oparte na AI, przedsiębiorstwo może skrócić czas reakcji na zapytania klientów. Jako KPI można ustalić średni czas reakcji przed i po wdrożeniu chatbotów, a monitorowanie tego wskaźnika może odbywać się za pomocą narzędzi analizy dostępnych w systemach CRM,
  • redukcja kosztów – cloud AI może pomóc obniżyć koszty poprzez optymalizację wykorzystania zasobów oraz eliminację marnotrawstwa. Przykładowo, AI może analizować dane dotyczące zużycia energii w przedsiębiorstwie, co pozwoli na identyfikację obszarów wymagających poprawy i wdrożenie działań oszczędnościowych. Jako KPI można określić procentowe zmniejszenie zużycia energii po wdrożeniu rozwiązania AI, a monitorowanie tego wskaźnika może odbywać się za pomocą systemów zarządzania energią,
  • wzrost satysfakcji klientów – na przykład, wdrożenie systemu analizy emocji klientów opartego na AI może pomóc w identyfikacji obszarów, które wymagają poprawy. Jako KPI można ustalić zmianę w ocenach satysfakcji klientów przed i po wdrożeniu tego systemu, a monitorowanie tego wskaźnika może odbywać się za pomocą badań satysfakcji klientów oraz analizy ocen i recenzji online,
  • zwiększenie efektywności procesów – cloud AI może przyczynić się do zwiększenia efektywności procesów produkcyjnych czy operacyjnych, np. poprzez automatyzację i optymalizację zarządzania zasobami. Na przykład, AI może przewidywać przestoje maszyn i potrzeby serwisowe, co pozwoli na lepsze planowanie i optymalizację pracy maszyn. Jako KPI można określić zmniejszenie liczby przestojów maszyn oraz zwiększenie wydajności produkcji, a monitorowanie tego wskaźnika może odbywać się za pomocą systemów zarządzania produkcją oraz raportów serwisowych.

Po wdrożeniu cloud AI, kluczowe jest monitorowanie i regularna analiza wyników, które przynosi inwestycja. Można to osiągnąć, stosując wcześniej ustalone wskaźniki efektywności oraz korzystając z narzędzi analitycznych oferowanych przez dostawców usług chmurowych. Na przykład, dostawcy takich jak Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure czy Google Cloud Platform oferują bogaty zestaw narzędzi analitycznych i monitorujących, które ułatwiają śledzenie postępów w osiąganiu wyznaczonych KPI.

Warto również pamiętać o regularnym przeglądzie i aktualizacji wskaźników efektywności, aby dostosować je do zmieniających się warunków biznesowych i technologicznych. W miarę jak przedsiębiorstwo rośnie i rozwija się, może być konieczne wprowadzenie nowych KPI lub modyfikacja istniejących, aby lepiej odzwierciedlić aktualne cele i priorytety.

Wprowadzenie systematycznej metodyki monitorowania i mierzenia efektów implementacji cloud AI pozwala na lepszą ocenę wpływu inwestycji w nowe technologie na działalność przedsiębiorstwa. Pozwala to również na wczesne wykrywanie problemów, co umożliwia szybkie wdrożenie korekty i optymalizacji, prowadząc do osiągnięcia wyznaczonych celów efektywności.

Podsumowanie

Chmura i sztuczna inteligencja stwarzają ogromne możliwości dla przedsiębiorstw, które chcą się rozwijać i zyskiwać przewagę konkurencyjną na rynku. Aby w pełni wykorzystać potencjał cloud AI, kluczowe jest zrozumienie potrzeb biznesowych, wybór odpowiednich rozwiązań oraz opracowanie strategii wdrożenia. Współpraca z ekspertami oraz monitorowanie i mierzenie efektów wdrożenia pozwolą na osiągnięcie optymalnych rezultatów.

Warto również pamiętać, że technologie te ciągle się rozwijają, a innowacje w dziedzinie cloud AI mogą przynieść jeszcze więcej korzyści dla przedsiębiorstw w przyszłości. Dlatego ważne jest, aby być na bieżąco z nowościami w tej dziedzinie i być otwartym na dalsze optymalizacje procesów oraz adaptację nowych rozwiązań.

Wdrażając cloud AI w swoim biznesie, przedsiębiorstwa zyskują możliwość przyspieszenia procesów podejmowania decyzji, usprawnienia obsługi klienta, optymalizacji procesów produkcyjnych, przewidywania trendów rynkowych oraz wsparcia w rekrutacji i zarządzaniu zasobami ludzkimi. Dzięki temu, przedsiębiorstwa są w stanie zwiększyć swoją efektywność, obniżyć koszty oraz zyskać przewagę konkurencyjną na rynku.

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest,TikTok.

Chmura i sztuczna inteligencja. Jak wykorzystać cloud AI w swoim biznesie? | Transformacja cyfrowa biznesu #13 andy nichols avatar 1background

Autor: Andrzej Naborowski

Specjalista od rozwiązywania problemów. Posiada 5 różnych stopni naukowych i nieskończone pokłady motywacji, co czyni go idealnym przedsiębiorcą i menadżerem. Przy poszukiwaniu pracowników i partnerów biznesowych największe znaczenie ma dla niego otwartość i ciekawość świata.

Transformacja cyfrowa biznesu:

  1. Czym jest cyfryzacja biznesu?
  2. Cyfrowa transformacja biznesu - jak uniknąć błędów?
  3. Cyfrowa transformacja a bezpieczeństwo danych
  4. Digitalizacja marketingu
  5. Cyfrowa obsługa finansowa firmy i księgowość online
  6. Cyfryzacja zarządzania zespołem
  7. Cyfryzacja przemysłu
  8. Cyfryzacja w obszarze szkolenia i wdrażania pracowników
  9. Chmura biznesowa czy lokalny serwer firmowy?
  10. XaaS, czyli era subskrypcji w biznesie
  11. Cloud computing. Korzyści dla małych i średnich firm
  12. Jak wykorzystać cloud AI w swoim biznesie?
  13. XaaS - pomocne usługi przy prowadzeniu firmy
  14. Mikrousługi i API - optymalne oprogramowanie dla biznesu
  15. RPA a API
  16. Jedna platforma czy best of breed?
  17. Automatyzacja pracy w firmie. Zapier czy Make.com?
  18. Tworzenie aplikacji stron internetowych i aplikacji no code
  19. Narzędzia AI - tworzenie aplikacji biznesowych i stron internetowych
  20. Gamifikacja, czyli jak wbudować w pracę grę komputerową
  21. Gamifikacja dla firm. Najlepsze biznesowe aplikacje
  22. Grywalizacja doświadczenia klienta. Jak wykorzystać gamifikację w biznesie
  23. Czym są dysruptywne technologie?
  24. Dysruptywne technologie a funkcjonowanie biznesu
  25. Hajp, moda, czy trend - zmiany w biznesie
  26. Sztuczna inteligencja w cyfryzacji biznesu
  27. Kultura cyfrowej organizacji
  28. Kultura innowacyjna - jak ją zbudować w cyfrowej firmie?
  29. Digital mindset. Klucz do sukcesu w nowoczesnym biznesie