Zapraszamy do serii artukułów poświęconych AI i Copilot! Poznaj siłę AI w miejscu pracy o najwyższej wydajności i dowiedz się, w jaki sposób możesz wykorzystać potencjał inteligentnych danych do osiągnięcia sukcesu biznesowego. Nasi eksperci ds. danych i sztucznej inteligencji oraz cyfrowego miejsca pracy przygotowali dla Ciebie zbiór różnych artykułów:
- Czy sztuczna inteligencja jest najistotniejszą technologią dzisiejszych czasów?
- Sztuczna inteligencja (AI) kluczem do efektywnego i wydajnego miejsca pracy
- Maksymalizacja stopy zwrotu: budowanie zwycięskiego uzasadnienia biznesowego dla inwestycji w Microsoft 365 Copilot
- Przygotowanie do Copilot - wszystko zależy od danych
W dzisiejszym konkurencyjnym otoczeniu biznesowym AI i analityka danych wpływają na procesy operacyjne, decyzyjne i efektywność. W tym wpisie na blogu analizujemy rzeczywiste przykłady tego, jak technologie te usprawniają podejmowanie decyzji, automatyzują zadania, personalizują doświadczenia, wykorzystują analitykę predykcyjną i wspierają współpracę. Odkryj praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji i inteligencji danych w celu zwiększenia produktywności i wydajności we współczesnym świecie biznesu.
Organizacje z różnych branż nieustannie poszukują sposobów na optymalizację swoich działań, podejmowanie świadomych decyzji i osiąganie wysokiej wydajności w dzisiejszym szybko zmieniającym się środowisku biznesowym. W tym dążeniu transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji (AI) i inteligencji danych (DI) okazał się przełomowy. Wykorzystując moc AI i czerpiąc wiedzę z ogromnych ilości danych, firmy mogą usprawnić swoje procesy decyzyjne, zoptymalizować operacje i zbudować wysoce efektywną organizację.
Na przykład w 2022 r. globalna firma logistyczna stanęła przed poważnymi wyzwaniami związanymi z optymalizacją tras dostaw i zapewnieniem terminowych dostaw. Przy rozległej sieci kierowców i stale rosnącym wolumenie przesyłek, efektywne planowanie i zarządzanie trasami stawało się coraz bardziej skomplikowane. Dzięki wdrożeniu algorytmów optymalizacji tras opartych na sztucznej inteligencji firma mogła jednak znacznie usprawnić swoje działania. Algorytmy te analizują dane o ruchu drogowym w czasie rzeczywistym, historyczne wzorce dostaw i inne istotne czynniki, aby dynamicznie generować najbardziej wydajne trasy dla każdego kierowcy, oszczędzając czas i koszty paliwa oraz zmniejszając opóźnienia w dostawach. Dzięki AI firma mogła zrewolucjonizować swój proces dostawy, dostarczając paczki szybciej i skuteczniej.
Przyjrzyjmy się bliżej różnym obszarom, w których sztuczna inteligencja może znacząco poprawić naszą codzienną produktywność i wydajność – jeśli zostanie wdrożona i wykorzystana we właściwy sposób:
1. Efektywniejsze podejmowanie decyzji
Dzięki sztucznej inteligencji i analizie danych organizacje mogą szybko i trafnie podejmować decyzje oparte na danych. Systemy AI mogą znajdować wzorce, trendy i korelacje w ogromnych ilościach ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, które mogą być trudne do zauważenia przez ludzi. Zapewnienie kadrze kierowniczej i pracownikom dokładnych i aktualnych informacji umożliwia im podejmowanie mądrych decyzji, które promują rozwój i sukces ich firm.
Wyobraźmy sobie zespół marketingowy wprowadzający nowy produkt na konkurencyjny rynek. Integrując sztuczną inteligencję i inteligencję danych, szybko analizują sprzedaż, dane demograficzne klientów i wskaźniki mediów społecznościowych. Algorytmy AI odkrywają ukryte korelacje i trendy, ujawniając nieoczekiwane preferencje klientów i niewykorzystane segmenty rynku. Uzbrojony w te spostrzeżenia zespół tworzy ukierunkowane kampanie, zwiększając ich szanse na sukces. Sztuczna inteligencja płynnie integruje punkty danych z różnych źródeł, optymalizując alokację zasobów i identyfikując obszary wymagające poprawy, które mogły zostać przeoczone. Dzięki wiedzy w oparciu analizę danych w czasie rzeczywistym, organizacje mogą szybko podejmować decyzje oparte na danych, reagować na zmiany rynkowe oraz stymulować wzrost i sukces.
2. Automatyzacja procesów
Narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak Machine Learning i Power Platform od Microsoft, mogą zautomatyzować pracochłonne i powtarzalne operacje. Wykorzystując automatyzację opartą na sztucznej inteligencji, pracodawcy mogą odciążyć kluczowe zasoby ludzkie, pozwalając pracownikom skoncentrować się na strategicznych projektach i działaniach, które kreują wartości dodaną. Automatyzacja zwiększa efektywność operacyjną, jednocześnie obniżając ryzyko błędów, tworząc bardziej wydajne i efektywne środowisko pracy.
Jeśli pracujesz w zespole zarządzania projektami, dzięki AI możesz zastosować Copilot od Microsoft i platformy low-code/no-code do automatyzacji operacji. Za pomocą Copilot członkowie zespołu mogą uzyskać wskazówki dotyczące opracowywania procesów projektowych i otrzymywać gotowe fragmenty kodu. Ta automatyzacja obejmuje zadania takie jak zatwierdzenia, przeglądy i integracja danych, oszczędzając cenny czas. Dodatkowo, funkcja chatbota usprawnia komunikację w ramach projektów. W rezultacie Ty i Twój zespół możecie skupić się na strategicznych projektach, napędzając wzrost i wydajność.
3. Personalizacja działań pracowników
Analityka i sztuczna inteligencja (AI) mogą być wykorzystywane do personalizacji doświadczeń pracowników, zwiększając ich zaangażowanie i produktywność. Systemy AI mogą zrozumieć unikalne preferencje, rutyny pracy i zestawy umiejętności, analizując dane pracowników. Umożliwia to firmom oferowanie specjalistycznych możliwości uczenia się i rozwoju, ukierunkowanej oceny wydajności i unikalnych świadczeń pracowniczych. Zaspokajając unikalne potrzeby pracowników, organizacje mogą stworzyć kulturę wysokiej wydajności, w której jednostki mogą się rozwijać.
Na przykład firma zajmująca się rozwojem oprogramowania może wykorzystać inteligencję danych i sztuczną inteligencję do spersonalizowania doświadczeń edukacyjnych dla swoich programistów. Sztuczna inteligencja analizuje preferencje kodowania i poziomy umiejętności, oferując dostosowane rekomendacje dotyczące kursów online, samouczków i recenzji kodu w czasie rzeczywistym. W miarę jak programiści angażują się w platformę opartą na sztucznej inteligencji, dostosowuje się ona do ich stylów uczenia się, zwiększając biegłość w kodowaniu i produktywność. Ponadto oceny wydajności oparte na sztucznej inteligencji zapewniają wgląd w ukierunkowane informacje zwrotne i coaching, wspierając kulturę wysokiej wydajności i ciągły rozwój.
4. Analityka predykcyjna
Organizacje mogą wykorzystywać analitykę predykcyjną do przewidywania przyszłych trendów i wyników dzięki integracji inteligencji danych i sztucznej inteligencji. Systemy sztucznej inteligencji (AI) mogą przewidywać zachowania klientów, trendy rynkowe i wąskie gardła operacyjne, analizując dane z przeszłości i wykorzystując zaawansowane algorytmy. Dzięki takiemu przewidywaniu organizacje mogą proaktywnie modyfikować taktyki, usprawniać procesy i wyprzedzać konkurencję o krok. Zwinne podejmowanie decyzji jest możliwe dzięki analityce predykcyjnej, która również zmniejsza ryzyko i promuje kulturę ciągłego doskonalenia.
W sprzedaży analityka predykcyjna może pomóc w generowaniu lepszych prognoz dotyczących zachowań zakupowych potencjalnych klientów i wzorców decyzyjnych. Rozumiejąc wcześniejsze preferencje, historię zakupów i trendy rynkowe, system sztucznej inteligencji może zapewnić wgląd w to, na które produkty prawdopodobnie będzie duży popyt, umożliwiając organizacji optymalizację poziomów zapasów i odpowiednie dostosowanie strategii marketingowych.
W finansach analityka predykcyjna może pomóc w tworzeniu dokładniejszych prognoz w oparciu o wcześniejsze wzorce wydatków i dane inwestycyjne. Analizując historyczne dane finansowe i wskaźniki rynkowe, systemy sztucznej inteligencji mogą identyfikować potencjalne zagrożenia i możliwości, pomagając firmie w podejmowaniu świadomych decyzji dotyczących budżetowania, inwestycji i planowania finansowego.
5. Środowisko pracy oparte na współpracy
Technologie AI mogą zachęcać do wymiany wiedzy i współpracy w pracy. Płynna komunikacja, wyszukiwanie informacji i zarządzanie projektami są możliwe dzięki inteligentnym chatbotom, wirtualnym asystentom i platformom współpracy opartym na sztucznej inteligencji. Te oparte na sztucznej inteligencji aplikacje mogą pomóc pracownikom zidentyfikować istotne informacje, zorganizować spotkania i zautomatyzować żmudne czynności. Organizacje mogą uwolnić zbiorową mądrość swoich pracowników i osiągnąć wyższy poziom wydajności, zachęcając do współpracy w środowisku pracy.
Dzięki technologiom AI, takim jak chatboty i aplikacje do współpracy, w ramach cyfrowego miejsca pracy możliwa jest lepsza współpraca i wymiana wiedzy. Narzędzia takie jak Microsoft Teams (Premium) analizują harmonogramy, sugerując odpowiednie spotkania, automatycznie sporządzając notatki i przechwytując najważniejsze kluczowe wnioski, a nawet proponując dalsze działania i zadania. Wszystko to dostępne w ciągu kilku sekund pomaga zwiększyć produktywność. Inteligentne chatboty pobierają informacje i automatyzują zadania, zwalniając czas na cenną pracę. Integrując AI z cyfrowym miejscem pracy, organizacje kultywują kulturę współpracy i wykorzystują AI do wspólnego sukcesu.
Podsumowując, inteligencja danych i sztuczna inteligencja są kluczowymi elementami wydajnego miejsca pracy. Organizacje mogą usprawniać procesy decyzyjne, automatyzować operacje, dostosowywać doświadczenia pracowników, korzystać z analiz predykcyjnych i promować współpracę, wykorzystując moc danych i algorytmów AI. Organizacje mogą zachować elastyczność, dostosowywać się do zmieniających się warunków rynkowych i promować zrównoważony wzrost dzięki wykorzystaniu tych technologii. Organizacje, które priorytetowo traktują wdrażanie inteligencji danych i sztucznej inteligencji, uzyskają przewagę konkurencyjną i będą prosperować w dynamicznym przyszłym krajobrazie biznesowym.
Author
