“Co ty mówisz! Nasz biznes to nie Google czy Amazon, a nasze budżety są zupełnie inne. Oprócz tego w naszej firmie nie mamy programistów”. Mniej więcej w taki sposób myśli część przedsiębiorców, gdy mowa o wdrażaniu sztucznej inteligencji. Wszystko to jest skutkiem błędnych wyobrażeń, przez które biznes może tracić potencjalne zyski. Sztuczna inteligencja już zmienia świat biznesu, a ci, którzy się nie dostosują, ryzykują zostaniem w tyle. Przedstawiamy rozpowszechnione mity na temat sztucznej inteligencji i wyjaśniamy, dlaczego są one nieprawdziwe.
- Mit 1. Sztuczna inteligencja jest dobra tylko dla dużych firm ze skomplikowanymi procesami
- Mit 2. To zbyt drogie
- Mit 3. Sztuczna inteligencja nie jest w stanie uwzględnić niuansów i specyfiki biznesu, w przeciwieństwie do człowieka
- Mit 4. Do konfiguracji i używania sztucznej inteligencji potrzebna jest specjalistyczna wiedza
- Mit 5. Wdrożenie sztucznej inteligencji to długi proces
- Na koniec: O czym warto pamiętać, jeśli rozważa się uruchomienie pracy ze sztuczną inteligencją
Mit 1. Sztuczna inteligencja jest dobra tylko dla dużych firm ze skomplikowanymi procesami
Jakie zadania małego i średniego biznesu może wykonywać sztuczna inteligencja? U nas wszystko jest standardowe, a ze wszystkim z łatwością poradzi sobie człowiek. Inna sprawa, że to duże firmy z ambitnymi celami mogą sobie pozwolić na inwestowanie dużych pieniędzy w innowacje. Na przykład, opracowanie rozwiązań, które dokonują prognoz na podstawie tysięcy parametrów. Poza tym, do nauczenia sztucznej inteligencji na pewno potrzebna jest duża ilość danych, a my ich po prostu nie mamy.
Dlaczego to nieprawda?
Chociaż wdrażanie AI rozpoczęło się od dużych firm, to małe i średnie przedsiębiorstwa coraz aktywniej przyłączają się do tego procesu. W 2021 roku tylko 6% małych firm w UE i 13% średnich używało technologii sztucznej inteligencji. Obecnie 14% firm w Niemczech, kraju raczej konserwatywnym technologicznie, przyznaje, że coraz częściej korzysta ze sztucznej inteligencji.
Małe i średnie firmy korzystają ze sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach: e-commerce, ochrona zdrowia, ubezpieczenia czy produkcja. Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest również przy obsłudze klientów, przy prognozowaniu oraz automatyzacji procesów biznesowych.
Cyfrowi asystenci mogą być nawet bardziej przydatni w niewielkich firmach, ponieważ pomagają odciążyć pracowników, którzy bardzo często w małych firmach muszą łączyć wiele ról. Oto kilka przykładów:
- generowanie kreatywnych pomysłów, nie angażując zespołu w burze mózgów;
- zastępowanie operatorów na pierwszej linii, czyli konsultantów odpowiadających na podstawowe pytania klientów;
- tworzenie projektów lub tekstów na życzenie użytkownika;
- szybkie i bezbłędne obliczenia.
Poza tym sztucznej inteligencji nie trzeba uczyć na własnych danych. Przykładowo, serwisy do analizy językowej mają już wystarczającą ilość danych, dlatego sztucznej inteligencji można używać od razu we własnym biznesie.
Mit 2. To zbyt drogie
Rozwój systemów sztucznej inteligencji może być bardzo kosztowne. Trzeba zatrudnić wysoko wykwalifikowanych specjalistów, kupować potężne urządzenia i licencjonować oprogramowanie. Dla wielu firm, zwłaszcza małych i średnich przedsiębiorstw, takie inwestycje są niedostępne. Natomiast gdy sztuczna inteligencja zostanie opracowana i wdrożona, trzeba ją ciągle utrzymywać i aktualizować, co również wiąże się z dodatkowymi kosztami.
Dlaczego to nieprawda?
Wszystko to, co zostało opisane powyżej, dotyczy sytuacji, gdy rozwija się sztuczną inteligencję od podstaw. W rzeczywistości niewiele firm decyduje się na taką ścieżkę. Istnieje wiele gotowych rozwiązań, w których rozwój i utrzymanie spoczywa całkowicie na wybranej platformie. Użytkownik musi tylko opłacać subskrypcję i dbać o aktualizacje. Ponadto niektóre aspekty sztucznej inteligencji stają się nawet tańsze:
Co więcej, w biznesie niewłaściwe jest mówienie, że coś jest „zbyt drogie”. Należy kierować się tym, czy wdrożenie sztucznej inteligencji się zwróci. Doświadczenie wielu firm dowodzi, że natomiast, że jest całkiem opłacalne:
- wspólne badanie Microsoft i IDC wykazało, że na każdy 1$ zainwestowany w sztuczną inteligencję, zysk wynosi 3,50$, a średni czas zwrotu z inwestycji to zaledwie 14 miesięcy;
- zgodnie z raportem Autonomus Research, sztuczna inteligencja może obniżyć koszty operacyjne firm finansowych o 22%, co może przynieść oszczędności w wysokości 1 tryliona dolarów do 2030 roku;
- Capgemini ogłosiło, że w 75% instytucji finansowych, które wdrożyły sztuczną inteligencję, liczba przypadków oszustw zmniejszyła się o 10-20%, co odpowiednio zmniejszyło starty finansowe.
Mit 3. Sztuczna inteligencja nie jest w stanie uwzględnić niuansów i specyfiki biznesu, w przeciwieństwie do człowieka
Sztuczna inteligencja może mieć dostęp do ogromnych ilości danych, ale nie ma takiego samego doświadczenia życiowego i wiedzy o specyfice branży jak człowiek. Każda firma jest różna, a tu proponowany jest algorytm, który działa jednakowo dla wszystkich?
W końcu nikt nie może równać się z osobą, która pracowała w firmie przez kilka lat i dobrze zna jej procesy od środka. Tak, może być czasami nieproduktywna, stronnicza czy nieuważna, ale co z tego. Algorytm i tak dobrze nie zrozumie specyfiki konkretnej firmy.
Dlaczego to nieprawda?
Sztuczna inteligencja jest całkowicie zdolna do uwzględnienia specyfiki i niuansów konkretnej firmy. Dokładnie na tej zasadzie działa nasza usługa Ringostat AI Supervisor, która pozwala kontrolować 100% rozmów z klientami. W ramach tej usługi badamy szczegółowo procesy firmy i cyfryzujemy doświadczenie jej supervisorów, czyli osób, które zazwyczaj analizują obsługę połączeń lub prowadzenie spotkań online.
Dla tego procesu firma:
- dostarcza nam skrypty rozmów, wewnętrzne zasady i instrukcje;
- pokazuje, na jakie etapy zwykle dzielą się rozmowy z klientami i jakie działania obsługi są obowiązkowe na każdym z nich;
- uzgadnia, jaką ocenę obsługujący otrzymuje za każde z działań.
Po skonfigurowaniu sztucznej inteligencji firma otrzymuje cyfrowego asystenta, który uwzględnia najdrobniejsze niuanse. Dokładnie tak jak osoba, która pracuje w firmie od dłuższego czasu. Krótko omówimy, jak to działa.
- Po rozmowie rozwiązanie to przekłada rozmowę audio na tekst. Sztuczna inteligencja rozumie ponad 50 języków i może dokonać tłumaczenia, jeśli to konieczne.
- Zapisany zostaje zwięzły sens rozmowy, dlatego nie trzeba odsłuchiwać czy czytać całej rozmowy.
- Rozwiązanie dostarcza wskazówki dotyczące kolejnych działań obsługi. Na przykład, wysłanie dokumentów, umówienie się na wizytę u klienta, itp.
- Dokonana zostaje ocena pracy obsługi na podstawie odpowiednich kryteriów. Załóżmy, że firma sprzedaje 10 produktów i dla każdego z nich jest osobny skrypt rozmowy. Sztuczna inteligencja z kontekstu rozmowy rozumie, które kryteria oceny zastosować dla każdego z etapów.
- Tworzenie profilu klienta, „wyciągając” z wypowiedzi informacje istotne dla sprzedaży konkretnej usługi. Na przykład, wielkość firmy, wiek klienta, dotychczasowe doświadczenie, itd. Dane te można następnie wygodnie skopiować do karty klienta w CRM.
- Rejestrowanie nastroju klienta, osoby obsługującej rozmowę oraz ogólny jej nastrój. Dzięki temu zarząd może od razu zwrócić uwagę na rozmowy wymagające uwagi. Na przykład, jeśli klienci nie są zadowoleni lub pracownicy są nieuprzejmi czy apatyczni.
- Podsumowanie najważniejszych wniosków z rozmowy, ważne właśnie dla twojego biznesu. Na przykład, czy wystawiono fakturę, umówiono się na wideospotkanie, jaki pakiet wybrał klient, itd.
W ten sposób Ringostat AI Supervisor ocenia przetwarzaną rozmowę z uwzględnieniem specyfiki konkretnego biznesu. Oszczędza też przy tym mnóstwo czasu na kontroli. W przeciwieństwie do człowieka nie musi poświęcać czasu na odsłuchiwanie rozmów, zapisywanie ich treści i udzielanie informacji zwrotnej.
Przykład takiego działania sztucznej inteligencji opisuje Case: jak Ringostat Supervisor AI szybko analizuje rozmowy według trzech scenariuszy i 90+ kryteriów.
Mit 4. Do konfiguracji i używania sztucznej inteligencji potrzebna jest specjalistyczna wiedza
Do tak zaawansowanych technologii nie obejdzie się bez pracy programistów. Musi on mieć doświadczenie w pracy ze sztuczną inteligencją, na pewno będzie też trzeba przygotować skomplikowaną specyfikację techniczną, zrozumieć trudne wyrażenia. A jak będą wyglądały wyniki jego pracy i kto się nimi zajmie? Tu na pewno będzie potrzebna doświadczona, dodatkowa osoba w zespole, która będzie pracować wyłącznie z AI.
Dlaczego to nieprawda?
Usługi sztucznej inteligencji dla biznesu nie są tak trudne do skonfigurowania. Na przykład, do wdrożenia sztucznej inteligencji od Ringostat w ogóle nie jest potrzebny programista ani wiedza techniczna. Wystarczy wskazać, jaki wynik chce się osiągnąć, a dodatkowo podzielić się istniejącymi skryptami rozmów i zasadami swojej firmy.
Tak, dobrze byłoby mieć specyfikację techniczną, ale nawet to nie jest konieczne. Na poniższym przykładzie znajduje się fragment specyfikacji technicznej, w której opisano po prostu etapy typowej rozmowy z klientami. Jak widać, nie ma tu nic technicznego.
Do wykorzystania analizy językowej nie jest potrzebne i to. Wszystkie dane przedstawione przez sztuczną inteligencję można łatwo zinterpretować bezpośrednio w panelu Ringostat. Każda z rzeczy jest całkowicie zrozumiała: o czym była rozmowa, jaki był nastrój rozmówców, co można poprawić przed następną rozmową, itd.
Mit 5. Wdrożenie sztucznej inteligencji to długi proces
Dobrze, przyjmijmy, że platformy AI zajmują się wdrożeniem i konfiguracją sztucznej inteligencji. Ale to przecież zajmie najpewniej mnóstwo czasu. Co najmniej kilka miesięcy, a może nawet i więcej. Zatem nie można liczyć na szybki zwrot z inwestycji. A potem jeszcze potrzebny jest czas na naukę zespołu korzystania z nowego narzędzia.
Dlaczego to nieprawda?
Gotowe rozwiązania mają to do siebie, że można z nimi pracować praktycznie od razu. Szkolenie sztucznej inteligencji niejako „pod klucz” zazwyczaj trwa nieco dłużej, ale nie jest to obowiązkowe. Jeśli chodzi o Ringostat AI Supervisor, im więcej informacji możesz przekazać, tym szybciej można go wdrożyć. Już nawet posiadanie gotowych skryptów rozmów będzie wystarczające, aby nasi specjaliści szybko dostosowali rozwiązanie do indywidualnych potrzeb. Dowodem na to jest opinia jednego z naszych klientów.
Obecnie aktywnie pracujemy nad doskonaleniem rozwiązania: dodajemy nowe kryteria, eliminujemy drobne niedoskonałości, by zbliżyć się do najlepszych możliwych metod oceny. W tym procesie kluczową rolę odgrywa zgrana praca zespołu wsparcia Ringostat”.
Na koniec: O czym warto pamiętać, jeśli rozważa się uruchomienie pracy ze sztuczną inteligencją
- Sztuczna inteligencja nie jest magicznym narzędziem, które natychmiast zwiększy wydajność zespołu czy zyski firmy. Tak jak każde narzędzie, wymaga ciągłej pracy, analizy danych i wprowadzenia zmian. Więc aktywność człowieka i tak nadal będzie wskazana, ale przynajmniej będzie wymagało to znacznie mniej czasu.
- Jeśli sztuczną inteligencję trzeba dostosować do konkretnego biznesu, przygotuj się również na zaangażowanie w ten proces. Bez względu na to, ile zapłaci się wykonawcy, nie jest w stanie ona zastąpić konkretnej wiedzy o niuansach biznesu czy jego procesach. Im więcej informacji zostanie dostarczonych, tym dokładniejsza będzie praca sztucznej inteligencji.
- Jeśli biznes będzie skalowany i ewoluować, sztuczna inteligencja również musi się zmieniać. Dlatego lepiej wybierać platformy z elastycznymi opcjami konfiguracji i szybkim wsparciem technicznym. Jeśli praca odbywa się z mniej znanymi i tańszymi rozwiązaniami, zawsze istnieje ryzyko, że to one „zatrzymają się w rozwoju” i z czasem nie będą w stanie sprostać wszystkim Twoim potrzebom.
