Analityka i Business Intelligence

57% polskich przedsiębiorstw wykorzystuje już sztuczną inteligencję produkcyjnie. Jednocześnie 43% firm wskazuje integrację AI z istniejącymi systemami jako największą barierę jej skalowania.

Firmy nie przegrywają przez brak danych — przegrywają, bo ignorują wiedzę, którą już mają. W fakturach, kosztach i korektach od lat zapisuje się prawdziwa historia firmy. Czy księgowość może stać się Twoją przewagą konkurencyjną?

Wdrażasz nowe narzędzia, ale nie widzisz efektów? Problem rzadko leży w technologii. Automatyzacja niespójnych i nieuporządkowanych procesów sprawia jedynie, że błędy pojawiają się szybciej. Przeczytaj, dlaczego technologia nie naprawi firmy za Ciebie i jak mądrze przygotować się do wdrożenia rozwiązań AI, by przyniosły realne korzyści.

Erik Brynjolfsson ze Stanford Digital Economy Lab przekonuje, że to nie AI decyduje o naszej przyszłości – decydują nasze wybory. W rozmowie z MIT Sloan Management Review ekonomista tłumaczy mechanizm „krzywej J”, pokazuje na podstawie danych ADP, dlaczego pracownicy w wieku 22–25 lat najmocniej odczuwają skutki automatyzacji, oraz ostrzega przed „Pułapką Turinga”.

Generatywna sztuczna inteligencja pisze maile, ale to Industrial AI zarządza infrastrukturą krytyczną. Peter Koerte, CTO Siemens, tłumaczy, dlaczego w świecie fizycznym nie ma miejsca na błędy algorytmów, w jaki sposób skutecznie pokonać barierę silosów danych i dlaczego w erze AI doświadczeni inżynierowie są cenniejsi niż kiedykolwiek. Przeczytaj wywiad i dowiedz się, jak skutecznie przeprowadzić transformację cyfrową.

Wraz z upowszechnianiem sztucznej inteligencji same deklaracje etyczne przestają chronić firmy przed kosztownymi błędami modeli. Prawdziwym wyzwaniem nie jest już dyskusja o „etyce”, lecz rygorystyczne operacyjne zarządzanie algorytmani. W wywiadzie dla Me, Myself, and AI, Alice Xiang zdradza, w jaki sposób Sony wdraża obiektywne standardy – takie jak FHIBE – i dlaczego to dziś jedyna droga, by bezpiecznie skalować AI w biznesie.

Procter & Gamble analizuje dane behawioralne od… 1924 roku? Dziś ten gigant FMCG nie pyta już tylko o to, czy używasz mydła do rąk, czy do naczyń. Dzięki własnej „Fabryce AI” firma skraca wdrożenia algorytmów o pół roku, a nowe zapachy perfum tworzy 5 razy szybciej niż dotychczas. Poznaj kulisy strategii, w której sztuczna inteligencja nie jest tylko gadżetem, ale „cybernetycznym członkiem zespołu”.

Gdy członkowie organizacji opierają się zmianie sposobu podejmowania decyzji, nawet najlepiej zaplanowane projekty z data science są skazane na porażkę. Oto, jak przezwyciężyć kluczowe wyzwania.

Gdy jedna z największych globalnych firm telekomunikacyjnych zmagała się z wysokim poziomem odpływu klientów, zespół marketingu próbował przeciwdziałać temu zjawisku, stosując podejście heurystyczne. Na przykład, jeśli klient nie wykonywał połączeń wychodzących przez trzy tygodnie, firma uruchamiała promocję. Jednak nie przyniosło to rezultatów, wskaźnik utrzymania klientów był najniższy od lat. Na podstawie cotygodniowych przeglądów wyników biznesowych, prezes firmy uznał, że nadszedł czas na zmianę strategii. Zwrócił się ku narzędziom data science i stworzył międzydziałowy zespół projektowy w celu rozwiązania problemu. Algorytmy uczenia maszynowego przeanalizowały wzorce zachowań klientów i prognozy rezygnacji z usług. Wykorzystanie prostych technik, takich jak drzewa decyzyjne, pomogło zidentyfikować czynniki, które trafnie szacowały prawdopodobieństwo odejścia klienta, na przykład na podstawie wysokości rachunków i wzorców połączeń wychodzących.