Reklama
Dołącz do liderów przyszłości i zdobądź przewagę! Sprawdź najnowszą ofertę subskrypcji
Analityka i Business Intelligence

Jak i kiedy stosować dynamiczny pricing? 8 zasad

12 lipca 2023 10 min czytania
Materiał Partnera
Jak i kiedy stosować dynamiczny pricing? 8 zasad

Dynamiczne ustalanie cen jest obecnie jednym z najbardziej interesujących tematów w świecie pricingu. Wraz z digitalizacją, która oferuje wiele wspaniałych możliwości biznesowych, firmy są coraz zwinniejsze, jeśli chodzi o kwestię zmiany cen. Posiadanie umiejętności technicznych i technologii nie wystarczy. W dynamicznym ustalaniu cen równie ważny jest człowiek. Staje on na straży spójności z realizowaną strategią firmy.

Dynamiczne ustalanie cen nie jest oczywiście niczym nowym. Zostało zapoczątkowane przez linie lotnicze już w latach 70. XX wieku, a obecnie jest szeroko stosowane przez hotele, linie lotnicze, wypożyczalnie samochodów oraz biura podróży. Coraz więcej podmiotów spoza branży turystycznej skłania się ku dynamicznym cenom. Model ten wprowadzają firmy dostarczające rozrywkę, sprzedawcy internetowi i firmy z branży motoryzacyjnej.

Dynamiczny pricing nie jest wyłącznie stosowany w świecie online. Sklepy stacjonarne również zmieniają sposób monetyzacji wartości, znajdując nowe możliwości na lepsze dopasowanie się do skłonności klientów do zapłaty.

Dynamiczne ustalanie cen z wykorzystaniem technologii cyfrowych i danych

Tę zmianę w dużej mierze umożliwiła digitalizacja oraz fakt, że dane stają się coraz bardziej dostępne i dostosowane do potrzeb firm. Zwiększa się moc obliczeniowa systemów i pojawiają się nowe technologie, jak elektroniczne etykiety cenowe. To znacznie ułatwia firmom szybkie i skuteczne dostosowywanie ofert.

Dynamiczne ustalanie cen można umiejscowić w ramach szerszego trendu personalizacji. Firmy mogą teraz dowiedzieć się więcej o swoich klientach i podzielić ich na segmenty według wrażliwości cenowej. Ta wiedza łączona jest później z kluczowymi zmiennymi rynkowymi, takimi jak podaż i popyt, sezonowość oraz termin przydatności produktów.

Potencjał dynamicznego ustalania cen jest ogromny. Firmy mają nowe sposoby na maksymalizację generowanych przychodów, minimalizację strat oraz utrzymanie równowagi pomiędzy podażą a popytem. Dynamiczny model cenowy pozwala również na szybsze reagowanie na pojawiające się trendy rynkowe.

Jednak dynamiczne ustalanie cen nie jest akceptowane przez wszystkie grupy konsumentów ani nie jest odpowiednie w każdej sytuacji. Dynamiczne ceny, stosowane bez nadzoru człowieka i jasnej strategii, mogą zniszczyć reputację firmy i nadszarpnąć zaufanie konsumentów. W najlepszym przypadku takie podejście może być zaakceptowane przez klientów, ale za to z pewną dozą niepewności. Widzieliśmy wiele przypadków, w których dynamiczne ustalanie cen zakończyło się sukcesem, oraz takich, w których poszło to w zupełnie nieoczywistym kierunku.

Jakie są najlepsze praktyki w dynamicznym ustalaniu cen?

1. Bądź dynamiczny, gdy sprzedajesz produkty łatwo psujące się lub masz ograniczone zdolności produkcyjne

Należy rozważyć dynamiczne ustalanie cen w przypadku nietrwałych zapasów, ograniczenia zdolności produkcyjnych lub występowania różnej skłonności klientów do zapłaty. Wystarczy pomyśleć o branży lotniczej. Istnieje stałe ograniczenie, jeśli chodzi o liczbę dostępnych miejsc na dany lot, jak również występuje różna gotowość klientów do zapłaty. Zazwyczaj osoby dokonujące wcześniejszych rezerwacji są wrażliwe na cenę, natomiast osoby dokonujące późnych rezerwacji są często klientami biznesowymi o wyższej skłonności do zapłaty.

W związku z tym linie lotnicze standardowo oferują niższe ceny za wcześniejsze rezerwacje niż za te dokonywane bliżej daty wylotu. Jednocześnie, biorąc pod uwagę ograniczenie pojemności dla bardzo popularnych tras i dat, linie lotnicze mogą monetyzować nadmiar popytu. Mogą podnieść ceny, dlatego daty podróży w szczycie sezonu mają zwykle wyższe ceny niż poza szczytem.

2. Bądź dynamiczny, gdy możesz wykorzystać dynamic pricing do znalezienia punktu równowagi między popytem a podażą

Dynamiczne ustalanie cen może być skutecznie wykorzystywane do równoważenia podaży i popytu na rynkach, na których istnieje silna interakcja między dwoma stronami transakcji. Rynek dwustronny (two‑sided market) to taki, na którym dwie grupy wzajemnie na siebie oddziałują i wpływają na ceny oraz ilości dostępnych produktów lub usług. Klasycznym przykładem jest dynamiczny model cenowy firmy Uber. W sytuacjach niedoboru podaży zwiększa on atrakcyjność swojej oferty dla kierowców poprzez możliwość uzyskania wyższych cen za przejazd. Jednocześnie wyższe ceny zmniejszają popyt wśród klientów, aby utrzymać akceptowalny czas oczekiwania dla tych, którzy są gotowi zapłacić więcej.

Dzięki dynamicznym cenom możliwe jest zrównoważenie podaży i popytu na rynku oraz uniknięcie długiego czasu oczekiwania. W rezultacie zarówno klienci są zadowoleni, jak i kierowcy, ponieważ otrzymują wyższe wynagrodzenie za przejazd. Dla firmy Uber jest to również korzystne, ponieważ generuje w ten sposób większy przychód.

3. Bądź dynamiczny, gdy możesz często zmieniać ceny i pomaga to poprawić efektywność kosztową

Kto by pomyślał 10 lat temu, że supermarkety przejdą na dynamiczne ceny? Teraz jest to możliwe dzięki elektronicznym etykietom cenowym. Mają one zastosowanie, ponieważ wiele produktów ma datę ważności oraz wiele z nich to produkty łatwo psujące się.

Innymi słowy, podczas gdy zwiększona sprzedaż przekłada się na wyższe przychody, istnieje również korzyść kosztowa, ponieważ supermarkety mogą teraz zmniejszyć liczbę przeterminowanych produktów oraz generowanych strat. Stosując dynamiczne ceny, niemieckie supermarkety osiągnęły 2,5% wzrostu przychodów oraz 30% spadku liczby produktów przeterminowanych.

4. Stosuj dynamiczne ceny, gdy występuje sezonowy popyt

W takich przypadkach nie chodzi o ograniczenie podaży, element nietrwałości produktu czy konieczność znalezienia równowagi między podażą a popytem. Internetowy gigant handlu detalicznego Amazon wdrożył dynamiczny model cenowy na produktach, które wykazują sezonowość popytu.

Jednym z przykładów jest „Pumpkin Pie Spice”, amerykański produkt, który jest bardzo popularny w okresie Święta Dziękczynienia i Bożego Narodzenia. Zazwyczaj można go kupić na Amazonie za 4,49 dolara. Ale przed świętami Bożego Narodzenia był sprzedawany nawet po 8,49 dolarów. Jest to wyłącznie napędzane przez popyt w okresie świątecznym z wykorzystaniem gotowości klientów do zapłaty.

Ze względu na potrzebę klienta i sporadyczny zakup produktu istnieje ograniczona percepcja ceny i pamięć o niej. Ostatecznie, klienci są mniej elastyczni cenowo i chętniej zaakceptują wyższą cenę. Dynamiczny model cenowy może pozwolić na skuteczną monetyzację sezonowego popytu i potrzeb, gdy konsumenci zwracają mniejszą uwagę na koszt.

5. Nie bądź dynamiczny, jeśli nie jest to zgodne z twoją strategią

To, że twoja konkurencja wdraża dynamiczne ceny, nie oznacza, że musisz podążać za nią. Weźmy za przykład konkurenta Ubera, firmę Addison Lee. Zamiast używać dynamicznych cen, strategicznie zdecydowali się skupić na jakości usług. Każdy oferowany przez nich przejazd na danej trasie posiada tę samą cenę, ten sam typ samochodu oraz standard wyposażenia (np. ładowarkę) itp. Ich wybór, by nie stosować dynamicznych cen, stał się ich unikalną propozycją wartości. Dzięki takiej strategii ich przychody wzrosły o 31%.

6. Nie stosuj dynamicznych cen, gdy nie ma sezonowości lub nagłej potrzeby, a istnieje możliwość porównania

Zastosowanie modelu dynamicznego ustalania cen nie powinno być nadużywane. Nawet taki lider rynku jak Amazon może się pomylić. Ceny u sprzedawców internetowych można w pełni porównać, korzystając z popularnych internetowych porównywarek cenowych. W przeciwieństwie do lotów produkty sprzedawane online można zazwyczaj znaleźć gdzie indziej w tym samym formacie i zazwyczaj nie ma ograniczenia podaży. Jeśli cena nie jest akceptowalna, klienci mogą po prostu kupić produkt u innego sprzedawcy. Jeśli wierzą, że cena spadnie, mogą poczekać i kupić produkt później.

Obrotni klienci nauczyli się szukać okazji i chętnie rozglądają się po sklepach internetowych. Tak więc dynamiczne ustalanie cen może spowodować przesunięcie popytu konsumentów z momentu, gdy chcieli oni nabyć daną rzecz, na moment, gdy spodziewają się niższej ceny. Jest to oczywiście niepożądane zjawisko wśród sprzedawców internetowych.

7. Nie należy nadmiernie polegać na algorytmach i zaniedbywać czynnika ludzkiego

Podczas gdy dynamiczne ustalanie cen może być dobrze wspomagane przez dane i algorytmy, powinny one odzwierciedlać jasną strategię firmy. Amazon trafił na pierwsze strony gazet, gdy wystawił na platformie książkę za kilkadziesiąt milionów dolarów. Nie był to jednak bestseller. W tym przypadku algorytm dwóch sprzedawców książek wystawiał tę samą książkę i śledził się wzajemnie. Gdy jeden z nich podnosił cenę, drugi podążał za nim bez niczyjej kontroli, aż cena osiągnęła 23,7 mln dolarów.

Ten przypadek obrazuje, jak ważne jest śledzenie dynamicznych cen i ich odpowiednia kontrola. Ma to na celu zapewnienie, że ceny zostaną utrzymane na rozsądnym poziomie. Zapominanie o czynniku ludzkim w dynamicznych cenach prowadzi do porażki.

8. Nie stosuj dynamicznych cen w sytuacjach, w których mogą wpłynąć na reputację

Niekontrolowany model dynamicznych cen może negatywnie wpłynąć na reputację. Kiedy zmarła piosenkarka Whitney Houston, cena jej albumu wzrosła z 4,99 do 7,99 dolarów w sklepie iTunes firmy Apple. Stało się to zaledwie kilka godzin po jej śmierci, co spowodowało, że Sony Music znalazło się pod ostrzałem. Podwyżka o 60% była napędzana wyłącznie przez algorytmy identyfikujące wyższy popyt na jej muzykę. O ile wzrost cen spowodowany zwiększonym popytem jest spójny w kwestii założeń dynamic pricingu, o tyle klienci mogą odebrać go jako czystą pogoń za zyskiem, zwłaszcza w delikatnych sytuacjach. Zaufanie klientów jest ważnym czynnikiem sukcesu każdego biznesu, należy więc upewnić się, że ceny określane są w sposób przejrzysty.

Wpierw naucz się chodzić

Powyższe punkty i przykłady podkreślają, jak ważne jest poznanie swoich klientów oraz uwarunkowań rynkowych.

Wraz z pojawianiem się coraz większej liczby rozwiązań cyfrowych firmy szukają kreatywnych sposobów na monetyzację swojego biznesu. Mając do dyspozycji potężne dane i algorytmy, nigdy nie należy zapominać o czynniku ludzkim. W rzeczywistości dynamiczne ustalanie cen, choć zależy w dużej mierze od technologii, wymaga również fundamentalnych zmian w procesach biznesowych. To sprawia, że wkład człowieka staje się jeszcze ważniejszy.

Dynamiczna polityka cenowa musi być wprowadzana ewolucyjnie (krok po kroku), dostosowana do celów firmy i wynikać z doskonałego zrozumienia uwarunkowań produktów, klientów oraz branży.

Tekst powstał na podstawie artykułu The 8 Dos and Don’ts of dynamic pricing opracowanego przez eksperta Simon‑Kucher: Dimitris Hiotis, Partner, Londyn, UK.

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Skup się na fanach marki. Oferta skierowana do wszystkich nie działa!
Multimedia
Skup się na fanach marki. Oferta do wszystkich nie działa!

W spolaryzowanej kulturze pogoń za rynkiem masowym i kierowanie oferty do wszystkich są z góry skazane na porażkę. Najlepszym sposobem na osiągnięcie sukcesu marki jest sprzymierzenie się z subkulturą, która ją pokocha.

Cła, przeceny i okazje: Jak zarobić, gdy inni panikują lub tweetują

Trump tweetuje, Wall Street reaguje nerwowo, a inwestorzy znów sprawdzają, czy gdzieś nie pozostawili Planu B. Gdy rynek wpada w histerię, pojawia się pokusa: a może jednak warto „kupić w tym dołku”? W tym tekście sprawdzamy, czy inwestowanie w kontrze do tłumu to genialna strategia na czasy ceł Trumpa, banów na Chiny i politycznych rollercoasterów — czy raczej przepis na ból głowy i portfela. Nie wystarczy chłodna kalkulacja, przyda się też stalowy żołądek.

• Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie - Webster
Premium
Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie

Liderzy skutecznie wykorzystują duże modele językowe, stopniowo minimalizując ryzyko i tworząc solidne fundamenty pod przyszłe transformacje technologiczne, dzięki czemu generują realną wartość dla swoich organizacji.

Niespełna dwa lata temu generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) trafiła na czołówki stron gazet, zachwycając swoimi niezwykłymi możliwościami: mogła prowadzić rozmowy, analizować ogromne ilości tekstu, dźwięku i obrazów, a nawet tworzyć nowe dokumenty i dzieła sztuki. To najszybsze w historii wdrożenie technologii przyciągnęło ponad 100 mln użytkowników w ciągu pierwszych dwóch miesięcy, a firmy z różnych branż rozpoczęły eksperymenty z GenAI. Jednak pomimo dwóch lat intensywnego zainteresowania ze strony kierownictwa i licznych prób wdrożeniowych nie widać wielkoskalowych transformacji biznesowych, które początkowo przewidywano. Co się stało? Czy technologia nie spełniła oczekiwań? Czy eksperci się pomylili, wzywając do gigantycznych zmian? Czy firmy były zbyt ostrożne? Odpowiedź na te pytania brzmi: i tak, i nie. Generatywna sztuczna inteligencja już teraz jest wykorzystywana w wielu firmach, ale nie – jako lokomotywa radykalnej transformacji procesów biznesowych. Liderzy biznesu znajdują sposoby, by czerpać realną wartość z dużych modeli językowych (LLM), nie modyfikując całkowicie istniejących procesów. Dążą do małych zmian (small t) stanowiących fundament pod większe przekształcenia, które dopiero nadejdą. W tym artykule pokażemy, jak robią to dzisiaj i co możesz zrobić, aby tworzyć wartość za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji.

Premium
Polski przemysł na rozdrożu

Stoimy przed fundamentalnym wyborem: albo dynamicznie przyspieszymy wdrażanie automatyzacji i robotyzacji, co sprawi, że staniemy się aktywnym uczestnikiem czwartej rewolucji przemysłowej, albo pogodzimy się z perspektywą erozji marż pod wpływem rosnących kosztów operacyjnych i pogłębiającego się strukturalnego niedoboru wykwalifikowanej siły roboczej.

Jak alarmują prognozy Polskiego Instytutu Ekonomicznego, do 2030 r. w samej Europie może zabraknąć nawet 2,1 mln wykwalifikowanych pracowników, co czyni automatyzację nie jedną z możliwości, lecz strategiczną koniecznością. Mimo że globalnie liczba robotów przemysłowych przekroczyła już 4,2 mln jednostek, a w Europie w 2023 r. wdrożono rekordowe 92,4 tys. nowych robotów, Polska wciąż pozostaje w tyle. Nasz wskaźnik gęstości robotyzacji, wynoszący zaledwie 78 robotów na 10 tys. pracowników przemysłowych, znacząco odbiega od europejskiego lidera – Niemiec (397 robotów na 10 tys. pracowników), czy globalnego pioniera – Korei Południowej (tysiąc robotów na 10 tys. pracowników). W Scanway – firmie, która z sukcesem łączy technologie rozwijane dla sektora kosmicznego z potrzebami przemysłu – jesteśmy przekonani, że przyszłość konkurencyjności leży w inteligentnym wykorzystaniu danych, zaawansowanej automatyzacji opartej na AI oraz strategicznej gotowości do wprowadzania zmian technologicznych. Czy jednak zaawansowana wizja maszynowa napędzana przez sztuczną inteligencję może się stać katalizatorem, który pozwoli sprostać wyzwaniom i odblokować uśpiony potencjał innowacyjny polskiej gospodarki?

Premium
Zamień konflikt we współpracę

Destrukcyjny konflikt w zespole zarządzającym może zahamować rozwój organizacji. Skuteczne zarządzanie takimi napięciami wymaga od liderów świadomego odejścia od rywalizacji o władzę na rzecz współpracy oraz strategicznego, systemowego myślenia.

Konflikt w zespole zarządzającym, szczególnie wtedy gdy przeradza się w trwały, emocjonalny antagonizm, staje się realnym zagrożeniem dla efektywności całej organizacji. Studium przypadku firmy X-Style.

Jak zapewnić stabilność i elastyczność na rynku zielonej energii?

Dynamiczne zmiany na rynku energii oraz rosnące znaczenie OZE i celów ESG stawiają przed firmami nowe wyzwania. W tym kontekście Reo.pl (Grupa Enerconet) kładzie nacisk na elastyczność, dogłębną analizę potrzeb klienta i transparentność danych. O strategiach budowania długoterminowych relacji i zapewniania przewidywalności w sektorze odnawialnym opowiada Grzegorz Tomasik, prezes Reo.pl. 

Reo.pl działa na polskim rynku od 2022 roku. Jakie wyzwania napotkali państwo przy wprowadzaniu elastyczności i dostosowywaniu się do dynamicznych zmian w sektorze OZE?

Chociaż marka Reo.pl powstała na początku 2022 r., nasza grupa – Enerconet – działa na rynku energetycznym już od 2007 r. Ta wieloletnia obecność w sektorze OZE i doświadczenie w obrocie energią dają nam status dojrzałego podmiotu, wspartego silnym zespołem i dogłębną znajomością branży.

Od 2007 r. sektor OZE przeszedł znaczącą transformację, obejmującą regulacje, mechanizmy rynkowe i podejście firm do zakupu zielonej energii. Kluczową zmianą był rozwój bezpośrednich kontraktów (P2P) między wytwórcami OZE a odbiorcami końcowymi. Spółki tworzące dziś Enerconet aktywnie uczestniczyły w tej ewolucji od samego początku, analizując rynek i wypracowując skuteczne rozwiązania, co ostatecznie doprowadziło do uruchomienia platformy Reo.pl.

Premium
Gdy projekt wymyka się spod kontroli

Polskie firmy technologiczne coraz częściej realizują złożone zlecenia dla międzynarodowych gigantów. Jednak nawet najlepiej przygotowany zespół może przy takim projekcie natknąć się na nieoczekiwane przeszkody. Przykład firmy Esysco wdrażającej szyfrowanie poczty e-mail dla jednego z największych niemieckich banków pokazuje, jak szybko może runąć precyzyjnie zaplanowany harmonogram oraz jak radzić sobie z nieprzewidywalnymi wyzwaniami.

Polskie firmy technologiczne coraz częściej zdobywają międzynarodowe kontrakty i realizują projekty, które jeszcze niedawno były zarezerwowane wyłącznie dla międzynarodowych rywali. Dzięki temu zdobywają zagraniczne rynki, osiągając imponujące wyniki eksportu usług IT, który w 2023 r. przekroczył 16 mld dolarów. W ostatniej dekadzie przychody branży wzrosły niemal czterokrotnie, a wartość eksportu – aż 7,5 razy, dzięki czemu polski sektor IT stał się motorem rodzimego eksportu. Kluczowymi kierunkami ekspansji są Stany Zjednoczone, Niemcy i Wielka Brytania, a wśród najsilniejszych obszarów znajdują się fintech, cyberbezpieczeństwo, sztuczna inteligencja, gry oraz rozwój oprogramowania.

Polska wyróżnia się w regionie Europy Środkowo-Wschodniej jako największy eksporter usług IT, przewyższając Czechy czy Węgry, a pod względem jakości specjalistów IT zajmuje trzecie miejsce na świecie. Jednak do pełnego wykorzystania tego potencjału konieczne jest pokonanie barier takich jak ograniczony dostęp do kapitału na ekspansję, rosnące koszty pracy oraz niedostateczne doświadczenie w międzynarodowej sprzedaży i marketingu. To jednak nie wszystko. Przy współpracy z międzynarodowymi gigantami trzeba również pamiętać o nieznanej polskim wdrożeniowcom skali, złożoności i nieprzewidywalności towarzyszącym tak wielkim projektom. Dobrym przykładem może być nasze wdrożenie dla jednego z największych niemieckich banków, z którym podpisaliśmy kontrakt na wprowadzenie systemu zabezpieczeń e-maili dla ponad 300 tys. użytkowników rozsianych po całym świecie. Technologicznie byliśmy gotowi, ale rzeczywistość szybko zweryfikowała nasze plany.

Premium
Praktyczny poradnik kreowania wartości z dużych modeli językowych

Gdy w 2022 r. pojawiły się powszechnie dostępne duże modele językowe (LLM), ich potężna zdolność do generowania tekstu na żądanie zapowiadała rewolucję w produktywności. Jednak mimo że te zaawansowane systemy AI potrafią tworzyć płynny tekst w języku naturalnym i komputerowym, to są one dalekie od doskonałości. Mogą halucynować, wykazywać się logiczną niespójnością oraz produkować treści nieadekwatne lub szkodliwe.

Chociaż technologia ta stała się powszechnie dostępna, wielu menedżerów nadal ma trudności z rozpoznawaniem przypadków użycia LLM-ów, w których poprawa produktywności przewyższa koszty i ryzyka związane z tymi narzędziami. Potrzebne jest bardziej systematyczne podejście do wykorzystywania modeli językowych, tak aby uefektywnić procesy biznesowe, a jednocześnie kontrolować słabe strony LLM-ów. Proponuję trzy kroki ułatwiające osiągnięcie tego celu. Po pierwsze, należy rozłożyć proces na mniejsze zadania. Po drugie, trzeba ocenić, czy każde zadanie spełnia tzw. równanie kosztów GenAI, które szczegółowo wyjaśnię w tym artykule. Jeśli ten warunek zostanie spełniony, należy uruchomić projekt pilotażowy, iteracyjnie oceniać jego wyniki oraz na bieżąco wprowadzać zmiany w celu poprawy rezultatów.

Kluczowe w tym podejściu jest pełne zrozumienie, w jaki sposób mocne i słabe strony modeli językowych odpowiadają specyfice danego zadania; jakie techniki umożliwiają ich skuteczną adaptację w celu zwiększenia wydajności; oraz jak te czynniki wpływają na bilans kosztów i korzyści – a także na ocenę ryzyka i potencjalnych zysków – związanych z wykorzystaniem modeli językowych do podnoszenia efektywności realizowanych działań.

Premium
Dlaczego odważne pomysły giną w szufladach menedżerów i co z tym zrobić?

Najbardziej innowacyjne, nietypowe idee często nie zostają zrealizowane – nie dlatego, że są złe, ale dlatego, że wywołują niepewność. Co może pomóc menedżerom w podejmowaniu ryzykownych, lecz potencjalnie przełomowych decyzji? Kluczowe okazuje się świadome budowanie sieci doradczej.

Menedżerowie, którzy są świadomi znaczenia innowacji w rozwoju organizacji, często zachęcają członków swoich zespołów do dzielenia się świeżymi i kreatywnymi pomysłami. Jednak wielu pracowników skarży się, że ich najlepsze propozycje są przez zwierzchników często pomijane, odrzucane lub niewłaściwie rozumiane.

Paradoksalnie to właśnie menedżerowie mogą stanowić jedną z największych barier dla innowacji. Mocno zakorzenieni we własnych obszarach specjalizacji, często nie dostrzegają wartości nowatorskich idei – szczególnie wtedy, gdy pomysły te wyznaczają nowe ścieżki w ich dziedzinie.

AI dla wszystkich - Mechło
Premium
AI dla wszystkich: jak ją wdrożyć w firmie?

Sztuczna inteligencja nie jest już zarezerwowana wyłącznie dla dużych korporacji i technologicznych gigantów. Dziś każdy może korzystać z narzędzi opartych na AI, a bariera kosztów znacząco się obniżyła. To jednak nie znaczy, że korzystanie z tych technologii jest proste i zrozumiałe dla wszystkich.

Powszechna dostępność sztucznej inteligencji (AI) nie rozwiązuje kluczowego problemu: braku wiedzy o tym, jak skutecznie i odpowiedzialnie z niej korzystać. Dlatego edukacja staje się nie tylko wsparciem, ale wręcz warunkiem realnego wykorzystania potencjału tej technologii. Umiejętność pracy z AI powinna być dziś traktowana jak podstawowa kompetencja, niezbędna zarówno w życiu zawodowym, jak i codziennym. Tym bardziej, że generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) coraz śmielej wkracza na polski rynek, oferując firmom wiele korzyści: począwszy od automatyzacji drobnych zadań aż po strategiczne przedsięwzięcia.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Newsletter

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!