Reklama
Dołącz do liderów przyszłości i zdobądź przewagę! Sprawdź najnowszą ofertę subskrypcji
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
Magazyn (Nr 22, luty - marzec 2024)

Hiperpersonalizacja jako nowy paradygmat w budowie relacji z klientem

1 lutego 2024 11 min czytania
Zdjęcie MARIUSZ GROMADA - dyrektor Departamentu Wiedzy o Kliencie w Banku Millennium
Mariusz Gromada
Hiperpersonalizacja jako nowy paradygmat w budowie relacji z klientem

Cyfryzacja i Przemysł 4.0 sprawiają, że budowa relacji z klientami przypomina cyfrowe randki, a każde takie spotkanie to okazja do wywarcia możliwie jak najlepszego, kolejnego „pierwszego” wrażenia. Nowe oczekiwania klientów pojawiają się w odpowiedzi na stymulacje płynące z rynku, co w efekcie jeszcze bardziej kształtuje rynek. Technologie cyfrowe, chmura, usługi SaaS, współpraca człowieka z AI, zwinność i zmiany w kulturze organizacyjnej to kluczowe elementy nowego paradygmatu hiperpersonalizacji. W ten sposób przekracza ona tradycyjne granice marketingu, sprzedaży i obsługi klienta, stając się kluczowym elementem strategii biznesowej.

CZWARTA REWOLUCJA przemysłowa sprawia, że jesteśmy częścią wielkich zmian, które radykalnie przekształcają sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. Przemysł 4.0 napędzamy osiągnięciami nauki, cyfryzacją, sztuczną inteligencją, internetem rzeczy i doświadczeń oraz wieloma innymi innowacjami. Te zmiany nie tylko silnie wpływają na nasze oczekiwania jako klientów, ale również otwierają drzwi do nowych modeli biznesowych. Zwiększone wymagania i zacierające się granice między branżami stymulują do innowacji. Dostęp do informacji jest niemal nieograniczony. Jak się wyróżnić w takiej rzeczywistości? Jednym z kluczowych czynników są dane, zdolność do ich przetwarzania i wykorzystanie AI.

Ewolucja pozyskania klienta: cyfrowe randki

Jeszcze do niedawna pozyskanie nowego klienta można było porównać do randki. Dziś, trochę z przymrużeniem oka, użyję analogii do randki online, gdzie pierwsze cyfrowe wrażenie ma decydujące znaczenie. Media społecznościowe, strony internetowe i aplikacje mobilne stały się cyfrowymi witrynami, gdzie firmy prezentują realizowane misje, wyznawane wartości, oferowane produkty oraz świadczone usługi. Strategie marketingowe podlegają ciągłej adaptacji np. poprzez dostosowywanie się do silników wyszukiwarek.

Lepsze zrozumienie potrzeb oraz optymalizacja obecności online ułatwiają „przyciąganie” klientów, co z kolei zwiększa szanse na rozpoczęcie pełnej i długotrwałej relacji.

Już na tym wstępnym etapie bardzo ważna jest personalizacja komunikacji z potencjalnym klientem. Szybkość reakcji, zebranie i analiza danych, rozpoznanie potrzeb, dopasowanie i zaproponowanie optymalnego rozwiązania oraz możliwie najłatwiejszy proces zakupu – to wszystko jest skuteczną częścią cyfrowej akwizycji tylko wtedy, gdy jest dostępne przy „pierwszym kliknięciu”. Dlatego zachęcam, aby zaawansowana analityka i AI były zawsze elementem automatyzacji marketingu, reklamy programatycznej, działań SEO/SEM oraz marketingu treści. Lepsze zrozumienie potrzeb oraz optymalizacja obecności online ułatwiają „przyciąganie” klientów, co z kolei zwiększa szanse na rozpoczęcie pełnej i długotrwałej relacji.

Od nadziei do stanowczych wymagań: nowe oczekiwania klientów

Osobiście nie lubię czekać i bywam trochę niecierpliwy. Tempo naszego życia przyspiesza, liczba decyzji, które podejmujemy, ciągle się zwiększa. Rozumiemy i wiemy znacznie więcej, gdyż nasza sieć kontaktów jest szersza oraz jesteśmy uzbrojeni w dostęp do rozległych zasobów informacyjnych. Współczesny konsument ma doświadczenie, wie, rozumie i oczekuje, aby było „lepiej”, „łatwiej” i „szybciej”. Wymaga natychmiastowego spełnienia potrzeb, z wysoką jakością i precyzją. Przesunięcie od nadziei, że mamy to, czego klient potrzebuje, do stanowczego stwierdzenia, że dysponujemy dokładnie tym, czego klient poszukuje, wyznacza nową erę w relacjach na linii biznes‑klient. Erę, gdzie personalizacja i reaktywność stają się nie tyle atutem, co koniecznością. Moim zdaniem rolą personalizacji jest ułatwienie, edukacja oraz inspiracja, czyli dostarczenie klientom tego, czego potrzebują, nawet jeśli jeszcze sami nie zdają sobie w pełni z tego sprawy. Pozytywne zaskoczenie odświeża i utrwala relację z klientem.

Przekraczanie branżowych granic: rywalizacja o wrażenia

Dobrze pamiętam czasy, gdy banki konkurowały z instytucjami finansowymi, firmy telekomunikacyjne z pozostałymi operatorami, a firmy ogólnie rywalizowały z własną bezpośrednią konkurencją. Dziś sytuacja jest mniej oczywista. Przedsiębiorstwa, walcząc o naszą uwagę, mierzą się z najlepszymi wrażeniami, jakie napotkaliśmy. To wszystko niezależnie od sektora. Obserwuję, jak innowacje płyną np. z branży rozrywkowej czy technologicznej. Dorównać (lub przewyższyć) doświadczeniom oferowanym przez liderów? Właśnie to powoduje, że jakość w obsłudze staje się celem samym w sobie, przekraczając tradycyjne granice branżowe. Personalizacja i rekomendacje, usługi na bazie lokalizacji, inteligentni asystenci czy nawet podstawy takie jak status sprawy oraz dostępność 24/7. Dziś to w zasadzie oczekiwany standard dla każdego biznesu. Rywalizacja o „wrażenia” idzie dalej. Zawierane są partnerstwa, aby zapewnić jeszcze większą wygodę i unikalność, łącząc w sobie najlepsze aspekty różnych sektorów.

Budowanie cyfrowej bliskości: technologie i AI w służbie relacji

Jestem klientem wielu dużych firm, gdzie ogromną większość moich interakcji realizuję poprzez kanały cyfrowe. Moje doświadczenie sprawia, że potrafię wyobrazić sobie opisujący mnie rekord w bazach danych, pośród milionów innych rekordów. Dla systemu wszystkie są niemal identyczne. Tymczasem każdy z nich reprezentuje konkretnego człowieka, który chce być traktowany w unikalny, spersonalizowany sposób. Budowanie bliskości z klientami za pośrednictwem technologii staje się kluczowym wyzwaniem dla firm. Integracja nowoczesnych technologii CRM oraz wykorzystanie danych behawioralnych i AI w strategiach komunikacji mogą zapewnić klientom poczucie bycia wysłuchanym i zrozumianym, co jest fundamentem każdej trwałej relacji. Dążenie do doświadczenia, które jest zarówno intymne, jak i skalowalne – właśnie tak rozumiem i definiuję budowanie cyfrowej bliskości.

Dzisiejszy sukces w budowaniu relacji zależy od harmonijnego połączenia zaawansowanych technologii z tzw. ludzkim dotykiem, zintegrowanym i dostępnym we wszystkich kanałach kontaktu.

Balans składników sukcesu: ludzie i technologia

Ludzie i technologia – uważam, że właśnie ta kolejność jest tą właściwą. Technologie i algorytmy są efektywne i będą jeszcze efektywniejsze. Natomiast nadal nie są w stanie (i osobiście mam nadzieję, że nigdy nie będą) w pełni zastąpić ciepła, empatii i intuicji, cechujących ludzkie relacje. Technologia, w tym AI, może znacznie zwiększyć wydajność, personalizację i skalowalność działań. Jednak to my, ludzie, nadajemy tym działaniom sens i kontekst. Moim zdaniem sukces w budowaniu relacji zależy od harmonijnego połączenia zaawansowanych technologii z tzw. ludzkim dotykiem, zintegrowanym i dostępnym we wszystkich kanałach kontaktu. Oprócz kwestii związanych z jakością obsługi warto podkreślić, że technologie cyfrowe – choć w większości ułatwiają – mogą część społeczeństwa wykluczać. To właśnie tu najbardziej potrzebne jest wsparcie drugiego człowieka. Kolejny element wart podkreślenia to ludzie, którzy decydując o zastosowaniu zaawansowanych technologii, jednocześnie dbają o wartości, etykę, bezpieczeństwo, prywatność oraz odpowiedzialność społeczną.

Klientocentryzm: od produktu do doświadczenia

Firmy od lat organizowały struktury i procesy zgodnie z paradygmatem produktocentrycznym. Takie podejście ma wiele zalet. Jest wewnątrz przejrzyste, łatwe do planowania oraz monitorowania egzekucji. Wiele organizacji produktocentrycznych na co dzień wprowadza szereg elementów związanych z klientocentrycznością – np. projektując produkty i usługi wspólnie z klientami na bazie badania ich potrzeb. Dlaczego zatem nowy paradygmat klientocentryczny zyskuje na istotności? Co sprawia, że wiele firm sukcesywnie migruje w tym kierunku? Dla struktury, procesów wewnętrznych, budżetowania i monitorowania jest to zdecydowanie wyzwanie. W teorii modelem produktocentrycznym można zrealizować wszystkie założenia wynikające z klientocentryzmu. Tylko w teorii. W praktyce model ten sprawia, że łatwiej jest zapomnieć o kliencie i jego faktycznych potrzebach, a skoro łatwiej zapomnieć, to zapomina się częściej. Budżetowane są i monitorowane wolumeny per linia produktowa, analogicznie budżetowane są też i monitorowane marże. Organizacja produktocentryczna skupia się głównie na promocji swoich produktów – wygrywa w krótkim terminie. Ta klientocentryczna priorytetyzuje indywidualnego klienta, jego potrzeby i doświadczenia – zwycięża w perspektywie długofalowej. Wprowadzenie klientocentryczności jest pracochłonnym, ciągłym procesem. Można sobie wyobrazić skalę od lewej do prawej. Po lewej stronie paradygmat w 100% produktocentryczny, a po stronie prawej w 100% ten klientocentryczny. Gdzie jest moja organizacja na tej skali? Co należy robić, aby ciągle przesuwać się w kierunku prawej strony?

Współpraca człowiek – sztuczna inteligencja: demokratyzacja AI

ChatGPT, GitHub Copilot, DALL‑E, Gemini to przykłady technologii generatywnej sztucznej inteligencji, która już zmienia świat w ogromnym tempie. Po początkowym etapie straszenia zagrożeniami dla rynku pracy przechodzimy do fazy konstruktywnego kierowania zmiana.

„AI nie zastąpi ludzi – ale ludzie korzystający z AI zastąpią tych, którzy tego nie robią” – stwierdza IBM w raporcie pt. Zwiększ wydajność dzięki partnerstwom człowieka z maszyną. Całkowicie zgadzam się z tym punktem widzenia. Już dziś generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) jest moim cennym współpracownikiem – „copilotem” w organizacji, którego stosuję na jej różnych poziomach. GenAI rozumie i odpowiada, posługując się jednocześnie językami naturalnymi (np. język ludzki) i formalnymi (np. języki programowania, dziedziny nauki). Te elementy niesamowicie demokratyzują dostęp do wiedzy i technologii – ułatwiają, przybliżają, zwiększają efektywność, ale niczego nie zastępują.

AI jako architekt doświadczeń: „AI by design”

W tym akapicie „zejdę” nieco niżej do założeń technologicznych i funkcjonalnych systemów klasy CRM. Typowy proces komunikacji to dziesiątki lub setki skonfigurowanych kampanii marketingowych, gdzie rolą każdej kampanii jest określenie „temu klientowi, w tej konkretnej sytuacji, proponujemy ten konkretny produkt”. Nietrudno sobie wyobrazić te wszystkie wielkie „drzewa” decyzyjne. Natomiast wraz ze wzrostem skali i wariantów pełne zrozumienie i kontrola zależności są wręcz niemożliwe. Klasyczne systemy wprowadzają AI, aby zoptymalizować selekcję i to oczywiście pomaga, ale tylko czasowo. Wolumeny danych rosną znacznie szybciej niż liczba możliwych do zatrudnienia data scientistów. Nowy paradygmat, który nazwałem „AI by design” zakłada, że kampanie to procesy, które określają, że „temu klientowi nie możesz zaoferować tego produktu”. Natomiast za to, co warto klientowi zaprezentować, odpowiada w pełni arbitracja wykonywana przez automatyczny i adaptacyjny AI, która optymalizuje skonfigurowane przez nas strategie i cele. Liczba procesów zmniejsza się. Zespoły skupiają się bardziej na celach i zadaniach strategicznych, zwiększa się zrozumienie potrzeb indywidualnego klienta.

Interakcje w czasie rzeczywistym: „Real‑Time by design”

Nadal standardem w klasycznych systemach CRM są procesy komunikacji, realizowane w oparciu o kampanie batch. Każda kampania ma tzw. lejek warunków. Procesy batch są uruchamiane np. codziennie, tygodniowo, miesięcznie lub na żądanie. Wyniki przeliczeń są zapisywane w repozytoriach ofert i czekają na odpowiedni czas, typowo na moment interakcji z klientem. Takie podejście jest obciążone wieloma problemami i ograniczeniami, w tym natury technicznej i biznesowej. Systemy dokonują wielu przeliczeń, które później nie są wykorzystane. Zmiana parametrów oferty jest czasochłonna, gdyż wymaga uruchomienia aktualizacji istniejących w repozytorium wpisów. I najważniejsze – przygotowując wcześniej ofertę, która następnie czeka na interakcję, nie jesteśmy w stanie uwzględnić bieżącego kontekstu klienta. Kampanie batch mogą nadal efektywnie wspierać komunikację outbound (np. telefony z contact center), ale są nieodpowiednie dla świata cyfrowego inbound (np. kiedy klient loguje się do aplikacji mobilnej). Odpowiedzią są systemy i podejście bezstanowe (stateless), działające w czasie rzeczywistym (real time) i sterowane zdarzeniami (event driven). W takim podejściu zespoły skupiają się na głębszym zrozumieniu detalicznych ścieżek klienta, co skutkuje lepszym finalnym doświadczeniem. •

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Cła, panika 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.

Premium
Jak zarządzać długiem technologicznym w erze AI

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje świat biznesu, ale jednocześnie przyczynia się do narastania długu technologicznego w firmach. Oto cztery kluczowe wskazówki dla liderów, które pomogą świadomie zarządzać kompromisami i stworzyć przestrzeń na innowacje.

Dług technologiczny działa jak kotwica, która spowalnia wysiłki liderów biznesu zmierzające do sprawnego zarządzania organizacją. Dodatkowa praca i nagromadzone koszty wynikające z doraźnych rozwiązań, nieaktualnych aplikacji i starzejącej się infrastruktury ograniczają zdolność firm do innowacji, konkurowania i długoterminowego rozwoju.

Pewien poziom długu technologicznego jest nieunikniony. Aby zachować elastyczność, przedsiębiorstwa często wdrażają nowe technologie w ekspresowym tempie, świadome, że w przyszłości będą musiały ponieść koszty modernizacji tych systemów. Ten kompromis staje się jednak coraz trudniejszy w miarę postępującej implementacji sztucznej inteligencji. Przy rocznych kosztach przekraczających 2,41 bln dolarów w samych tylko w Stanach Zjednoczonych, dług technologiczny nie jest już wyłącznie problemem IT – to realne obciążenie biznesowe, które wymaga uwagi na najwyższym szczeblu zarządzania.

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!