Sztuczna inteligencja w sprzedaży, finansach, kadrach, obsłudze klienta i marketingu

Wartość rynku AI wzrośnie do 46 miliardów w 2020 roku.

W latach 90. internet zapoczątkował rewolucję, która kompletnie zmieniła sposób prowadzenia biznesu. 20 lat później, dzięki chmurze obliczeniowej, pojawiły się nowe modele biznesowe, które świetnie wykorzystały takie firmy jak Airbnb czy Uber. Dziś wszystko wskazuje na to, że za sprawą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, jesteśmy świadkami kolejnej technologicznej rewolucji.

Chmura 3.0

- Kilka lat temu mieliśmy do czynienia z chmurową rewolucją. Dziś ta technologia stopniowo się upowszechnia. Firmy coraz częściej przenoszą się do chmury, bo w ten sposób ograniczają koszty dostępu do zaawansowanych rozwiązań i zwiększają swoją produktywność. Z badań, które przeprowadziliśmy wynika, że 56 proc. przedstawicieli działów IT dostrzega związek pomiędzy efektywnością a migracją do chmury. 46 proc. uważa, że dzięki niej można skoncentrować się na realizacji projektów wnoszących wartość dodaną a 68 proc. dostrzega po wdrożeniu chmury znaczące ograniczenie kosztów i przyśpieszenie wdrażania nowych aplikacji – mówi Adam Wojtkowski, dyrektor generalny Oracle. 

Jego zdaniem chmura jest już dojrzałą, zrozumiałą technologią, na przestrzeni ostatnich 10 lat systematycznie wzbogacaną o nowe funkcje i możliwości. Zdaniem Adama Wojtkowskiego nastąpił tak duży postęp w obszarze sztucznej inteligencji, że możemy mówić o nowej erze w technologii i w rozwiązaniach chmurowych.

- Chmura - mówimy tu całym ekosystemie a więc rozwiązaniach SaaS, IaaS czy PaaS - dzięki uczeniu maszynowemu może być nie tylko tańsza, ale też znacznie bezpieczniejsza i w znacznie większym stopniu wpływająca na biznes niż do tej pory. Dzisiaj jesteśmy w stanie dostarczać funkcje sztucznej inteligencji na wszystkich poziomach chmury, umożliwiając klientom wykrywanie i analizę najważniejszych wzorców biznesowych w ich danych korporacyjnych – mówi Adam Wojtkowski z Oracle.  

Autonomiczna baza danych może samodzielnie się naprawiać, optymalizować i aktualizować. Nie potrzebuje do tego administratora. Nie mogłaby ona powstać gdyby nie technologia uczenia maszynowego. W testach udało się ograniczyć przestoje do mniej niż 30 minut rocznie. To przekłada się na znaczące ograniczenie kosztów składowania i przetwarzania informacji.

Znaczenie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji doskonale widać w obszarze cyberbezpieczeństwa. Z roku na rok zagrożeń jest coraz więcej. Crackerzy na potęgę kradną dane i nie mają litości nawet dla największych, wydawałoby się najlepiej zabezpieczonych firm. Przykładem może być Equifax, firma zajmująca się doradztwem kredytowym i analizą danych - o ironio - także w przypadku wycieków informacji. Co ciekawe, skradziono jej wrażliwe dane na temat 143 mln Amerykanów. W USA wybuchła potężna afera, śledztwo prowadzi FBI, trwają przesłuchania przed Kongresem, od spółki odwrócili się inwestorzy.

- Sztuczna inteligencja i chmura to rodzaj technologicznej symbiozy. AI cały czas się uczy, ale to dzięki chmurze ma dostęp do ogromnego repozytorium informacji. Z drugiej strony dzięki sztucznej inteligencji można oferować w chmurze znacznie doskonalsze i skuteczniejsze biznesowo rozwiązania – mówi Adam Wojtkowski. 

Era sztucznej inteligencji

Wiele wskazuje na to, że sztuczna inteligencja przyniesie ze sobą rewolucję na miarę chmury obliczeniowej. Jeszcze w styczniu 2016 roku termin „sztuczna inteligencja” nie znalazł się nawet wśród stu najczęściej wyszukiwanych haseł w serwisie www.gartner.com. W maju bieżącego roku zajmował już siódme miejsce. Zapoznanie się ze statystykami popularności hasła „machine learning” w największej wyszukiwarce świata prowadzi do bardzo podobnych wniosków. Od początku 2016 roku liczba zapytań o ten termin w Google zaczęła dynamicznie rosnąć – pierwszy raz od pięciu lat.

Skalę zainteresowania sztuczną inteligencją dobrze oddają również dane firmy CB Insights, monitorującej rynek start-upów. Według jej wyliczeń, finansowanie firm zajmujących się sztuczną inteligencją wzrosło 10-krotnie w ciągu ostatnich sześciu lat z 559 mln dolarów w 2012 roku do 4,87 miliarda dolarów 2016.  Z danych Accenture wynika z kolei, że liczba start-upów zajmujących się sztuczną inteligencją wzrosła 20-krotnie.

Sztuczną inteligencję z powodzeniem stosuje się dzisiaj w sprzedaży, finansach, kadrach, obsłudze klienta czy marketingu. Wykorzystanie uczenia maszynowego pozwala zwiększyć skuteczność kampanii marketingowych i obniżyć ich koszty.

Funkcje analizy danych umożliwiają specjalistom ds. obsługi klienta natychmiastową analizę sygnałów behawioralnych wysyłanych przez poszczególnych klientów i błyskawiczną reakcję na nie. Platforma danych behawioralnych gromadzi, zestawia, analizuje i przekazuje dane w czasie rzeczywistym. Dzięki temu specjaliści ds. obsługi klienta mogą analizować intencje klientów w czasie rzeczywistym w dowolnym kanale cyfrowym i na skalę masową. 

IDC prognozuje, że rynek systemów kognitywnych i sztucznej inteligencji wzrośnie z poziomu 12 mld dolarów w 2017 r. do 46 miliardów w 2020 r.

Pobierz ebook "Agencje i marketing w social mediach. Ebook z poradami dla firm"