Sztuczna inteligencja (AI) odegra kluczową rolę w transformacji przedsiębiorstw i zrewolucjonizuje sposób ich funkcjonowania w kolejnych latach. AI wpłynie też bezpośrednio na to, w jaki sposób będziemy tworzyć i rozwijać aplikacje biznesowe, a jej potencjał w tym zakresie jest ogromny. W tym artykule skoncentrujemy się na tym, jak dostępne narzędzia AI mogą wspierać wzrost wydajności pracowników i zarządzanie procesami biznesowymi w przedsiębiorstwach różnej wielkości i branży.
Jesteśmy świadkami rewolucji, której centrum jest sztuczna inteligencja. Jest ona coraz powszechniej wykorzystywana w przedsiębiorstwach i staje się ważnym narzędziem w zarządzaniu wydajnością pracowników oraz optymalizacji procesów biznesowych. Stosowanie AI umożliwia firmom nie tylko automatyzację rutynowych zadań, ale także prowadzenie skomplikowanych analiz danych w celu podejmowania lepszych decyzji strategicznych.
Z tego artykułu dowiesz się więcej o:
• Zastosowaniu AI – jak zwiększa wydajność pracowników?
• Optymalizacji procesów biznesowych – korzyściach z AI w biznesie
• Przykładach zastosowania sztucznej inteligencji w sektorach
• Wykorzystaniu low-code i AI w rozwoju aplikacji biznesowych
Zastosowanie AI – jak zwiększa wydajność pracowników?
Zastosowanie AI w firmie wpływa na automatyzację powtarzalnych i czasochłonnych zadań, przyczyniając się do redukcji czasu potrzebnego na ich realizację. Przykłady zastosowania sztucznej inteligencji obejmują automatyczne generowanie raportów, jak również zarządzanie kalendarzami czy obsługę maili. Dzięki temu pracownicy mogą skoncentrować się na bardziej strategicznych działaniach, co przyczynia się do wzrostu ich efektywności i kreatywności.
AI w biznesie – Inteligentna analiza danych
AI w biznesie odgrywa również ważną rolę w analizie dużych zbiorów danych. Modele uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji pozwalają na szybkie i precyzyjne przetwarzanie informacji, co wpływa na podejmowanie lepszych decyzji biznesowych. Wykorzystanie AI do analizy danych pozwala na identyfikowanie trendów, prognozowanie wyników oraz optymalizację działań na podstawie dokładnych analiz statystycznych. Przewagą systemów AI jest możliwość analizowania przez nie ogromnych ilości danych w krótkim czasie, co jest nieosiągalne dla pracowników.
Optymalizacja procesów biznesowych – korzyści z AI w firmie
Automatyzacja procesów za pomocą AI prowadzi do znaczącej redukcji kosztów operacyjnych. Przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w tym obszarze to automatyczne zarządzanie zapasami, optymalizacja łańcucha dostaw czy automatyzacja księgowości. Dzięki nim firmy mogą nie tylko zaoszczędzić na kosztach pracy, ale również zwiększyć precyzję i szybkość operacji.
Zwiększenie produktywności w firmie dzięki sztucznej inteligencji
AI przyspiesza procesy biznesowe, eliminując błędy ludzkie i redukując czas realizacji zadań. Na rynku dostępne są różne narzędzia AI do automatyzacji przepływów pracy, które pozwalają na szybsze i bardziej efektywne zarządzanie zadaniami. Zwiększenie produktywności dzięki sztucznej inteligencji sprawia, że firmy mogą szybciej reagować na zmieniające się warunki rynkowe oraz lepiej obsługiwać swoich klientów.
Korzyści z AI w biznesie – usprawnienie obsługi klienta
Automatyzacja procesów w obszarze obsługi klienta może poprawiać jego ogólne doświadczenie i wpływać na wzrost zadowolenia z usług. Chatboty i voice boty, wspierane przez AI, są w stanie rozwiązywać problemy klientów w czasie rzeczywistym, oferując spersonalizowane wsparcie i szybsze odpowiedzi. Takie rozwiązania nie tylko poprawiają relacje z klientem, ale również odciążają zespoły customer service, pozwalając im skoncentrować się na bardziej skomplikowanych zadaniach.
Przykłady zastosowania sztucznej inteligencji
AI może być skutecznie wdrażana i wykorzystywana w różnych sektorach, takich jak bankowość i usługi finansowe, ubezpieczenia, zdrowie i farmacja, e-commerce i wielu innych.
AI w bankowości i usługach finansowych
W bankowości i usługach finansowych sztuczna inteligencja służy poprawie efektywności operacyjnej i bezpieczeństwa. Jednym z najbardziej powszechnych zastosowań AI w sektorze bankowości jest wykrywanie oszustw. Systemy oparte na sztucznej inteligencji są w stanie analizować wzorce transakcji oraz szybko identyfikować nietypowe i potencjalnie podejrzane aktywności, co pozwala na natychmiastową interwencję. Przykładem może być wykrywanie niezautoryzowanych transakcji kartą kredytową i ich blokowanie.
AI może także wspierać procesy analizy kredytowej, gdzie algorytmy oceniają zdolność kredytową klientów na podstawie historii kredytowej, wcześniejszych zachowań finansowych czy danych demograficznych. Pozwala to na szybsze i bardziej precyzyjne podejmowanie decyzji kredytowych oraz minimalizuje ryzyko niewypłacalności.
W bankowości duże znaczenie mają też chatboty, które mogą oferować klientom wsparcie 24/7 w takich procesach jak otwieranie kont, zarządzanie transakcjami czy rozwiązywanie bieżących problemów.
Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach
W branży ubezpieczeniowej sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do automatyzacji i optymalizacji wielu procesów, od sprzedaży polis po obsługę roszczeń. AI może wspomóc proces obsługi roszczeń w zakresie automatycznej analizy zgłoszeń, weryfikacji ich zasadności i oceny wartości odszkodowania. Dzięki temu proces jest szybszy i mniej podatny na błędy.
Jednym z kluczowych zastosowań AI w ubezpieczeniach jest także ocena ryzyka ubezpieczeniowego. Algorytmy są w stanie analizować dane, historię zdrowia i styl życia klienta, aby precyzyjniej określać ryzyko i wyznaczyć adekwatne składki ubezpieczeniowe.
Innym zastosowaniem AI w ubezpieczeniach jest personalizacja ofert. Na podstawie analizy zachowań zakupowych i preferencji klientów, AI może rekomendować najbardziej odpowiednie produkty ubezpieczeniowe, co zwiększa szanse sprzedaży.
Zdrowie i farmacja
W sektorze zdrowia i farmacji AI wspiera zarządzanie danymi pacjentów oraz usprawnia procesy medyczne. Przykładem może być wykorzystanie sztucznej inteligencji w diagnozowaniu chorób czy prognozowaniu ich rozwoju, co zwiększa skuteczność leczenia i optymalizuje zasoby szpitalne.
E-commerce
W e-commerce AI jest wykorzystywana do personalizacji ofert oraz zarządzania zamówieniami. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego, sklepy internetowe mogą analizować preferencje klientów i proponować im produkty, które mają największe szanse na zakup.
Wykorzystanie low-code i AI w rozwoju aplikacji biznesowych
Sztuczna inteligencja odgrywa również kluczową rolę w rozwoju oprogramowania dla biznesu i rewolucjonizuje sposoby w jakie przedsiębiorstwa mogą tworzyć gotowe aplikacje. AI wspiera nie tylko procesy tradycyjnego programowania, ale także korzystanie z nowoczesnych platform klasy low-code development, takich jak Ferryt. Można więc śmiało stwierdzić, że AI jest przyszłością automatyzacji procesów i rozwoju spersonalizowanego oprogramowania dla firm.
Platforma low-code development umożliwia projektowanie, wdrażanie i rozwój dedykowanych aplikacji bez kodowania, co już teraz kilkukrotnie skraca time-to-market produktów cyfrowych i redukuje koszty w porównaniu ze standardowym programowaniem.
Jest narzędziem kierowanym do sektorów bankowości, ubezpieczeń i wszystkich przedsiębiorstw, które koncentrują się na zwiększeniu wydajności swoich procesów wewnętrznych i obsługi klientów oraz dostarczaniu kompleksowych i efektywnych rozwiązań cyfrowych.
Wierzymy, że wyposażenie platformy low-code w narzędzia AI dodatkowo usprawni pracę użytkowników, zwiększając ich skuteczność i satysfakcję z realizowanych zadań. Celem jest umożliwienie, by praca z platformą stała się jeszcze prostsza, także dla początkujących użytkowników i tych bez większej wiedzy technicznej.
Ferryt Navigator – wsparcie sztucznej inteligencji dla low-code developerów
Dlatego wyposażamy naszą platformę Ferryt w dedykowane narzędzia AI, które usprawnią pracę użytkowników i przyspieszą wdrażanie gotowych aplikacji.
Jednym z narzędzi jest Ferryt Navigator, który rozwijamy do postaci chatu bazującego na własnym modelu językowym.
Jego zadaniem jest wsparcie specjalistów low-code m.in. w wyszukiwaniu wiedzy o platformie zgromadzonej w dokumentacji (wiki). Dzięki temu będą oni mogli w szybki i prosty sposób uzyskiwać odpowiedzi na zapytania, odnajdywać instrukcje oraz niezbędne informacje o poszczególnych funkcjach platformy.
Głównym celem wdrożenia Ferryt Navigator jest zwiększenie wydajności pracy doświadczonych użytkowników oraz zapewnienie asystenta dla nowych. Ma to przełożyć się na skuteczniejsze wykorzystanie przez nich możliwości, jakie oferuje platforma już od pierwszych momentów pracy z nią.
Dowiedz się więcej o naszych rozwiązaniach w zakresie AI (AI w zastosowaniach procesowych) i wykorzystaj pełen potencjał low-code w cyfryzacji Twojej organizacji!
