Niska efektywność procesów biznesowych – jak pomóc sobie z AI?

Znaczenie wydajności biznesowej

Efektywność procesów biznesowych ma bezpośredni wpływ na wyniki finansowe firmy, satysfakcję klientów oraz zdolność adaptacji do dynamicznie zmieniających się okoliczności. Usprawnione procesy pozwalają na lepsze wykorzystanie zasobów, takich jak m.in. czas i energia pracowników, tym samym na zwiększenie produktywności. To właśnie dzięki temu możesz szybciej reagować na potrzeby rynku, wprowadzać innowacyjne rozwiązania oraz zyskać przewagę nad konkurencją.

AI w procesach biznesowych

Sztuczna inteligencja (AI) umożliwia automatyzację pracy, analizuje informacje w dużych zbiorach danych, co wspiera w podejmowanie trafnych decyzji biznesowych. Dzięki AI jesteś w stanie zwiększyć efektywność wykonywanych zadań, zredukować koszty, a także zminimalizować popełniane błędy.

Diagnoza problemów w procesach biznesowych

Zanim zaczniesz wdrażać rozwiązania oparte na AI, musisz dowiedzieć się, które z nich będą odpowiadać na realne potrzeby Twojego przedsiębiorstwa i przyniosą Ci oczekiwane korzyści. Do tego konieczna jest identyfikacja problemów w istniejących już procesach biznesowych w Twojej firmie. Bez właściwej diagnozy, wszelkie próby optymalizacji mogą okazać się nieskuteczne lub wręcz przynieść odwrotny skutek.

Jak identyfikować problemy w procesach biznesowych?

Z zachowaniem systematyczności i zaangażowania przedstawicieli różnych działów w firmie. Kolejność postępowania:

1. Mapowanie procesów – wizualizacja procesów biznesowych, aby zrozumieć, jak realizowane są działania i przy jakich zasobach.
2. Analiza wydajności – ocena kluczowych wskaźników wydajności (KPI), takich jak czas realizacji, koszty operacyjne i poziom jakości, pomaga zidentyfikować obszary wymagające poprawy.
3. Zbieranie feedbacku – dostarczy cennych informacji na temat problemów i wąskich gardeł w procesach.
4. Benchmarking – porównanie własnych procesów z najlepszymi praktykami w branży ujawni potencjalne obszary do usprawnienia.

Przykłady problemów w procesach biznesowych

• Wąskie gardła – opóźnienia na poszczególnych etapach procesu, które spowalniają cały przebieg działań.
• Niska jakość – problemy z jakością produktów lub usług, prowadzące do reklamacji i niezadowolenia klientów.
• Nadmierne koszty – wyższe koszty operacyjne niż przewidywano, co wpływa na rentowność firmy.
• Niska efektywność pracowników, która prowadzi do opóźnień i problemów z realizacją zadań.
• Niska satysfakcja klienta – niezadowolenie klientów z obsługi lub produktów, które może prowadzić do utraty klientów.
• Problemy z komunikacją wewnętrzną – nieskuteczna komunikacja między działami, co może powodować błędy i opóźnienia.

Przykłady automatyzacji zadań wraz z dostępnymi na rynku technologiami AI

Przedstawiamy przykłady zastosowania sztucznej inteligencji do automatyzacji różnych zadań w firmie. Są to tylko wybrane możliwości – wachlarz rozwiązań, które można wdrożyć, jest znacznie szerszy. Technologie AI rozwijają się dynamicznie, dlatego warto szukać nowych sposobów na ich wykorzystanie, aby dostosować je do Twoich potrzeb i celów biznesowych. Innowacyjność i otwartość na eksperymentowanie z nowymi narzędziami mogą przynieść niespodziewane korzyści i przewagę konkurencyjną.

Tworzenie definicji

Proces opiera się na elastycznym wykorzystaniu AI na różnych etapach tworzenia definicji – od konspektu, poprzez generowanie wstępnych wersji, aż po korektę ostatecznych tekstów. Dzięki automatyzacji możliwe jest tworzenie definicji na dużą skalę → ChatGPT, Claude, Airtable, Make.

Zdj. 1. Scenariusz automatyzacji do tworzenia definicji

Generowanie opisu person 

Wykorzystanie AI do tworzenia szczegółowych opisów person klientów na podstawie analizy danych demograficznych i behawioralnych. System AI analizuje dane z różnych źródeł i generuje profile klientów, które są używane do bardziej precyzyjnych kampanii marketingowych → HubSpot.

Automatyczne podsumowanie spotkań

Automatyczne tworzenie podsumowania spotkań. System transkrybuje rozmowy, identyfikuje kluczowe punkty i generuje zwięzłe raporty, co oszczędza czas pracowników i poprawia dokumentację → Otter.ai, Sonix.ai i Fireflies. Podobne rozwiązania oferują co-piloci, którzy są zintegrowani bezpośrednio z produktami Microsoft (Microsoft Copilot w ramach Office 365) oraz Google (Gemini Advanced).

Automatyczny content plan

Tworzenie automatycznych planów treści na media społecznościowe. Algorytmy analizują trendy, preferencje użytkowników i wcześniejsze wyniki kampanii, aby generować optymalne harmonogramy publikacji i propozycje tematów → Content Hub.

Automatyzacja procesów HR

Zamiast ręcznego przeglądania CV, system AI analizuje aplikacje, wybierając najbardziej odpowiednich kandydatów na podstawie zdefiniowanych kryteriów. Dzięki temu czas rekrutacji skraca się, a zespół HR może skupić się na bardziej strategicznych zadaniach → HireVue, Pymetrics

Chatboty w obsłudze klienta

Automatyzacja obsługi pozwala na szybsze i bardziej efektywne odpowiadanie na zapytania, takie jak status zamówienia, problemy z kontem lub ogólne informacje o produktach → Fin AI, Chatbot.com.

Personalizacja kampanii marketingowych

Analiza danych o zachowaniach klientów, pozwala na stworzenie bardziej dopasowanych treści i rekomendacji. Algorytmy segmentują użytkowników według preferencji, co umożliwia precyzyjne targetowanie. Systemy ML automatycznie optymalizują czas i treść komunikacji, zwiększając efektywność działań marketingowych → SalesManago, Synerise.

Kluczową rolę w efektywnym wykorzystaniu LLM (Large Language Models) odgrywają prompty – krótkie komendy lub pytania, na podstawie których otrzymujemy odpowiedź. Wykorzystanie LLM w ramach automatyzacji wymaga dokładnych testów ze względu na ich niedeterministyczny charakter (za każdym wywołaniem mamy inny rezultat, co może powodować trudności przy wykorzystaniu ich jako elementu automatyzacji). Dzięki właściwie sformułowanym promptom możesz precyzyjnie sterować działaniem AI, co pozwala osiągnąć pożądane rezultaty.

Warto także wiedzieć, że integracja LLM z systemami automatyzacji często wymaga zastosowania dodatkowych warstw logiki i filtrów, które pozwalają na lepsze zarządzanie wynikami generowanymi przez modele. Takie działanie umożliwia zapewnienie spójności oraz zgodności z oczekiwaniami użytkowników.

Jak wybrać odpowiednie rozwiązanie AI dla swojej firmy?

Oto kroki, które pomogą Ci skutecznie wykorzystać AI w tworzeniu strategii rozwoju:

1. Analiza potrzeb – zidentyfikuj konkretne problemy, które chcesz rozwiązać za pomocą AI. Określ, jakie korzyści chcesz osiągnąć (np. redukcja kosztów, zwiększenie wydajności, poprawa obsługi klienta).
2. Badanie rynku – zapoznaj się z różnymi dostępnymi rozwiązaniami AI i oceń, które z nich najlepiej odpowiadają Twoim potrzebom.
3. Testowanie – przeprowadź pilotażowe wdrożenie wybranego rozwiązania AI, aby ocenić jego efektywność i zidentyfikować potencjalne problemy.
4. Skalowanie – po udanym teście, wdrażaj rozwiązanie na szerszą skalę i monitoruj jego efekty, wprowadzając ewentualne usprawnienia.

Wyzwania i bariery w implementacji AI

• Brak odpowiednich danych, na których bazuje AI
• Koszty oprogramowania i specjalistów
• Brak kompetencji w ramach zespołu
• Oporność na zmiany pracowników, którzy obawiają się utraty pracy.
• Obawa o naruszenie bezpieczeństwa i prywatności danych

Jak pokonać bariery wdrożeniowe?

• Zarządzaj zmianą – skuteczna komunikacja i szkolenia pomoże zrozumieć pracownikom korzyści płynące z wdrożenia AI.
• Potraktuj wdrożenie jako inwestycję – stwórz plan, który pomoże określić nakłady i zyski.
• Podejmij współpracę z ekspertami – aby pokonać braki kompetencyjne.
• Dbaj o bezpieczeństwo danych – inwestuj w cyberbezpieczeństwo oraz przestrzegaj regulacji dotyczących ochrony danych. 

Podsumowanie

Poprawa efektywności procesów biznesowych może być znaczącym wyzwaniem. Na rynku pojawia się coraz więcej rozwiązań bazujących na AI, które pomagają się z nim zmierzyć. Twoja konkurencja zapewne również zastanawia się jak zredukować koszty, zwiększyć wydajność i poprawić obsługę klienta. Aby być o krok do przodu, już teraz zacznij testować innowacje AI w swojej firmie.