W okresie dojrzewania myślimy, że perfumy lub nowa koszula będą kluczem do naszego sukcesu. Kiedy dorastamy, zdajemy sobie sprawę, że tak nie jest. A może nie.

Nie jest niczym niezwykłym, że firmy i organizacje powołują się na metodologie AGILE, wykorzystanie sztucznej inteligencji lub bycie Data Driven jako gwarancję sukcesu. Chciałbym, żeby to było takie proste.

Przyjrzyjmy się niektórym cechom dobrego wykorzystania Big Data z AI, ale nie zapominajmy, że nic nie gwarantuje sukcesu, ale wszystko pomaga go osiągnąć.

Termin AI został po raz pierwszy użyty w 1955 roku i był stałą obsesją podczas zimnej wojny. Po raz pierwszy termin Big Data został użyty w obecnym znaczeniu w 1989 roku. Nie mówimy o dwóch nowych trendach, ale o kierunkach pracy, które mają ponad trzydzieści lat.

Wzrost mocy sprzętu wraz z gwałtownym wzrostem ilości danych dzięki sieciom społecznościowym i Internetowi rzeczy sprawił, że obie dyscypliny stały się ważniejsze i połączyły się, aby zapewnić lepsze wyniki.

Jak to często bywa, gdy ten sam temat jest omawiany wszędzie, szybko wskakujemy na modę, aby nie pozostać w tyle. Boimy się być pierwsi, ale chcemy być drudzy, aby wypróbować „nową rzecz”.

Melanie Mitchell wyjaśnia w swojej książce „Artificial Intelligence. A Guide for Thinking Humans”, że sztuczna inteligencja to dziedzina nauki, która okresowo zyskuje rozgłos tylko po to, by zostać zdegradowana i pokryta oskarżeniami o niespełnione obietnice. Nazywa to źródłami AI. W każdym z tych źródeł dokonuje się wielkich postępów, ale potem wydaje się, że nikt nie chce nic wiedzieć o sztucznej inteligencji. Czy obecnie przeżywamy jedną z tych wiosen? Niektórzy twierdzą, że tak. Czy dokonywane są przełomy? Ogromne.

Pomieszajmy

To, co sztuczna inteligencja może zrobić z danymi, łatwo sobie wyobrazić: przetworzy je znacznie szybciej, łatwiej znajdzie wzorce, ma zdolność proponowania nowych rozwiązań, produktów i usług, a odpowiednio przeszkolona może pomóc nam ulepszyć bazy danych i przewidywać z większą dokładnością.

Wadą jest to, że do tej pory sztuczna inteligencja wciąż cierpi na halucynacje i nie rozróżnia jakości przetwarzanych informacji. W rzeczywistości prowadzi to niektórych ekspertów w tej dziedzinie do twierdzenia, że nie możemy mówić o inteligencji, ale raczej o zaawansowanym przetwarzaniu. Jest to fascynująca dyskusja, ale dzisiaj jesteśmy tutaj, aby omówić inne kwestie.

Kultura danych od lat próbuje wkroczyć do organizacji, a niektórzy zamykają przed nią drzwi. Powody często odnoszą się do niedokładności danych, braku zrozumienia rzeczywistości organizacji lub potrzeby bycia intuicyjnym przy podejmowaniu decyzji, dokąd się udać. Jako fabuła starych filmów o kierownictwie z Wall Street z lat 80. może to być atrakcyjne, ale w 2024 roku jest nie do utrzymania.

Nigdy wcześniej nie mieliśmy do dyspozycji tak wielu danych. Problem polega na tym, że nie możemy z nich korzystać tak, jakby to był raport kwartalny. Musimy zakorzenić kulturę danych w całej organizacji i zatrudnić wyspecjalizowany personel, który pomoże w pełni wykorzystać i wykorzystać te materiały.

Spójrzmy na przykład.

Wraz z pojawieniem się mediów społecznościowych pojawiły się raporty analityczne. Raporty te wskazywały, co miało największy wpływ na odbiorców i wielu uważało, że jest to droga naprzód. Kiedy analityka mediów społecznościowych spotkała się z analityką sklepu internetowego, nierzadko okazywało się, że „aplauz” nie zawsze przekładał się na sprzedaż, a bestsellery były często odbierane przez publiczność w dyskretny sposób. 

Różnica? W końcu wiedzieliśmy na pewno. Sklep internetowy wiedział, że się pozycjonuje, a także, że generuje zyski. Co więcej, widzieliśmy, że obie te rzeczy zmieniają się w znacznym tempie. Doprowadziło to do przyjęcia metodologii, które pozwoliły nam „nawigować” w tym tempie bez stresowania organizacji. 

Agile

Metodologia Agile opuszcza świat oprogramowania i dociera do firm i wszelkiego rodzaju organizacji. Konieczne jest, aby wiedzieć, jak poruszać się szybko, być operacyjnym i wydajnym, nie tracąc z oczu celów. Firma nie powinna zmieniać się w celu poprawy statystyk, ale w celu zwiększenia zysków. 

Dzięki tym założeniom poprawa i doskonałość przestają być chwalebnym końcem okresu ciszy i skoncentrowanej pracy, a stają się stałą ścieżką i sposobem bycia dzień po dniu, kontaktując się z docelową publicznością, dostosowując się do wymagań i potrzeb oraz testując granice.

Ale z danymi. 

Z przetworzonymi danymi.

Dane przetwarzane szybko dzięki sztucznej inteligencji. 

Korzyści z pracy z AI i Big Data dla przedsiębiorstw

Wymieńmy niektóre z najbardziej oczywistych korzyści płynących z tego połączenia narzędzi:

Lepsze podejmowanie decyzji.

Połączenie AI i Big Data pozwala firmom analizować ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym. Zapewnia to dokładniejsze i trafniejsze spostrzeżenia, ułatwiając podejmowanie świadomych i strategicznych decyzji. Opierając się na twardych danych, firmy mogą zmniejszyć niepewność i zwiększyć prawdopodobieństwo sukcesu swoich strategii biznesowych.

Optymalizacja procesów i zasobów

Narzędzia AI mają możliwość automatyzacji powtarzalnych zadań i analizowania przepływów pracy w celu zidentyfikowania obszarów wymagających poprawy. Obejmuje to przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, umożliwiając wprowadzenie Big Data do przedsiębiorstwa przy mniejszym zużyciu zasobów. Uwalnia to pracowników od rutynowych zadań, pozwalając im skoncentrować się na działaniach o wyższej wartości dodanej.

Szczegółowe informacje w połączeniu z szybką analizą dadzą nam wysoce ulepszoną i przeanalizowaną wersję zasobów zużywanych przez naszą organizację, co skutkuje większą możliwością poprawy.

Personalizacja obsługi klienta i marketingu

AI i Big Data pozwalają firmom analizować zachowania klientów i przewidywać ich potrzeby. Dzięki tym informacjom firmy mogą tworzyć wysoce spersonalizowane kampanie marketingowe i znacznie poprawić doświadczenia klientów. Nie tylko zwiększa to zadowolenie i lojalność klientów, ale także poprawia współczynniki konwersji i sprzedaż.

Innowacyjność produktów i usług

Analizując trendy rynkowe i opinie klientów, możemy zidentyfikować nowe możliwości rozwoju innowacyjnych produktów i usług dostosowanych do potrzeb rynku. AI i Big Data sprzyjają ciągłym innowacjom i zapewniają, że firma pozostaje konkurencyjna, zawsze wyprzedzając potrzeby i oczekiwania konsumentów. W żadnym momencie nie może to stać się szaleńczym wyścigiem. Pamiętaj, że nie chodzi o zwiększenie statystyk, ale o zwiększenie zysków i celów biznesowych. Narzędzia mogą być potężne, ale nie mogą odwracać naszej uwagi od tego, co chcemy osiągnąć.

Zdolności predykcyjne.

Identyfikacja potencjalnych zagrożeń, wykrywanie wzorców oszustw lub zagrożeń bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym pozwala firmom podejmować środki zapobiegawcze w odpowiednim czasie. Nie tylko zmniejsza to ryzyko strat finansowych, ale także chroni integralność i reputację firmy.

Zdolność ta pozwala również przewidywać przyszłe trendy i zachowania rynkowe. Łatwiej będzie planować strategicznie i skutecznie, dostosowując się i proaktywnie reagując na zmiany rynkowe. 

W swojej książce „Leading Change” John P. Kotter napisał: „…. coraz więcej organizacji będzie zmuszonych do obniżenia kosztów, poprawy jakości swoich produktów i usług, zidentyfikowania nowych możliwości rozwoju i zwiększenia produktywności”. Napisał to w 1996 roku, ale mógł to napisać dziś rano.