Zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie

Coraz więcej firm widzi konkretne efekty z wdrożenia sztucznej inteligencji. Zebraliśmy najnowsze dane, które pokazują, jak AI realnie wpływa na lepszą efektywność operacyjną, wyższą sprzedaż, skuteczniejszy marketing i szybszą obsługę klienta.

Firmy inwestujące w generatywną AI osiągają średni zwrot z inwestycji na poziomie 3,7 USD za każdego zainwestowanego dolara, a niektóre przedsiębiorstwa odnotowują ROI sięgające nawet 10,3 USD. Według badania IDC.

Badanie przeprowadzone przez Snowflake wykazało, że 92% użytkowników AI zauważyło pozytywny zwrot z inwestycji, a firmy w USA odnotowały średni zwrot na poziomie 43%.

Dodatkowo według PwC, AI ma potencjał zwiększenia produktywności pracowników o około 40% do 2035 roku.

Czym właściwie jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (z ang. artificial intelligence) oznacza zbiór technologii, które pozwalają maszynom wykonywać zadania wymagające dotąd ludzkiej inteligencji. Może to być rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka, podejmowanie różnego rodzaju decyzji czy analizowanie danych.

Świat sztucznej inteligencji opiera się na różnych technologiach, takich jak:

• uczenie maszynowe, czyli zdolność programu do uczenia się na podstawie danych bez programowania każdej reguły z osobna;
• przetwarzanie języka naturalnego, które umożliwia rozumienie i generowanie ludzkiego języka – to ono stoi m.in. za chatbotami;
• rozpoznawanie obrazów i dźwięków, które pozwala maszynom „widzieć” i „słyszeć” w sposób zbliżony do człowieka.

Czy trzeba znać się na technologii, żeby korzystać z AI?

Nie. I to jedna z najlepszych wiadomości dla właścicieli firm oraz osób zarządzających zespołami. Współczesne narzędzia oparte na AI są projektowane tak, by nie wymagały żadnej wiedzy programistycznej. Działa to podobnie jak korzystanie z Excela czy PowerPointa – wystarczy wprowadzić odpowiednią komendę (w tym przypadku prompt). 

Czym różni się sztuczna inteligencja od inteligencji człowieka?

Algorytmy sztucznej inteligencji coraz skuteczniej wspierają decyzje biznesowe, diagnostykę medyczną czy obsługę klienta, ale wciąż istnieje wyraźna granica między tym, co potrafi AI, a tym, co potrafi człowiek.

Sposób przetwarzania informacji

Algorytmy sztucznej inteligencji bazują na analizie ogromnych zbiorów danych, które pozwalają im rozpoznawać wzorce, przewidywać zdarzenia i podejmować decyzje w oparciu o wytrenowane modele statystyczne.

Praktyczne zastosowania AI w biznesie i w życiu codziennym to m.in.:

• wspieranie opieki zdrowotnej poprzez opracowywanie spersonalizowanych planów leczenia na podstawie wyników badań i obrazów medycznych,
• monitorowanie stanu zdrowia pacjentów w czasie rzeczywistym,
• autonomiczne pojazdy, inteligentne termostaty i inne zaawansowanie urządzania, które muszą wykonywać niezliczone ilości precyzyjnych operacji,
• ocena ryzyka w finansach,
• tworzenie treści tekstowych na potrzeby marketingowe, sprzedażowe, SEO,
• automatyzacja procesów logistycznych i zarządzanie zasobami w sektorze produkcyjnym,
• systemy rozpoznawania mowy i obrazu wykorzystywane m.in. w obsłudze klienta i marketingu,
• wspieranie edukacji poprzez tworzenie materiałów dydaktycznych.

Z kolei inteligencja naturalna działa w sposób znacznie bardziej elastyczny. Człowiek potrafi uczyć się w sposób nieustrukturyzowany, interpretować niuanse, korzystać z intuicji i reagować w sytuacjach kompletnie nowych. Kluczowe pozostają tu zdolności do empatii, krytycznego myślenia i ludzkiej kreatywności – czyli obszary, w których nawet najbardziej zaawansowana sztuczna inteligencja wciąż nie dorównuje człowiekowi.

Cel działania i kontekst

Większość obecnie stosowanych narzędzi opiera się na tzw. słabej sztucznej inteligencji – są to systemy wyspecjalizowane w wąskich zadaniach, takich jak rekomendacje produktów, rozpoznawanie twarzy czy analiza sentymentu w mediach społecznościowych. Nie mają one świadomości ani umiejętności rozumienia kontekstu.

Inteligencja człowieka działa zawsze w kontekście – kulturowym, społecznym, emocjonalnym. Dzięki temu człowiek potrafi adaptować się do nowych warunków bez konieczności przebudowy całego „systemu”, jak ma to miejsce w przypadku sztucznej inteligencji.

Ograniczenia i potencjał

Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał do skalowania i zwiększania wydajności. Warto jednak pamiętać, że nawet najbardziej zaawansowane systemy rozpoznawania nie są w stanie „zrozumieć”, tego co widzą – interpretują obraz według wzorców, ale nie rozumieją jego kluczowego znaczenia. 

To człowiek pozostaje ostatecznym recenzentem i interpretatorem wyników dostarczanych przez sztuczną inteligencję.

Jakie platformy AI są najpopularniejsze i jak wykorzystać je w firmie?

Firmy na całym świecie coraz częściej wdrażają narzędzia AI do codziennej pracy. Celem nie jest „zastąpienie ludzi”, lecz odciążenie ich z czasochłonnych, powtarzalnych zadań. Wśród najbardziej rozpoznawalnych narzędzi znajdują się: ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic), Copilot (Microsoft) oraz Mistral AI.

ChatGPT (OpenAI) 

ChatGPT to narzędzie bardzo uniwersalne, cenione za możliwość tworzenia tekstów, analizowania informacji i prowadzenia naturalnych rozmów z użytkownikiem. Firmy wykorzystują je na wiele sposobów:

• Tworzenie treści marketingowych – opisy produktów, posty do social mediów, artykuły blogowe, treści na strony internetowe, treści e-mailowe.
• Generowanie ofert i dokumentów sprzedażowych – ChatGPT potrafi przygotować wersje dokumentów ofertowych, wstępnych prezentacji handlowych czy wiadomości follow-up dla potencjalnych klientów.
• Wsparcie analizy danych – możliwe jest wczytywanie danych z plików Excela lub CSV i generowanie wykresów, obliczeń oraz wniosków, bez potrzeby korzystania z zaawansowanych narzędzi BI.
• Tworzenie strategii i planów działania – narzędzie można wykorzystać jako pomoc w budowie kampanii reklamowej, planu komunikacji czy strategii marketingowej na kolejne kwartały.
• Zarządzanie wiedzą i FAQ – ChatGPT może pomóc w tworzeniu bazy wiedzy wewnętrznej oraz odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania klientów, co przyspiesza wdrożenia i poprawia obsługę klienta.

Gemini (Google)

Gemini zaprojektowano z myślą o użytkownikach usług Google. Dla firm, które już korzystają z Gmaila, Dokumentów Google, Arkuszy czy Kalendarza, jest to naturalne rozszerzenie codziennej pracy.

• Analiza treści i dokumentów – Gemini może szybko przeanalizować zawartość Dysku Google, zidentyfikować najważniejsze informacje i wygenerować podsumowania – co przydaje się np. przy pracy z dużą liczbą umów, raportów lub dokumentów projektowych.
• Automatyczne podsumowania wiadomości e-mail – narzędzie pomaga selekcjonować i przetwarzać duże ilości korespondencji. Ułatwia to zarządzanie skrzynką, szczególnie gdy w grę wchodzi współpraca z wieloma partnerami jednocześnie.
• Tworzenie treści w Dokumentach i Prezentacjach Google – wystarczy wpisać temat, a Gemini przygotuje wstępną wersję dokumentu, rozbuduje plan prezentacji lub wygeneruje przykładowe teksty do slajdów.
• Wsparcie w planowaniu i koordynacji zadań – Gemini analizuje kalendarze, spotkania i notatki, podpowiadając terminy, przypomnienia lub sugerując zmiany harmonogramów.

Claude (Anthropic)

Claude to platforma, którą często wybierają firmy stawiające na wysoką jakość językową i bezpieczeństwo przetwarzanych informacji. Jest przydatna w pracy z bardziej formalnymi tekstami oraz przy współpracy wewnętrznej.

Tworzenie regulaminów, polityk i dokumentów wewnętrznych – Claude bardzo dobrze radzi sobie z tekstami wymagającymi precyzji i spójności, co jest istotne np. przy tworzeniu dokumentów prawnych, procedur lub umów.

• Analiza długich dokumentów – narzędzie potrafi szybko streścić obszerne raporty, podsumować transkrypcje spotkań lub ocenić, które fragmenty wymagają aktualizacji.
• Wsparcie działu HR – Claude może analizować CV kandydatów, dopasowywać profile do ofert pracy, sugerować pytania rekrutacyjne, a także tworzyć ogłoszenia w zależności od profilu stanowiska.
• Zarządzanie wiedzą w zespołach eksperckich – platforma ułatwia wspólną pracę nad tekstami, redagowanie i dopracowywanie treści merytorycznych, co jest przydatne np. w agencjach konsultingowych, kancelariach czy firmach technologicznych.

Microsoft Copilot

Microsoft Copilot to narzędzie AI zintegrowane z aplikacjami pakietu Microsoft 365, takimi jak Word, Excel, Outlook, Teams czy PowerPoint. Jest to rozwiązanie, które wspiera codzienną pracę biurową – zarówno w tworzeniu treści, jak i analizie danych czy komunikacji zespołowej.

• Przyspieszenie pracy z dokumentami – Copilot może generować szkice dokumentów, redagować je, podpowiadać treści lub zmieniać styl na bardziej formalny czy skrócony. Ułatwia to tworzenie ofert, raportów, prezentacji czy wewnętrznych komunikatów.
• Analiza i wizualizacja danych w Excelu – Copilot pozwala zadawać pytania bez znajomości formuł – np. „Jakie były największe wydatki w Q1?” albo „Który dział wygenerował największy przychód?”. Narzędzie automatycznie wygeneruje analizę, tabele przestawne i wykresy.
• Automatyzacja e-maili i planowania spotkań – w Outlooku Copilot pomaga odpowiadać na wiadomości, tworzyć podsumowania długich wątków, a także sugeruje treść maila na podstawie wcześniejszej konwersacji. W Teamsach może automatycznie przygotować notatki ze spotkania i sporządzić listę zadań.

Mistral AI

Mistral AI to europejski dostawca modeli językowych, który stawia na wydajność, transparentność i rozwiązania typu open source. To dobra opcja dla firm technologicznych, zespołów R&D i startupów, które chcą osadzić sztuczną inteligencję bezpośrednio we własnych systemach i aplikacjach.

• Integracja z własnym środowiskiem IT – modele Mistral można osadzać lokalnie lub w chmurze. Ułatwia to tworzenie własnych chatbotów, asystentów czy narzędzi analitycznych bez potrzeby korzystania z zewnętrznego interfejsu. 
• Wsparcie developerów i zespołów produktowych – Mistral sprawdza się jako pomoc dla programistów – zarówno do generowania kodu, jak i analizy logów, dokumentacji technicznej czy tworzenia prototypów. 
• Budowa własnych narzędzi AI – Mistral umożliwia budowanie własnych interfejsów, integrację z CRM, ERP lub aplikacjami mobilnymi.

Zastosowanie sztucznej inteligencji – przykłady wykorzystania

Sztuczna inteligencja wspiera codzienną pracę w różnych dziedzinach i obszarach firmy. Wykorzystywana mądrze, pozwala zwiększyć efektywność działań, sprawnie rozwiązywać problemy, lepiej zarządzać czasem i szybciej reagować na potrzeby klientów oraz rynku.

Marketing

W marketingu AI to nie tylko pomoc przy tworzeniu tekstów, ale też ogromne wsparcie analityczne. Nowoczesne platformy potrafią generować treści, testować skuteczność komunikatów, przewidywać trendy oraz dostarczać spersonalizowane doświadczenia użytkownikom.

Główne zastosowania:

• Generowanie treści – dzięki sztucznej inteligencji da się tworzyć muzykę, grafiki, opisy produktów, teksty na strony, posty do social mediów i e-maile marketingowe. Treści możesz z łatwością dostosować do indywidualnych potrzeb.
• Segmentacja klientów i personalizacja – narzędzia analizują zachowania odbiorców i automatycznie dopasowują komunikaty do konkretnych grup – np. nowych klientów, powracających użytkowników czy porzuconych koszyków.
• Testowanie i optymalizacja kampanii – sztuczna inteligencja może samodzielnie testować wersje A/B reklam, mierzyć ich efektywność i analizować współczynnik klikalności.

Obsługa klienta i infolinia

Zastosowanie AI w analizie danych poprawia jakość obsługi klienta. Aż 62% firm twierdzi, że AI znacząco poprawiła obsługę klienta poprzez lepszą personalizację.

AI w obsłudze klienta pozwala firmom działać szybciej, precyzyjniej i o każdej porze – niezależnie od wielkości zespołu. Szczególnie dużą rolę odgrywają tu rozwiązania głosowe, takie jak bot głosowy, które są w stanie prowadzić rozmowy przypominające te z realnymi konsultantami.

Jak sztuczna inteligencja wspiera obsługę klienta:

• Voiceboty i chatboty – odpowiadają na pytania, zbierają dane, łączą z odpowiednim działem, a nawet obsługują reklamacje. Klient nie musi czekać na połączenie ani powtarzać tych samych informacji.
• Automatyzacja infolinii – przykładowo AI Voice Agent może samodzielnie rozwiązać najczęstsze problemy, odblokować konto, poinformować o statusie zamówienia czy zmienić dane klienta.
• Monitorowanie jakości rozmów – analiza sentymentu i słów kluczowych pozwala kontrolować jakość obsługi i szybko reagować na spadek satysfakcji.

Sprzedaż

W sprzedaży liczy się timing, dopasowanie i umiejętność szybkiego reagowania. AI wspiera handlowców w każdej z tych dziedzin – podpowiada, kiedy skontaktować się z klientem, tworzy oferty, analizuje historię transakcji i automatyzuje follow-upy.

Typowe zastosowania:

• Inteligentne CRM – systemy AI oceniają jakość leadów, prognozują konwersję i sugerują kolejne kroki.
• Generowanie treści sprzedażowych – asystenci AI tworzą e-maile, prezentacje i propozycje współpracy na podstawie danych z wcześniejszych kontaktów.
• Zarządzanie pipeline’em sprzedażowym – AI śledzi postępy sprzedaży, przewiduje potencjalne problemy i może przypominać o zaplanowanych działaniach.
• Automatyzacja sprzedaży – inteligencji asystenci głosowi potrafią prezentować ofertę, klasyfikować leady, umawiać spotkania.

Analiza danych

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki firmy podchodzą do danych – z czegoś „trudnego” i czasochłonnego w źródło szybkich, zrozumiałych i przydatnych informacji. W wielu firmach sztuczna inteligencja stała się nieodłącznym elementem narzędzi typu Business Intelligence.

Zastosowania w analizie danych:

• Automatyczne raportowanie i wizualizacja – narzędzia jak Power BI czy Tableau potrafią generować spersonalizowane raporty, wykresy i alerty, eliminując konieczność ręcznego przetwarzania danych.
• Wykrywanie anomalii i zagrożeń – sztuczna inteligencja pomaga błyskawicznie znaleźć odstępstwa od normy, wskazując np. na nadużycia finansowe, ryzyko awarii lub spadki sprzedaży.
• Modelowanie predykcyjne – na podstawie danych historycznych można przewidzieć m.in. popyt, sezonowość, zachowania klientów czy efektywność kampanii.

Zastosowanie AI w biznesie to przewaga na rynku

Dane mówią jasno: firmy, które wdrażają sztuczną inteligencję z konkretnym celem, zyskują przewagę nad konkurencją. Automatyzują procesy, skracają czas realizacji zadań, szybciej analizują dane i lepiej reagują na potrzeby rynku.

Sztuczna inteligencja nie musi oznaczać rewolucji – często zaczyna się od prostego wdrożenia w jednym dziale, które pokazuje realne oszczędności lub wzrost efektywności. Takie podejście pozwala ocenić potencjał, dopasować narzędzia do organizacji i skalować rozwiązania w sposób kontrolowany. 

Przewaga na rynku nie wynika już z samego dostępu do danych, tylko z tego, jak szybko i trafnie potrafimy je wykorzystać. Sztuczna inteligencja robi to błyskawicznie – i dokładnie dlatego coraz więcej firm nie traktuje jej jak chwilowego trendu, lecz jako nieodzowną część skutecznego biznesu.