Sztuczna inteligencja (SI) przekształca współczesny biznes i marketing łącząc automatyzację opartą na danych z ludzką intuicją. Dzisiejsze systemy SI wykorzystują uczenie maszynowe i analitykę do przetwarzania ogromnych ilości danych klientów i operacyjnych w czasie rzeczywistym.
Na przykład narzędzia takie jak asystent SI firmy SAP Joule mogą przeskanować dane przedsiębiorstwa i natychmiast dostarczyć wnioski, które w innym przypadku wymagałyby dni pracy. W marketingu SI umożliwia podejmowanie mądrzejszych decyzji i personalizację – jedno z badań Deloitte przewiduje, że generatywna SI zostanie zintegrowana z większością oprogramowania korporacyjnego do końca 2024 roku, potencjalnie dodając około 10 miliardów dolarów wartości.
Ogólnie przyjęcie SI gwałtownie rośnie: około 78% organizacji zgłosiło korzystanie z SI w 2024 roku (wzrost z 55% w 2023), a ponad dwie trzecie firm planuje zwiększyć inwestycje w SI w nadchodzących latach.
Jednak wiele przedsiębiorstw nadal stoi przed krzywą uczenia się. W badaniu American Marketing Association z 2023 roku 60% marketerów przyznało, że zna „tylko kilka rzeczy” o SI, a jedynie 8% czuło się na siłach, by uczyć innych. Około 56% firm deklaruje aktywne wdrażanie SI, podczas gdy reszta czeka na dojrzałość rozwiązań.
To wskazuje na rozbieżność między entuzjazmem a kompetencjami: organizacje muszą szkolić pracowników i rozwijać umiejętności SI, aby skutecznie wykorzystywać narzędzia. Marketerzy wyrażają też obawy dotyczące uprzedzeń danych i etyki w miarę rosnącej roli SI. Niemniej jednak większość spodziewa się rozszerzenia roli SI – 70% marketerów przewiduje, że SI wkrótce odegra większą rolę w ich pracy.
SI w operacjach biznesowych
SI już usprawnia szeroki zakres funkcji biznesowych. W operacjach i logistyce modele uczenia maszynowego optymalizują zapasy, przewidują popyt i automatyzują rutynowe zadania. W finansach i zarządzaniu ryzykiem SI wykrywa wzorce oszustw i wspiera prognozowanie finansowe. Co istotne, SI również podnosi jakość obsługi klienta.
Na przykład do 2025 roku zaawansowani agenci SI będą mogli autonomicznie zarządzać złożonymi procesami: jedno z badań pokazuje, że boty SI, które dziś sugerują odpowiedzi w call center, wkrótce będą obsługiwać całe interakcje z klientami – przyjmując zamówienia, realizując płatności, a nawet sprawdzając oszustwa i planując wysyłki.
Nowe narzędzie Salesforce „Agentforce” jest przykładem tej zmiany: pozwala firmom wdrażać agentów SI, którzy mogą symulować premiery produktów lub koordynować kampanie marketingowe przy minimalnym udziale człowieka. W praktyce cyfrowi asystenci współpracują z pracownikami, uwalniając ich do pracy strategicznej i kreatywnej.
SI napędza także biznesową inteligencję w czasie rzeczywistym. Aplikacje takie jak SAP Joule integrują SI z systemami korporacyjnymi, dzięki czemu kadra zarządzająca ma dostęp do aktualnych pulpitów i prognoz.
Na przykład Joule może analizować historyczne dane sprzedażowe i trendy rynkowe, aby przewidzieć przychody lub wskazać anomalie w wydatkach w ciągu kilku sekund. Według indeksu SI Stanforda na 2025 rok „rosnąca liczba badań potwierdza, że SI zwiększa produktywność” w biznesie. Wbudowanie SI w kluczowe procesy (od rekrutacji po planowanie łańcucha dostaw) pozwala firmom poprawić efektywność i często odkryć nowe źródła przychodów.
SI w marketingu
SI napędza transformację marketingu, umożliwiając hiperpersonalizowane, oparte na danych kampanie. Poniżej kluczowe obszary zastosowań:
Personalizacja i targetowanie:
Algorytmy SI analizują demografię klientów, ich zachowania i historię zakupów, aby tworzyć wysoce ukierunkowane kampanie. Na przykład modele predykcyjne mogą przewidzieć, którzy użytkownicy najprawdopodobniej otworzą e-mail lub kupią produkt, co pozwala marketerom wysyłać właściwy komunikat we właściwym czasie.
Giganci streamingu, tacy jak Netflix, wykorzystują SI do rekomendowania programów na podstawie historii oglądania, a silnik rekomendacji Amazona dopasowuje sugestie produktów do profilu każdego klienta. Personalizacja się opłaca: Deloitte podaje, że 75% konsumentów jest bardziej skłonnych kupić od marek oferujących spersonalizowane treści, a firmy wyróżniające się w personalizacji znacznie częściej przekraczają swoje cele przychodowe.
Tworzenie i optymalizacja treści:
Generatywna SI znacznie przyspiesza produkcję treści. Narzędzia takie jak ChatGPT, Jasper AI czy Microsoft Copilot potrafią w kilka sekund stworzyć teksty reklamowe, posty w mediach społecznościowych, e-maile, a nawet krótkie filmy. W praktyce około 50–51% marketerów korzysta obecnie z SI do generowania lub optymalizacji treści.
Na przykład jedno badanie wykazało, że 51% zespołów używa SI do poprawy tekstów i SEO, a 50% do tworzenia materiałów marketingowych. Przewaga szybkości jest imponująca: SI może w kilka sekund wygenerować setki pomysłów lub tematów maili, pozwalając zespołom skupić się na strategii. W efekcie kampanie są uruchamiane szybciej i przy niższych kosztach.
Zaawansowane platformy, takie jak pakiet SI HubSpot, mogą zarządzać generowaniem leadów i testami A/B, a narzędzia programatyczne automatycznie dostosowują stawki reklamowe i targetowanie, maksymalizując ROI. W reklamie marketerzy wykorzystują SI także do optymalizacji licytacji słów kluczowych i personalizacji kreacji reklamowych dla różnych odbiorców, co zwiększa efektywność kampanii.
Analityka predykcyjna i wglądy:
SI doskonale radzi sobie z wydobywaniem wniosków z danych marketingowych. Modele uczenia maszynowego analizują metryki kampanii, analitykę internetową i dane z mediów społecznościowych, aby odkrywać trendy, które mogą umknąć ludzkiej uwadze. Około 41% marketerów używa SI do analizy danych, a 40% do badań rynkowych.
Na przykład analityka oparta na SI może identyfikować nowe segmenty klientów, prognozować trendy sprzedaży lub przewidywać kolejne gorące kategorie produktów. Te wnioski pomagają podejmować decyzje dotyczące alokacji budżetu i kierunku kreatywnego.
Narzędzia integrują teraz przetwarzanie języka naturalnego, aby podsumowywać opinie klientów i nastroje społeczne, pomagając markom szybko dostosowywać strategie. Przekształcając surowe dane w rekomendacje, SI wspiera mądrzejszy i bardziej elastyczny marketing.
Chatboty i wirtualni asystenci:
Chatboty SI zmieniają sposób angażowania klientów. Około 43% firm uważa SI za ważny element strategii społecznościowej i wsparcia. Boty te oferują natychmiastową, całodobową obsługę klienta na stronach internetowych i w aplikacjach do komunikacji. Potrafią odpowiadać na najczęściej zadawane pytania, rekomendować produkty, a nawet realizować transakcje.
Na przykład chatbot SI może przeprowadzić użytkownika przez proces zakupu lub rozwiązać problem bez udziału człowieka. W ten sposób chatboty zbierają cenne dane o preferencjach i zachowaniach klientów, które wykorzystuje się w przyszłych kampaniach. Eksperci z Harvardu zauważają, że zaawansowane boty i wirtualni asystenci „przeobrażają obsługę klienta i interakcje marketingowe”, oferując spersonalizowaną pomoc i budując lojalność.
Media społecznościowe i monitoring marki:
Marketerzy wykorzystują SI do monitorowania i optymalizacji obecności w mediach społecznościowych. Algorytmy analizy sentymentu skanują tweety, recenzje i komentarze, aby na bieżąco oceniać opinię publiczną. Dane z badań pokazują, że 43% marketerów uważa SI za ważny element strategii społecznościowej. Narzędzia SI wykrywają wirusowe trendy, wzmianki o marce i pojawiające się kryzysy, umożliwiając szybkie reakcje zespołów.
W praktyce SI może sugerować optymalne godziny publikacji, rekomendować hashtagi, a nawet tworzyć posty dopasowane do zainteresowań odbiorców. Te funkcje pomagają markom utrzymywać zaangażowanie społeczności, poprawiać doświadczenia klientów i udoskonalać komunikację na podstawie bieżących opinii.
Automatyzacja e-maili i CRM:
SI usprawnia także marketing e-mailowy i zarządzanie relacjami z klientami (CRM). Potrafi personalizować tematy wiadomości, czas wysyłki i treść na podstawie zachowań subskrybentów. Na przykład SI może przewidzieć najlepszy moment na wysłanie maila promocyjnego, aby zmaksymalizować wskaźnik otwarć. W systemach CRM SI ocenia leady i sugeruje kolejne kroki, zwiększając efektywność sprzedaży. Ogólnie marketerzy automatyzujący rutynowe zadania za pomocą SI (około 43%) raportują szybsze cykle kampanii i lepszy zwrot z inwestycji.
Te zastosowania wspierane są rosnącą adopcją. Badanie SurveyMonkey wykazało, że 88% marketerów już korzysta z SI na co dzień. Spośród nich 93% używa SI do szybszego generowania treści, a 90% do przyspieszenia podejmowania decyzji.
Korzyści i wyzwania
SI oferuje wyraźne korzyści: ogromne przyspieszenie i oszczędności kosztów. Jak zauważa jeden z raportów, SI może wygenerować dziesiątki pomysłów lub treści w czasie, w którym człowiek tworzy jeden. Automatyzacja powtarzalnych zadań pozwala zespołom skupić się na kreatywności i strategii. Według marketerów zalety SI to szybkość, szeroka baza wiedzy oraz odciążenie pracowników od monotonnych obowiązków.
Te korzyści często przekładają się na wyższe przychody: personalizacja i optymalizacja oparte na SI pomagają firmom osiągać lepsze zaangażowanie klientów i ich lojalność.
Jednak SI w marketingu niesie też wyzwania. Jakość i uprzedzenia danych to główne obawy. Marketerzy obawiają się, że modele SI trenowane na stronniczych danych mogą utrwalać stereotypy lub tworzyć treści nieczułe społecznie. Prywatność to kolejny problem: wykorzystanie danych klientów do personalizacji musi być zgodne z obowiązującymi przepisami. Niezbędny pozostaje nadzór ludzki, ponieważ treści generowane przez SI często wymagają korekty, by zachować spójność z głosem marki i dokładność.
Wreszcie organizacje potrzebują odpowiednich talentów: wielu marketerów czuje się nieprzygotowanych i apeluje o więcej szkoleń z zakresu SI. W rzeczywistości badania branżowe pokazują, że około połowa zespołów nie ma jasnych strategii ani kompetencji, by skutecznie wykorzystać generatywną SI. Firmy łączące SI z ludzką kreatywnością – wspierające pracowników narzędziami SI, a nie zastępujące ich – mają największe szanse na sukces.
Perspektywy na przyszłość
Rola SI w biznesie i marketingu będzie rosła. Inwestycje dynamicznie rosną: Stanford podaje, że prywatne finansowanie generatywnej SI osiągnęło 33,9 miliarda dolarów na świecie w 2024 roku. Firmy patrzące w przyszłość już teraz przeznaczają znaczne budżety na SI: jedno badanie wykazało, że niektóre czołowe marki przeznaczają co najmniej 20% przychodów na marketing i personalizację opartą na SI.
W miarę dojrzewania tych narzędzi możemy spodziewać się jeszcze bardziej zaawansowanych kampanii (np. reklam wideo generowanych przez SI) oraz głębszych wglądów w zachowania klientów.
Jednocześnie eksperci podkreślają podejście skoncentrowane na człowieku. Deloitte zauważa, że spełnienie oczekiwań klientów dotyczących personalizacji wymaga ostrożnego korzystania z danych pierwszej strony i poszanowania prywatności. Niedawny przewodnik SAP podkreśla, że skuteczna integracja SI zależy od dopasowania technologii do kultury organizacyjnej, wartości i jasnych zasad zarządzania.
Ogólnie rzecz biorąc, firmy, które odpowiedzialnie wdrożą SI – szkoląc pracowników i ustanawiając etyczne wytyczne – mają szansę zdobyć znaczącą przewagę konkurencyjną.
>>> Możliwe, że nie wiedzieli Państwo:
Popularne rodzaje sztucznej inteligencji
Rola sztucznej inteligencji w erze cyfrowej
Podsumowując, zastosowania SI w biznesie i marketingu obejmują szeroki wachlarz potężnych narzędzi: od analityki danych i modelowania predykcyjnego po chatboty i generowanie treści. Wykorzystując te technologie, firmy mogą skuteczniej docierać do klientów, automatyzować zadania i wprowadzać innowacje, które wcześniej były niemożliwe.
Efektem są mądrzejsze kampanie, bardziej efektywne operacje i w efekcie silniejszy wzrost – pod warunkiem, że organizacje połączą SI z strategicznym nadzorem ludzi.
