Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w biznesie i nauce. Jak pomaga pracownikom i naukowcom?

Emil Patelski
Apr 28
9 min read

Updated: May 9

AI to rewolucja na miarę powstania Internetu — AI to rewolucja na miarę wprowadzenia Internetu.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja (AI) stała się integralną częścią nowoczesnych praktyk biznesowych i naukowych, głęboko przekształcając operacje, zwiększając produktywność i stymulując innowacje w różnych sektorach. W biznesie zastosowania AI ułatwiają efektywność operacyjną poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, optymalizację przepływów pracy i usprawnienie procesów decyzyjnych, co z kolei prowadzi do większej satysfakcji pracowników i poprawy doświadczeń klientów.[1, 2, 3] Branże takie jak ochrona zdrowia, finanse i handel detaliczny wykorzystują technologie AI do usprawnienia operacji i świadczenia spersonalizowanych usług, dążąc ostatecznie do zwiększenia konkurencyjności i rentowności.[4, 5]

W badaniach naukowych AI odgrywa kluczową rolę w rozwijaniu dziedzin takich jak genomika i odkrywanie leków, gdzie jej możliwości umożliwiają analizę ogromnych zbiorów danych i identyfikację krytycznych wzorców, które mogą umknąć ludzkim badaczom.[6, 7] Integracja AI ułatwia medycynę spersonalizowaną poprzez dostosowanie strategii leczenia w oparciu o indywidualne dane pacjentów, poprawiając ogólne wyniki opieki zdrowotnej.[6, 8] Ponadto, AI wspiera różne inicjatywy akademickie poprzez inteligentne systemy nauczania i analizę danych, przyczyniając się do znaczących postępów w zrozumieniu naukowym i edukacji.[9, 8]

Pomimo korzyści, powszechne przyjęcie AI rodzi istotne wyzwania i kontrowersje, w tym obawy związane z wypieraniem miejsc pracy, implikacje etyczne dotyczące uprzedzeń oraz kwestie związane z ochroną prywatności i danych.[10, 11, 12] W miarę jak organizacje coraz bardziej polegają na technologiach AI, kluczowe jest rozwiązanie tych problemów, aby wspierać odpowiedzialne i sprawiedliwe podejście do integracji AI w środowiskach pracy i badań. Ponadto, przyszły krajobraz AI w biznesie i nauce niesie potencjał jeszcze większych postępów, ponieważ ewoluujące możliwości AI obiecują poprawę podejmowania decyzji opartych na danych oraz wzmocnienie pozycji zarówno pracowników, jak i naukowców w ich odpowiednich dziedzinach.[13, 14, 15]

Zastosowania sztucznej inteligencji (AI) w biznesie i nauce

Technologie sztucznej inteligencji są w coraz większym stopniu integrowane z różnorodnymi procesami biznesowymi, prowadząc do zwiększonej efektywności, udoskonalonego procesu podejmowania decyzji oraz potencjału innowacyjnego. Zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie obejmują wiele branż, w tym ochronę zdrowia, ubezpieczenia, bankowość i handel detaliczny, wykorzystując sztuczną inteligencję do optymalizacji działań operacyjnych i poprawy doświadczeń klientów.

Efektywność operacyjna

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w poprawie efektywności operacyjnej poprzez automatyzację i optymalizację przepływów pracy. Narzędzia Robotycznej Automatyzacji Procesów (RPA) umożliwiają przedsiębiorstwom automatyzację powtarzalnych zadań, takich jak wprowadzanie danych, przetwarzanie dokumentów i fakturowanie. Prowadzi to nie tylko do zmniejszenia liczby błędów ludzkich, ale również umożliwia pracownikom skupienie się na bardziej strategicznych i kreatywnych działaniach.[1, 2] Dodatkowo, systemy sztucznej inteligencji mogą analizować dane dotyczące wydajności w celu identyfikacji nieefektywności i sugerowania usprawnień, takich jak realokacja zasobów czy dostosowanie harmonogramów produkcyjnych.[2, 16]

Poprawa doświadczeń pracowników i klientów

W obsłudze klienta coraz częściej wykorzystywane są chatboty i wirtualni asystenci oparte na sztucznej inteligencji do obsługi podstawowych zapytań, co pozwala ludzkim agentom poświęcić czas na bardziej złożone kwestie. Przekłada się to na poprawę czasu reakcji i zadowolenia klientów.[1, 3] W handlu detalicznym sztuczna inteligencja analizuje dane klientów w celu informowania o strategiach sprzedaży krzyżowej i dodatkowej, umożliwiając przedsiębiorstwom personalizację rekomendacji i poprawę doświadczeń zakupowych, co może prowadzić do zwiększenia sprzedaży i lojalności klientów.[4]

Zastosowania AI w konkretnych branżach

Ochrona zdrowia

W sektorze ochrony zdrowia sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do wspomagania odkrywania leków poprzez pomoc badaczom w identyfikacji nowych związków i przewidywaniu ich skuteczności. Technologie sztucznej inteligencji są również stosowane w diagnostyce i opiece nad pacjentem, usprawniając procesy i poprawiając wyniki.[17, 18]

Usługi finansowe

Zastosowania sztucznej inteligencji w bankowości i finansach obejmują wykrywanie oszustw i ocenę ryzyka. Systemy sztucznej inteligencji analizują ogromne ilości danych transakcyjnych w celu identyfikacji podejrzanych wzorców, tym samym zwiększając bezpieczeństwo i ograniczając ryzyko. Dodatkowo, narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji pomagają optymalizować strategie cenowe poprzez analizę trendów rynkowych i zachowań konsumentów, umożliwiając przedsiębiorstwom utrzymanie konkurencyjności.[5, 19]

Ciągłe monitorowanie i usprawnianie procesów

Systemy sztucznej inteligencji są zdolne do ciągłego monitorowania procesów biznesowych, dostarczając wglądów w czasie rzeczywistym, które umożliwiają natychmiastowe dostosowania. Na przykład, czujniki oparte na sztucznej inteligencji w produkcji mogą wykrywać anomalie, umożliwiając proaktywną konserwację, która zmniejsza przestoje i koszty napraw.[20, 21] Ta ciągła optymalizacja pomaga przedsiębiorstwom utrzymać wysoki poziom efektywności i szybko dostosowywać się do zmieniających się warunków rynkowych.

Zastosowania AI w nauce

Sztuczna inteligencja znacząco wpłynęła na różne dyscypliny naukowe poprzez zwiększenie możliwości badawczych, poprawę analizy danych i ułatwienie spersonalizowanych opcji leczenia. Jednym z głównych obszarów, w których sztuczna inteligencja poczyniła postępy, jest dziedzina genomiki i odkrywania leków.

Genomika i odkrywanie leków

Pojawienie się technologii wysokoprzepustowego sekwencjonowania genomicznego zrewolucjonizowało dziedzinę genomiki, umożliwiając analizę ogromnych ilości danych genetycznych. Jednak interpretacja tych złożonych danych stanowi znaczące wyzwanie. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe (ML) stały się kluczowymi narzędziami w tym kontekście, umożliwiając identyfikację wzorców i spostrzeżeń, które mogą być trudne do dostrzeżenia dla ludzkich badaczy. Poprzez jednoczesną analizę obszernych danych genomicznych wraz z parametrami klinicznymi – takimi jak skuteczność leków i efekty niepożądane – sztuczna inteligencja może ułatwić identyfikację nowych celów terapeutycznych lub pomóc w repozycjonowaniu istniejących leków do nowych zastosowań.[6, 7] Ponadto, sztuczna inteligencja odegrała kluczową rolę w rozwiązywaniu jednego z krytycznych wyzwań w rozwoju leków: toksyczności nieklinicznej. Znaczący odsetek niepowodzeń leków podczas badań klinicznych przypisuje się nieprzewidzianym toksycznościom, które sztuczna inteligencja może pomóc złagodzić, dostarczając predykcyjnych informacji o potencjalnych efektach niepożądanych przed rozpoczęciem szeroko zakrojonych testów klinicznych.[6, 7]

Spersonalizowane leczenie

W dziedzinie ochrony zdrowia sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w rozwijaniu spersonalizowanych podejść do leczenia, znanych również jako medycyna precyzyjna. Ta metoda dostosowuje opiekę medyczną do indywidualnych pacjentów na podstawie unikalnych cech, takich jak genetyka, styl życia i biomarkery. Wykorzystując sztuczną inteligencję do analizy złożonych zbiorów danych, świadczeniodawcy opieki zdrowotnej mogą optymalizować strategie leczenia, przewidywać wyniki pacjentów i zapewniać bardziej skuteczne, efektywne i bezpieczniejsze interwencje.[6, 8, 7] Zdolność sztucznej inteligencji do generowania rekomendacji w czasie rzeczywistym jest szczególnie cenna, ponieważ opiera się na zaawansowanych algorytmach uczenia maszynowego zdolnych do przewidywania, którzy pacjenci mogą odnieść korzyści z konkretnych leków na podstawie ich informacji genomicznych. To zindywidualizowane podejście stanowi pionierski krok w implementacji medycyny precyzyjnej na dużą skalę, obiecując poprawę wyników pacjentów w różnych dziedzinach medycznych.[6, 7]

Dodatkowe zastosowania

Poza genomiką i spersonalizowanym leczeniem, sztuczna inteligencja zyskuje popularność również w innych dziedzinach naukowych. W środowisku akademickim na przykład, inteligentne systemy nauczania zostały opracowane przy użyciu sztucznej inteligencji, aby dostosować się do potrzeb edukacyjnych poszczególnych studentów, znacząco poprawiając wyniki edukacyjne w przedmiotach takich jak matematyka i nauki ścisłe.[9, 8] Ponadto, sztuczna inteligencja została wykorzystana do analizy dużych zbiorów danych w różnych kontekstach badawczych, umożliwiając przełomy, które pogłębiają zrozumienie naukowe i innowacje w różnych dyscyplinach.[8, 7] W miarę ewolucji sztucznej inteligencji jej zastosowania w nauce i badaniach mają szansę się rozszerzać, podkreślając znaczenie odpowiedzialnego rozwoju, aby zapewnić, że technologie te przynoszą korzyści wszystkim.[8]

Korzyści sztucznej inteligencji dla pracowników

Technologie sztucznej inteligencji znacząco zwiększają produktywność pracowników i satysfakcję z pracy w różnych branżach. Poprzez automatyzację rutynowych zadań, sztuczna inteligencja pozwala pracownikom skupić się na bardziej znaczącej pracy, poprawiając tym samym ogólną satysfakcję z pracy i zaangażowanie.[22, 5]

Ulepszone śledzenie i dostosowanie

Jedną z kluczowych korzyści sztucznej inteligencji jest jej zdolność do efektywnego śledzenia wydajności zespołu. Zapewnia to zgodność z celami organizacyjnymi, co jest szczególnie istotne w środowiskach pracy zdalnej. Wykorzystując narzędzia sztucznej inteligencji, przedsiębiorstwa mogą monitorować metryki takie jak czas realizacji zadań i wzrost przychodów, ostatecznie pomagając pracownikom zrozumieć ich wkład w szersze cele firmowe.[23, 24, 10]

Wzmocnione metryki produktywności

Systemy sztucznej inteligencji wykazały wymierny wpływ na produktywność. Badania wskazują, że generatywna sztuczna inteligencja może zwiększyć produktywność pracowników o około 13,8% w środowiskach korporacyjnych, jednocześnie zmniejszając współczynnik rotacji pracowników.[25] Wdrożenie sztucznej inteligencji wpływa również pozytywnie na kluczowe wskaźniki efektywności (KPI), w tym zadowolenie pracowników, metryki innowacyjności, takie jak czas wprowadzenia nowych produktów na rynek, oraz oszczędności kosztów poprzez automatyzację.[23, 10, 26]

Krótko- i długoterminowe korzyści

Korzyści sztucznej inteligencji dla pracowników można podzielić na korzyści krótko- i długoterminowe. Natychmiastowe korzyści zazwyczaj obejmują oszczędności kosztów i zwiększenie efektywności, podczas gdy korzyści długoterminowe obejmują innowacje i zróżnicowanie rynkowe. Organizacje, które przyjmują technologię sztucznej inteligencji, pozycjonują się jako liderzy w swoich branżach, co może zwiększyć bezpieczeństwo zatrudnienia i rozwój kariery pracowników.[23, 22, 27]

Możliwości szkolenia i rozwoju

Aby zmaksymalizować korzyści płynące ze sztucznej inteligencji, organizacje koncentrują się na programach szkoleniowych i rozwojowych. Inicjatywy te mają na celu wyposażenie specjalistów w umiejętności niezbędne do rozwoju w środowisku pracy opartym na sztucznej inteligencji, pomagając im pokonać wyzwania związane z produktywnością pracy i adaptacją technologiczną.[23, 24, 26] Takie inwestycje w rozwój siły roboczej nie tylko wzmacniają pracowników, ale również przyczyniają się do długoterminowego sukcesu organizacji.

Wyzwania i obawy

Integracja sztucznej inteligencji z praktykami biznesowymi i naukowymi przedstawia kilka wyzwań i obaw, które interesariusze muszą rozwiązać, aby zapewnić pozytywny wpływ na siłę roboczą i wyniki badań.

Przemieszczenie miejsc pracy i transformacja siły roboczej

Jedną z głównych obaw związanych ze sztuczną inteligencją jest jej potencjał do eliminacji miejsc pracy, szczególnie w sektorach, gdzie rutynowe i powtarzalne zadania mogą być zautomatyzowane. Podczas gdy sztuczna inteligencja może zwiększyć produktywność i efektywność, istnieje obawa, że może prowadzić do znacznej utraty miejsc pracy w niektórych branżach.[10, 4] Jednakże, związek między ekspozycją miejsc pracy na sztuczną inteligencję a faktyczną utratą pracy jest złożony. Wielu ekspertów twierdzi, że zamiast całkowicie zastępować miejsca pracy, sztuczna inteligencja może je transformować, prowadząc do nowych ról, które włączają sztuczną inteligencję jako narzędzie lub "współpracownika", a nie substytut ludzkiej pracy.[4] Czynniki takie jak wybory pracodawców, odpowiedzi rynkowe i przepisy ochronne będą znacząco wpływać na to, jak ewoluuje siła robocza w krajobrazie dotkniętym przez sztuczną inteligencję.[4]

Implikacje etyczne i uprzedzenia

Innym krytycznym wyzwaniem są implikacje etyczne sztucznej inteligencji, szczególnie dotyczące uprzedzeń w ochronie zdrowia i procesach decyzyjnych. Badania wskazują, że uprzedzenia obecne w danych używanych do trenowania systemów sztucznej inteligencji mogą prowadzić do stronniczych wyników, które mogą zaostrzać problemy nierówności i niesprawiedliwego traktowania opartego na rasie lub pochodzeniu etnicznym.[11] Ta obawa podkreśla potrzebę rygorystycznych ocen etycznych i inkluzywnych praktyk w rozwoju sztucznej inteligencji, aby łagodzić uprzedzenia i zapewniać sprawiedliwe traktowanie wszystkich osób.[11]

Prywatność danych i ochrona

W miarę jak organizacje coraz bardziej polegają na sztucznej inteligencji i analityce danych, obawy dotyczące prywatności danych nasiliły się. Różne kraje wprowadziły prawa chroniące prywatność obywateli, takie jak Ustawa o przenośności i odpowiedzialności w ubezpieczeniach zdrowotnych (HIPAA) w Stanach Zjednoczonych i Ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) w Europie.[12, 28] Regulacje te mają na celu ochronę wrażliwych informacji, jednak wyzwaniem pozostaje zrównoważenie korzyści z wykorzystania danych w sztucznej inteligencji z koniecznością ochrony prywatności i praw do danych jednostek.[12]

Bariery w adopcji i implementacji

Organizacje napotykają znaczące przeszkody w efektywnej adopcji i implementacji technologii sztucznej inteligencji. Obejmuje to wybór odpowiednich platform i rozwiązań, a także kultywowanie kultury, która sprzyja innowacjom.[29] Dodatkowo, aktywacja i skalowanie rozwiązań cyfrowych są kluczowe dla maksymalizacji wartości przy jednoczesnym zarządzaniu ryzykiem związanym z transformacją.[29] Bez starannego planowania i realizacji organizacje mogą mieć trudności z realizacją pełnego potencjału technologii sztucznej inteligencji.

Przyszłość sztucznej inteligencji w biznesie i nauce

Przyszłość sztucznej inteligencji w biznesie i nauce ma przynieść transformacyjne zmiany, które zwiększą produktywność, napędzą innowacje i poprawią podejmowanie decyzji w różnych branżach. W miarę ewolucji technologii sztucznej inteligencji, ich zastosowania stają się coraz bardziej zaawansowane, prowadząc do znaczących postępów w obu dziedzinach.

Zwiększone możliwości systemów sztucznej inteligencji

Do stycznia 2025 roku, wiele wiodących modeli sztucznej inteligencji, takich jak Claude 3.5 i najnowsze iteracje OpenAI, ma wykazywać możliwości multimodalne, pozwalające na przetwarzanie i integrację tekstu, dźwięku i obrazów. Ten postęp umożliwia bardziej złożone rozumowanie, niuansowaną analizę i możliwości rozwiązywania problemów wieloetapowych, które mogą zrewolucjonizować zadania od analizy danych po generowanie kreatywnych treści.[13, 14]

Podejmowanie decyzji oparte na danych

Zdolność sztucznej inteligencji do analizy ogromnych zbiorów danych pozwala firmom i naukowcom odkrywać spostrzeżenia, które w przeciwnym razie pozostałyby ukryte. Na przykład, rekomendacje oparte na sztucznej inteligencji mogą znacząco poprawić strategiczne podejmowanie decyzji, dostarczając liderom sugestii opartych na danych, umożliwiając im podejmowanie świadomych wyborów bardziej efektywnie.[24] Ponadto, integracja narzędzi sztucznej inteligencji ułatwia integrację danych w czasie rzeczywistym, zapewniając, że organizacje pozostają zwinne i responsywne wobec zmieniającej się dynamiki rynku.

Wzmacnianie pracowników i naukowców

Wykorzystanie narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT i DALL-E, umożliwia wykwalifikowanym pracownikom zarówno w dziedzinach biznesowych, jak i naukowych, skupienie się na inicjatywach strategicznych wyższego poziomu. Poprzez automatyzację wstępnych badań i zadań związanych z generowaniem treści, narzędzia te zwiększają produktywność i pozwalają pracownikom poświęcać więcej czasu na krytyczne myślenie i rozwiązywanie problemów.[15][29] Dodatkowo, sztuczna inteligencja może przełamywać silosy wiedzy w organizacjach, wspierając współpracę i umożliwiając pracownikom wnoszenie wkładu poza ich tradycyjnymi obszarami ekspertyzy.[30]

Personalizacja i zaangażowanie klientów

W obszarze zaangażowania klientów, przewiduje się, że systemy sztucznej inteligencji zwiększą wysiłki personalizacyjne poprzez przewidywanie preferencji klientów i dostarczanie dostosowanych doświadczeń. Ta zdolność nie tylko napędza satysfakcję klientów, ale również buduje silniejsze relacje między firmami a ich klientami.[9] Ciągły postęp sztucznej inteligencji prawdopodobnie zaowocuje jeszcze bardziej wyrafinowanymi algorytmami zdolnymi do oferowania spersonalizowanych rekomendacji i interakcji, dodatkowo ugruntowując rolę sztucznej inteligencji w strategiach zaangażowania klientów.