AI v praxi: Jak učinit nástroje konkurenční výhodou

Organizace, které používají AI cílenou a systematicky, mohou inovovat, šetřit náklady a vytvářet lepší produkty nebo služby. Nedávné průzkumy ukazují, že společnosti, které přijaly AI dříve, dosahují rychlejšího růstu příjmů a lepší návratnost k investicím než jejich konkurenti. To potvrzuje, že AI již není jen trendem, ale nástrojem, který přináší skutečnou konkurenční výhodu.

Je však důležité si uvědomit, že samotná AI nepřináší konkurenční výhodu, vytváří způsob, jakým se používá v každodenních procesech. Nestačí vytvořit firemní účet na populární platformě AI a očekávat okamžité výsledky. Organizace, které dosahují úspěchu, zamyšleně hledají oblasti, kde AI může řešit skutečné problémy: od urychlení zákaznické podpory po efektivnější finanční analýzy až po rychlejší marketing nových produktů.

AI jako akcelerátor produktivity

Jednou z největších výhod AI je schopnost eliminovat čas -spočívající a opakující se úkoly. Namísto ručního zpracování dat, psaní prvních verzí dokumentů nebo nalezení informací se mohou zaměstnanci zaměřit na úkoly, které přinášejí vyšší přidanou hodnotu. V praxi to znamená, že AI působí jako „super asistentní“, která je vždy připravena na pomoc, jako je shrnutí schůzky, navrhování marketingové kampaně nebo analýzu zpětné vazby zákazníků.

Tato změna má velký dopad na pracovní rutinu a celkovou účinnost týmů. Společné úkoly, jako je shrnutí schůzek, analýza velkých objemů dat, třídění e-mailů nebo zpracování smluv, mohou být dnes prováděny AI automaticky nebo asistovány, často během několika sekund.

V případě Morgana Stanleyho, díky AI, se AI podařilo zkrátit dobu hledání finančních poradců od několika hodin do minut, takže mají více prostoru, aby se věnovali individuálním potřebám klientů.

Zajímavým příkladem je Klarna, která nasadila AI asistenta pro zákaznickou podporu. Dnes zpracovává dvě třetiny všech chat a ušetří desítky milionů dolarů, zatímco spokojenost zákazníků zůstala stejná.

Tento trend je také potvrzen antropickou analýzou. Více než třetina pracovních míst již používá AI alespoň čtvrtinu svých úkolů, zatímco v oblastech, jako je programování nebo psaní textů, je ještě vyšší.

Šest hlavních způsobů použití AI

Zkušenosti společností ukazují, že nejúspěšnější případy nasazení AI spadají do šesti základních kategorií: vytváření obsahu, výzkum, analýza dat, automatizace, programování a strategické plánování.

• Vytváření obsahu: AI pomáhá generovat blogy, e -maily, kampaně, grafiku nebo titulky. Například v marketingu umožňuje rychlé testování různých verzí reklamních textů nebo překládání obsahu do více jazyků, přičemž se zohledňuje firemní identita a tón hlasování. Promega ušetřil 135 hodin práce za šest měsíců pouze při psaní e-mailů a kampaní.

• Výzkum a analýza informací: AI může procházet tisíce stránek dokumentů, shrnout klíčové body, navrhnout další kroky nebo vytvářet konkurenční zprávy. Příkladem je analýza tržních trendů nebo hodnocení zpětné vazby od zákazníků v reálném čase.

• Analýza dat: AI umožňuje pracovat s velkými datovými sadami bez nutnosti pokročilých znalostí SQL nebo Pythonu. Může rychle vizualizovat data, identifikovat vzory a kroky optimalizace návrhu. Příklad: CFO v Poshmark používá AI k automatickému generování prodejních výsledků každý týden.

• Automatizace úkolů: Různé rutinní úkoly (zprávy, shrnutí zápisů, třídění faktur) mohou být zcela automatizovány. U pokročilých agentů může AI převzít celý pracovní postup, např. Vytváření dokumentů pro schůzky, odesílání oznámení nebo automatické odpovědi na opakované požadavky zákazníka.

• Programování a IT: AI generuje kód, odhaluje chyby a pomáhá s dokumentací. Současně to také usnadňuje práci neprogramů, kteří mohou připravit skripty nebo vizualizace pouze na základě textového přiřazení.

• Strategické plánování a nápady: AI může vytvářet nápady, vyhodnotit silné a slabé stránky projektů, simulovat diskusi o zákaznících nebo připravovat strategie založené na vstupních datech. Příklad: Marketingový tým Brainsta bude naznačovat kampaně a bude mít klíčové argumenty pro nové segmenty trhu.

Jak firmy mění AI na konkurenční výhodu

Rozdíl mezi experimentováním a reálným přínosem spočívá v systematickém přístupu. Podle OpenAI se nejúspěšnější firmy řídí několika zásadami: začínají s jasně definovanými hodnoceními (evals), testují konkrétní případy použití a postupně rozšiřují rozsah. Zároveň se nebojí AI přizpůsobit vlastním potřebám, například trénováním modelů na vlastních datech.

Prvním krokem je identifikace procesů, kde má největší přínos. Často se jedná o úkoly, které jsou buď opakované, nebo vyžadují mnoho času pro manuální zpracování. V praxi firmy vytvářejí „mapy“ procesů a zjišťují, kde dokáže AI nahradit člověka, kde ho umí doplnit a kde jen zrychlit stávající pracovní postupy.

Po úvodní pilotní fázi následuje škálování a zapojování AI do dalších částí byznysu, přičemž klíčem je zpětná vazba od uživatelů a průběžné vyhodnocování výsledků (např. kvalita odpovědí, snížení chybovosti či rychlost vyřízení požadavku).

Společnost Lowe's například využila doladěných modelů ke zlepšení přesnosti vyhledávání produktů ve svém e-shopu. Výsledkem bylo o 20 % přesnější označování produktů a méně chyb při vyhledávání. Takové cílené přizpůsobení modelů pomáhá odlišit firmu od konkurence, která spoléhá na všeobecná řešení.

Další firmy jdou ještě dál a AI přímo integrují do svých produktů. Například Indeed vytvořil AI engine, který doporučuje pracovní nabídky a zároveň vysvětluje, proč je daná nabídka pro kandidáta vhodná. Taková personalizovaná doporučení vedou k vyšší míře obdržených žádostí i spokojenosti uživatelů.

Lidé jako klíč k úspěchu

Přestože AI dokáže mnohé úkoly zautomatizovat, její největší hodnota spočívá v doplňování schopností lidí. Analýza společnosti Anthropic ukazuje, že více než polovina využití AI má charakter augmentace, tedy rozšiřování lidských možností, nikoli jejich nahrazování.

Nejlepší výsledky mají ti, kteří zapojí své zaměstnance do procesu od začátku. Nabízejí jim školení, podporují experimentování (hackathony, workshopy) a vytvářejí platformy pro sdílení nejlepších promptů a návodů.

Například BBVA zpřístupnila AI nástroje všem oddělením. Zaměstnanci mohli vytvářet vlastní miniaplikace, automatizovat reporting nebo personalizovat komunikaci s klienty, aniž by museli čekat na zásah IT oddělení. Výsledek? Kratší projektové cykly, méně chyb a větší spokojenost v týmech.

Podobné strategie se objevují také ve firmách jako Mercado Libre, kde AI platforma zrychlila vývoj nových aplikací a zpřístupnila inovace i pro netechnické týmy. Klíčem je umožnit expertům, kteří rozumějí doméně, experimentovat s AI bez zbytečných technických překážek.

Budoucnost patří připraveným

AI se stává standardní součástí práce, podobně jako kdysi počítače nebo internet. Rozdíl bude v tom, jak ji jednotlivé organizace dokáží využít. Ty, které začnou již dnes cíleně mapovat procesy vhodné pro nasazení AI, nastavovat jasná pravidla a systematicky připravovat své lidi, si vytvoří náskok, který se bude jen těžko dohánět.

Základem je vytvořit si vlastní „roadmapu“, určit oblasti s největším potenciálem, stanovit metriky úspěchu a průběžně přehodnocovat priority podle toho, jak se technologie vyvíjí. Stejně důležité je nastavit etická pravidla, dbát na ochranu údajů a neustále vzdělávat uživatele o možnostech a limitech AI. Příklady z nejúspěšnějších firem ukazují, že AI není jen o snižování nákladů, ale zejména o schopnosti inovovat, přicházet s novými nápady a reagovat na trh rychleji než konkurence.

ZDROJ: Pravda