Które firmy stać na sztuczną inteligencję?

Sztuczna inteligencja tylko dla dużych firm?

Duży może więcej, szczególnie w świecie biznesu. Nic dziwnego, że to giganci techu zakumplowali się z innowacją i forsują rozwój przełomowych technologii. Potentaci rynku IT, jak Apple, Microsoft, Google i Facebook z zaangażowaniem i z sukcesami, rozwijają SI. A w zasadzie nieograniczone zasoby finansowe i ludzkie oraz dominująca pozycja na rynku, pozwalają grubym rybom testować, rozwijać i koniec końców wprowadzać innowacje szybko i sprawnie. A małe firmy? Te biernie obserwują technologiczne show, myśląc, że SI jest poza ich zasięgiem. To duży błąd!

Jest takie porzekadło: biednych ludzi nie jest stać na tanie rzeczy i tak jest też w przypadku technologii i sektora MŚP. Bo wbrew temu co myślą główni zainteresowani nie dość, że stać ich na zaawansowane technologie, jak sztuczna inteligencja, to dzięki nim mogą konkurować z tymi największymi. Trzeba znaleźć swoją niszę.

Rynek polski, podobnie jak czeski czy słowacki jest traktowany przez dużych graczy po macoszemu. Wszystkiemu winna jest ekonomia, to ze względu na znacznie niższe możliwości nabywcze, te rynki uważane są za nieatrakcyjne. To otwiera szansę dla innych, mniejszych, często lokalnych firm, które widzą potencjał w swoim rozwiązaniu. Dobrym i bardzo efektownym przykładem może być technologia Conversational AI, czyli popularni asystenci głosowi. Voiceboty działają dzięki wykorzystaniu Sztucznej Inteligencji. Bot podobnie, jak człowiek, zanim zacznie mówić w jakimś języku, musi się go nauczyć - słów, składni, deklinacji etc. Zanim doczekamy się „importowanego” asystenta, który nauczy się polskiego, prędzej dorobimy się własnego.

A warto zauważyć, że rynki takie jak Polska, Czechy, Słowacja czy Chorwacja rozwijają się bardzo dynamicznie. To także nisza, której giganci jeszcze nie zagospodarowali i jest spora szansa na to, że prawem pierwszeństwa, rodzima spółka wygra z międzynarodową konkurencją z Doliny Krzemowej.

Podobną drogę, wybiera coraz więcej firm. Mimo że małe i nieznane to potrafią stworzyć rozwiązania, które poziomem zaawansowania i innowacyjności w niczym nie ustępują produktom, jakie tworzą giganci IT, notowani na Nowojorskiej Giełdzie Papierów Wartościowych.

Wiele z nich wykorzystuje SI, aby budować lepsze doświadczenia klientów oraz zwiększyć produktywność i wydajność. Według danych Fortune Business Insights, w 2019 roku rynek sztucznej inteligencji wart był 27,23 miliarda dolarów. W 2027 roku będzie to niemal dziesięć razy więcej 266,92 miliarda dolarów. Te prognozy sugerują, że mniejsze innowacyjne spółki też mają o co walczyć.

Efekt skali

Rynek będzie rósł, bo nie tylko dużych i bogatych stać będzie na inwestycje w inteligentne algorytmy, ale małych i średnich również, z tą jednak różnicą, że nie mogą przyjąć modelu biznesowego wielkich przedsiębiorstw, jako wzoru. Strategia użycia zaawansowanych technologii musi być inna. Dopasowana do innych realiów rynkowych i budżetowych. Google, czy Facebook mają środki na zainwestowanie milionów dolarów w badania i zatrudnienie najtęższych umysłów w branży.

Rozwiązaniem dla tych ambitnych, ale mniejszych firm działających na jednym lub kilku rynkach jest współpraca z zewnętrznymi dostawcami. Jeżeli firmy nie stać na przejęcia czy inwestycje w R&D, może skorzystać z doświadczeń innej firmy.

A dlaczego opłaca się inwestować w zaawansowane technologie? Ponieważ sztuczna inteligencja czy machine learning pod wieloma względami, pozwolą wyrównać szanse na rynku. Nowatorskie technologie bazujące na SI pozwolą skuteczniej konkurować mniejszym graczom.

Jak oswoić Sztuczną Inteligencję?

Chociaż średnie i małe firmy nie mają embarga na technologie wykorzystujące SI i z powodzeniem mogą wykorzystać moc inteligentnych algorytmów, praktyka pokazuje, że istnieje wewnętrzny opór. Bo innowacje IT postrzegane są jako, rozwiązania drogie dla dużych, które małym mogą dać niewiele - to pierwszy mit. Bo wartość, którą daje technologia nie zależy od wielkości firmy a od tego czy ta swoje IT umie skutecznie wykorzystać.

W tym punkcie dotykamy innej ważnej rzeczy, a jest nią postrzeganie technologii. Należy uświadomić sobie, że siłą technologii bazujących na SI czy machine learning jest to, że nie są produktem zamkniętym. Ciągle się uczą i żeby można było wykorzystać ich potencjał, trzeba im pomagać w rozwoju. Ten ciężar spoczywa nie tylko na dostawcy, ale też odbiorcy oprogramowania. Mówi się, że jesteś tym, co jesz. Tak samo jest z SI. Jeżeli algorytmy są rozwijane, a także dostają zweryfikowane i kaloryczne informacje, wówczas szybciej widać efekty ich pracy. Sztuczną inteligencję trzeba oswoić i nakarmić.

Jak Dawid z Goliatem

Sztuczna inteligencja odmieni codzienną pracę firm z sektora MŚP, które gromadząc znaczne ilości danych, nie były w stanie ich odpowiednio analizować, tak ze względu na lukę kompetencyjną, jak i ograniczone zasoby kadrowe. Od analizy nastrojów do algorytmów śledzących preferencje i zwyczaje klientów, po wykorzystanie chatbotów i voicebotów, które opierają się na uczeniu maszynowym. Wielkie technologie dają mniejszym graczom potężne mechanizmy gromadzenia i analizowania danych, które do niedawna dostępne były tylko dla gigantów. To swego rodzaju paradoks, bo to mali mają przewagę.

Analiza danych jest dziś jednym z kluczowych obszarów, które definiują sukces przedsiębiorstwa. Wydobywanie surowych danych ze złożonej infrastruktury organizacyjnej oraz udoskonalanie ich i późniejsze dostosowywanie do strategicznych celów biznesowych dla dużych, zdywersyfikowanych i rozproszonych organizacji jest o wiele większym wyzwaniem. Firmy z sektora MŚP są, a w zasadzie powinny być zwinne i szybciej reagować na zmiany na rynku. Za przykład weźmy asystentów głosowych. W wielkiej korporacji wdrożenie voicebota może przejść bez echa, a gdy takowy pojawi się w hotelu, albo przychodni, nagle okaże się, że pracownicy zostali odciążeni z wielu czynności. W księgach rachunkowych korzyści będą miały bardzo konkretny wymiar.

Dwa światy

Sztuczna inteligencja to technologia, która dobrze wypada w deklaracjach. Jednak biznesowa rzeczywistość jest zgoła odmienna. Jak wynika z badania Vistage, tylko 13,6% małych i średnich firm stosuje inteligentne algorytmy w swoich firmach. 6,9% wykorzystuje tę technologię do realizacji operacji biznesowych, a 6,1% do budowania zaangażowania klientów. Jednak prawie jedna trzecia (29,5%) respondentów uważa, że SI jest jedną z najbardziej efektywnych technologii dla biznesu. Żeby tę efektywność potwierdzić, trzeba podjąć wyzwanie i zainwestować w nowoczesne technologie, które dziś są w zasięgu ręki znakomitej większości firm. Jednak biznes często z dużą rezerwą podchodzi do nowinek technologicznych. Gdybym miał wymienić największy hamulec, to myślę, że to asekuranctwo byłoby moim faworytem. Czas zwolnić hamulec ręczny, który nie pozwala rozwinąć skrzydeł.

Wojtek Stramski CEO funduszu Deep Change Ventures

Więcej informacji znajdziesz w serwisie MOJA FIRMA