Jakub Jodłowski, CEO Qarbon IT, opowiada o potencjale generatywnej AI w transformacji biznesów, korzyściach z analizy danych w czasie rzeczywistym oraz wsparciu firm w adaptacji do nowych technologii.
W jaki sposób Państwa firma pomaga klientom wdrażać rozwiązania AI w ich biznesach?
Do każdego klienta podchodzimy indywidualnie. Jeśli klient zgłasza się do nas z pomysłem na aplikację lub konkretnym problemem, na który nie znalazł jeszcze rozwiązania, rozpoczynamy współpracę od przeprowadzenia warsztatów. Podczas tych spotkań analizujemy wyzwania, z jakimi się zmaga, i wspólnie poszukujemy najbardziej optymalnych rozwiązań. Przeprowadzamy szczegółową analizę, projektujemy rozwiązanie i przygotowujemy dokumentację, która następnie służy zespołowi wdrożeniowemu do sprawnej implementacji. To podejście jest bardzo skuteczne z kilku powodów. Po pierwsze, już na wczesnym etapie jesteśmy w stanie skutecznie wyłapać wszystkie luki, co znacząco redukuje koszty późniejszej implementacji. Jeśli natomiast klient przychodzi z konkretnym pomysłem i ma jasną koncepcję, po wstępnej walidacji i oszacowaniu kosztów możemy bezpośrednio przystąpić do realizacji projektu. Dzięki temu każdy etap współpracy jest dostosowany do unikalnych potrzeb i oczekiwań klienta, co pozwala nam osiągać najlepsze możliwe rezultaty.
Jakie konkretne korzyści mogą uzyskać klienci dzięki zastosowaniu technologii AI w swoich firmach?
Korzyści zależą od rodzaju prowadzonej działalności. Osobiście, na co dzień korzystam z generatywnej AI, która pomaga mi w pisaniu maili, doborze odpowiedniego komunikatu do kontekstu rozmowy, przygotowaniu materiałów marketingowych oraz tworzeniu prezentacji dostosowanych do konkretnego klienta. Oczywiście, należy ostrożnie weryfikować otrzymywane wyniki - krytyczne podejście jest kluczowe. Jest to jednak prosty przykład, jak można wykorzystać generatywną AI w codziennej pracy. W bardziej zaawansowanych przypadkach użycia AI w firmach naszych klientów można wymienić następujące korzyści:
- Poprawa jakości i szybkości obsługi klientów: Wdrożenie chatbotów, które usprawniają obsługę klienta.
- Przetwarzanie ogromnych ilości danych: AI potrafi analizować dane z zawrotną szybkością, umożliwiając firmom:
- Tworzenie prognoz.
- Tworzenie spersonalizowanych ofert i rekomendacji dla klientów.
- Optymalizacja procesów: AI świetnie nadaje się do automatyzacji prostych i rutynowych zadań oraz monitorowania i optymalizowania procesów w firmie w czasie rzeczywistym.
- Optymalizacja procesów: AI świetnie nadaje się do automatyzacji prostych i rutynowych zadań oraz monitorowania i optymalizowania procesów w firmie w czasie rzeczywistym.
Dzięki tym możliwościom, AI pozwala firmom działać bardziej efektywnie, redukować koszty operacyjne i zwiększać satysfakcję klientów.
Czy mogą Państwo podać przykłady projektów, w których AI znacząco poprawiło wyniki biznesowe klientów?
Użycie technologii AI na szeroką skalę jest stosunkowo nowym trendem, dlatego wiele projektów znajduje się jeszcze na etapie implementacji. Mimo to, mogę podać kilka przykładów aktualnie realizowanych przez nas projektów, które w niedalekiej przyszłości mogą znacząco wpłynąć na biznes naszych klientów. Jednym z ciekawszych projektów jest stworzenie wirtualnego handlowca dla firmy sprzedającej swoje usługi za pośrednictwem call center. Firma ta zebrała ogromne ilości nagrań z rozmów z potencjalnymi klientami. Nasi analitycy danych (data scientists) oznaczają te dane i uczą model AI, jak komunikują się handlowcy osiągający najlepsze wyniki. Celem jest stworzenie superskutecznego handlowca, który nigdy się nie męczy i może pracować 24/7, osiągając zdumiewające rezultaty. Co więcej, dzięki obecnej technologii taki handlowiec może komunikować się dowolnie wybranym głosem oraz moderować ton emocjonalny swoich wypowiedzi, dostosowując go do profilu rozmówcy. Możliwości, jakie daje ta technologia, są naprawdę niewiarygodne. Kolejnym interesującym projektem jest aplikacja do analizy danych finansowych przedsiębiorstw. Po dodaniu danych finansowych aplikacja potrafi w mgnieniu oka przeanalizować te dane, wyświetlić kluczowe KPI oraz dostarczyć użytkownikowi odpowiednie rekomendacje. Użytkownik może również zadać pytanie w języku naturalnym i otrzymać odpowiedź opartą na sytuacji swojej firmy. Te przykłady pokazują, jak wszechstronne i potężne mogą być zastosowania AI, przynosząc wymierne korzyści biznesowe w różnych branżach.
"W naszej firmie korzystamy z szerokiego spektrum narzędzi i technologii AI, które dostosowujemy do specyficznych potrzeb naszych klientów."
Jakie sektory lub branże najbardziej korzystają z Państwa usług AI?
Obecnie z naszych usług korzystają duże instytucje finansowe, dla których budujemy zespoły Data Scientist i Data Engineering. Współpracujemy także ze średnimi firmami, które pragną nadążać za postępem technologicznym. Aby utrzymać konkurencyjność, te firmy muszą przechodzić cyfryzację i wdrażać najnowsze rozwiązania, w tym technologie AI. Nasze wsparcie pomaga im skutecznie adaptować się do zmieniających się warunków rynkowych i wykorzystywać potencjał sztucznej inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.
Jakie są najczęstsze wyzwania, z którymi borykają się Państwa klienci podczas implementacji AI, i jak pomagacie je rozwiązać?
Nasi klienci, zwłaszcza średnie firmy, często nie wiedzą, jak skutecznie przeprowadzić implementację AI. Brakuje im również wdrożonych rozwiązań, które ułatwiłyby integrację sztucznej inteligencji. W takich przypadkach kluczowe jest posiadanie dostępu do odpowiednich danych, które muszą być dobrze ustrukturyzowane. Dobrze jest, jeśli klient ma już wdrożone pewne rozwiązania IT. Niestety, wiele firm w Polsce jeszcze nie przeszło pełnej digitalizacji i zarządza swoją działalnością za pomocą Excela. W takich sytuacjach konieczne jest rozpoczęcie od wdrożenia podstawowych narzędzi IT, zanim przejdziemy do zaawansowanych rozwiązań AI. Nasza firma pomaga klientom w całym procesie transformacji, od wstępnej analizy i przygotowania danych, przez wdrożenie odpowiednich narzędzi IT, aż po implementację zaawansowanych systemów AI. Dzięki temu firmy mogą skutecznie wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji do poprawy swojej efektywności i konkurencyjności na rynku.
W jaki sposób AI może pomóc klientom w lepszej analizie danych i podejmowaniu decyzji?
AI może znacząco wspierać naszych klientów w lepszej analizie danych i podejmowaniu decyzji. Automatyzując procesy analityczne, AI pozwala na szybsze i bardziej efektywne przetwarzanie ogromnych ilości danych. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego jesteśmy w stanie identyfikować ukryte wzorce i trendy, dostarczając naszym klientom wartościowych informacji, które byłyby trudne do wykrycia ręcznie. Dodatkowo, AI umożliwia prognozowanie przyszłych wydarzeń na podstawie danych historycznych, co jest niezwykle pomocne w planowaniu strategicznym. Kolejnym aspektem jest personalizacja – AI pozwala na tworzenie spersonalizowanych ofert i rekomendacji, co zwiększa satysfakcję i lojalność naszych klientów. Wykrywanie anomalii w czasie rzeczywistym jest również nieocenione, zwłaszcza w sektorze finansowym czy produkcyjnym, gdzie szybkość reakcji jest kluczowa.AI wspiera również proces podejmowania decyzji, dostarczając rekomendacje oparte na analizie danych i zmniejszając ryzyko błędów ludzkich. Integracja danych z różnych źródeł umożliwia uzyskanie pełniejszego obrazu sytuacji biznesowej, co pozwala na bardziej trafne i świadome decyzje. Narzędzia AI generują także zaawansowane raporty i wizualizacje, które są łatwe do zrozumienia i interpretacji, pomagając menedżerom szybko zrozumieć skomplikowane dane.W skrócie, AI przyspiesza analizę danych, zwiększa jej precyzję i dostarcza użytecznych informacji, które wspierają lepsze i szybsze podejmowanie decyzji. To pozwala firmom działać bardziej efektywnie i z większą pewnością, opierając się na solidnych danych.
Jakie narzędzia i technologie AI są najczęściej wykorzystywane przez Państwa firmę w projektach dla klientów?
W naszej firmie korzystamy z szerokiego spektrum narzędzi i technologii AI, które dostosowujemy do specyficznych potrzeb naszych klientów. Przede wszystkim, używamy popularnych frameworków do uczenia maszynowego, takich jak TensorFlow i PyTorch, które pozwalają nam na tworzenie i trenowanie zaawansowanych modeli AI. Dzięki tym narzędziom możemy efektywnie rozwijać modele zarówno do analizy danych, jak i do zadań związanych z rozpoznawaniem obrazów czy przetwarzaniem języka naturalnego. W zakresie analizy danych często korzystamy z platform takich jak Apache Spark i Hadoop, które umożliwiają przetwarzanie dużych zbiorów danych w skali. Te technologie są kluczowe dla realizacji projektów, które wymagają analizy big data. Dodatkowo, używamy narzędzi takich jak SQL i NoSQL do zarządzania bazami danych oraz do przechowywania i przetwarzania informacji w sposób efektywny. Do tworzenia chatbotów i systemów obsługi klienta opartych na AI, wykorzystujemy platformy takie jak Dialogflow od Google czy Microsoft Bot Framework. Te narzędzia umożliwiają nam budowanie inteligentnych asystentów, które mogą zautomatyzować wiele procesów związanych z obsługą klienta. W przypadku projektów wymagających analizy tekstu, takich jak klasyfikacja dokumentów czy analiza sentymentu, korzystamy z narzędzi do przetwarzania języka naturalnego (NLP) takich jak spaCy, NLTK oraz zaawansowanych modeli transformacyjnych, takich jak BERT czy GPT. Kiedy pracujemy nad projektami związanymi z wizją komputerową, wykorzystujemy biblioteki takie jak OpenCV oraz modele głębokiego uczenia, które pozwalają na zaawansowaną analizę obrazów i wideo. Te technologie są szczególnie przydatne w sektorach takich jak bezpieczeństwo, produkcja czy medycyna.Wreszcie, do zarządzania i wdrażania naszych modeli AI, korzystamy z platform chmurowych takich jak AWS, Google Cloud Platform i Microsoft Azure. Te platformy oferują narzędzia do łatwego skalowania, monitorowania i zarządzania modelami AI w środowiskach produkcyjnych.Dzięki kombinacji tych narzędzi i technologii jesteśmy w stanie dostarczać naszym klientom rozwiązania AI, które są nie tylko innowacyjne, ale także skuteczne i dopasowane do ich specyficznych potrzeb biznesowych.
"Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności z przepisami podczas korzystania z rozwiązań AI jest dla nas priorytetem."
Jak wspieracie klientów w zapewnieniu bezpieczeństwa i zgodności z przepisami podczas korzystania z rozwiązań AI?
Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności z przepisami podczas korzystania z rozwiązań AI jest dla nas priorytetem. Na początku każdego projektu przeprowadzamy dokładny audyt i ocenę ryzyka, aby zidentyfikować potencjalne zagrożenia związane z bezpieczeństwem danych i zgodnością z przepisami. Stosujemy zaawansowane metody szyfrowania danych zarówno w tranzycie, jak i w spoczynku oraz wprowadzamy ścisłe mechanizmy kontroli dostępu, takie jak uwierzytelnianie wieloskładnikowe i zarządzanie tożsamościami, aby upewnić się, że tylko uprawnieni użytkownicy mają dostęp do wrażliwych informacji. Dbamy również o zgodność naszych rozwiązań z najnowszymi regulacjami dotyczącymi ochrony danych, takimi jak GDPR (RODO) czy CCPA, regularnie aktualizując nasze procedury i technologie, aby odpowiadały zmieniającym się wymaganiom prawnym. Prowadzimy szkolenia i warsztaty dla naszych klientów, aby zwiększyć ich świadomość na temat najlepszych praktyk w zakresie bezpieczeństwa i zgodności, a także wdrażamy rozwiązania monitorujące, które pozwalają na bieżące śledzenie aktywności w systemach AI. Dostarczamy szczegółową dokumentację dotyczącą wdrożonych rozwiązań AI, umożliwiając klientom pełny wgląd w nasze działania i procedury, co buduje zaufanie i zapewnia pełną przejrzystość. W przypadku wykrycia naruszenia, nasi specjaliści są gotowi do szybkiej interwencji, aby zminimalizować skutki incydentu i zapobiec jego ponownemu wystąpieniu. Dzięki tym działaniom możemy zapewnić naszym klientom, że ich dane są bezpieczne, a nasze rozwiązania AI są zgodne z najnowszymi regulacjami prawnymi, co pozwala im skupić się na korzyściach płynących z technologii AI bez obaw o bezpieczeństwo i zgodność.
Czy oferujecie szkolenia lub wsparcie dla klientów w zakresie wykorzystania AI w ich codziennych operacjach?
Tak, zawsze współpracujemy bardzo ściśle z klientem i każdy nasz produkt posiada obszerną dokumentację, a po wdrożeniu przeprowadzamy szkolenia dla pracowników, którzy będą z tego rozwiązania korzystać. Następnie wspieramy klienta, jeśli tylko pojawią się jakieś pytanie lub wątpliwości po wdrożeniu. Świadczymy również usługi utrzymania.
Jakie są najnowsze trendy w AI, które Państwa firma wprowadza do swoich usług, aby lepiej wspierać klientów?
Nasza firma stale śledzi najnowsze trendy w AI i wdraża je do swoich usług, aby lepiej wspierać naszych klientów. Jednym z kluczowych trendów jest rozwój i zastosowanie modeli transformacyjnych, takich jak GPT-4 i BERT, które znacząco poprawiają zdolności przetwarzania języka naturalnego (NLP). Dzięki nim możemy oferować bardziej zaawansowane rozwiązania do analizy tekstu, automatyzacji obsługi klienta czy generowania treści. Kolejnym ważnym trendem jest edge AI, czyli przenoszenie mocy obliczeniowej z chmury na urządzenia końcowe. To pozwala na szybsze przetwarzanie danych i reakcję w czasie rzeczywistym, co jest szczególnie przydatne w aplikacjach IoT, monitoringu i automatyce przemysłowej. Wdrażamy edge AI, aby nasi klienci mogli korzystać z inteligentnych rozwiązań bez opóźnień i przy mniejszym zużyciu zasobów sieciowych. Zastosowanie federated learning, czyli federacyjnego uczenia się, to kolejny trend, który implementujemy. Pozwala on na trenowanie modeli AI na rozproszonych danych, bez konieczności ich centralizowania. To zwiększa prywatność i bezpieczeństwo danych, co jest kluczowe dla branż takich jak opieka zdrowotna czy finanse. Również wprowadzamy narzędzia do automatyzacji i optymalizacji procesów biznesowych z wykorzystaniem AI, takie jak RPA (Robotic Process Automation) z funkcjami AI. To pozwala naszym klientom automatyzować rutynowe zadania, zwiększając efektywność i redukując koszty operacyjne. W dziedzinie wizji komputerowej wykorzystujemy zaawansowane techniki, takie jak generatywne sieci neuronowe (GAN), które umożliwiają tworzenie realistycznych obrazów i wideo, a także polepszenie jakości obrazu. To ma szerokie zastosowanie w marketingu, produkcji i medycynie. Wreszcie, coraz większy nacisk kładziemy na explainable AI (XAI), czyli wyjaśnialną sztuczną inteligencję. Tworzymy systemy, które nie tylko dostarczają wyniki, ale także wyjaśniają swoje decyzje w sposób zrozumiały dla użytkownika. To zwiększa zaufanie do AI i ułatwia jej integrację w procesach decyzyjnych. Dzięki integracji tych najnowszych trendów nasza firma jest w stanie dostarczać innowacyjne i skuteczne rozwiązania AI, które pomagają naszym klientom osiągać ich cele biznesowe w sposób bardziej efektywny i bezpieczny.