Przy natłoku informacji o wpływie AI na nasze codzienne życie, często brakuje nam czytelnych przykładów, w których ta technologia rzeczywiście może wesprzeć nasze codzienne działania. Wybór narzędzi AI powinien być podyktowany przydatnością i skutecznością danego narzędzia na naszą codzienną pracę, a nie być próbą nadążenia za trendem rynkowym.

Dlatego też warto zastanowić się, gdzie realnie w naszej branży czy otoczeniu tego typu narzędzia mogą przynieść pozytywną zmianę. Obszarami tymi mogą być na przykład:

• Generowanie kodu, bardzo szybkie tworzenie nowych aplikacji i Proof of Concept rozwiązań, zanim pomysł zostanie sprawdzony i zaimplementowany programistycznie z zachowaniem odpowiednich procedur bezpieczeństwa i refaktoryzacji.

• Analiza sentymentu wiadomości w mediach społecznościowych i obsłudze klienta, przeprowadzona na różnych kanałach (Facebook, Instagram, opinie Google, komentarze zamieszczane przez naszych klientów w innych mediach społecznościowych).

• Wykrywanie oszustw finansowych (fraud detection) poprzez badanie trendów i wykrycie anomalii, wygenerowanie powiadomienia z systemu w przypadku odnotowania odbiegających od typowych metryk w procesie.

• Prognozowanie popytu, optymalizacja łańcucha dostaw, wykryta poprzez badanie danych historycznych i prognozowanych, w oparciu o dane z e-commerce i CRM.

• Generowanie raportów i podsumowań z dokumentów tekstowych lub danych liczbowych, w szczególności gdy dane wejściowe są nieustrukturowane i mogą być tworzone przez wielu użytkowników lub systemów.

• Rozpoznawanie mowy i tłumaczenia językowe, dające wsparcie w czasie rzeczywistym, gdzie przy użyciu innych narzędzi podobne rozpoznanie zajmowałoby zbyt wiele czasu.

• Analiza obrazu w diagnostyce medycznej, przemyśle lub bezpieczeństwie, która może wspierać osobę podejmującą decyzję wnioskami wyciągniętymi z setek lub tysięcy podobnych spraw analizowanych w przeszłości.

W odróżnieniu od tradycyjnej automatyzacji, AI samo uczy się na podstawie nowych danych i adaptuje do zmieniających się okoliczności, co czyni je skutecznym w dynamicznych środowiskach biznesowych. Systemy AI obsługują zarówno przetwarzanie struktur danych, jak i obszary nieustrukturyzowane (obrazy, nagrania, teksty wolne).

Narzędzia AI nie tylko automatyzują analizy, lecz także generują alerty, powiadomienia, , rekomendacje oraz wspierają podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. Dzięki rozpoznawaniu wzorców i analizie predykcyjnej, systemy te ułatwiają planowanie, wczesne wykrywanie zagrożeń czy identyfikację szans rozwojowych. Potrafią prowadzić użytkownika przez ścieżkę eksploracji danych, generować podsumowania trendów albo automatycznie kategoryzować przypadki i sugerować działania.

AI to zaawansowany obszar technologii, który pozwala komputerom i maszynom na realizację zadań typowo wymagających ludzkiego podejścia. Narzędzia AI to oprogramowanie wykorzystujące uczenie maszynowe (ML), algorytmy i sieci neuronowe, aby analizować dane, rozpoznawać wzorce, interpretować obrazy, przetwarzać język naturalny (NLP) i podejmować decyzje na podstawie zgromadzonych informacji.

Celem systemów AI to zwiększenie efektywności, automatyzacja złożonych procesów, rozpoznawanie korelacji, przewidywanie zdarzeń oraz generowanie nowych treści (tekstu, obrazu, dźwięku).

AI przetwarza ogromne wolumeny danych z różnych źródeł — systemów transakcyjnych, sensorów IoT, tekstów, obrazów czy nagrań audio. Dzięki automatycznej analizie i uczeniu maszynowemu, narzędzia AI same wykrywają prawidłowości i anomalie, uczą się na bieżąco i dostarczają użytkownikom predykcji, rekomendacji czy pełnej automatyzacji procesów decyzyjnych. Współczesne rozwiązania (np. generatywne AI, LLM-y) pozwalają na komunikację z maszyną w języku naturalnym i generowanie rozbudowanych odpowiedzi, raportów lub analiz. Sprowadza się to do tego, że można się z nimi komunikować za pośrednictwem zdań wypowiedzianych lub napisanych tak, jak gdyby były pytaniem skierowanym do eksperta w danej dziedzinie, zamiast stworzeniem konfiguracji za pomocą interfejsu drag and drop lub użycia języka programistycznego.

Robotic Process Automation (RPA) to specjalistyczne narzędzia programistyczne do automatyzacji sekwencyjnych, powtarzalnych zadań biznesowych. RPA pozwala na replikację czynności wykonywanych przez człowieka w systemach komputerowych: wprowadzanie danych, kopiowanie, synchronizację, generowanie raportów i obsługę interfejsów użytkownika bez ingerencji programistycznej.

Celem systemów RPA jest redukcja czasu wykonywania rutynowych operacji, eliminacja błędów oraz ulżenie pracownikom zadań monotonnych, zapewniając jednocześnie wysoką wydajność i powtarzalność. Kolejną zaletą jest szybkie stworzenie interfejsów pomiędzy systemami, w szczególności w momencie, gdy jeden lub oba nie posiadają możliwości technicznych do przygotowania takiej integracji, co jest spotykane w systemach domenowych lub systemach legacy.

Tak jak WMS zrewolucjonizował zarządzanie magazynem, a Low-Code zmieniło sposób podejmowania decyzji i wykonywania procesów w firmie, tak AI i RPA stanowią kluczowy napęd do cyfrowej automatyzacji i innowacji.

Coraz częściej technologie te współdziałają – AI rozszerza możliwości RPA o rozpoznawanie nieregularnych wzorców, wyciąganie danych z nieustrukturyzowanych źródeł czy generowanie treści, natomiast roboty RPA zapewniają odporność na błędy ludzkie i spójność realizacji procesów.

W rezultacie organizacje, które efektywnie wdrażają oba podejścia, uzyskują wyjątkową elastyczność, skalowalność i przewagę w cyfrowym środowisku biznesowym – ograniczając koszty, przyspieszając rozwój oraz otwierając się na zupełnie nowe możliwości adaptacji do zmian.

Patrząc wysokopoziomowo, oba podejścia dają mierzalne efekty w codziennej pracy, które można sprowadzić do kilku głównych kategorii:

• Redukcja kosztów operacyjnych i eliminacja błędów ludzkich.

• Zwiększenie wydajności i przyspieszenie realizacji powtarzalnych procesów.

• Ulga dla pracowników – koncentracja na zadaniach wymagających kreatywności i wiedzy.

• Nowe możliwości analityczne i strategiczne wynikające z przetwarzania oraz analizy dużych, nieustrukturyzowanych zbiorów danych.

Biorąc pod uwagę specyfikę wdrożenia i implikacje obu technologii, można jednak zauważyć podstawowe różnice obu technologii.

Narzędzia AI budują przewagę dzięki inteligentnej analizie danych, rozpoznawania wzorców i automatyzacji złożonych procesów, zwłaszcza tam, gdzie wymagane jest rozumienie kontekstu, treści lub prognozowanie.

RPA to automatyzacja procesów rutynowych i powtarzalnych, pozostaje niezastąpione w automatyzacji masowych, sztywnych operacji rutynowych, wszędzie tam, gdzie czynności są opisane jednoznacznym schematem i liczy się szybkość oraz precyzja ich realizacji.