W ostatnich latach mogliśmy zaobserwować bardzo dynamiczny rozwój rozwiązań wykorzystujących sztuczna inteligencję (SI, AI). Niemal każda branża stara się z niej korzystać, aby w szybszy i bardziej wydajny sposób osiągnąć zamierzone cele. Sztuczna inteligencja nie jest już tylko fantazyjnym wytworem filmów science fiction – stała się rzeczywistością, która przekształca nasz sposób życia i pracy w każdym niemal aspekcie.
Jednym z interesujących obszarów, w których SI wywiera znaczący wpływ, jest, czy też będzie, analiza biznesowa. W niedalekiej przyszłości możemy oczekiwać, że rozwój AI zmieni nie tylko narzędzia i techniki analizy biznesowej, ale także cały sposób, w jaki myślimy o zarządzaniu przedsiębiorstwem.
W artykule przyjrzymy się temu, jakie konkretne zmiany może przynieść SI w analizie biznesowej i jakie korzyści oraz wyzwania mogą się pojawić w związku z tym przełomem.
Nowe możliwości dzięki SI w analizie biznesowej
Automatyzacja procesów analizy danych
Jednym z najbardziej oczywistych wpływów SI na analizę biznesową jest możliwość automatyzacji procesów analizy danych. Za pomocą zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, systemy SI mogą przetwarzać ogromne ilości danych znacznie szybciej i dokładniej niż ludzki analityk. To umożliwia szybsze wykrywanie trendów, wzorców i anomalii w danych, co z kolei pozwala przedsiębiorstwom podejmować lepiej poinformowane decyzje biznesowe.
Personalizacja analizy i rekomendacji
Dzięki SI analiza biznesowa może stać się bardziej spersonalizowana dla konkretnych klientów i rynków. Systemy SI mogą analizować dane dotyczące zachowania i preferencji klientów, co pozwala na dostarczanie spersonalizowanych rekomendacji produktów lub usług. To z kolei może przyczynić się do zwiększenia zaangażowania klientów i poprawy doświadczenia zakupowego.
Prognozowanie i modelowanie przyszłych trendów
SI umożliwia rozwój zaawansowanych modeli prognostycznych, które mogą przewidywać przyszłe trendy rynkowe, zmiany w preferencjach klientów i inne czynniki wpływające na działalność biznesową. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą lepiej przygotować się na nadchodzące zmiany i dostosować swoje strategie biznesowe w celu maksymalizacji zysków i minimalizacji ryzyka.
Optymalizacja procesów biznesowych
SI może również być wykorzystywana do optymalizacji procesów biznesowych poprzez identyfikację obszarów, w których można wprowadzić usprawnienia lub zmiany. Na przykład, za pomocą analizy danych i algorytmów optymalizacyjnych można zoptymalizować łańcuch dostaw, zarządzanie zapasami, planowanie produkcji oraz inne kluczowe procesy operacyjne.
Korzyści wynikające z zastosowania sztucznej inteligencji w analizie biznesowej
Jakie zatem korzyści może przynieść umiejętne zastosowanie SI w pracy analityka biznesowego? Przyjrzyjmy się najważniejszym z nich:
- Zwiększenie efektywności i wydajności – automatyzacja procesów analizy danych za pomocą SI może znacząco zwiększyć efektywność i wydajność działania przedsiębiorstwa, umożliwiając szybsze podejmowanie decyzji i lepsze wykorzystanie zasobów.
- Poprawa jakości decyzji biznesowych –dzięki dokładniejszej analizie danych i prognozowaniu przyszłych trendów, przedsiębiorstwa mogą podejmować decyzje biznesowe oparte na większej liczbie zmiennych, co przekłada się na zwiększenie konkurencyjności i rentowności.
- Możliwość szybkiego reagowania na zmiany rynkowe –dzięki zdolnościom prognostycznym SI przedsiębiorstwa mogą szybko reagować na zmiany rynkowe i dostosowywać swoje strategie biznesowe w celu utrzymania konkurencyjności.
- Poprawa doświadczenia klienta –personalizacja analizy danych za pomocą SI pozwala na dostarczanie bardziej spersonalizowanych produktów, usług i doświadczeń klientom, co z kolei przyczynia się do zwiększenia lojalności i zaangażowania klientów.
Wyzwania związane z wykorzystaniem SI w analizie biznesowej
Do głównych wyzwań związanych z zastosowaniem AI w analizie biznesowej należą:
- Prywatność danych –wykorzystanie danych klientów w celach analizy biznesowej za pomocą SI związane z prywatnością danych i ochroną prywatności. Niezbędne jest zapewnienie odpowiednich środków bezpieczeństwa i respektowania praw klientów do prywatności.
- Brak zrozumienia technologii – niektóre przedsiębiorstwa mogą napotykać trudności w zrozumieniu i wykorzystaniu zaawansowanych technologii SI do analizy biznesowej. Konieczne jest odpowiednie szkolenie personelu oraz edukacja w zakresie korzyści i możliwości, jakie niesie ze sobą SI.
- Ryzyko błędnych interpretacji danych – mimo zaawansowanych możliwości SI istnieje ryzyko błędnej interpretacji danych, co może prowadzić do podejmowania nieprawidłowych decyzji biznesowych. Konieczne jest zachowanie ostrożności i krytycznego podejścia do wyników analizy danych.
Narzędzia przydatne w analizie biznesowej wykorzystujące AI
W analizie biznesowej można wykorzystać różnorodne narzędzia SI, które pomagają w zbieraniu, przetwarzaniu i analizowaniu danych. Mogą one znacznie zwiększyć efektywność, dokładność i szybkość procesów analitycznych, pomagając przedsiębiorstwom w podejmowaniu lepszych decyzji opartych na danych. Oto kilka przykładów:
- Analiza danych i wizualizacja
- Tableau, Power BI – narzędzia do wizualizacji danych, które mogą być wspomagane AI do automatyzacji analiz i odkrywania wzorców.
- Google Data Studio – umożliwia tworzenie interaktywnych raportów i dashboardów z wykorzystaniem danych.
- Automatyzacja procesów
- UiPath, BluePrism – narzędzia RPA (Robotic Process Automation) do automatyzacji rutynowych procesów biznesowych, co zwiększa efektywność analiz.
- Inteligentne chatboty
- ChatGPT, Dialogflow – umożliwiają prowadzenie rozmów z klientami, zbieranie informacji zwrotnych i analizę ich potrzeb.
- Zarządzanie projektami
- Monday.com, Asana z AI – narzędzia do zarządzania projektami, które mogą wykorzystać AI do przewidywania opóźnień czy identyfikacji ryzyk w projektach.
- Business Intelligence
- Qlik Sense, Domo – platformy BI, które korzystają z AI do analizy danych w czasie rzeczywistym i generowania raportów.
- Optymalizacja procesów
- Simul8, AnyLogic – narzędzia do symulacji procesów, które pomagają w identyfikacji wąskich gardeł i możliwości optymalizacji.
Narzędzia AI w analizie biznesowej mogą znacznie zwiększyć efektywność, dokładność i szybkość procesów analitycznych, pomagając firmom w podejmowaniu lepszych decyzji opartych na danych.
Przykład wykorzystania AI w analizie biznesowej
Przejdźmy zatem do przykładu, w jaki sposób AI może wspomóc pracę analityka biznesowego. Do tego celu wykorzystamy popularnego chatbota, jakim jest ChatGPT. Przy jego użyciu spróbujmy stworzyć user story dla projektu wdrożenia nowego systemu klasy ERP.
Aby tego dokonać, wystarczy zalogować się na stronie: https://chatgpt.com/. W polu tekstowym wpisać komendę: „Napisz user story dla implementacji nowego systemu ERP” i wcisnąć enter. W odpowiedzi otrzymałem poniższy rezultat.
Odpowiedź ChatGPT
Tytuł: Implementacja Nowego Systemu ERP dla Optymalizacji Procesów Biznesowych
Opis
Jako [użytkownik roli] chcę [opis potrzeby/akcji], aby [cel/korzyść].
User Stories:
- User Story 1: Zarządzanie zamówieniami
- Jako: Kierownik Działu Sprzedaży
- Chcę: mieć możliwość przeglądania, tworzenia i edytowania zamówień klientów w nowym systemie ERP.
- Aby: poprawić efektywność procesów sprzedaży oraz śledzić status zamówień w czasie rzeczywistym.
- User Story 2: Zarządzanie zapasami
- Jako: Menedżer Magazynu
- Chcę: mieć dostęp do dokładnych i aktualnych informacji o stanach magazynowych.
- Aby: optymalizować procesy zarządzania zapasami, unikając zarówno nadmiarów, jak i braków towarów.
- User Story 3: Fakturowanie i rozliczenia
- Jako: Księgowy
- Chcę: aby system ERP automatycznie generował faktury na podstawie zamówień i śledził płatności.
- Aby: usprawnić proces fakturowania, zminimalizować błędy i śledzić przepływy finansowe.
- User Story 4: Analiza danych biznesowych
- Jako: Dyrektor Finansowy
- Chcę: mieć dostęp do zaawansowanych raportów i analiz finansowych w czasie rzeczywistym.
- Aby: podejmować lepiej poinformowane decyzje strategiczne, bazując na aktualnych danych.
- User Story 5: Zarządzanie relacjami z klientami (CRM)
- Jako: Specjalista ds. Obsługi Klienta
- Chcę: mieć dostęp do pełnej historii interakcji z klientami, w tym zamówień, reklamacji i korespondencji.
- Aby: zapewnić bardziej spersonalizowaną i efektywną obsługę klienta.
- User Story 6: Zarządzanie projektami
- Jako: Menedżer Projektu
- Chcę: monitorować postęp projektów, alokację zasobów i koszty w ramach systemu ERP.
- Aby: lepiej zarządzać projektami i zapewnić ich terminową realizację w ramach budżetu.
- User Story 7: Integracja z systemami zewnętrznymi
- Jako: Administrator IT
- Chcę: aby nowy system ERP integrował się z istniejącymi systemami firmy, takimi jak systemy płacowe i e-commerce.
- Aby: zapewnić płynny przepływ danych między systemami i uniknąć ręcznego wprowadzania danych.
Kryteria akceptacji:
- System ERP powinien umożliwiać tworzenie i edytowanie zamówień oraz śledzenie ich statusu.
- Informacje o stanach magazynowych muszą być aktualizowane w czasie rzeczywistym.
- System powinien automatycznie generować faktury na podstawie zamówień i śledzić płatności.
- Dostęp do raportów i analiz finansowych musi być szybki i intuicyjny.
- Historia interakcji z klientami powinna być łatwo dostępna i kompletna.
- Moduł zarządzania projektami musi umożliwiać monitorowanie postępu, zasobów i kosztów.
- System musi integrować się z istniejącymi systemami zewnętrznymi.
Mój komentarz
Jak widać na powyższym przykładzie, ChatGPT poradził sobie bez problemu z przygotowaniem podstawowych user stories dla zadanego tematu. Sądzę, że jest to z pewnością udogodnienie dla analityka, który wspierając się sztuczną inteligencją, może czerpać inspiracje lub też znaleźć możliwości, na które by sam nie wpadł.
Jednak nie zastąpi to całkowicie jego pracy. SI wygenerowało tylko kilka przykładów, a z pewnością lista user stories dla tak skomplikowanego projektu byłaby znacznie dłuższa. Ciekawym dodatkiem mogą okazać się przygotowane przez SI kryteria akceptacji, które również wspomogą analityka w jego codziennej pracy i zwrócą uwagę na istotne kwestie.
Analiza ryzyka
Kolejnym interesującym przykładem, jaki chciałbym przedstawić, jest przygotowanie analizy ryzyka projektu wdrożenia nowego systemu ERP. Nie jest to może stricte związane z analizą biznesową, niemniej analitycy często wspierają projekt managerów w przygotowaniu takiego zestawienia.
Tym razem zadajmy następującą komendę: „Przygotuj analizę ryzyka dla projektu wdrożenia nowego systemu klasy ERP”. Wyniki znajdziecie poniżej.
Odpowiedź ChatGPT
Oto przykładowa analiza ryzyka dla projektu wdrożenia nowego systemu klasy ERP:
- Identyfikacja ryzyk
| Ryzyko | Opis | Prawdopodobieństwo (1-5) | Wpływ (1-5) | Ocena ryzyka (P*W) | Strategie zarządzania |
| 1. Opór pracowników | Pracownicy mogą być niechętni do zmiany systemu, co wpłynie na wdrożenie. | 4 | 4 | 16 | Szkolenia, komunikacja, zaangażowanie w proces wdrożenia. |
| 2. Niedopasowanie funkcjonalności | Nowy system ERP może nie spełniać wszystkich potrzeb organizacji. | 3 | 5 | 15 | Analiza wymagań przed wdrożeniem, testy użytkowników. |
| 3. Problemy techniczne | Możliwość awarii systemu lub błędów podczas migracji danych. | 3 | 5 | 15 | Planowanie testów, plan awaryjny na wypadek problemów technicznych. |
| 4. Koszty przekroczenia budżetu | Wydatki na wdrożenie mogą przekroczyć zaplanowany budżet. | 3 | 4 | 12 | Dokładne planowanie budżetu, monitoring wydatków. |
| 5. Zmiana wymagań w trakcie projektu | Nowe wymagania mogą pojawić się w trakcie wdrożenia, co wpłynie na harmonogram i koszty. | 4 | 3 | 12 | Ustalenie jasnych zasad zarządzania zmianami. |
| 6. Brak zasobów ludzkich | Niewystarczająca liczba pracowników dostępnych do realizacji projektu. | 3 | 4 | 12 | Przeznaczenie odpowiednich zasobów oraz wsparcie z zewnątrz. |
| 7. Niedostateczne szkolenie | Pracownicy mogą nie być odpowiednio przeszkoleni, co wpłynie na efektywność użycia systemu. | 4 | 5 | 20 | Opracowanie kompleksowego programu szkoleniowego. |
- Ocena ryzyka
Każde ryzyko zostało ocenione na podstawie prawdopodobieństwa wystąpienia oraz wpływu na projekt. Ryzyka z najwyższą oceną (powyżej 15) powinny być traktowane jako priorytetowe.
- Strategie zarządzania ryzykiem
- Szkolenia i komunikacja: Regularne szkolenia dla pracowników oraz transparentna komunikacja na temat celu wdrożenia.
- Analiza wymagań: Dokładna analiza potrzeb organizacji przed wdrożeniem, aby uniknąć niedopasowania funkcjonalności.
- Testowanie i monitoring: Wprowadzenie planu testów oraz monitorowanie postępu prac, aby szybko identyfikować i rozwiązywać problemy.
- Zarządzanie zmianami: Ustalenie zasad i procedur dotyczących wprowadzania zmian w projekcie.
- Wsparcie ze strony kierownictwa: Regularne spotkania z zarządem, aby zapewnić ich zaangażowanie i wsparcie.
Mój komentarz
Powyższy przykład pokazuje, jak w łatwy sposób można stworzyć podstawową listę ryzyk, jakie można napotkać w trakcie realizacji danego projektu. W tym przypadku są one dość „podręcznikowe”, skupiając się głównie na zasobach ludzkich, co z pewnością jest niewystarczające przy takiej skali przedsięwzięcia.
Co interesujące, SI stworzyło również kolumny z wartościami prawdopodobieństwa wystąpienia, wpływem na projekt oraz podało propozycje, jak pozbyć się każdego z poszczególnych ryzyk. Podobnie jak w pierwszym przykładzie może być to pomocne dla analityka lub projekt managera, który rozpoczyna tworzenie takiej analizy. Jednak dla celów projektowych wymagana jest większa dokładność i precyzja.
Podsumowanie
W niedalekiej przyszłości sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz większą rolę w analizie biznesowej, zmieniając nie tylko narzędzia i techniki analizy, ale także cały sposób, w jaki myślimy o zarządzaniu przedsiębiorstwem. Choć wyzwania związane z wykorzystaniem SI są realne, to korzyści, jakie niesie ze sobą ta technologia, są ogromne i mogą przyczynić się do znacznego wzrostu efektywności, wydajności i konkurencyjności przedsiębiorstw. Kluczowym zadaniem jest odpowiednie przygotowanie się na tę przyszłość poprzez edukację, inwestycje w odpowiednie technologie oraz zachowanie świadomości ryzyka i potrzeb ochrony danych.
W związku z powyższym należy zadać sobie pytanie: czy AI będzie w stanie zastąpić analityka biznesowego w niedalekiej przyszłości?
Sztuczna inteligencja sukcesywnie się rozwija i należy przyznać, że istnieje takie ryzyko. Rola analityka biznesowego może nie być już aż tak potrzebna w projekcie lub może zostać znacząco ograniczona. Niemniej jednak zawsze będą potrzebne osoby, które są w stanie umiejętnie wykorzystywać czy też utrzymywać narzędzia SI dla celów projektowych. Zatem istnieje dość spore prawdopodobieństwo, że po prostu zmieni się zakres obowiązków przyszłych analityków, a ich praca stanie się bardziej wydajna oraz przyjemniejsza 😊
Bibliografia
- ChatGPT
- Wpływ sztucznej inteligencji na przyszłość pracy – nowe perspektywy i wyzwania
- Najpopularniejsze narzędzia AI
- Hironori Takeuchi, Shuichiro Yamamoto, Business Analysis Method for Constructing Business–AI Alignment Model, 24th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems
- Ida Merete Enholm, Emmanouil Papagiannidis, Patrick Mikalef & John Krogstie, Artificial Intelligence and Business Value: a Literature Review, Information Systems Frontiers (2022) 24:1709–1734
***
Więcej informacji o wykorzystaniu AI w branży IT, znajdziesz również w innych artykułach naszych ekspertów.
Zostaw komentarz