Typowe zastosowania generatywnej AI w biznesie, które można wdrożyć już dziś

Najważniejsze wnioski

Czym jest generatywna AI?

Generatywna AI wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się do tworzenia nowej zawartości na podstawie wzorców występujących w dużych zbiorach danych.

W przeciwieństwie do dyskryminacyjnej AI, która klasyfikuje istniejące dane, modele generatywne syntetyzują nowe teksty, obrazy, kody i zawartość multimedialną, które przypominają wzorce szkoleniowe, pozostając jednocześnie oryginalnymi.

Technologia ta ewoluowała od wczesnych sieci neuronowych, takich jak perceptron z 1957 r. i chatboty, takie jak ELIZA z 1961 r.

Wysokiej jakości generowanie stało się możliwe po pojawieniu się w 2014 r. generatywnych sieci przeciwstawnych, a następnie dużych modeli językowych opartych na transformatorach, które łączą miliardy parametrów w celu uzyskania spójnych, adekwatnych kontekstowo wyników.

McKinsey szacuje, że generatywna AI może przynieść globalnej gospodarce dodatkowe 2,6–4,4 bln dolarów.

Dlaczego to ma znaczenie

Generatywna sztuczna inteligencja zapewnia wymierny wzrost wydajności, który ma bezpośredni wpływ na koszty operacyjne i pozycję konkurencyjną.

Organizacje korzystające z tej technologii raportują oszczędność 10–15 procent kosztów badań i rozwoju, a zespoły programistów automatyzują 20–45 procent zadań inżynieryjnych.

Szczególnie przekonujące są ulepszenia w zakresie obsługi klienta. Firma Gartner przewiduje, że do 2026 r. 50% organizacji zajmujących się obsługą klienta wdroży generatywną sztuczną inteligencję, co potencjalnie pozwoli obniżyć koszty pracy centrów kontaktowych o 80 mld dolarów.

Pierwsi użytkownicy, tacy jak Klarna, pokazują ten potencjał, a ich agent AI obsługuje obciążenie pracą 700 ludzkich agentów na 23 rynkach.

Wzrost wydajności w poszczególnych działach pozwala zespołom skierować wysiłek na prace strategiczne o wartości, jednocześnie utrzymując lub poprawiając jakość usług.

Typowe zastosowania generatywnej AI w biznesie

Nowoczesne przedsiębiorstwa wdrażają generatywną sztuczną inteligencję w pięciu głównych obszarach, które wykazują wyraźny zwrot z inwestycji i poprawę operacyjną.

1. Obsługa klienta

Agenci oparci na AI zajmują się klasyfikacją zgłoszeń, udzielaniem odpowiedzi w wielu językach i wskazówkami dotyczącymi samoobsługi, zapewniając dostępność przez całą dobę. Wdrożenie Klarna zapewnia całodobową pomoc odpowiadającą pracy 700 ludzkich agentów, skracając czas rozwiązywania problemów i zmniejszając koszty operacyjne.

Wirtualny asystent Empolis Buddy firmy KUKA stanowi przykład zastosowania przemysłowego, czerpiąc informacje z instrukcji technicznych i standardowych procedur operacyjnych, aby udzielać natychmiastowych odpowiedzi dotyczących produktów produkcyjnych. System oparty na platformie Amazon Bedrock eliminuje opóźnienia typowe dla złożonych zapytań dotyczących produktów.

2. Tworzenie zawartości

Zespoły marketingowe wykorzystują modele LLM do generowania postów w mediach społecznościowych, kampanii e-mail i zawartości blogowej, które zwiększają skalę działań personalizacyjnych. Firma NC Fusion skróciła czas tworzenia wiadomości e-mail z 60 minut do 10 minut po wdrożeniu rozwiązania Microsoft Copilot, co pozwoliło trzykrotnie zwiększyć zaangażowanie w kampanię.

To przyspieszenie pozwala zespołom marketingowym testować więcej kreatywnych wariantów, szybciej reagować na zmiany rynkowe i utrzymywać spójny przekaz marki we wszystkich kanałach bez konieczności proporcjonalnego zwiększania zatrudnienia.

3. Tworzenie oprogramowania

Asystenci kodowania generują funkcje, sugerują refaktoryzacje i tworzą dokumentację, a firma JetBrains przeprowadziła raportowanie, według którego 77 procent programistów odnotowuje wzrost wydajności. Technologia ta zajmuje się powtarzalnymi wzorcami kodowania, podczas gdy programiści skupiają się na architekturze i rozwiązywaniu złożonych problemów.

Brazylijska firma Condor stworzyła generatywnego asystenta AI, który został przeszkolony na podstawie historycznych zgłoszeń IT i dostarcza odpowiedzi uwzględniające kontekst, co skraca czas reakcji działu pomocy technicznej i poprawia wskaźniki rozwiązywania problemów przy pierwszym kontakcie.

4. Optymalizacja procesów

Przetwarzanie dokumentów i analiza przepływu pracy korzystają z możliwości rozpoznawania wzorców przez AI. Rynek ubezpieczeń zdrowotnych Covered California zautomatyzował weryfikację dokumentów uprawniających do ubezpieczenia za pomocą Google Cloud Document AI, podnosząc wskaźnik weryfikacji z 28–30% do 84%, a oczekiwania sięgają nawet 95%.

Ulepszenie to eliminuje ręczne przeglądy, które powodowały opóźnienia, jednocześnie zachowując zgodność z przepisami, pokazując, jak AI zmienia pracochłonne procesy administracyjne.

5. Projektowanie produktów

Modele generatywne przyspieszają tworzenie prototypów i badania wykonalności w różnych branżach. Evozyne i ProT-VAE firmy NVIDIA generują miliony sekwencji białkowych w ciągu kilku sekund, skracając wielomiesięczne cykle badawcze do kilku tygodni, a jednocześnie umożliwiając naukowcom modyfikowanie ponad połowy aminokwasów białka w pojedynczych iteracjach.

Firma GenMat zajmująca się nauką o materiałach wykorzystuje modele generatywne do symulacji właściwości nowych materiałów, skracając czas oceny wykonalności i kierując inwestycjami badawczymi bez konieczności przeprowadzania szeroko zakrojonych testów laboratoryjnych.

Aplikacje te pokazują, w jaki sposób generatywna AI wykracza poza prostą automatyzację, umożliwiając nowe podejście do innowacji i odkryć.

Przyszłe zastosowania generatywnej AI w biznesie

W ciągu najbliższych dwóch do pięciu lat generatywna sztuczna inteligencja prawdopodobnie stanie się integralną częścią standardowych operacji biznesowych, a postępy będą koncentrować się na specjalistycznych zastosowaniach i ulepszonym zarządzaniu.

Kluczowe trendy kształtujące ten obszar to szybkie wdrażanie przez przedsiębiorstwa. Firma Gartner przewiduje, że do 2026 r. ponad 100 milionów osób będzie korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji w pracy. Systemy sztucznej inteligencji typu agentycznego, zdolne do wykonywania wieloetapowych zadań, staną się bardziej powszechne, zapewniając pierwszym użytkownikom znaczną przewagę konkurencyjną dzięki wyższemu zwrotowi z inwestycji i wydajności operacyjnej.

Ramy regulacyjne będą nadal zaostrzane, a wysokie wymagania systemowe określone w UE AI Act wejdą w życie w sierpniu 2026 r. Inne jurysdykcje prawdopodobnie wdrożą podobne mechanizmy nadzoru, wymagające od organizacji opracowania solidnych zdolności w zakresie zarządzania.

Wpływ na rynek pracy pozostaje znaczący, a badania sugerują, że generatywna sztuczna inteligencja może zautomatyzować od 20 do 45 procent zadań związanych z tworzeniem oprogramowania i potencjalnie zmienić 40 procent wszystkich miejsc pracy. Organizacje odnoszące powodzenie będą kłaść nacisk na podnoszenie kwalifikacji i współpracę między ludźmi a sztuczną inteligencją, a nie na proste strategie zastępowania.

Te zmiany wskazują na środowisko biznesowe, w którym biegłość w zakresie AI staje się wymogiem konkurencyjności, a nie opcjonalną zaletą.

Obliczanie wpływu generatywnej sztucznej inteligencji na działalność biznesową i zwrotu z inwestycji

Zrozumienie wpływu generatywnej AI na finanse wymaga przeanalizowania zarówno bezpośrednich oszczędności kosztów, jak i czynników zwiększających wydajność w różnych funkcjach organizacji.

Organizacje mierzą zwrot z inwestycji za pomocą kilku kluczowych wskaźników:

Badanie Google Cloud z 2025 r. wykazało, że 52% kadry kierowniczej korzysta z agentów AI, a 74% osiąga zwrot z inwestycji w ciągu pierwszego roku. W 53% wdrożeń odnotowano wzrost przychodów o 6–10%, a 56% podało ogólny wzrost działalności.

Jednak kwantyfikacja zwrotu z inwestycji pozostaje wyzwaniem. Pomimo oczekiwań dotyczących zwrotu w wysokości 3,50 dolara za każdego zainwestowanego dolara, 60 procent dyrektorów finansowych i dyrektorów ds. technologii ma trudności z oszacowaniem konkretnego wkładu generatywnej AI w wyniki biznesowe, co podkreśla rozbieżność między postrzeganą wartością a udokumentowanymi zwrotami.

Unikanie wyzwań związanych ze sztuczną inteligencją generatywną

Pomimo udowodnionych korzyści, wdrożenia generatywnej AI napotykają na wyzwania techniczne, etyczne i operacyjne, które wymagają starannego zarządzania i realistycznych oczekiwań.

Typowe wyzwania związane z wdrożeniem obejmują:

Ramy zarządzania ryzykiem związanym z AI opracowane przez NIST określają wymiary ryzyka na poszczególnych scenach cyklu życia AI, podkreślając, że generatywna AI może zwiększać istniejące ryzyko związane z AI, jednocześnie tworząc nieprzewidywalne luki.

Organizacje często nie mają widoczności w składzie danych szkoleniowych, co utrudnia przewidywanie lub zapobieganie problematycznym wynikom.

Utrzymujące się błędne przekonanie sugeruje, że generatywna sztuczna inteligencja zakończona zastąpi pracowników ludzkich. W rzeczywistości technologia ta doskonale sprawdza się w automatyzacji rutynowych zadań, ale ma trudności z dylematami etycznymi, decyzjami strategicznymi i złożonym rozumowaniem przyczynowo-skutkowym, które wymagają ludzkiej oceny i nadzoru.

Powodzenie wymaga rozpoczęcia od wąskich przypadków użycia, rygorystycznej oceny wyników i utrzymania nadzoru ludzkiego nad decyzjami o wysokiej stawce.

Często zadawane pytania

Koszty początkowe różnią się znacznie w zależności od złożoności przypadku użycia i wymagań integracyjnych. Większość wdrożeń o powodzeniu rozpoczyna się od programów pilotażowych wymagających niewielkich inwestycji, a następnie jest skalowana w oparciu o wykazane wartości.

Oczekiwanie natychmiastowych, przełomowych wyników bez odpowiedniego planu. Wdrożenia o powodzeniu zaczynają się od wąskich przypadków użycia, ustalają kryteria oceny i stopniowo rozszerzają zakres.

Najbardziej widoczne korzyści odnotowują sektory niestandardowego obsługi klienta, tworzenia oprogramowania, marketingu i badań naukowych. Jednak konkretne zastosowania mają większe znaczenie niż kategoria branżowa.