11 lipca 2025
To już nie przyszłość, to teraźniejszość. Jak wykorzystać Sztuczną Inteligencję w swojej firmie?
Udostępnij
Sztuczna Inteligencja przestaje być domeną technologicznych gigantów i coraz śmielej wkracza do świata sektora małych i średnich przedsiębiorstw. Zrozumienie podstaw najnowszych technologii jest kluczowe, aby świadomie korzystać z ich możliwości.
Pojęcie sztucznej inteligencji powstało w połowie XX w., jednak przez dekady jej rozwój hamowały ograniczenia technologiczne. Obecny boom napędzają postępy w uczeniu maszynowym, dostęp do ogromnych wolumenów danych oraz potężna moc obliczeniowa. Ta długa ewolucja dowodzi, że AI to nie chwilowa moda, lecz dojrzała i coraz bardziej dostępna technologia, również dla małych i średnich przedsiębiorstw.
AI, GenAI, GPT - kluczowe różnice w podstawowych pojęciach
Terminy AI i GenAI są często używane zamiennie, jednak istotne jest zrozumienie różnic między nimi, aby zarządzający firmą mogli efektywnie dobierać narzędzia do swoich potrzeb.
Sztuczna Inteligencja (ang. - Artificial Intelligence, w skrócie AI) to szeroka dziedzina informatyki, której celem jest tworzenie systemów i maszyn zdolnych do wykonywania zadań wymagających ludzkiej inteligencji. Obejmuje ona analizę danych, uczenie się na ich podstawie, podejmowanie decyzji, rozpoznawanie wzorców czy automatyzację procesów. Tradycyjna AI skupia się przede wszystkim na analizie i interpretacji istniejących danych. Zastosowanie i wdrożenie tej technologii wymaga zaawansowanej wiedzy i umiejętności technicznych (np. programowanie) związanych z przetwarzaniem, przechowywaniem i analizowaniem wielkiej ilości danych, a następnie tworzeniem modeli, ich trenowaniem i aktualizowaniem.
Przykład: Wdrożenie systemu prognozowania popytu w hurtowni spożywczej. Na podstawie analizy sprzedaży z ostatnich lat, uwzględniając sezonowość, zdarzenia nieoczekiwane (pandemia, wybuch wojny w Ukrainie), promocje oraz dane makroekonomiczne system prognozuje przyszły popyt. Pozwala to zoptymalizować poziom zapasów, zminimalizować koszty magazynowania i ewentualne straty produktów szybko rotujących z krótką datą ważności, np. jogurty.
Generatywna Sztuczna Inteligencja (GenAI) jest podzbiorem AI. Systemy zbudowane w oparciu o tę technologię nie tylko analizują dane, na których zostały wytrenowane, lecz również potrafią na ich podstawie tworzyć nowe, oryginalne treści. Mogą to być teksty, obrazy, muzyka, kod programistyczny, prezentacje, a nawet materiały wideo. Kluczową cechą GenAI jest zdolność do generowania czegoś, co wcześniej nie istniało.
Przykład: Analityk finansowy prowadzący jednoosobową działalność gospodarczą dla każdego potencjalnego klienta przygotowuję ofertę usług. Przy pomocy GenAI może szybko stworzyć spersonalizowaną ofertę, np. wygenerować wstępną umowę usług z uwzględnieniem charakterystycznych warunków, przygotować prezentację na spotkanie sprzedażowe, a także ułatwić bieżącą pracę analityczną przy wyliczaniu wskaźników finansowych, formułowaniu ich interpretacji, analizowaniu trendów i prezentowaniu swoich wyników pracy klientowi.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) to rodzaj zaawansowanego modelu językowego, będącego przykładem GenAI. Modele te są wstępnie wytrenowane (pre-trained) na gigantycznych zbiorach tekstów pochodzących z internetu, książek i innych źródeł. Dzięki temu uczą się wzorców językowych, gramatyki, stylów pisania, a nawet wiedzy o świecie. GPT działa na zasadzie przewidywania, jakie słowo lub sekwencja słów powinna pojawić się jako następna w danym tekście, aby całość była spójna, logiczna i odpowiadała na zadane polecenie (tzw. prompt). Działanie można porównać do posiadania bardzo oczytanego asystenta, który potrafi dokończyć zdanie w najbardziej prawdopodobny i sensowny sposób. Modele tego typu często halucynują, czyli zmyślają odpowiedzi, które w żaden sposób nie mają pokrycia w faktach. Niemniej z każdym miesiącem modele te są rozwijane i coraz rzadziej zdarza się, że podają wymyślone informacje. Należy pamiętać, iż każdą informację otrzymaną w ten sposób należy zweryfikować u źródła.
Przyspieszenie pracy i nowe możliwości, czyli jak zbudować przewagę konkurencyjną
Potencjał GenAI wykracza daleko poza generowanie prostych tekstów. Na rynku jest dostępnych wiele specjalistycznych narzędzi, często w modelu subskrypcyjnym (SaaS - Software as a Service), co stanowi wielką szansę dla firm z ograniczonym budżetem. Dzieje się to za sprawą niskiej bariery wejścia, ponieważ nie trzeba kupować drogiej licencji i spełniać wysokich wymagań technicznych sprzętu. Można natomiast skorzystać z programu testowo, np. na miesiąc.
Poniższe rozwiązania to jedynie przykładowe aplikacje, które można wykorzystać w konkretnych obszarach działalności firmy, takich jak marketing, obsługa klienta, analiza dokumentów, tworzenie oprogramowania i jego utrzymywanie:
- ChatGPT to popularny model językowy stworzony przez OpenAI, który wykorzystuje technologię GPT do prowadzenia konwersacji, odpowiadania na pytania, tłumaczeń, generowania tekstów, grafik i filmów. Był pierwszym GPT udostępnionym publicznie. Ten dzień, 30 listopada 2022 roku, zapoczątkował rewolucję AI.
Przykład: Dział marketingu wykorzystuje aplikację do wygenerowania pomysłów na kampanię reklamową wprowadzającą nowy produkt na rynek. Poza hasłami reklamowymi może również wygenerować przykładowe grafiki, które będą stanowiły propozycję makiet dla klienta.
- Google Gemini to wszechstronny model AI, głęboko zintegrowany z ekosystemem Google Workspace (Gmail, Google Docs, Google Sheets, Google Slides, Google Meet itp.). Dla firm oznacza to możliwość skorzystania ze sztucznej inteligencji bezpośrednio w narzędziach, z których korzystają na co dzień. Gemini wspiera w tworzeniu podsumowań długich dokumentów, generowaniu pomysłów, tworzeniu prezentacji i grafik do nich. Wszystko to w oparciu o dokumenty firmowe przechowywane na Dysku Google i e-maile.
Przykład: Gemini w oparciu o długą wymianę wiadomości e-mail dotyczącą wybudowania hali magazynowej tworzy ofertę dla klienta, prezentację w oparciu o dostępne informacje oraz proponowaną treść odpowiedzi.
- Google NotebookLM to narzędzie AI zaprojektowane do pracy z własnymi zasobami informacyjnymi firmy. Pracownik może załadować dokumenty w formatach PDF, Google Docs, linki do stron internetowych czy nawet transkrypcji YouTube, a następnie prowadzić “rozmowę” z tymi materiałami. Dla MŚP to narzędzie może stanowić ogromne wsparcie.
Przykład: Biuro nieruchomości wprowadziło wszystkie zanonimizowane umowy zawarte z klientami, a także akty notarialne bez danych osobowych. W ten sposób właściciel może samodzielnie odpytywać program, by prosić o statystyki sprzedaży w danym okresie, poznać średni okres od podpisania umowy do finalizacji sprzedaży nieruchomości lub zestawienie cen rynkowych na danym obszarze.
- Microsoft Copilot podobnie jak Gemini od Google, jest modelem zintegrowanym z ekosystemem Microsoft (Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams).
Przykład: Na podstawie zestawień kwartalnych w arkuszach Excel Copilot tworzy szablon prezentacji dla Zarządu dot. realizacji założonego planu sprzedaży.
- ai / Otter.ai to asystenci AI, którzy dołączają do spotkań online (MS Teams, Google Meet, Zoom), nagrywają je, tworzą precyzyjną transkrypcję, a na koniec generują podsumowanie z listą zadań do wykonania.
Przykład: Po telekonferencji z klientem handlowiec automatycznie otrzymuje podsumowanie z listą zadań do wykonania. Może od razu wpisać je do systemu CRM, nie tracąc czasu na odsłuchiwanie nagrania.
- Canva to aplikacja, w której można tworzyć wszelkiego rodzaju materiały graficzne, edytować zdjęcia, tworzyć filmy. Posiada wiele funkcji, które kiedyś były dostępne tylko dla zaawansowanych grafików komputerowych, np. usuwanie elementów ze zdjęcia. Zawiera wiele szablonów różnego rodzaju dokumentów - plakatów, prezentacji, grafik na social media.
Przykład: Stosując motywy dostępne w Canva i najpopularniejsze szablony można szybko stworzyć spójne wzory grafik na Instagram, Facebook, TikTok i LinkedIn. Można przygotować każdą grafikę w odpowiedniej rozdzielczości preferowanej przez daną platformę oraz format - rolki, karuzele, zdjęcia.
- ElevenLabs to firma założona przez dwóch Polaków, która w błyskawicznym tempie stała się światowym liderem w dziedzinie generowania głosu przy użyciu sztucznej inteligencji. Jej flagowa technologia pozwala na syntezę mowy (Text to Speech) o niespotykanym do tej pory realizmie, która oddaje ludzkie emocje i intonację. Firma jest szczególnie znana z zaawansowanej funkcji klonowania głosu, umożliwiającej tworzenie cyfrowej kopii głosu konkretnej osoby na podstawie próbki audio.
Przykład: Małe przedsiębiorstwo tworzące kursy wideo dotyczące aranżacji ogrodu planuje rozszerzyć działalność na rynek czeski. W tym celu używa oryginalnego głosu lektora jako próbki głosu, a następnie na podstawie transkrypcji z nagrania używa funkcji tłumaczenia i generuje dźwięk do lekcji online dostępnej w języku obcym.
- Google Speech to Text to wstępnie wytrenowany model dostępny w środowisku chmurowym - Google Cloud Platform (GCP). Przetwarza mowę na tekst, a następnie zapisuje go do pliku i przechowuje, umożliwiając analizę.
Przykład: Średnie przedsiębiorstwo prowadzi infolinię dla swoich klientów. Wszystkie rozmowy są nagrywane. Dzięki modelowi Speech to Text można stworzyć transkrypcję rozmów konsultantów z klientami i zapisać je do pliku. W następnym kroku za sprawą natywnej usługi analitycznej w GCP - Google BigQuery, można wgrać dane z przetworzonego pliku i przeanalizować używając wstępnie wytrenowanego modelu. Na podstawie transkrypcji potrafi ocenić sentyment rozmowy i w ten sposób określić zachowanie klienta oraz konsultanta, np. czy ton był roszczeniowy jak w przypadku reklamacji lub czy konsultant zawsze grzecznie się odzywał.
AI w firmie - kluczowe zasady bezpieczeństwa i prawa
Korzystanie ze sztucznej inteligencji wymaga od przedsiębiorcy świadomości w czterech kluczowych obszarach: ochrony danych, praw autorskich, weryfikacji treści oraz etyki. Zignorowanie tych aspektów może prowadzić do poważnych strat finansowych i wizerunkowych.
1. Ochrona danych firmowych
Główne ryzyko: Pracownicy wprowadzający poufne dane firmowe (dane klientów, strategie, finanse) do publicznych, darmowych narzędzi AI (np. ChatGPT). Dane te mogą zostać wykorzystane do trenowania modeli i potencjalnie ujawnione.
Rozwiązania:
- Złota zasada - nigdy nie wprowadzaj poufnych informacji do ogólnodostępnych AI
- Wersje biznesowe - korzystaj z platform dla firm (Gemini for Workspace, Microsoft Copilot, ChatGPT Team)
- Polityka wewnętrzna - stwórz jasne wytyczne dla pracowników i regularnie przeprowadzaj dla nich szkolenia.
2. Prawa autorskie do treści AI
Główne ryzyko: Treści (grafiki, teksty, filmy) wygenerowane w 100% przez AI mogą nie być chronione prawem autorskim, co oznacza, że konkurencja może legalnie użyć podobnych materiałów.
Rozwiązania:
- Dodaj wkład twórczy - w celu uzyskania ochrony praw autorskich dokonuj istotnych, kreatywnych modyfikacji w treściach generowanych przez AI. Samo stworzenie “prompta” to często za mało.
- Sprawdzaj licencje - zawsze czytaj warunki korzystania z narzędzi AI. Niektóre platformy minimalizują ryzyko, trenując modele na licencjonowanych danych.
3. Weryfikacja treści i walka z dezinformacją
Główne ryzyko: AI może generować błędne, nieaktualne lub celowo zmanipulowane informacje (tzw. deepfake), co naraża firmę na podejmowanie złych decyzji lub utratę reputacji.
Rozwiązania:
- Traktuj wyniki AI jako pierwszy szkic lub inspirację - nigdy nie ufaj bezkrytycznie treściom generowanym przez AI. Zawsze weryfikuj kluczowe fakty w wiarygodnych źródłach.
- Rozwijaj krytyczne myślenie - naucz siebie i pracowników rozpoznawać oznaki treści syntetycznych (np. nienaturalne detale na obrazach, zbyt ogólny styl tekstu).
4. Etyka i transparentność
Główne ryzyko: Utrata zaufania klientów i pracowników.
Rozwiązanie:
- Bądź transparentny - zawsze informuj klientów, gdy wchodzą w interakcję z systemem AI (np. z chatbotem), a nie z człowiekiem.
- Zachowaj ludzki nadzór: Nie pozwól, by AI podejmowała samodzielnie kluczowe decyzje dotyczące ludzi (np. w rekrutacji czy ocenie rocznej). Sztuczna inteligencja ma być narzędziem wspomagającym, a nie zastępującym człowieka.
Dzięki dynamicznemu rozwojowi sztuczna inteligencja jest prężnie wdrażana w biznesie i każdego dnia znajduje nowe zastosowania, które ułatwiają prowadzenie działalności przedsiębiorcom. Zmiany prawne nie nadążały za początkowym rozwojem AI. W Europie w dniu 13 czerwca 2024 roku uchwalono rozporządzenie zwane AI Act[1]. Jest to pierwszy na świecie tak kompleksowy akt prawny, który ma na celu uregulowanie rynku AI. Jego nadrzędnym celem nie jest hamowanie innowacji, ale zapewnienie, że technologie oparte na sztucznej inteligencji, które trafią na rynek UE są bezpieczne, przejrzyste, niedyskryminujące i pozostają pod kontrolą człowieka. W praktyce jest to dla AI tym, czym RODO stało się dla ochrony danych osobowych. Przedsiębiorstwa będą musiały dostosowywać się do zmian sukcesywnie w ciągu kilku najbliższych lat.
Natychmiastowe wdrażanie AI jest koniecznością. Dotychczas polska konkurencyjność opierała się na oferowaniu usług o dobrej jakości w stosunkowo niskiej cenie. Jednak ten atut zniknie, gdy zachodnie firmy dzięki AI znacznie zwiększą swoją wydajność i obniżą koszty. Jeśli nie zareagujemy, nasz rynek przestanie być atrakcyjny. Sztuczna inteligencja to teraźniejszość, nie przyszłość.
autor: Weronika Witek