Home » Blog » Jak stworzyć proces akceptacji w Power Apps

Jak stworzyć proces akceptacji w Power Apps

2 listopada 2023

Organizacje o charakterze komercyjnym zakładane są dla zysku. Niezależnie od specyfiki działalności, każda firma jest zmuszona funkcjonować w warunkach konkurencji rynkowej. Jednym z kluczowych czynników wpływających na ogólną, dobrą kondycję firmy jest jakość podejmowanych decyzji. Efektem tego są satysfakcjonujące wyniki finansowe.

Spis treści:

Rozpoznaj proces zatwierdzania przepływu pracy w Twojej organizacji
Jak zbudować przepływ zatwierdzania w Power Apps?
Tworzenie aplikacji przy użyciu Approval Flow i PowerApps
Low Code Approval Flow w przypadku wniosków o urlop
TTMS jako Twój partner Microsoft Power Automate
Odkrywanie szerokich możliwości aplikacji Power Apps w ramach pakietu Office 365 i narzędzi Microsoft Power Platform
Podsumowanie

Wypracowane przez organizacje procesy decyzyjne oraz narzędzia wspomagające te procesy należy traktować jako jeden z obszarów, wokół którego można budować przewagę nad konkurencją. Dobrze skonstruowany proces decyzyjny – chrakteryzujący się przejrzystością dla wszelkich jego uczestników w połączeniu z prawidłowo dobranymi narzędziami informatycznymi to fundamenty sprawnego przepływu informacji wewnątrz organizacji oraz komunikacji na zewnątrz.

1. Rozpoznaj proces zatwierdzania przepływu pracy w Twojej organizacji

Wiele firm zakłada, że aplikacje usprawnią procesy, które w firmie kuleją. Jest to oczywiście założenie słuszne. Chciałbym jednak zwrócić uwagę, że żadna aplikacja nie naprawi problemu, jeśli nie wiemy, gdzie on konkretnie występuje.

Każda organizacja wypracowuje własne mechanizmy radzenia sobie z potrzebą akceptacji pewnych etapów procesów biznesowych. Poprzez mechanizmy rozumiem przyjęte i ogólnie znane kryteria oceny oraz matrycę, która określa ścieżkę akceptacji. Ścieżka akceptacji może przebierać bardzo różne formy. W ramach jednego poziomu może być wyznaczona jedna lub wiele osób odpowiedzialnych za akceptację. Zatwierdzenie może być wymagane przez jedna dowolna osobę z grupy decyzyjnej, przez wszystkich członków tej grupy lub ich określona liczbę. Proces może również różnić się ścieżką akceptacji w zależności od pewnych parametrów wybranych na początku procesu. (np. typ wniosku urlopowego, typ oferty wysyłanej do klienta lub wartość zamówienia). Dodatkowo w tworzeniu procesu akceptacyjnego można zastosować wiele poziomów. Na przykład wniosek po zatwierdzeniu przez 1 grupę decyzyjna na 1 poziomie podlega jeszcze jednej weryfikacji (2 poziom) przez zarząd.

Każdy projekt ma innego kierownika i zastępcę. Te osoby są dobierane dynamicznie w zależności od parametru „Projekt”.

Nie bez znaczenia jest również uzgodniony wewnętrznie sposób podejmowania decyzji. Wiele firm korzysta z tradycyjnych form rejestrowania procesu akceptacyjnego, przy użyciu programów Excel, Outlook lub kartki papieru. Nie są to jednak rozwiązania skalowalne. Wraz ze wzrostem firmy tradycyjne metody mogą okazać nie efektywne i doprowadzić do zbyt dużej asymetrii informacji oraz znacznie wydłużyć proces decyzyjny. Rozwiązaniem skalowalnym, będącym standardem dla globalnych organizacji są programy informatyczne, już dzisiaj najczęściej działające w chmurze.

2. Jak zbudować przepływ zatwierdzania w Power Apps?

Jedną z propozycji, która może okazać się szczególnie atrakcyjna dla organizacji korzystających z programów Office 365 lub chmurowej wersji Microsoft 365 będą narzędzia Power Automate i Power Apps. Bardzo możliwe, że już dziś w firmach korzystających z usług chmurowych Microsoft w ramach wykupionych licencji znajdują się te programy. Oferują one szerokie możliwości automatyzacji procesów i wielokrotnie zwiększają efektywność wykonywanych zadań. Przykładem narzędzia wspomagającego proces akceptacji w firmie może być rozwiązanie polegające na zbudowaniu aplikacji osadzonej w Power Apps oraz zintegrowanym z nią przepływu pracy programu Power Automate (przepływ akceptacji w low code).

Power Apps to platforma low code umożliwiająca tworzenie prostych aplikacji biznesowych bez specjalistycznej znajomości języka programowania. Rozwiązania typu Low-Code zyskują ogromna popularność, dzięki możliwości tworzenia i wdrażania aplikacji bez udziału developerów.

To rozwiązanie charakteryzuje się niskimi kosztami prac programistycznych, szybkim wdrożeniem w warunki produkcyjne oraz możliwością wprowadzania poprawek i nowych funkcji w sposób dynamiczny. Takie narzędzie wspomagające proces akceptacji w wybranym procesie biznesowym może korzystać z bazy danych w formie list programu SP, natywnej bazy danych dla Power Platform – Dataverse lub dowolnym innym magazynie danych On-Premise (lokalnie) lub w chmurze (nie lokalnie).

Mechanizm działania każdego z komponentów zostanie przedstawiony na przykładzie bardzo powszechnego procesu, który jest nieodzownym elementem rzeczywistości każdej firmy – procesu zatwierdzania wniosków urlopowych. Takie narzędzie zostało wdrożone w naszej organizacji w niespełna 2 tygodnie. Zespół odpowiedzialny za aplikację składał się z 1 PM i 1 developera. Warto zaznaczyć, że zarzadzanie wnioskami urlopowymi pracowników to tylko jedno z możliwych zastosowań opisywanych technologii. Zbiór narzędzi typu low-code należących do ekosystemu Power Platform ma szerokie zastosowanie nie tylko w procesach akceptacji. Stwarza również możliwości wdrożenia w organizacji innych aplikacji, automatyzacji, AI, chatbotów i wiele innych.

Fundamentem dla każdej aplikacji są dane i wybór sposobu w jaki będą magazynowane. Z uwagi na ograniczenia licencyjne wybór padł na listy programu SP (SharePoint). Dla bardziej rozbudowanych procesów, wymagających ścisłej kontroli danych polecany jest Dataverse. Centralnym elementem rozwiązania jest aplikacji Power Apps, która pełni funkcje łącznika pomiędzy danymi i użytkownikami. Jest graficzną reprezentacją danych i logiki biznesowej. Z uwagi na pełną dowolność w customizacji interface’u użytkownika wybrana została aplikacja typu Canvas. Jest to typ aplikacji, której tworzenie polega na nanoszeniu obiektów (graficznych elementów aplikacji) na pusty szablon (Canvas) za pomocą tzw. „Drag&Drop experience”.

Dzięki temu możliwe było między innymi zbudowanie komponentu kalendarza widocznego na załączonym zrzucie ekranu.

Alternatywą w tym lub podobnych procesach jest aplikacja typu Model-Driven (aplikacja generowana na podstawie modelu danych), należy jednak pamiętać, że w takim wypadku jedynym możliwym magazynem danych jest Dataverse. W aplikacjach typu Canvas nie jesteśmy ograniczeni w wyborze źródła danych. Aplikacja została podzielona na 4 widoki, pomiędzy którymi można nawigować za pomocą górnego paska Menu

Dzięki pełnej integracji aplikacji typu Canvas z portalem AAD (Azure Active Directory zwiera listę wszystkich użytkowników organizacji) i innymi usługami Microsoft autoryzacja użytkowników przebiega w ten sam sposób jak logowanie do konta Microsoft lub poczty Outlook. Wbudowane funkcje języka Power Fx (składnia wyrażeń podobna do Excel, dedykowany rozwiązaniom Power Platform) pozwalają na napisanie prostych formuł, które zwracają dla przykładu dane zalogowanego użytkownika. Widać to zastosowanie w prawym górnym rogu ekranu, gdzie wyświetlane jest imię i nazwisko zalogowanego użytkownika. Cała aplikacja również działa w sposób dynamiczny w kontekście zalogowanego użytkownika. Na innych ekranach aplikacji zostały utworzone: lista wniosków urlopowych zalogowanego użytkownika, zbiorcze zestawienie wszystkich wniosków urlopowych użytkowników aplikacji oraz komponenty odpowiedzialne za ustawienia uprawnień użytkowników.

Lista wniosków urlopowych jest przedstawiana w formie kontrolki galerii. Jeden wpis zawiera podstawowe dane dotyczące urlopu. Tworzenie nowego wniosku dokonywane jest za pomocą formularza.

Funkcja „Patch” jest odpowiedzialna za dodanie nowych wpisów do listy wniosków urlopowych oraz listy pomocniczej będącej historią zmian. Po utworzeniu nowego wpisu na wspomnianej liście pomocniczej jest wysyłana wiadomość mailowa do przełożonego osoby składającej wniosek. Jest do tego wykorzystywany przepływ pracy programu Power Automate. Power Automate posiada wbudowane łączniki (connectory) do rozmaitych usług zarówno środowiska Microsoft jak i z poza niego. Łączniki są to połączenia do wybranych usług (SharePoint, Microsoft Teams, Outlook, Excel Online, Azure, Twitter… i wiele innych), za pomocą których można dokonywać operacji na danych pochodzących z tych usług.

Każdy przepływ chmurowy programu Power Automate można podzielić na 2 sekcję:

Wyzwalacz (trigger) – jest to pojedynczy kafelek określający kryteria, okoliczności, w których kolejne akcje przepływu powinny zostać uruchomione.
Akcje – w tej sekcji twórca przepływu określa jakie zadania, akcje mają zostać wykonane.

Wyzwalaczem w przepływie aplikacji do zarządzania wnioskami urlopowymi jest łącznik do list SP: „Po utworzeniu nowego wpisu na liście SP”. Przepływ sprawdza jaki jest typ akcji wykonanej przez użytkownika (przyciski do akceptacji i odrzucenia, opisane na dalszym etapie również dodają wpis wraz z opisem wykonanej akcji do pomocniczej listy – historia zmian):

Dodanie nowego wniosku
Akceptacja wniosku
Odrzucenie wniosku

W usłudze Power Automate można dostosowywać kolejność wykonywanych akcji, ale jednocześnie można uruchamiać wiele akcji równocześnie – niezależnie. W tym przykładzie są wykorzystywane 3 równocześnie wyzwalane bloki warunkowe. Po spełnieniu warunku zostaną wyzwolone pozostałe akcje znajdujące się w danej ścieżce.

Następnie wysyłana jest wiadomość mailowa (łącznik Outlook) zawierająca link do aplikacji (każda aplikacja typu Canvas posiada swój unikatowy adres url) oraz podstawowe dane dotyczące wniosku urlopowego do przełożonego (w przypadku utworzenia nowego wniosku) lub osoby ubiegającej się o urlop (przy akceptacji lub odrzuceniu wniosku). Link zawarty w wiadomościach zawiera również parametry w adresie URL, które są odbierane przez aplikację w momencie jej uruchomienia przy użyciu funkcji „Param” . W zależności od wartości parametru użytkownik jest przekierowywany na odpowiedni ekran, drugi parametr przechowujący unikatowy identyfikator wniosku pozwala przekazać do aplikacji kontekst wniosku.

Użytkownik korzystający z linku z wiadomości mailowej jest przekierowywany na odpowiedni ekran ze szczegółami wybranego wniosku. Przełożony podejmuje decyzję wewnątrz aplikacji na dedykowanym ekranie służącym do podglądu listy wniosków oczekujących na akceptacje.

Po przyciskami „Reject” oraz Approve” kryją się linie kodu odpowiedzialne za aktualizacje wybranego wniosku urlopowego oraz za dodanie nowego wpisu na liście historii zmian. W kolumnie „Akcja” będzie znajdowała się wybrana przez przełożonego decyzja. Ponownie zostanie uruchomiony przepływ usługi Power Automate. Tym razem jednak zostanie wykonana inna ścieżka przepływu, odpowiedzialna za wysłanie maila do osoby ubiegającej się o urlop, wraz z informacją zwrotną od przełożonego, podstawowymi danymi wniosku oraz linkiem do aplikacji. Dla zatwierdzonego wniosku zostaje wysłana następująca wiadomość:

Po wejściu w „Link do aplikacji” osoba, której wniosek został zatwierdzony zostaje przekierowana na ekran potwierdzający zakończenie procesu akceptacji.

W tym miejscu warto dodać, że łączniki wykorzystywane w programie Power Automate są również dostępne z poziomu programu Power Apps, co oznacza, że korzystając z dostępnych predefiniowanych funkcji wybranych łączników możemy wchodzić w interakcje z różnymi usługami i serwisami. W opisywanej przykładowej aplikacji zostało utworzone połącznie do usługi Microsoft Teams oraz Outlook. Dzięki temu na koniec procesu użytkownik może za pomocą jednego kliknięcia, na czas nieobecności ustawić swoje odpowiedzi automatyczne, status „Out of Office”, a także wydarzenie w kalendarzu prywatnym oraz grupowym. Dodatkowo zostaje utworzony wpis na kanale Teams. Decyzja wykonaniu tych operacji z poziomu aplikacji zamiast przy użyciu przepływu Power Automate wynika z różnych kont nawiązujących połączenia w aplikacji i przepływie. W aplikacji każda operacja przy użyciu łączników zostanie wykonana z konta zalogowanego użytkownika. Przepływ natomiast został utworzony z konta technicznego i maile informujące uczestników procesu o podjętej decyzji/ zmianie statusu wniosku są wysyłane ze skrzynki nadawczej konta „Urlopy Microsoft Team”. Operacja dodania wydarzenia do prywatnego kalendarza użytkownika musiała zaprogramowana tak, aby połączenie do łącznika było spersonalizowane.

Opisane wybrane narzędzia usługi Power Platform, czyli Power Apps i Power Automate doskonale nadają się do wdrożenia dowolnego procesu biznesowego w organizacji. Przedstawione rozwiązanie prezentuje jedynie niewielką część możliwości tych narzędzi. Warto zapoznać się tą technologią, ponieważ pozwala ona na szybkie tworzenie narzędzi dostosowanych do indywidualnych potrzeb organizacji, bez koniecznej znajomości dziedziny programowania.

3. Tworzenie aplikacji przy użyciu Approval Flow i PowerApps

Organizacje korzystające z usług chmurowych Office 365 lub Microsoft 365 mogą uznać integrację narzędzi Power Automate i Power Apps za wyjątkowo korzystną. Narzędzia te, potencjalnie dostępne już w ramach zakupionych licencji, w znaczący sposób automatyzują procesy i zwiększają efektywność zadań. W szczególności rozwiązanie integrujące aplikację opartą na Power Apps z przepływem pracy Power Automate może skutecznie wspierać proces zatwierdzania w firmie.

4. Low Code Approval Flow w przypadku wniosków o urlop

4.1 Tworzenie nowego komponentu i ekranów w Power Apps

Power Apps, platforma low-code, umożliwia tworzenie prostych aplikacji biznesowych bez konieczności posiadania rozległej wiedzy programistycznej. To podejście oparte na low code jest coraz bardziej popularne ze względu na możliwość szybkiego tworzenia i wdrażania aplikacji, a wszystko to bez konieczności zatrudniania zespołu programistów.

4.2 PowerApps Approval Flow na potrzeby przetwarzania wniosku o urlop

Proces zatwierdzania wniosków urlopowych jest powszechną procedurą biznesową i służy jako ilustrujący przykład zastosowania tych narzędzi. Proces akceptacji w aplikacji PowerApps (Proces akceptacji w Power Automate) odbywa się w ramach intuicyjnego interfejsu, łączącego użytkowników bezpośrednio z niezbędnymi danymi i logiką biznesową.

4.3 Wyzwalacze i akcje w Power Automate

Zintegrowany z Power Apps, Power Automate usprawnia proces wniosków urlopowych, automatyzując powiązane przepływy pracy. Reaguje na określone wyzwalacze i wykonuje z góry określone działania, zapewniając tym samym sprawny i efektywny proces zatwierdzania. Proces akceptacji i aplikacja PowerApps to duet idealny.

4.4 Power Apps Approval Workflow – Akceptacja lub odrzucenie

Dzięki zatwierdzaniu workflow w Power Apps wnioski o urlop można szybko oceniać, zatwierdzać lub odrzucać. Przepływ akceptacji w PowerApps (Przepływ akceptacji w Power Automate) zapewnia wykonanie wszystkich niezbędnych kroków i spójną obsługę każdego żądania.

5. TTMS jako Twój partner Microsoft Power Automate

TTMS, dzięki swojej wiedzy specjalistycznej w zakresie Microsoft Power Automate i Power Apps, jest idealnie przygotowany do wspierania organizacji we wdrażaniu i optymalizacji rozwiązań Office 365 Power Apps. Niezależnie od tego, czy chodzi o usprawnienie przepływu wniosków o urlop, czy usprawnienie innych procesów zatwierdzania, TTMS oferuje wiedzę i doświadczenie niezbędne do zapewnienia pomyślnego wdrożenia i maksymalnej wydajności.

6. Odkrywanie szerokich możliwości aplikacji Power Apps w ramach pakietu Office 365 i narzędzi Microsoft Power Platform

Power Apps, jako integralna część Office 365 i szerszej platformy Microsoft Power Platform, oferuje szeroką gamę możliwości organizacjom, które chcą usprawnić swoje operacje, usprawnić współpracę i zwiększyć wydajność. Ta platforma programistyczna umożliwia użytkownikom tworzenie niestandardowych aplikacji przy minimalnej ilości kodu, demokratyzując proces tworzenia aplikacji i udostępniając go szerszemu gronu odbiorców.

6.1 Bezproblemowa integracja z Office 365

Power Apps zapewnia bezproblemową integrację z różnymi aplikacjami Office 365, takimi jak SharePoint, Excel i Teams, umożliwiając użytkownikom wykorzystanie i rozszerzenie możliwości tych narzędzi. Użytkownicy mogą tworzyć aplikacje, które bezpośrednio wchodzą w interakcję z danymi przechowywanymi na listach programu SharePoint, manipulują danymi programu Excel w innowacyjny sposób lub osadzają aplikacje w aplikacji Teams, aby usprawnić komunikację i współpracę.

6.2 Solidna łączność i zarządzanie danymi

Dzięki możliwości łączenia się z różnymi źródłami danych, w tym z usługą Common Data Service (obecnie znaną jako Dataverse), Power Apps umożliwia organizacjom tworzenie aplikacji, które mogą uzyskiwać dostęp do danych i manipulować nimi zarówno z usług firmy Microsoft, jak i usług innych firm. Ta łączność zapewnia użytkownikom możliwość tworzenia aplikacji, które służą jako kompleksowe rozwiązania, integrując dane z wielu źródeł w celu uzyskania ujednoliconego doświadczenia.

6.3 Konfigurowalne środowiska użytkownika dzięki aplikacjom Canvas

Power Apps umożliwia użytkownikom projektowanie dostosowanych środowisk dzięki funkcji Canvas Apps. Użytkownicy mogą przeciągać i upuszczać elementy na płótno, tworząc niestandardowe interfejsy, które spełniają specyficzne potrzeby ich organizacji i jej użytkowników. Ten poziom dostosowania zapewnia, że aplikacje nie tylko działają skutecznie, ale także zapewniają intuicyjną i przyjazną dla użytkownika obsługę.

6.4 Automatyzowanie przepływów pracy za pomocą usługi Power Automate

Integracja z Power Automate otwiera dalsze możliwości, ponieważ użytkownicy mogą automatyzować przepływy pracy i procesy biznesowe bezpośrednio w swoich aplikacjach Power Apps. Niezależnie od tego, czy chodzi o automatyzację zatwierdzania dokumentów, usprawnianie procesów wdrażania czy zarządzanie wnioskami o urlop, usługi Power Apps i Power Automate razem zapewniają potężne rozwiązanie umożliwiające zmniejszenie wysiłku wykonywanego ręcznie i zwiększenie wydajności.

6.5 Ulepszone podejmowanie decyzji dzięki usłudze Power BI

Power Apps integruje się także bezproblemowo z Power BI, usługą analityki biznesowej firmy Microsoft. Integracja ta pozwala użytkownikom osadzać interaktywne wizualizacje danych i raporty bezpośrednio w swoich aplikacjach, zapewniając użytkownikom końcowym cenne spostrzeżenia i pomagając w podejmowaniu świadomych decyzji.

6.6 Możliwości AI i inteligentna automatyzacja

Dzięki AI Builder usługa Power Apps wprowadza inteligentną automatyzację i możliwości sztucznej inteligencji, umożliwiając organizacjom tworzenie aplikacji, które mogą analizować tekst, rozpoznawać obrazy, klasyfikować informacje, a nawet przewidywać wyniki. Funkcje te otwierają nowe możliwości w zakresie innowacji i wydajności, umożliwiając organizacjom automatyzację złożonych procesów i uzyskiwanie głębszego wglądu w swoje dane.

6.7 Dostępność międzyplatformowa

Usługa Power Apps została zaprojektowana tak, aby była dostępna na różnych urządzeniach, dzięki czemu użytkownicy mogą wchodzić w interakcję z aplikacjami niezależnie od tego, czy korzystają z komputera PC, tabletu czy smartfona. Ta wieloplatformowa dostępność gwarantuje, że organizacje mogą obsłużyć mobilną siłę roboczą, zapewniając dostęp do niezbędnych narzędzi i informacji praktycznie z dowolnego miejsca.

7. Podsumowanie

Czy możliwe jest zaprojektowanie procesu akceptacji w usłudze Office 365? Power Apps, jako część Office 365 i Microsoft Power Platform, zapewnia organizacjom niezwykle wydajne i elastyczne narzędzie do tworzenia niestandardowych aplikacji, automatyzowania przepływów pracy i ulepszania łączności danych. Niezależnie od tego, czy chodzi o usprawnianie procesów biznesowych, umożliwianie użytkownikom tworzenia rozwiązań, czy podejmowanie decyzji w oparciu o dane, Power Apps oferuje kompleksowe rozwiązanie, które spełnia szeroki zakres potrzeb organizacyjnych. Zachęcamy do projektowania procesu akceptacji z wykorzystaniem PowerApps.

Jesteś zainteresowany tematem wykorzystania Power Apps w biznesie? Skontaktuj się z nami!

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

AI w sporcie – jak sztuczna inteligencja wspiera sportowców i trenerów?

„Polska formalnie podejmie staranie o organizację Igrzysk Olimpijskich” – takie słowa usłyszeliśmy z ust premiera Donalda Tuska w połowie sierpnia 2024 r. I choć mowa o 2040 bądź 2044 roku, a Tusk dodał, że „życie pokaże, czy to realny cel”, to my potraktujemy tę perspektywę jako pretekst do rozważań nad przyszłością sportu. Przyszłość sportu, a na pewno olimpijskiego, nierozłącznie wiąże się ze sztuczną inteligencją. Jak AI wspiera sport na dzień dzisiejszy? O tym przeczytasz w poniższym artykule. Jak w 2040 r. będzie wyglądał sport? Tego nie wiemy, ale na pewno AI będzie odgrywać w nim znaczącą rolę, zarówno na poziomie wsparcia zawodników, trenerów, sędziów i organizatorów, jak też dogodzenia najbardziej wymagającym kibicom. Pewnego rodzaju rozbudowany „opis przypadku” pojawił się na naszym blogu już jakiś czas temu – jeśli jeszcze nie czytałaś/eś mojego artykułu o tym, jak AI wspierało Igrzyska Olimpijskie w Paryżu, musisz to koniecznie nadrobić! Jak AI wspiera sportowców, trenerów i całe drużyny? Rozwiązania na bazie sztucznej inteligencji już teraz pomagają zoptymalizować trening, dopracować elementy taktyczne, a także zminimalizować ryzyko kontuzji. Skupmy się kilku przykładach obrazujących, w którą stronę zmierza wsparcie AI osób, które zawodowo żyją ze sportu – zawodników i trenerów. Jak AI wspiera zawodników? Cyfrowy bliźniak, czyli jak skopiować serce Bazując na aktualnej wiedzy na temat anatomii, fizjologii i biochemii specjaliści mają możliwość wglądu w wiele parametrów biometrycznych sportowców i na ich podstawie przewidzieć stan organizmu, ale tylko do pewnego stopnia. A co, gdyby stworzyć wirtualną replikę ludzkiego organu i bodźcować go obciążeniom treningowym? Takie pytanie zadali sobie naukowcy, którzy od niedawna tworzą interaktywne, trójwymiarowe modele naszych „podzespołów”. Można je poddawać próbom i eksperymentom, symulującym trening lub zawody. Również predykcja typu „czy jeśli pośpię godzinę dłużej, to jestem w stanie pobić swój rekord w maratonie?” wydaje się niezwykle cenna. Dlatego z tzw. cyfrowych bliźniaków (Digital BioTwin) korzystają już przedstawiciele różnych dyscyplin. Najgłośniej swego czasu było o amerykańskiej biegaczce Desiree Linden. Naukowcy „skopiowali” jej serce oraz układ krążenia, aby móc sprawdzać ich zachowanie na granicy ludzkiej wydajności. Stworzyli „żywą”, komputerową symulację, pobierającą dane wejściowe, aby przy zastosowaniu AI i uczenia maszynowego dostarczać dokładne przewidywania, jak organ może funkcjonować w określonych scenariuszach, nawet tych bardzo specyficznych (np. skrócony czas snu czy nietypowa dieta). Technologia „cyfrowego bliźniaka” to dzieło dwóch firm: Tata Consultancy Services (TCS), która stworzyła „serce” Des Linden oraz Dassault Systèmes, która zapewniło wiedzę specjalistyczną w zakresie modeli obliczeniowych. Nie ma wątpliwości, że „cyfrowe bliźniaki” znajdą swoje zastosowanie również w medycynie. Już teraz firma AstraZeneca testuje na nich wpływ leków kardiologicznych i diabetologicznych. Sama idea nie jest obca także innym dziedzinom życia, w których przewidywanie procesów przy minimalnym ryzyku jest na wagę złota. Mowa tutaj o przemyśle, energetyce, budownictwie, transporcie i lotnictwie, gdzie „digital twin” może posłużyć do monitorowania, optymalizacji i symulacji rzeczywistych procesów oraz obiektów. Oparte na technologiach takich jak IoT, sztuczna inteligencja, big data i symulacje komputerowe, cyfrowe bliźniaki umożliwiają precyzyjne zarządzanie oraz przewidywanie potencjalnych problemów. Stanik mocy, czyli co piłkarz nosi pod koszulką Jeśli zdarza ci się oglądać mecze piłkarskie i nie wyłączać telewizora po 90. minucie, to jest duża szansa, że zauważyłeś – przy okazji wymiany koszulek – czarne kamizelki, okalające klatki piersiowe piłkarzy. Są one częścią zaawansowanych systemów do analizy danych, które zbierają informacje na temat parametrów fizycznych piłkarzy, takich jak tętno, prędkość biegu, pokonany dystans, czy bieżącą pozycję na boisku dzięki GPS. Dane są następnie analizowane przez algorytmy sztucznej inteligencji, które pomagają trenerom i sztabom medycznym lepiej rozumieć stan fizyczny zawodników, monitorować ich obciążenie treningowe, unikać kontuzji i optymalizować przygotowanie do meczów. Liderami w produkcji kamizelek są firmy Catapult Sports oraz STATSports. O ile powyższe firmy skupiły się na piłce nożnej, to dedykowanego rozwiązania doczekali się również futboliści z NFL (National Football League). Dzięki połączeniu sił Amazon Web Services (AWS) i właśnie NFL, powstała technologia Digital Athlete. Wykorzystuje ona sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do tworzenia kompleksowego obrazu doświadczeń zawodników, co pozwala zespołom zrozumieć, czego indywidualni gracze potrzebują, aby zachować zdrowie, szybko się regenerować i osiągać najlepsze możliwe wyniki. W sezonie 2023/24 technologia była stosowana przez wszystkie 32 kluby NFL. Powyższe rozwiązania to przykłady tzw. wearable technology, czyli technologii, którą sportowcy noszą na sobie i która zbiera potrzebne dane. Trzeba tu zaznaczyć, że ich przetworzenie bez pomocy systemów sztucznej inteligencji byłoby praktycznie niemożliwe. AI interpretuje te bardzo złożone dane, odkrywa wzorce i dostarcza spostrzeżeń, których analitycy nie są w stanie tak sprawnie i szybko uchwycić. Urządzenia monitorujące i analizujące parametry zawodników powstają jak grzyby po deszczu. Z ciekawszych warto wymienić jeszcze: Intel 3D Athlete Tracking (3DAT), wykorzystujący AI oraz kamery do analizy ruchu sportowców w czasie rzeczywistym, umożliwiając szczegółowe monitorowanie i optymalizację techniki oraz opaskę WHOOP, która na podstawie zbieranych danych fizjologicznych tworzy rekomendacje dotyczące treningu i wypoczynku. Algorytmy AI przeciw kontuzjom W NBA (ale też w hokejowej lidze NFL czy piłce nożnej) od kilku lat algorytmy sztucznej inteligencji z powodzeniem stosowane są do przewidywania ryzyka kontuzji. Wykorzystuje się zaawansowane modele uczenia maszynowego, które analizują dane dotyczące zdrowia i wydajności zawodników, w tym historię urazów, intensywność gry, czas spędzony na boisku oraz inne wskaźniki fizyczne. Przykładem takiego systemu jest METIC (Multiple bidirectional Encoder Transformers for Injury Classification), który wykorzystuje technologię głębokiego uczenia, aby analizować sekwencje meczów i urazów z przeszłości, przewidując ryzyko przyszłych kontuzji. Modele takie jak METIC działają na zasadzie przetwarzania dużych zbiorów danych z wykorzystaniem transformatorów (technologia początkowo rozwinięta do przetwarzania języka naturalnego) w celu dokładniejszego przewidywania urazów. Innym przykładem jest firma Zone7, która współpracuje z zespołami sportowymi, dostarczając algorytmy SI przewidujące kontuzje na podstawie danych z urządzeń noszonych przez zawodników, takich jak GPS i akcelerometry. Dzięki tym danym można na przykład przewidzieć ryzyko zerwania ścięgna Achillesa, co pozwala trenerom i sztabom medycznym na podjęcie działań prewencyjnych, takich jak regeneracja, zmniejszenie intensywności treningów albo tzw. ćwiczenia prehabilitacyjne (przeciwdziałające urazom). Takie rozwiązania pozwalają zespołom nie tylko zminimalizować ryzyko kontuzji, ale również optymalizować wydajność zawodników, co może mieć ogromne znaczenie finansowe i sportowe. W lidze NBA straty z powodu kontuzji zawodników sięgają kilkudziesięciu milionów dolarów rocznie. Sztuczna inteligencja, naturalne emocje – jak AI je wykrywa i wykorzystuje do poprawy wyników? Czy sztuczna inteligencja może odczuwać emocje? Emocje to skomplikowany układ reakcji fizjologicznych i psychologicznych na bodźce zewnętrzne. Maszyny nie mają świadomości ani nawet biologicznych podstaw, aby mieć „uczucia”. Można natomiast AI nauczyć te emocje odczytywać, na podstawie behawioralnych ekspresji. Z tego założenia wyszli twórcy oprogramowania – badacze z Instytutu Technicznego w Karlsruhe i Uniwersytetu w Duisburgu w Niemczech – służącego do rozpoznawania stanów emocjonalnych tenisistów i tenisistek. Analiza ich mowy ciała podczas meczów odbywa się poprzez zastosowanie konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN). Konwolucyjne sieci neuronowe wykorzystywane są głównie do analizy danych o strukturze siatki, takich jak obrazy. Działają, przetwarzając dane w sposób hierarchiczny, wykorzystując warstwy konwolucyjne do automatycznego rozpoznawania istotnych cech, takich jak krawędzie, kształty i wzory, które następnie są wykorzystywane do klasyfikacji lub dalszej analizy. Po co w zasadzie trenerom tenisa odczytywanie emocji zawodników? Na tej podstawie trener może trening zindywidualizować, szybciej reagować na negatywne emocje, takie jak frustracja czy stres, aby utrzymać koncentrację zawodnika podczas meczu. Technologia może również pomóc w zapobieganiu wypaleniu poprzez monitorowanie emocji i dostosowywanie obciążenia treningowego. Dzięki temu trener ma możliwość analizy, jak emocje wpływają na wydajność, co wspiera w tworzeniu bardziej skutecznych strategii treningowych i meczowych. Czy AI odczyta emocje lepiej od człowieka? Spójrzmy na liczby: model AI osiągnął dokładność 68,9%, co jest wynikiem na zbliżonym poziomie. To znakomity wynik, który oznacza, że aspekt „odczytywania emocji” można najzwyczajniej podzlecić sztucznej inteligencji. Od wyczynu pod strzechy Wiele rozwiązań bazujących na algorytmach AI, a wypróbowanych w sporcie wyczynowym, znalazło swoje zastosowanie w sporcie amatorskim. Nie od dzisiaj miłośnicy biegania, kolarstwa czy sportów zespołowych garściami czerpią z nowinek treningowych, a najczęściej właśnie sprzętowych. Dzięki dynamicznemu szybkiemu rozwojowi sztucznej inteligencji i technologii „wearables,” czyli urządzeń noszonych przez sportowców, które zbierają i analizują dane w czasie rzeczywistym, wiele rozwiązań trafiło „pod strzechy”, umożliwiając amatorom bardziej zaawansowane podejście do treningów i monitorowania postępów. Jednym z kluczowych przykładów jest rozwój aplikacji mobilnych do monitorowania aktywności fizycznej, takich jak Strava, Nike Run Club, czy Garmin Connect. Te aplikacje, dzięki integracji z urządzeniami takimi jak smartwatche i opaski fitness, pozwalają amatorom śledzić parametry takie jak prędkość, dystans, tętno czy spalone kalorie. Dodatkowo, zaawansowane algorytmy AI analizują dane, by dostarczać spersonalizowane porady treningowe, planować regenerację oraz unikać przetrenowania. Przykładem może być opaska WHOOP, która na podstawie danych biometrycznych doradza użytkownikom, kiedy najlepiej trenować, a kiedy odpocząć. Kolejnym przykładem są techniki analizy ruchu, pierwotnie stosowane w sportach takich jak lekkoatletyka czy piłka nożna. W projektach takich jak Intel 3D Athlete Tracking (3DAT), algorytmy AI analizują ruch sportowców w czasie rzeczywistym, umożliwiając poprawę techniki i optymalizację ruchu. Obecnie amatorzy mogą korzystać z podobnych technologii, choćby za pośrednictwem aplikacji do analizy biegania, takich jak RunScribe czy Stryd, które pomagają poprawiać technikę i minimalizować ryzyko kontuzji. Podobnie jest z rozwiązaniem firmy Zone7 (Zone7 zaczynała od pracy z profesjonalistami), które, korzystając z danych z urządzeń GPS i akcelerometrów, przewiduje ryzyko urazu i sugeruje zmiany w intensywności treningów. Z ciekawych aplikacji warto przyjrzeć się Swing Vision, dostępnej dla tenisistów-amatorów, będących jednocześnie… użytkownikami iPhonów. Gracze mogą monitorować statystyki takie jak umiejscowienie uderzeń, prędkość piłki, precyzja oraz długość wymian. Dodatkowo, aplikacja oferuje funkcję powtórek wideo z analizą techniki, pracy nóg oraz strategii meczowej. Dzięki temu gracze mogą poprawiać swoją technikę, zwiększać skuteczność uderzeń oraz lepiej przygotowywać się do sparingów i treningów. Precyzja aplikacji jest imponująca – sięga 97 procent. Wszystkie te technologie, które były pierwotnie zarezerwowane dla sportowców najwyższej klasy, teraz są dostępne dla szerokiej grupy użytkowników. Dzięki nim, osoby trenujące amatorsko mogą korzystać z precyzyjnych danych, które jeszcze kilka lat temu były dostępne tylko w najbardziej zaawansowanych centrach treningowych. To dowód na to, jak AI zmienia sport – od wyczynowego po amatorski, zapewniając wszystkim dostęp do nowoczesnych narzędzi poprawiających wydajność i zdrowie. Jak dziala VAR? VAR (Video Assistant Referee) to system wykorzystujący technologię wideo i narzędzia wspierane przez sztuczną inteligencję (AI), które pomagają sędziom w podejmowaniu kluczowych decyzji podczas meczu. AI analizuje nagrania z wielu kamer, by wykryć istotne sytuacje, takie jak gole, rzuty karne i spalone. System AI szybko przetwarza dane, pomagając sędziom w natychmiastowej weryfikacji, ale ostateczną decyzję podejmuje zawsze sędzia na boisku. Jak działa Hawk-Eye? Hawk-Eye to system śledzenia piłki, który wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do analizowania jej trajektorii w sportach takich jak tenis, piłka nożna czy krykiet. Kamery rejestrują ruch piłki, a AI przetwarza te dane, aby precyzyjnie określić pozycję piłki oraz przewidzieć jej dalszy ruch. Dzięki temu możliwe jest szybkie i dokładne sprawdzenie, czy piłka była „w” czy „poza” polem gry, co jest kluczowe dla sprawiedliwości w sportach. Jak działa SwingVision? SwingVision to aplikacja dla tenisistów, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy gry. AI monitoruje takie parametry jak prędkość piłki, umiejscowienie uderzeń oraz długość wymian. Dzięki analizie wideo w czasie rzeczywistym i zaawansowanym algorytmom, aplikacja pomaga graczom poprawiać technikę, pracę nóg i opracowywać skuteczniejsze strategie gry. Co to jest „cyfrowy bliźniak” (digital twin)? „Cyfrowy bliźniak” to wirtualna replika fizycznego ciała lub organu, którą wspiera AI. W sporcie AI wykorzystuje dane zebrane od sportowców, aby symulować, jak ich ciało zareaguje na różne obciążenia treningowe. AI umożliwia prognozowanie wyników, co pozwala na optymalizację treningów i zapobieganie kontuzjom. Jak WHOOP wykorzystuje AI? WHOOP to urządzenie noszone przez sportowców, które zbiera dane o stanie fizjologicznym, takie jak tętno, jakość snu i obciążenie organizmu. Sztuczna inteligencja analizuje te dane i dostarcza spersonalizowane rekomendacje dotyczące treningu i regeneracji. AI monitoruje trendy w danych, pomagając sportowcom unikać przetrenowania i osiągać optymalne wyniki. Jak działa IBM Watson for Tennis? IBM Watson for Tennis korzysta z AI do analizy ogromnych ilości danych meczowych, w tym statystyk graczy i nagrań wideo. Algorytmy AI dostarczają w czasie rzeczywistym informacji na temat wyników, przewidują wyniki meczów oraz oferują sugestie strategiczne na podstawie analiz zachowań graczy. Dzięki temu zarówno gracze, jak i trenerzy mogą podejmować lepsze decyzje oparte na danych. Jak Wyscout wykorzystuje AI? Wyscout to platforma skautingowa, która za pomocą sztucznej inteligencji analizuje występy piłkarzy, przetwarzając nagrania meczowe oraz statystyki zawodników. AI pomaga analizować ruchy piłkarzy, ich decyzje taktyczne oraz schematy gry. To narzędzie jest szeroko wykorzystywane przez kluby piłkarskie do rekrutacji zawodników i śledzenia ich postępów. Jak METIC wykorzystuje AI? METIC (Multiple bidirectional Encoder Transformers for Injury Classification) to system wspierany przez AI, który prognozuje ryzyko kontuzji w takich sportach jak koszykówka czy piłka nożna. Algorytmy oparte na głębokim uczeniu analizują dane z poprzednich kontuzji, intensywność meczów oraz wyniki zawodników, przewidując możliwe urazy. AI pomaga sztabom szkoleniowym w dostosowywaniu treningów i zmniejszaniu ryzyka kontuzji. Jak działa aplikacja Oura z wykorzystaniem AI? Aplikacja Oura, współpracująca z pierścieniem Oura, wykorzystuje AI do analizy danych fizjologicznych, takich jak tętno, temperatura ciała i jakość snu. Algorytmy AI przetwarzają te dane, dostarczając spersonalizowane rekomendacje dotyczące regeneracji, aktywności fizycznej i poprawy snu. Dzięki temu użytkownicy mogą lepiej zarządzać swoim zdrowiem i codziennymi aktywnościami.

Czytaj więcej

Przyszłość e-commerce – jak sztuczna inteligencja może ją wspierać?

E-commerce, czyli handel elektroniczny, od lat rozwija się w niesamowitym tempie, a jego przyszłość wydaje się być jeszcze bardziej obiecująca dzięki wsparciu sztucznej inteligencji (AI). AI ma potencjał, aby zrewolucjonizować wiele aspektów e-commerce, od personalizacji doświadczeń zakupowych po optymalizację logistyki. Przyjrzyjmy się, w jaki sposób AI może wspierać przyszłość handlu elektronicznego, skupiając się na konkretnych technologiach, rozwiązaniach i przykładach ich zastosowania. E-commerce: personalizacja doświadczeń zakupowych dzięki AI Jednym z najważniejszych zastosowań AI w e-commerce jest personalizacja doświadczeń zakupowych. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego, AI może analizować ogromne ilości danych o użytkownikach, takie jak ich wcześniejsze zakupy, przeglądane produkty, preferencje i zachowania na stronie internetowej. Na podstawie tych danych AI tworzy spersonalizowane rekomendacje produktów, które są najbardziej interesujące dla danego klienta. Przykład zastosowania Amazon jest pionierem w wykorzystaniu AI do personalizacji. Algorytmy Amazona analizują historię zakupów, przeglądane produkty, a nawet czas spędzony na oglądaniu poszczególnych przedmiotów. Na tej podstawie, Amazon tworzy spersonalizowane strony główne, rekomendacje produktów i e-maile marketingowe, co znacząco zwiększa wskaźnik konwersji. 1. E-commerce – inteligentne wyszukiwanie przy wsparciu AI AI może również poprawić funkcjonalność wyszukiwania na stronach e-commerce. Dzięki technikom przetwarzania języka naturalnego (NLP), wyszukiwarki mogą lepiej rozumieć zapytania użytkowników i dostarczać bardziej trafne wyniki. NLP pozwala na interpretację zapytań w języku naturalnym, uwzględniając kontekst i intencje użytkownika. Przykład zastosowania Firma Shopify wprowadziła funkcję inteligentnego wyszukiwania w swojej platformie. Dzięki NLP, wyszukiwarka może rozpoznawać synonimy, błędy ortograficzne i kontekstowe znaczenie słów, co pozwala na prezentowanie bardziej trafnych wyników wyszukiwania, nawet jeśli zapytanie użytkownika jest nieprecyzyjne. 2. AI w obsłudze klienta w e-commerce Chatboty i wirtualni asystenci to coraz bardziej popularne narzędzia w obsłudze klienta. Dzięki AI chatboty mogą odpowiadać na pytania klientów 24/7, szybko i skutecznie rozwiązując problemy. Co więcej, zaawansowane chatboty mogą uczyć się z każdej interakcji, co sprawia, że z czasem stają się coraz bardziej efektywne. Przykład zastosowania Firm, które wykorzystują chatboty na swoich stronach internetowych, a także w aplikacjach mobilnych, jest mnóstwo. Przykładem może być chociażby H&M, szwedzki producent odzieży. Chatboty pomagają klientom w znajdowaniu odpowiednich produktów, odpowiadają na pytania dotyczące zamówień i dostaw, a także doradzają w kwestiach stylizacji. Dzięki temu, H&M może obsługiwać tysiące zapytań jednocześnie, zwiększając satysfakcję klientów. Oczywiście chatboty H&M są wielojęzyczne, co pozwala na komunikację w wielu językach, dostosowując się do potrzeb klientów na całym świecie. 3. Optymalizacja cen AI może również wspierać e-commerce w zakresie dynamicznego ustalania cen. Analizując dane rynkowe, konkurencję i zachowania klientów, algorytmy AI mogą dostosowywać ceny produktów w czasie rzeczywistym, aby maksymalizować zyski i pozostawać konkurencyjnymi. Przykład zastosowania Firma Zalando wykorzystuje dynamiczne ustalanie cen, aby dostosowywać ceny swoich produktów w zależności od popytu, sezonu, pory dnia i aktywności konkurencji. Dzięki zaawansowanym algorytmom analiza danych rynkowych, monitorowanie cen konkurencji i elastyczne dostosowywanie cen pozwala Zalando na maksymalizację zysków, utrzymanie konkurencyjności i efektywne zarządzanie zapasami. Na przykład, odzież zimowa może być przeceniana pod koniec zimy, aby opróżnić magazyny i zrobić miejsce na nową kolekcję. Podczas wyprzedaży sezonowej algorytmy analizują zainteresowanie produktami i dostosowują ich ceny w czasie rzeczywistym, co zwiększa marżę i satysfakcję klientów. 4. AI i zarządzanie zapasami Zarządzanie zapasami to kolejny obszar, w którym AI może przynieść korzyści. Algorytmy prognozowania popytu mogą pomóc w przewidywaniu, jakie produkty będą się najlepiej sprzedawać, co pozwala na lepsze planowanie i minimalizowanie ryzyka nadmiarowych zapasów lub braków. Przykład zastosowania Przykładem firmy, która wykorzystuje AI do zarządzania zapasami, może być Zara, znana marka odzieżowa. Algorytmy analizują dane sprzedaży, trendy mody, a nawet prognozy pogodowe, aby przewidywać zapotrzebowanie na różne produkty. Dzięki temu Zara może szybko reagować na zmieniające się trendy i utrzymywać optymalny poziom zapasów. Ponadto, Zara wykorzystuje AI do szybkiego prototypowania i testowania nowych wzorów, co pozwala na błyskawiczne wprowadzanie nowych stylów na rynek, przy jednoczesnym minimalizowaniu ryzyka nadprodukcji. 5. Optymalizacja logistyki dzięki AI AI może również znacząco poprawić logistykę w e-commerce. Optymalizacja tras dostaw, zarządzanie magazynami czy automatyzacja procesów pakowania to tylko niektóre z obszarów, gdzie AI może przyczynić się do zwiększenia efektywności i redukcji kosztów. Przykład zastosowania Amazon Robotics, oddział Amazona, wykorzystuje roboty do automatyzacji procesów w magazynach. Roboty te są sterowane przez AI, która optymalizuje ich ruchy, aby zminimalizować czas potrzebny na zbieranie produktów i przygotowanie zamówień do wysyłki. Dzięki temu Amazon może obsługiwać miliony zamówień dziennie z minimalnym udziałem pracowników. Amazon wprowadził roboty Kiva, które przemieszczają się po magazynach, podnosząc całe regały z produktami i dostarczając je do stacji pakowania, co znacząco przyspiesza proces kompletacji zamówień. W wyniku tego, „click to ship” cycle time został skrócony z kilku godzin do zaledwie kilku minut. Ponadto, systemy AI są w stanie monitorować i zarządzać stanem magazynowym w czasie rzeczywistym, co pozwala na bardziej efektywne zarządzanie zapasami i zmniejszenie liczby błędów ludzkich. Automatyzacja ta pozwala także na lepsze wykorzystanie przestrzeni magazynowej, ponieważ roboty mogą poruszać się w węższych korytarzach niż to byłoby możliwe dla ludzkich pracowników. 6. Analiza sentymentu z AI Monitorowanie opinii klientów w mediach społecznościowych i na stronach z recenzjami może dostarczyć cennych informacji o tym, jak produkty są postrzegane przez użytkowników. AI może automatycznie analizować te opinie, identyfikując kluczowe wnioski i sugerując działania naprawcze lub marketingowe. Przykład zastosowania Firma Sephora korzysta z narzędzi AI do analizy sentymentu w recenzjach produktów i na mediach społecznościowych. AI analizuje tysiące komentarzy, identyfikując najczęściej powtarzające się tematy i sentyment (pozytywny, neutralny, negatywny). Dzięki temu Sephora może szybko reagować na negatywne opinie, poprawiając produkty lub dostosowując strategie marketingowe. Narzędzia AI stosowane przez Sephora pozwalają na przetwarzanie języka naturalnego (NLP), co umożliwia głębsze zrozumienie emocji i opinii wyrażanych przez klientów. Na przykład, jeśli wiele recenzji wskazuje na problemy z trwałością danego produktu, Sephora może zidentyfikować ten problem wcześnie i podjąć działania naprawcze. Ponadto, analiza sentymentu pozwala Sephora na personalizację komunikacji marketingowej, kierując odpowiednie treści do klientów na podstawie ich wcześniejszych interakcji i preferencji. Sephora używa również AI do monitorowania trendów w mediach społecznościowych, co pomaga w szybszym dostosowywaniu się do zmieniających się preferencji klientów i wprowadzaniu nowych produktów, które lepiej odpowiadają ich potrzebom. Wnioski Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał, aby wspierać rozwój e-commerce na wielu płaszczyznach. Personalizacja, inteligentne wyszukiwanie, obsługa klienta, optymalizacja cen, zarządzanie zapasami, logistyka i analiza sentymentu to tylko niektóre z obszarów, w których AI może wprowadzać innowacje. Dzięki ciągłemu rozwojowi technologii, możemy spodziewać się, że AI będzie odgrywać coraz większą rolę w kształtowaniu przyszłości handlu elektronicznego, przynosząc korzyści zarówno sprzedawcom, jak i konsumentom. Menedżerowie powinni aktywnie eksplorować możliwości wdrożenia AI w swoich strategiach e-commerce. Inwestowanie w technologie AI może przynieść znaczące korzyści, takie jak zwiększenie efektywności operacyjnej, poprawa doświadczeń klientów i zwiększenie konkurencyjności na rynku. Współpraca z firmami specjalizującymi się w AI, a także stałe monitorowanie trendów i innowacji technologicznych, będzie kluczowa dla utrzymania przewagi konkurencyjnej w dynamicznie zmieniającym się krajobrazie handlu elektronicznego. Jak sztuczna inteligencja (AI) wpływa na personalizację doświadczeń zakupowych w e-commerce? AI pozwala na tworzenie spersonalizowanych doświadczeń zakupowych dzięki analizie danych o preferencjach, historii zakupów i zachowaniach klientów. Algorytmy uczenia maszynowego dostarczają spersonalizowane rekomendacje produktów, które najlepiej pasują do potrzeb klienta, co zwiększa satysfakcję i szanse na zakup. Amazon jest jednym z pionierów w tym zakresie, skutecznie wykorzystując AI do personalizacji stron głównych i sugestii produktowych. W jaki sposób AI pomaga w obsłudze klienta w e-commerce? AI wspiera obsługę klienta poprzez chatboty i wirtualnych asystentów, które są dostępne 24/7 i mogą szybko odpowiadać na pytania użytkowników. Zaawansowane chatboty uczą się na podstawie interakcji, co sprawia, że z czasem stają się coraz bardziej skuteczne. Firmy takie jak H&M wykorzystują chatboty, aby doradzać w doborze produktów i stylizacji, a także rozwiązywać problemy związane z zamówieniami i dostawami. Jak AI wspiera dynamiczne ustalanie cen w e-commerce? AI umożliwia dynamiczne ustalanie cen, analizując w czasie rzeczywistym dane rynkowe, zachowania klientów oraz działania konkurencji. Firmy, takie jak Zalando, wykorzystują algorytmy AI do dostosowywania cen w zależności od popytu, sezonu i aktywności konkurentów, co pozwala maksymalizować zyski oraz efektywnie zarządzać zapasami. Czy sztuczna inteligencja może pomóc w zarządzaniu zapasami? Tak, AI może znacząco poprawić zarządzanie zapasami, przewidując popyt na produkty na podstawie analizy danych sprzedażowych, trendów rynkowych i nawet prognoz pogody. Przykładem jest Zara, która wykorzystuje AI do planowania zapasów i szybkiego wprowadzania nowych kolekcji, minimalizując ryzyko nadprodukcji i poprawiając efektywność operacyjną. W jaki sposób AI wpływa na logistykę w e-commerce? AI rewolucjonizuje logistykę w e-commerce poprzez automatyzację procesów magazynowych i optymalizację tras dostaw. Przykładem może być Amazon, który używa robotów sterowanych przez AI do zarządzania magazynami, co znacząco skraca czas kompletacji zamówień. AI optymalizuje również zarządzanie zapasami w czasie rzeczywistym, zmniejszając liczbę błędów i poprawiając wydajność operacyjną.

Czytaj więcej

Jak pracuje się w Indiach? O kulturze, wyzwaniach i rynku pracy w Bengaluru

Niedawno – z okazji 1. rocznicy otwarcia przez nas biura w Bengaluru – przeprowadziliśmy wywiad z jednym z naszych managerów, pracujących w TTMS India. Rozmawialiśmy o specyfice rynku oraz możliwości rozwoju biznesu w Bengaluru, zwanym Doliną Krzemową Indii. Tym razem skupimy się na kulturze pracy w tym kraju, wyzwaniach związanych z dynamicznym rynkiem IT, a także na wyjątkowej różnorodności kulturowej, która wpływa na funkcjonowanie firmy i codzienne życie pracowników. Dlaczego otworzyliśmy biuro w Indiach? Decyzja o otwarciu biura w Indiach została podjęta po analizie globalnych trendów oraz potrzeb rynku IT. Po zakończeniu pandemii wiele firm przyspieszyło swoją transformację cyfrową, co wygenerowało ogromne zapotrzebowanie na specjalistów IT. W Polsce odczuwalny jest niedobór około 150 tysięcy specjalistów IT. Z kolei Indie, które w 2023 roku stały się najludniejszym krajem świata z populacją przekraczającą 1,4 miliarda osób, oferują dostęp do ogromnego zasobu wykwalifikowanych pracowników. Indyjskie uniwersytety co roku kształcą około 6,5 miliona absolwentów, w tym 1,5 miliona z kierunków technicznych, co czyni ten kraj jednym z najważniejszych centrów technologicznych na świecie. Otwarcie biura w Bengaluru (ang. Bangalore) zaspokaja na razie przede wszystkim potrzeby „wewnętrzne” spółki. Zwiększamy w ten sposób nasze zasoby, z których korzystamy w ramach istniejących już projektów i kontraktów. Pracownicy TTMS India zajmują się na razie wytwarzaniem i utrzymywaniem oprogramowania. W przeciwieństwie do naszej malezyjskiej spółki, aktywne pozyskiwanie klientów będzie dopiero kolejnym etapem rozwoju TTMS India. Praca w Indiach, zwłaszcza w dynamicznym sektorze IT, otwiera przed firmami nowe możliwości rozwoju. Lokalizacja w Bengaluru, jednym z czołowych hubów technologicznych w regionie Azji i Pacyfiku, daje nam dostęp do specjalistów o szerokim zakresie umiejętności, od programistów po testerów i menedżerów, co umożliwia dalszy rozwój naszej firmy na międzynarodowej arenie. W Bangalore można znaleźć ludzi z doświadczeniem w dużych międzynarodowych firmach, mówiących w kilku językach. To dla spółki z ambicjami globalnymi – takimi jak TTMS – nieoceniona wartość dodana. Nie do pominięcia jest też argument finansowy. Po kryzysie covidowym zleceniodawcy bardziej patrzą na koszty. My – rozwijając nasze azjatyckie centra – wychodzimy naprzeciw tym oczekiwaniom. Wyzwania związane z otwarciem biura w Indiach Otwarcie biura w Bengaluru, choć strategicznie korzystne, okazało się również znaczącym wyzwaniem administracyjnym. Proces onboardingu był skomplikowany i wymagał skrupulatnego przestrzegania zarówno „ogólnoindyjskich” przepisów, jak i tych specyficznych dla stanu Karnataka, w którym położone jest Bangalore. Stopień skomplikowania regulacji prawnych był szczególnie wysoki ze względu na model, który zakładał, że całość udziałów będzie pozostawać w naszych rękach, bez partnera miejscowego. W Indiach istnieje jednak wymóg posiadania co najmniej dwóch udziałowców w spółce z o.o., co zmusiło nas do adaptacji struktury firmy przy pomocy naszych podmiotów w grupie kapitałowej. Mimo współpracy z profesjonalną firmą z Nowego Delhi, która miała doświadczenie w zakładaniu tego rodzaju działalności, proces rozruchu trwał 12 miesięcy. Dodatkowe wyzwania stanowiły szczegółowe wymogi, takie jak konieczność posiadania lokalnego dyrektora oraz założenie konta w lokalnej instytucji finansowej. Przepisy są nieoczywiste z polskiego punktu widzenia, co sprawiło, że musieliśmy przejść przez szereg skomplikowanych procedur. Wyzwania dla biznesu na co dzień Prowadzenie działalności w Indiach to codzienne wyzwania, które różnią się od doświadczeń z innych rynków. Przede wszystkim należy przeprowadzić staranne badania dotyczące konkurencji i wybrać odpowiednie miejsce do otwarcia działalności, uwzględniając olbrzymie różnice międzystanowe. Procedury rejestracyjne i operacyjne mogą być skomplikowane i wymagają cierpliwości. Zrozumienie lokalnych uwarunkowań, takich jak terminy płatności podatków, które są często krótkie i sztywne, jest kluczowe – na przykład, rozliczenia podatkowe muszą być zrealizowane już do 5. dnia kolejnego miesiąca. Ponadto, założenie konta firmowego dla zagranicznego kapitału może być wyzwaniem, a znajomość lokalnych języków jest często niezbędna w kontaktach z administracją. Warto też na etapie wyboru biura zadbać o „power backup” oraz łącze zapasowe, żeby zabezpieczyć się przed potencjalnym problemem infrastrukturalnym. Całe szczęście, takie występują już niezwykle rzadko – Indie dokonały pod tym względem olbrzymiego skoku. Nasze doświadczenia pokazują, że prowadzenie biznesu w Indiach to raczej maraton niż sprint – ciągle uczymy się, jak najlepiej zarządzać zobowiązaniami podatkowymi, płacami oraz innymi aspektami operacyjnymi. Kultura pracy w Indiach: Dynamika i wyzwania rynku IT Kultura pracy w Indiach charakteryzuje się dużą dynamiką i konkurencyjnością, zwłaszcza w sektorze IT. W Bengaluru, nazywanym często Doliną Krzemową Indii, rynek pracy jest bardzo konkurencyjny, a specjaliści IT mają szeroki wybór ofert. Podobnie jak w Europie, rynek pracownika jest tu silny, co sprawia, że kandydaci mogą dyktować warunki zatrudnienia. Wysoka presja płacowa i duża liczba firm, zarówno globalnych, jak i lokalnych, stanowi wyzwanie w pozyskiwaniu najlepszych talentów. Jednocześnie zauważamy, że indyjscy pracownicy cenią sobie stabilność i rozwój w firmach europejskich, które kojarzone są z wysoką jakością, profesjonalizmem oraz innowacyjnością. Nasze doświadczenia pokazują, że praca w Indiach to nie tylko wyzwanie, ale również szansa na współpracę z niezwykle zaangażowanymi, sumiennymi i otwartymi na współpracę specjalistami, co pozytywnie wpływa na realizację projektów. Dlaczego Bengaluru to Krzemowa Indii? Bengaluru, znane jako Dolina Krzemowa Indii, zyskało tę renomę dzięki swojemu dynamicznemu rozwojowi w sektorze technologii informatycznych. Miasto jest domem dla licznych międzynarodowych korporacji, startupów oraz firm z branży IT, które przyciągają talenty z całego kraju. W Bengaluru swoje oddziały mają globalne giganty technologiczne, takie jak Google, Microsoft, IBM, Intel, Amazon, Dell, Cisco, Oracle, a także Infosys i Wipro, będące jednymi z największych indyjskich firm IT. Bengaluru wyróżnia się również dostępem do wykwalifikowanej kadry, dzięki prestiżowym uczelniom technicznym, takim jak Indian Institute of Science (IISc) oraz Indian Institutes of Technology (IIT), które kształcą tysiące inżynierów każdego roku. Dodatkowo, korzystne warunki do prowadzenia biznesu, relatywnie niskie koszty operacyjne oraz rozwinięta infrastruktura technologiczna przyciągają inwestorów z całego świata. To wszystko sprawia, że życie i praca w Indiach, a szczególnie w Bengaluru, są atrakcyjną perspektywą dla specjalistów z sektora IT oraz firm poszukujących wykwalifikowanych pracowników. Wysokie zarobki w Bengaluru w branży IT oraz koszty życia w Indiach, które są relatywnie niższe niż w krajach zachodnich, dodatkowo zwiększają atrakcyjność tego regionu. Życie w Indiach: różnorodność i dynamiczny rozwój Indie to kraj o ogromnej różnorodności kulturowej, gospodarczej i społecznej, co sprawia, że życie tutaj jest pełne kontrastów. Bengaluru, jako jedno z najbardziej rozwiniętych miast w Indiach, oferuje relatywnie wysoki poziom życia w porównaniu do innych części kraju. Miasto jest kluczowym ośrodkiem technologicznym z rozwiniętą infrastrukturą, dobrym dostępem do edukacji oraz nowoczesnymi udogodnieniami, co przyciąga zarówno lokalnych mieszkańców, jak i obcokrajowców. Jednakże, Indie jako całość nadal mierzą się z wyzwaniami, takimi jak zróżnicowanie poziomu życia pomiędzy regionami oraz infrastrukturą, która w niektórych miejscach wymaga dalszego rozwoju. Mimo to, Indie oferują bogaty rynek pracy, zwłaszcza w sektorze IT, co czyni je atrakcyjnym miejscem dla firm poszukujących wykwalifikowanych pracowników. Koszty życia w Indiach, choć zróżnicowane w zależności od regionu, są zazwyczaj niższe niż w krajach zachodnich, co sprawia, że życie i praca w Indiach, zwłaszcza w dynamicznie rozwijających się miastach, takich jak Bengaluru, mogą być bardzo korzystne zarówno pod względem finansowym, jak i jakości życia. Pałac Królewski w Bengaluru Różnorodność kulturowa i religijna w Indiach Indie to kraj o niezwykłej różnorodności kulturowej i religijnej, co sprawia, że życie tutaj jest pełne kontrastów i bogactwa tradycji. W Indiach mieszka ponad 1,4 miliarda ludzi, reprezentujących setki różnych kultur, języków i religii. Największą grupę stanowią Hindusi, wyznający hinduizm, ale w kraju żyje również duża liczba muzułmanów, chrześcijan, sikhów, buddystów oraz wyznawców innych religii. Ta różnorodność sprawia, że Indie są prawdziwym tyglem kulturowym, gdzie obok siebie funkcjonują różne tradycje, zwyczaje i kuchnie. Państwo uznaje wszystkie główne religie, a święta hinduistyczne, muzułmańskie, chrześcijańskie i inne są obchodzone jako dni wolne od pracy dla wszystkich. W rezultacie, w Indiach można często spotkać się z celebracją świąt niezwiązanych z własną religią, co sprzyja wzajemnemu zrozumieniu i integracji społecznej. W biurach również odczuwa się tę różnorodność – z okazji różnych świąt pracownicy dekorują miejsca pracy i ubierają się w tradycyjne stroje, co nadaje miejscu pracy kolorowy i świąteczny charakter. Co nas wciąż zaskakuje w Bengaluru? Mimo że jesteśmy obecni w Bengaluru już od pewnego czasu, wciąż zaskakuje nas kilka aspektów życia i pracy w tym mieście. Jednym z najciekawszych aspektów życia w Bengaluru jest jego różnorodność. Miasto to jest prawdziwym tyglem kultur, gdzie spotykają się ludzie z różnych zakątków Indii i świata. W efekcie, codzienne życie i praca w Bengaluru stają się doświadczeniem pełnym kontrastów. Na ulicach można usłyszeć mieszankę wielu języków – od kannada, który jest językiem lokalnym, po hindi, tamilski, telugu, a także angielski, który pełni rolę języka uniwersalnego. Ta wielojęzyczność jest zarazem bogactwem, jak i wyzwaniem, szczególnie w kontekście pracy, gdzie efektywna komunikacja jest kluczowa. Bengaluru to także miasto kontrastów, gdzie nowoczesność współistnieje z tradycją. Z jednej strony, można tu zobaczyć imponujące biurowce, siedziby globalnych korporacji i parki technologiczne, które są symbolem dynamicznego rozwoju i innowacyjności. Z drugiej strony, miasto nie traci swojego tradycyjnego charakteru – na każdym kroku można natknąć się na zabytkowe świątynie, kolorowe bazary oraz festiwale, które są nieodłączną częścią życia mieszkańców. Ta mieszanka nowoczesności i tradycji tworzy unikalny klimat miasta, w którym współczesne życie biznesowe płynnie łączy się z bogatym dziedzictwem kulturowym. Również podejście do pracy i czasu w Bengaluru różni się od tego, do czego przywykliśmy w Polsce. Rynek pracy jest tutaj niezwykle dynamiczny i konkurencyjny – rotacja pracowników jest wysoka, a walka o talenty często wymusza na pracodawcach elastyczność i kreatywność w oferowanych warunkach pracy. Zaskakująca jest także elastyczność w podejściu do godzin pracy – podczas gdy w Polsce punktualność jest wysoko ceniona, w Indiach często można spotkać się z bardziej liberalnym podejściem do kwestii czasu. Bengaluru, będące centrum technologii i innowacji, jednocześnie zachowuje ducha tradycji, co sprawia, że życie i praca w tym mieście to niezwykłe doświadczenie, pełne niespodzianek i inspiracji. Każdy dzień przynosi nowe wyzwania, ale także nowe możliwości, które czynią to miejsce wyjątkowym na mapie Indii i świata. Życie w Indiach Indie, ze swoją bogatą historią, różnorodnym dziedzictwem kulturowym i dynamicznie rozwijającą się gospodarką, oferują unikalny styl życia zarówno dla mieszkańców, jak i obcokrajowców. Zapraszamy do zapoznania się z kluczowymi aspektami życia w Indiach, takimi jak koszty życia, zarobki i wyjątkowe cechy ich mieszkańców. Indie – ceny Koszty utrzymania w Indiach są zróżnicowane i zależą od regionu. W dużych miastach, takich jak Bengaluru, koszty nieruchomości i wynajmu mogą być wyższe niż w mniejszych miejscowościach, ale wciąż są stosunkowo przystępne w porównaniu do krajów zachodnich. Artykuły spożywcze, transport publiczny i usługi codzienne są zazwyczaj tanie, co pozwala na komfortowe życie przy umiarkowanych wydatkach. Ceny w restauracjach również mogą być bardzo przystępne, zwłaszcza jeśli korzysta się z lokalnej kuchni. Indie – zarobki Wysokość zarobków w Indiach znacząco różni się w zależności od branży, poziomu stanowiska i lokalizacji. Sektor IT, zwłaszcza w Bengaluru, oferuje konkurencyjne wynagrodzenia, które mogą przyciągać lokalnych specjalistów. Mimo że są one niższe niż w krajach zachodnich, relatywnie niższe koszty życia sprawiają, że dla wielu osób praca tutaj jest atrakcyjna. Średnie zarobki w Indiach w sektorze IT, w połączeniu z umiarkowanymi kosztami życia, tworzą sprzyjające warunki do pracy i rozwoju kariery. Jacy są mieszkańcy Indii Hindusi są znani ze swojej gościnności, życzliwości i otwartości na różnorodność kulturową. Indie, jako kraj o wielowiekowej historii, łączą w sobie wpływy różnych kultur, religii i tradycji, co kształtuje unikalną tożsamość społeczną. Mieszkańcy Indii są dumni ze swojego dziedzictwa i często wykazują silne poczucie wspólnoty. W pracy cenią sobie profesjonalizm, współpracę oraz dążenie do wspólnych celów, a ich etyka pracy odzwierciedla zarówno szacunek dla tradycji, jak i otwartość na nowe wyzwania. Brama pałacu w Bagalore Kultura pracy w Indiach Indyjska kultura pracy opiera się na silnym poczuciu hierarchii, ale jednocześnie promuje współpracę i szacunek wobec współpracowników. Indyjscy pracownicy cenią sobie budowanie relacji z kolegami z pracy. Zacieśnianie więzi w zespole odbywa się jednak zwykle w biurze, a spotkania „na mieście” to raczej wschodzący trend. Nawiązane relacje są jednak trwałe i nawet po zmianie pracy Hindusi utrzymują ze sobą kontakt. Kultura pracy Hindusów Kultura biznesu w Indiach często opiera się na hierarchicznej strukturze, gdzie starszeństwo i status społeczny mają znaczenie. Mimo to, otwarta wymiana poglądów i pomysłów jest ceniona, a budowanie długotrwałych relacji biznesowych ma kluczowe znaczenie. Indyjscy partnerzy biznesowi zwracają dużą uwagę na budowanie zaufania i harmonijnych relacji, co może oznaczać unikanie bezpośrednich konfrontacji i delikatne podejście do negocjacji. Biura w Indiach Kultura biurowa w Indiach jest różnorodna, a atmosfera w biurach może się różnić w zależności od firmy. W miastach takich jak Bengaluru, biura często promują otwartą i przyjazną atmosferę, a wspólne posiłki czy przerwy na herbatę (tzw. chai break) są popularnym sposobem na budowanie relacji między pracownikami. W czasie świąt, takich jak Diwali czy Holi, biura często są kolorowo dekorowane, a pracownicy angażują się w różne celebracje, co tworzy unikalny i radosny klimat w miejscu pracy. Czy Indie są dobrym miejscem do pracy? Indie są atrakcyjnym miejscem do pracy, zwłaszcza dla osób z sektora IT i technologii. Dynamiczny rynek pracy, bogactwo możliwości zawodowych oraz relatywnie niskie koszty życia sprawiają, że wielu specjalistów wybiera Indie jako miejsce rozwoju swojej kariery. W miastach takich jak Bengaluru, szybki rozwój gospodarczy, dostęp do wykwalifikowanej kadry oraz intensywna innowacyjność przyciągają zarówno lokalne, jak i międzynarodowe firmy. Różnorodność kulturowa i otwarta atmosfera w pracy tworzą inspirujące środowisko, które sprzyja rozwojowi osobistemu i zawodowemu. Praca w IT w Indiach Indie, a szczególnie Bengaluru, są globalnym centrum IT. Miasto przyciąga zarówno lokalnych, jak i międzynarodowych specjalistów dzięki dynamicznie rozwijającemu się sektorowi technologii. Firmy IT w Indiach cenią umiejętności techniczne, zdolność adaptacji oraz gotowość do nauki. Wzrost znaczenia chmury obliczeniowej, sztucznej inteligencji i cyberbezpieczeństwa napędza zapotrzebowanie na wysoko wykwalifikowanych specjalistów. Warto dodać, że ze względu na intensywną konkurencję na rynku pracy, firmy coraz częściej oferują atrakcyjne pakiety wynagrodzeń i dodatkowe benefity. Etykieta biznesowa w Indiach Etykieta biznesowa w Indiach jest głęboko zakorzeniona w różnorodności kulturowej kraju, co oznacza, że zrozumienie lokalnych norm jest kluczowe. Oto kilka ważnych aspektów: Dress code: Strój biznesowy w Indiach jest zazwyczaj formalny. Mężczyźni często noszą garnitury, a od kobiet oczekuje się eleganckiego i skromnego ubioru. Tradycyjne stroje, takie jak sari dla kobiet i kurta dla mężczyzn, są również powszechnie akceptowane w bardziej formalnych okazjach. Powitania: Uścisk dłoni jest powszechny, ale warto pamiętać o różnicach kulturowych. Niektóre kobiety mogą unikać podawania ręki mężczyznom – w takich sytuacjach odpowiednie jest skinienie głową lub gest namaste (złożenie dłoni na wysokości klatki piersiowej). Wizytówki: Wizytówki są ważnym elementem spotkań biznesowych. Należy je wręczać i przyjmować oburącz lub prawą ręką, a po otrzymaniu wizytówki, warto poświęcić chwilę na jej obejrzenie, co jest oznaką szacunku. Spotkania: Punktualność jest ceniona, ale w praktyce spotkania mogą zaczynać się z pewnym opóźnieniem. Small talk na początku spotkań jest normą i pomaga w budowaniu relacji. Styl komunikacji: Komunikacja w Indiach może być bardziej pośrednia niż w kulturach zachodnich. Unikanie bezpośredniej krytyki i czytanie między wierszami jest często kluczowe. Niewerbalne sygnały mają duże znaczenie. Podejmowanie decyzji: Proces podejmowania decyzji może być długotrwały i wymagać konsultacji z wieloma osobami, co wymaga cierpliwości. Wręczanie prezentów: Wręczanie prezentów jest powszechne w relacjach biznesowych, ale warto pamiętać o kulturowych niuansach. Należy unikać prezentów związanych z alkoholem czy produktami wieprzowymi. Rozrywka: Spotkania biznesowe często kontynuowane są przy posiłkach, zwłaszcza kolacjach. Warto znać lokalne zwyczaje dotyczące jedzenia, zwłaszcza w kontekście ograniczeń dietetycznych związanych z religiami. Hierarchia: Szacunek dla hierarchii jest istotny, a decyzje są często konsultowane z osobami wyżej w strukturze organizacyjnej. Negocjacje: Negocjacje mogą być czasochłonne, dlatego ważne jest okazywanie cierpliwości i unikanie wyrażania frustracji. Bycie świadomym tych kulturowych niuansów i elastycznym w podejściu jest kluczowe do budowania trwałych i owocnych relacji biznesowych w Indiach. Zrozumienie zasad etykiety pomaga w osiąganiu sukcesów w długoterminowych celach biznesowych. Bangalore „by night” TTMS w Indiach TTMS w Indiach: Innowacje i technologia w sercu Bengaluru TTMS, jako firma o globalnym zasięgu, koncentruje się na dostarczaniu nowoczesnych rozwiązań technologicznych, które odpowiadają na zróżnicowane potrzeby klientów. Nasze biuro w Indiach, zlokalizowane w Bengaluru, jest częścią strategii firmy mającej na celu wykorzystanie potencjału lokalnego rynku oraz dostęp do szerokiej bazy utalentowanych specjalistów. Nasze kluczowe obszary działalności obejmują: Rozwiązania Adobe: TTMS wykorzystuje Adobe Experience Manager do tworzenia zaawansowanych, wielokanałowych doświadczeń cyfrowych, umożliwiając klientom personalizację treści, efektywne zarządzanie workflowami oraz integrację z innymi systemami, co prowadzi do zwiększonego zaangażowania i konwersji użytkowników. E-Learning: W odpowiedzi na rosnące zapotrzebowanie na zdalne nauczanie i pracę zdaną/hybrydową, TTMS oferuje kompleksowe rozwiązania e-Learningowe, które pozwalają na tworzenie interaktywnych i angażujących programów szkoleniowych. Nasze systemy zarządzania treścią edukacyjną wspierają skuteczne i innowacyjne podejście do nauki online. Doradztwo IT: TTMS dostarcza usługi konsultingowe w zakresie IT, pomagając firmom optymalizować infrastrukturę oraz strategie technologiczne. Nasze doświadczenie pozwala nam dostosowywać się do specyficznych potrzeb klientów i oferować doradztwo na najwyższym poziomie. Salesforce: Jako partner Salesforce, TTMS oferuje wsparcie we wdrożeniach oraz personalizacji systemów CRM, co pozwala firmom na lepsze zarządzanie relacjami z klientami i automatyzację procesów biznesowych. Automatyzacja za pomocą rozwiązań low-code: TTMS oferuje kompleksowe rozwiązania low-code, wykorzystując platformy takie jak Microsoft Power Apps i Webcon BPS, umożliwiając tworzenie niestandardowych aplikacji biznesowych i automatyzację procesów w sposób szybki i efektywny. Nasze rozwiązania low-code zwiększają produktywność i elastyczność organizacji, redukując potrzebę kosztownych prac programistycznych. Tworzenie i utrzymanie systemów: Nasza specjalizacja obejmuje projektowanie, wdrażanie i utrzymanie systemów informatycznych w różnych branżach, takich jak przemysł, medycyna, farmacja, IT oraz finanse. Dzięki naszemu doświadczeniu zapewniamy solidne i skalowalne rozwiązania, które wspierają rozwój biznesu. Stawiamy sobie za cel wspieranie transformacji cyfrowej poprzez dostarczanie innowacyjnych rozwiązań technologicznych, coraz częściej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Zapraszamy do kontaktu! Dlaczego TTMS otworzyło biuro w Indiach? TTMS otworzyło biuro w Indiach, aby sprostać dynamicznie rosnącemu zapotrzebowaniu na specjalistów IT na globalnym rynku. Po pandemii COVID-19 wiele firm przyspieszyło swoje cyfrowe transformacje, co spowodowało ogromny wzrost zapotrzebowania na wykwalifikowanych pracowników w branży technologicznej. W Polsce odczuwa się brak około 150 tysięcy specjalistów IT, co zmusiło nas do szukania nowych rynków, gdzie można znaleźć odpowiednie talenty. Indie, które stały się najludniejszym krajem na świecie z populacją przekraczającą 1,4 miliarda osób, oferują dostęp do olbrzymiej puli wykształconych specjalistów, szczególnie w miastach takich jak Bengaluru. Bengaluru, znane jako Dolina Krzemowa Indii, to jedno z głównych centrów technologicznych na świecie, gdzie swoje siedziby mają największe globalne korporacje IT. Decyzja o otwarciu biura w tym mieście pozwala TTMS na czerpanie z lokalnych talentów, które mają doświadczenie w pracy w międzynarodowych zespołach, co jest kluczowe dla dalszego globalnego rozwoju firmy. Dodatkowo, koszty prowadzenia działalności w Indiach są niższe w porównaniu do wielu krajów zachodnich, co pozwala na efektywniejsze zarządzanie budżetem przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej jakości usług. Jakie są główne wyzwania przy otwieraniu biura w Indiach? Otwarcie biura w Indiach, zwłaszcza w Bengaluru, wiąże się z wieloma wyzwaniami, które mogą być trudne do przewidzenia na początku. Przede wszystkim, Indie mają złożone i zróżnicowane przepisy prawne, które mogą różnić się w zależności od stanu. W przypadku TTMS, otwarcie biura wymagało dostosowania się do wymogów zarówno na poziomie ogólnokrajowym, jak i specyficznych dla stanu Karnataka, w którym leży Bengaluru. Proces rejestracji firmy, uzyskiwania niezbędnych pozwoleń oraz otwarcia kont bankowych może być skomplikowany i czasochłonny, zwłaszcza gdy firma nie ma lokalnego partnera, co było również przypadkiem TTMS. Dodatkowo, w Indiach istnieje wymóg posiadania co najmniej dwóch udziałowców w spółce z o.o., co wymagało od TTMS adaptacji struktury organizacyjnej we współpracy z innymi podmiotami w grupie kapitałowej. Choć korzystaliśmy z pomocy profesjonalnej firmy konsultingowej z Nowego Delhi, proces ten zajął nam około 12 miesięcy. Codzienna działalność operacyjna również niesie ze sobą wyzwania, takie jak zarządzanie różnicami kulturowymi, problemy z infrastrukturą, jak przerwy w dostawie prądu, oraz konieczność znajomości lokalnych języków w kontaktach z administracją i dostawcami usług. Dlaczego Bengaluru nazywane jest Doliną Krzemową Indii? Bengaluru zyskało miano Doliny Krzemowej Indii dzięki swojej kluczowej roli w rozwoju sektora technologii informatycznych w kraju. Miasto jest siedzibą wielu międzynarodowych gigantów technologicznych, takich jak Google, Microsoft, IBM, Intel, Amazon, oraz lokalnych liderów IT, takich jak Infosys i Wipro. Bengaluru przyciąga inwestorów i specjalistów z całego świata dzięki rozwiniętej infrastrukturze technologicznej, relatywnie niskim kosztom operacyjnym oraz dostępowi do wysoko wykwalifikowanej kadry. W mieście znajdują się także jedne z najlepszych uczelni technicznych w kraju, takie jak Indian Institute of Science (IISc) oraz Indian Institutes of Technology (IIT), które co roku kształcą tysiące inżynierów. To wszystko sprawia, że Bengaluru stało się kluczowym hubem technologicznym nie tylko w Indiach, ale i w całym regionie Azji i Pacyfiku. Miasto jest również znane z dynamicznej sceny startupowej, co dodatkowo wzmacnia jego pozycję jako centrum innowacji i technologii. Jakie są koszty życia w Bengaluru? Koszty życia w Bengaluru mogą się różnić w zależności od stylu życia i standardów, które wybiera dana osoba. Miasto jest jednym z najdroższych w Indiach, ale wciąż jest bardziej przystępne cenowo niż wiele metropolii zachodnich. Ceny wynajmu i zakupu nieruchomości w Bengaluru są wyższe niż w innych indyjskich miastach, ale nadal znacznie niższe niż w miastach takich jak Londyn czy Nowy Jork. Jednocześnie artykuły spożywcze, usługi codzienne, transport publiczny oraz rozrywka są stosunkowo tanie, co pozwala na prowadzenie komfortowego życia bez konieczności dużych wydatków. Koszty jedzenia na mieście również mogą być bardzo przystępne, szczególnie jeśli korzysta się z lokalnych restauracji serwujących kuchnię indyjską. Dla osób zatrudnionych w sektorze IT, zwłaszcza w międzynarodowych korporacjach, relacja między zarobkami a kosztami życia jest bardzo korzystna, co przyciąga wielu specjalistów do tego miasta. Dzięki temu Bengaluru jest postrzegane jako miejsce, gdzie można żyć wygodnie i jednocześnie oszczędzać. Jakie zarobki można otrzymać w sektorze IT w Indiach? Ile zarabia się w Indiach w IT? Zarobki w sektorze IT w Indiach, szczególnie w Bengaluru, są konkurencyjne na tle innych branż w kraju. W międzynarodowych korporacjach i czołowych indyjskich firmach IT specjaliści mogą liczyć na wynagrodzenia, które pozwalają na wygodne życie w Bengaluru, gdzie koszty utrzymania są stosunkowo niskie w porównaniu z krajami zachodnimi. W zależności od doświadczenia i poziomu stanowiska, zarobki w sektorze IT mogą się znacząco różnić. Młodsi specjaliści mogą liczyć na zarobki na poziomie kilku tysięcy dolarów rocznie, natomiast doświadczeni inżynierowie, menedżerowie czy architekci oprogramowania mogą zarabiać wielokrotnie więcej. Dodatkowo, firmy IT w Indiach często oferują atrakcyjne pakiety świadczeń, w tym ubezpieczenia zdrowotne, bonusy, a także możliwość pracy zdalnej lub hybrydowej, co jest coraz bardziej popularne. Warto również zaznaczyć, że na rynku IT w Bengaluru panuje duża konkurencja o najlepsze talenty, co sprawia, że firmy starają się przyciągnąć pracowników nie tylko wysokimi zarobkami, ale także kulturą pracy, możliwościami rozwoju kariery oraz innymi benefitami. Jak wygląda kultura pracy w Indiach? Kultura pracy w Indiach, a szczególnie w sektorze IT, jest bardzo dynamiczna i konkurencyjna. W Bengaluru, gdzie rynek technologiczny jest bardzo rozwinięty, specjaliści IT mają szeroki wybór ofert pracy, co sprawia, że firmy muszą dbać o atrakcyjność swoich ofert, aby przyciągnąć i zatrzymać najlepszych pracowników. Indyjska kultura pracy często opiera się na silnym poczuciu hierarchii, gdzie starszeństwo i status społeczny mają duże znaczenie. Jednakże, zwłaszcza w międzynarodowych korporacjach, coraz bardziej promowana jest otwarta komunikacja i współpraca, a także innowacyjność i kreatywność w rozwiązywaniu problemów. Wiele firm w Indiach, w tym TTMS, stawia na rozwój relacji między pracownikami poprzez organizację wydarzeń integracyjnych, wspólnych posiłków czy obchodzenie lokalnych świąt w miejscu pracy. Mimo dużej konkurencyjności, indyjscy pracownicy cenią sobie stabilność zatrudnienia i możliwości rozwoju kariery, zwłaszcza w firmach o ugruntowanej pozycji na rynku. Ważnym elementem kultury pracy jest także dbałość o równowagę między życiem zawodowym a prywatnym, co jest coraz bardziej doceniane przez pracodawców. Jakie są główne różnice kulturowe w pracy w Indiach? Praca w Indiach może różnić się od pracy w krajach zachodnich pod wieloma względami, a zrozumienie tych różnic kulturowych jest kluczowe dla skutecznego funkcjonowania na indyjskim rynku. Jedną z najbardziej widocznych różnic jest hierarchiczna struktura organizacyjna, gdzie starszeństwo i status mają duże znaczenie. Decyzje często są podejmowane przez wyższe szczeble zarządzania, a proces ten może być dłuższy, ponieważ wymaga konsultacji z wieloma osobami. Ważnym aspektem jest również sposób komunikacji – w Indiach często preferuje się bardziej pośredni styl komunikacji, unika się bezpośredniej krytyki i stara się zachować harmonię w zespole. Należy również pamiętać o różnorodności językowej – choć angielski jest powszechnie używany w biznesie, na co dzień można usłyszeć wiele różnych języków, co może stanowić wyzwanie w komunikacji. Elastyczne podejście do godzin pracy jest również częstym zjawiskiem, co może być zaskoczeniem dla osób przyzwyczajonych do bardziej rygorystycznych zasad w innych krajach. Mimo to, praca w Indiach oferuje unikalne doświadczenia, a zrozumienie i dostosowanie się do lokalnych norm kulturowych może znacząco ułatwić nawiązywanie i utrzymywanie relacji biznesowych. Czy Indie są dobrym miejscem do pracy? Indie są atrakcyjnym miejscem do pracy, szczególnie dla osób związanych z sektorem IT i technologiami. W miastach takich jak Bengaluru rynek pracy jest bardzo dynamiczny, a możliwości zawodowe są szerokie. Indie oferują unikalne połączenie wysokiego tempa rozwoju gospodarczego z bogactwem kulturowym, co sprawia, że praca tutaj może być nie tylko opłacalna finansowo, ale także niezwykle inspirująca pod względem osobistego rozwoju. Koszty życia w Indiach są relatywnie niskie, co w połączeniu z konkurencyjnymi zarobkami w sektorze IT sprawia, że dla wielu specjalistów praca w tym kraju jest atrakcyjna. Ponadto, różnorodność kulturowa i społeczna w Indiach sprawia, że życie tutaj jest pełne nowych doświadczeń i wyzwań, które mogą wzbogacić zarówno życie zawodowe, jak i osobiste. Wielu pracodawców, zwłaszcza w międzynarodowych korporacjach, stara się także zapewnić pracownikom atrakcyjne warunki pracy, w tym możliwości rozwoju zawodowego, co dodatkowo zwiększa atrakcyjność Indii jako miejsca pracy. Jakie są typowe wyzwania dla firm działających w Indiach? Firmy działające w Indiach napotykają na różnorodne wyzwania, które mogą się różnić w zależności od regionu i sektora działalności. Jednym z największych wyzwań są złożone przepisy prawne i administracyjne, które mogą być trudne do zrozumienia i wdrożenia dla firm zagranicznych. W Indiach procedury rejestracyjne i operacyjne są często skomplikowane i czasochłonne, a terminy płatności podatków są sztywne, co wymaga precyzyjnego planowania. Różnorodność kulturowa i językowa również może stanowić wyzwanie, zwłaszcza w komunikacji z lokalnymi partnerami i pracownikami. Infrastruktura, choć w dużych miastach takich jak Bengaluru jest rozwinięta, wciąż może być problematyczna, zwłaszcza w kontekście przerw w dostawie prądu czy problemów z połączeniem internetowym. Wreszcie, prowadzenie działalności w Indiach wymaga również cierpliwości i elastyczności w dostosowywaniu się do lokalnych warunków, a także umiejętności zarządzania różnicami kulturowymi w zespole.

Czytaj więcej

AEM Content and Commerce: korzyści z wdrożenia, najlepsze praktyki, przykłady zastosowań

Łącząc zaawansowane zarządzanie treścią i nowoczesny e-commerce Adobe stworzyło wyjątkowy produkt – AEM Content and Commerce. To potężne narzędzie łączy najlepsze narzędzia, umożliwiając markom dostarczanie bogatych doświadczeń zakupowych, które zwiększają satysfakcję klientów. W niniejszym artykule przybliżymy zalety tego nowatorskiego rozwiązania, jego zastosowania w budowaniu sukcesów klientów oraz inspirujące przykłady, które mogą pomóc Ci w opracowaniu strategii operacyjnej. 1. Czym jest Adobe AEM Content and Commerce? Wśród flagowych narzędzi Adobe znajduje się między innymi Adobe Experience Manager (AEM) – wszechstronny system zarządzania treścią (CMS) do budowy stron internetowych, aplikacji mobilnych i formularzy. Wyobraź sobie teraz połączenie tego potężnego narzędzia z równie zaawansowanym silnikiem e-commerce, a otrzymasz Adobe AEM Content and Commerce. AEM Content and Commerce umożliwia markom projektowanie płynnych, wielokanałowych doświadczeń zakupowych. Marketingowcy mogą wygodnie zarządzać i dystrybuować treści na różnych kanałach bez obaw o technologiczne przeszkody. Ponad 132 000 stron internetowych na całym świecie korzysta z AEM, więc integracja z e-commerce była naturalnym krokiem dla Adobe. Najważniejszą cechą Adobe AEM Content and Commerce jest zdolność do tworzenia spójnych doświadczeń na wszystkich punktach kontaktu, łącząc sprzedaż offline i online oraz dostarczając spersonalizowane ścieżki klienta, wspierane przez algorytmy uczenia maszynowego. Prosty, ale wszechstronny model operacyjny Adobe jest skierowany głównie do użytkowników biznesowych, co sprawia, że marki chętnie sięgają po to rozwiązanie. 2. Jak AEM Content and Commerce pomaga osiągnąć sukces klientów? AEM Content and Commerce to narzędzie, które wspiera codzienną pracę, łącząc zarządzanie treścią z e-commerce. Oto, jak AEM buduje wyjątkowe ścieżki klienta. Maksymalizacja budżetów na działania online: AEM Content and Commerce umożliwia firmom efektywne wykorzystanie budżetów, tworząc angażujące, wielokanałowe i spersonalizowane doświadczenia klientów. Dzięki nim marki mogą w pełni wykorzystać cyfrowy boom na zakupy online. Inwestycja w przyszłościowe technologie: Dzięki integracji sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), AEM zapewnia, że Twoja inwestycja będzie opłacalna również w długiej perspektywie czasu. Powyższe technologie pomagają w dostarczaniu spersonalizowanych interakcji z klientem, co sprawia, że Twoje produkty są bardziej wartościowe, a firma pozostaje konkurencyjna na zmieniającym się rynku. Udokumentowane korzyści biznesowe: Wiarygodność jest fundamentem, na którym interesariusze opierają swoje decyzje. Faktem jest, że od 2013 roku Adobe Cloud Integration Framework (CIF) wspiera ponad 200 klientów, pomagając firmom dążącym do płynnej integracji systemów. Jest to dowód na to, że strategiczny wybór produktów Adobe z czasem przynosi realne korzyści operacyjne. Osiąganie sukcesu poprzez partnerstwo: W TTMS oferujemy niezrównane wsparcie w maksymalnym wykorzystaniu tego solidnego interfejsu łączącego zarządzanie treścią z e-commerce. Dzięki ugruntowanej reputacji, opartej na proaktywnym dostarczaniu innowacyjnych rozwiązań IT dostosowanych do globalnych potrzeb biznesowych, partnerstwo z nami może otworzyć Ci drogę do płynnej integracji i skutecznego wykorzystania technologii AEM Content and Commerce. 3. Korzyści z połączenia AEM z Adobe Commerce Odpowiednia strategia dystrybucji treści z solidnym systemem e-commerce może przynieść wymierne korzyści – integracja z wykorzystaniem innowacyjnej technologii Adobe – AEM Content and Commerce – przyniesie jeszcze większe efekty. Przyspieszenie wejścia na rynek: Dzięki Commerce Integration Framework (CIF) w AEM, marki mogą szybciej wprowadzać swoje produkty na rynek, częściowo dzięki zmniejszeniu zależności od niestandardowego kodu. CIF umożliwia szybkie działanie, udostępniając zasoby, które w przeciwnym razie mogłyby zostać uwięzione w długotrwałych procesach wdrożeniowych. Zwiększenie efektywności operacyjnej: Połączenie zarządzanych w AEM treści z Adobe Commerce umożliwia firmom znaczną poprawę efektywności operacyjnej. Ta fuzja zwiększa ogólną produktywność i angażowanie klientów, oferując spersonalizowane doświadczenia zakupowe, oparte na dokładnych danych użytkowników. Tworzenie kompleksowych platform e-commerce: Solidny zestaw narzędzi AEM wsparty CIF pozwala firmom szybko tworzyć kompleksowe, a jednocześnie skalowalne platformy e-commerce, nie rezygnując z bogatych funkcji – dzięki temu rozwiązaniu sprzedawcy zyskują stabilnie rozwijającą się platformę. Zapewnienie spójności na różnych kanałach: Wejście na wielokanałową ścieżkę dystrybucji wymaga stałej kontroli, aby zapewnić spójność we wszystkich punktach styku. AEM ułatwia to zadanie, upraszczając zarządzanie treścią na różnych kanałach, co zapewnia jednolitość i dopasowanie do kontekstu w każdej interakcji z klientem. Obniżenie kosztów utrzymania: Ścisła integracja między AEM a Adobe Commerce pozwala firmom zmniejszyć zarówno początkowe koszty, jak i ciągłe opłaty związane z utrzymaniem rozbudowanych platform e-commerce. Ta oszczędność jest kluczowa dla małych firm, które dążą do wysokiej wydajności przy ograniczonych budżetach. Oferowanie spersonalizowanych doświadczeń zakupowych: Możliwość wykorzystania danych klienta w AEM umożliwia dopasowanie ścieżki zakupowej do zachowań i preferencji konsumentów. Platforma analizuje wzorce przeglądania, historię zakupów, opinie itp., aby tworzyć spersonalizowane doświadczenia zakupowe, które znacznie zwiększają szanse na konwersję. Wzbogacanie profili klientów: Dzięki CIF AEM i gotowym komponentom e-commerce, zaprojektowanym zgodnie z najlepszymi praktykami – w tym w zakresie dostępności, optymalizacji pod kątem wyszukiwarek i konwencji nazw klas CSS – firmy mogą płynnie integrować warstwę danych klienta Adobe, aby wzbogacać profile klientów. Lepsze profilowanie dostarcza cennych informacji o zachowaniach klientów, co odgrywa kluczową rolę w tworzeniu ukierunkowanych strategii marketingowych i zwiększaniu wyników sprzedaży. 4. AEM Content and Commerce: Najlepsze praktyki dla sukcesu Integracja Twojego systemu zarządzania treścią i platformy e-commerce z pewnością wymaga skrupulatnego planowania, aby zapewnić pomyślną implementację. W przypadku AEM Content and Commerce wystarczy tylko pamiętać o kilku zasadach: Kompleksowe zrozumienie: Kluczowe jest dogłębne poznanie możliwości, jakie oferuje AEM Content and Commerce. Wiedza o tym, co można osiągnąć, pozwala ustalić realistyczne oczekiwania, co wspiera strategiczne podejmowanie decyzji i umożliwia optymalne wykorzystanie inwestycji. Wykorzystaj gotowe funkcje: Skorzystaj z gotowych komponentów CIF w AEM, zamiast budować niestandardowe elementy od podstaw. Zaufaj solidnym rozwiązaniom Adobe, aby zredukować złożoność, przyspieszyć wdrożenie i jednocześnie utrzymać efektywne budżety. Personalizuj doświadczenia klientów: Spersonalizowane doświadczenia zakupowe są dziś kluczowym czynnikiem przy pozyskiwaniu i utrzymywaniu klientów. Wykorzystaj dane pochodzące z warstwy danych klienta w AEM, aby tworzyć interakcje skupione na potrzebach klientów, precyzyjnie dostosowane do ich zachowań i zainteresowań. Zadbaj o spójność komunikacji na wszystkich kanałach: Zapewnij spójność na wszystkich punktach styku z klientem, zarówno online, jak i offline. Praktyka ta sprzyja pozytywnym interakcjom i zwiększa wiarygodność wśród konsumentów – kluczowych elementów wpływających na potencjalne konwersje. Analizuj informacje zwrotne: Umożliw klientom przesłanie feedbacku, aby mogli swobodnie dzielić się swoimi opiniami na temat interakcji z Twoją marką. Odpowiednie przetworzenie tych danych może pomóc zidentyfikować ukryte problemy operacyjne, które utrudniają spójne doświadczenia użytkowników. Współpracuj z ekspertami: W przypadku każdej implementacji warto skorzystać z pomocy specjalistów poza własną organizacją. Skorzystaj z usług firm takich jak nasze TTMS – jako Brązowy Partner Adobe specjalizujemy się w optymalnym wykorzystaniu produktów Adobe, oferując kompleksowe rozwiązania – od dostarczenia innowacyjnych rozwiązań po ich bezproblemowe wdrożenie. 5. AEM Content and Commerce: Przykłady zastosowań dla różnych branż Praktyczne spojrzenie na to, jak wiodące marki wykorzystały AEM do integracji treści i handlu online, może zainspirować Twoją strategię. Poniżej przedstawiamy kilka przypadków wdrożenia, które ukazują wyjątkowe zalety Adobe: Personalizacja marki: Weźmy pod uwagę sprzedawcę odzieży, który oferuje szeroki wybór ubrań, skierowanych do różnych segmentów klientów. Dzięki wykorzystaniu siły personalizacji dostępnej w AEM, mogą oni tworzyć wysoce spersonalizowane doświadczenia dla klientów. Warstwa danych analizuje szczegóły każdej interakcji odwiedzającego, bezproblemowo rozumiejąc indywidualne preferencje, co pozwala na oferowanie dopasowanych sugestii produktów i specjalnych ofert – kluczowy element zwiększający optymalizację konwersji. Szybkie wprowadzenie produktów na rynek: Weźmy za przykład producenta elektroniki użytkowej, który chce szybko wprowadzić na rynek swój najnowszy model smartfona na całym świecie. Korzystając z funkcji CIF AEM, znacznie przyspieszył on czas wprowadzenia na rynek, a wykorzystanie gotowych elementów i segmentów AEM Commerce pozwoliło szybko przygotować platformę do wprowadzenia produktu, bez obniżania standardów operacyjnych ani zwiększenia kosztów projektu. Tworzenie spójnych doświadczeń wielokanałowych: Firma produkująca kosmetyki dążyła do zapewnienia jednolitej komunikacji na różnych kanałach, kierując swoją ofertę na rynki globalne, które posługują się różnymi językami. Dzięki zarządzaniu witrynami wielojęzycznymi w AEM oraz możliwości łatwego zarządzania różnorodnymi asortymentami, odpowiednio dopasowanymi do lokalnych promocji, firma zapewniła klientom aktualne informacje na wszystkich punktach styku – co znacznie zwiększyło wiarygodność w oczach potencjalnych klientów oraz wzmocniło lojalność obecnych klientów. Każde udane wdrożenie potwierdza niekwestionowaną wszechstronność, jaką oferuje pakiet Adobe AEM Content and Commerce. Marki dążące do sprzedaży detalicznej online mogą przyjąć te przykłady jako dowód na skuteczność tego narzędzia, które obiecuje niezliczone możliwości komercyjne. 6. Podsumowanie Adobe AEM Content and Commerce zrewolucjonizował obszar handlu online, harmonijnie łącząc zarządzanie treścią z obsługą e-commerce w jedną spójną całość. Możliwość tworzenia angażujących ścieżek klientów, zwiększania efektywności operacyjnej oraz oszczędności finansowych dzięki optymalizacji czasu wprowadzenia produktów na rynek, uzasadniają rosnącą popularność tego narzędzia wśród wiodących globalnych marek. Wdrożenie tego narzędzia w Twojej firmie to nie tylko kwestia pozostania na czasie w dzisiejszym, zdominowanym przez technologie świecie e-commerce – to także wyjście poza konwencjonalne normy i wyznaczanie nowych, bezprecedensowych trendów, które inspirują konkurencję. Patrząc w przyszłość, jedno jest pewne – nasza podróż ku innowacjom w handlu dopiero się zaczyna, a Adobe AEM Content and Commerce pewnie prowadzi nas ku przyszłości z sukcesem. 7. Jak TTMS może pomóc Ci maksymalnie wykorzystać AEM? Współpraca z doświadczonym partnerem IT, takim jak TTMS, może znacznie poprawić efekty z wdrożenia AEM w Twojej organizacji. Jako globalny lider w dostarczaniu innowacyjnych rozwiązań IT, będziemy towarzyszyć Ci na każdym etapie przejścia na platformę, zapewniając płynne wdrożenie i sukces w procesie. W TTMS oferujemy wsparcie na najwyższym poziomie, zaczynając od opracowania strategicznych planów dostosowanych do indywidualnych potrzeb Twojej firmy, aż po skuteczną realizację zamierzonych celów projektowych. Dzięki szerokiej wiedzy i doświadczeniu w różnych sektorach przemysłu, potrafimy budować solidne platformy e-commerce oparte na AEM, połączone z przemyślanymi strategiami marketingowymi, które zapewnią sukces na lata. Naszym priorytetem jest stworzenie trwałego partnerstwa z klientem, które wykracza poza zwykłe świadczenie usług – nasza polityka wsparcia po zakończeniu projektów sprawia, że TTMS wyróżnia się nie tylko jako dostawca rozwiązań IT, ale także jako zaufany partner. Podsumowując, gdy marzysz o osiągnięciu wymarzonych wyników dzięki wdrożeniu AEM w zakresie e-handlu, zaufaj naszym specjalistom, którzy pewnie wskażą Ci drogę, zapewniając wyjątkową wartość w optymalnych ramach czasowych i zgodnie z wynegocjowanymi budżetami, bez kompromisów w kwestii jakości. Skontaktuj się z nami! Poznaj nasze case studies z AEM: Case study z integracji PingOne i Adobe AEM Integracja Adobe Analytics i AEM – Case Study Migracja strony do Adobe Edge Delivery Services Case Study Case study: Udoskonalenie Portalu Pacjenta – Wyjaśnienie Terminów Medycznych

Czytaj więcej

Zwiększanie produktywności: wykorzystanie AI do automatyzacji rutynowych zadań biznesowych

W szybko zmieniającym się świecie współczesnego biznesu, efektywność i produktywność są kluczowymi czynnikami sukcesu. Firmy nieustannie poszukują sposobów na usprawnienie operacji, obniżenie kosztów i zwiększenie wydajności. Jednym z najpotężniejszych narzędzi, jakie mają dziś do dyspozycji, jest sztuczna inteligencja (AI). Automatyzując rutynowe zadania biznesowe, AI nie tylko uwalnia zasoby ludzkie do bardziej strategicznych działań, ale także poprawia dokładność i szybkość procesów, które wcześniej wymagały znacznego wysiłku manualnego. Ten artykuł eksploruje, jak AI może być wykorzystana do zwiększenia produktywności poprzez automatyzację rutynowych zadań biznesowych. Rosnąca rola AI w biznesie Sztuczna inteligencja szybko przekształciła się z futurystycznej koncepcji w praktyczne narzędzie, które zmienia przemysł. Obecnie AI jest integrowana z różnymi funkcjami biznesowymi, od obsługi klienta i marketingu po zarządzanie łańcuchem dostaw i finanse. Główną zaletą AI jest jej zdolność do szybkiego i dokładnego przetwarzania dużych ilości danych, co czyni ją idealnym rozwiązaniem do automatyzacji rutynowych zadań, które są czasochłonne i podatne na błędy ludzkie. Kluczowe obszary, w których AI może automatyzować rutynowe zadania Obsługa klienta i wsparcie: Rewolucja w interakcjach biznesowych dzięki AI Obsługa klienta jest na pierwszej linii frontu każdego biznesu, bezpośrednio wpływając na zadowolenie klientów, lojalność wobec marki i ogólny sukces biznesu. Wraz z szybkim rozwojem AI, obsługa klienta przeszła znaczącą transformację, stając się bardziej efektywną, spersonalizowaną i responsywną. Narzędzia zasilane AI, takie jak chatboty i wirtualni asystenci, są teraz centralnym elementem nowoczesnych strategii obsługi klienta, fundamentalnie zmieniając sposób, w jaki firmy wchodzą w interakcje ze swoimi klientami. Wzrost chatbotów i wirtualnych asystentów zasilanych przez AI Chatboty i wirtualni asystenci zasilani AI stali się niezastąpionymi narzędziami w obsłudze klienta, zdolnymi do obsługi szerokiego zakresu zapytań klientów bez potrzeby interwencji człowieka. Systemy te są zaprojektowane tak, aby symulować rozmowę z człowiekiem, dostarczając klientom natychmiastowych, dokładnych i odpowiednich odpowiedzi na ich pytania. Efektywność i szybkość: Jedną z najważniejszych zalet chatbotów AI jest ich zdolność do udzielania natychmiastowych odpowiedzi. W przeciwieństwie do ludzkich agentów, którzy mogą obsługiwać tylko jednego klienta naraz, chatboty AI mogą jednocześnie obsługiwać wiele zapytań, zapewniając klientom szybką pomoc niezależnie od pory dnia czy liczby zapytań. Ta zdolność jest szczególnie korzystna dla firm o globalnej bazie klientów, ponieważ pozwala na całodobową obsługę bez potrzeby całodobowego zespołu wsparcia. Spójność w obsłudze: Chatboty AI oferują spójne doświadczenia klienta, zapewniając jednolite odpowiedzi na często zadawane pytania (FAQ). Ta spójność zapewnia, że wszyscy klienci otrzymują ten sam poziom obsługi, zmniejszając ryzyko błędów ludzkich i zwiększając niezawodność wsparcia klienta. Skalowalność: W miarę jak firmy rosną, zwiększa się również liczba zapytań klientów, co wymaga dodatkowych zasobów do zarządzania. Chatboty zasilane przez AI są wysoce skalowalne, zdolne do obsługi zwiększonej liczby interakcji bez potrzeby zatrudniania dodatkowego personelu. Ta skalowalność pozwala firmom utrzymać wysoki poziom obsługi klienta nawet w okresach szczytowych, takich jak wprowadzenia produktów, wyprzedaże czy sezony świąteczne. Zwiększanie interakcji z klientem poprzez personalizację Chociaż chatboty AI doskonale radzą sobie z obsługą rutynowych zapytań, ich prawdziwy potencjał leży w zdolności do personalizowania interakcji z klientem. Wykorzystując analitykę danych i uczenie maszynowe, systemy te mogą analizować zachowania klientów, historię zakupów i preferencje, aby dostosowywać odpowiedzi i rekomendacje. Zrozumienie kontekstu: Zaawansowane systemy AI są zaprojektowane tak, aby rozumieć kontekst zapytania klienta. Na przykład, jeśli klient kontaktuje się z firmą w sprawie ostatniego zakupu, chatbot może uzyskać dostęp do historii zamówień klienta, aby dostarczyć odpowiednie informacje, takie jak status wysyłki czy zasady zwrotu. Taki poziom zrozumienia kontekstu tworzy bardziej spersonalizowane i płynne doświadczenie dla klienta. Proaktywna pomoc: Chatboty zasilane AI mogą wykraczać poza udzielanie odpowiedzi na bieżące pytania, oferując proaktywne wsparcie. Na przykład, jeśli klient często pyta o konkretną funkcję produktu, system AI może przewidzieć przyszłe pytania i dostarczyć dodatkowe zasoby, takie jak przewodniki użytkownika czy filmy instruktażowe, aby lepiej pomóc klientowi. Ta zdolność do przewidywania pomaga zaspokajać potrzeby klientów, zanim te jeszcze się pojawią, zwiększając ogólne doświadczenie klienta. Segmentacja klientów: Analizując interakcje z klientami, systemy AI mogą identyfikować wzorce i segmentować klientów na podstawie ich zachowań i preferencji. Taka segmentacja pozwala firmom oferować ukierunkowane promocje, spersonalizowane rekomendacje produktów i dostosowane wsparcie, zwiększając zadowolenie klientów i zwiększając sprzedaż. Zmniejszanie obciążenia pracowników i kosztów Jedną z głównych korzyści z integracji AI w obsłudze klienta jest znaczące zmniejszenie obciążenia pracą ludzkich agentów. Automatyzując rutynowe i powtarzalne zadania, firmy mogą przekierować swoje zasoby ludzkie na bardziej złożone i wartościowe działania. Obsługa powtarzalnych zadań: Wiele zapytań klientów dotyczy prostych, powtarzalnych zadań, takich jak sprawdzanie salda konta, śledzenie zamówień czy resetowanie haseł. Chatboty zasilane AI mogą skutecznie radzić sobie z tymi zadaniami, uwalniając ludzkich agentów do zajmowania się bardziej złożonymi i skomplikowanymi problemami klientów, które wymagają ludzkiej empatii, kreatywności i podejmowania decyzji. Efektywność kosztowa: Wdrożenie AI w obsłudze klienta może prowadzić do znacznych oszczędności kosztów dla firm. Dzięki zmniejszeniu potrzeby posiadania dużego zespołu obsługi klienta, firmy mogą obniżyć swoje koszty operacyjne, jednocześnie utrzymując wysoki poziom obsługi. Dodatkowo, systemy AI mogą zmniejszyć koszty związane z błędami ludzkimi, takimi jak przekazanie nieprawidłowych informacji czy pominięcie zapytań, co może prowadzić do niezadowolenia klientów i potencjalnych strat w dochodach. Poprawa satysfakcji pracowników: Dzięki przekazaniu rutynowych zadań systemom AI, ludzkie zespoły obsługi klienta mogą skupić się na bardziej wymagających i satysfakcjonujących aspektach swojej pracy. Ta zmiana może prowadzić do zwiększenia zadowolenia z pracy, niższej rotacji pracowników i bardziej zmotywowanej siły roboczej. Ciągłe uczenie się i doskonalenie Systemy AI w obsłudze klienta nie są statyczne; uczą się i doskonalą z czasem. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego systemy te analizują wcześniejsze interakcje, aby poprawić swoje zrozumienie i dokładność, co prowadzi do lepszych wyników obsługi klienta. Nauka z interakcji: Każda interakcja z klientem jest okazją do nauki dla chatbotów AI. Analizując opinie klientów, ich nastroje i zachowania, systemy AI mogą ulepszać swoje odpowiedzi i lepiej rozwiązywać złożone problemy. Z biegiem czasu ten ciągły proces uczenia się prowadzi do dokładniejszego i bardziej efektywnego wsparcia klientów. Dostosowanie do nowych scenariuszy: W miarę jak firmy ewoluują, a potrzeby klientów się zmieniają, systemy obsługi klienta zasilane AI mogą dostosowywać się do nowych scenariuszy i zapytań. Ta elastyczność zapewnia, że firmy mogą nadal spełniać oczekiwania klientów, nawet gdy produkty, usługi i rynki ulegają zmianie. Integracja z ludzkimi agentami: W przypadkach, gdy chatboty AI nie są w stanie rozwiązać problemu, mogą one płynnie przekazać klienta ludzkiemu agentowi, dostarczając mu wszystkie istotne informacje i kontekst. Ta integracja między AI a ludzkimi agentami zapewnia, że klienci otrzymują najlepsze możliwe wsparcie, niezależnie od złożoności ich zapytania. Przyszłe trendy i innowacje Wykorzystanie AI w obsłudze klienta szybko się rozwija, a kilka pojawiających się trendów może jeszcze bardziej przekształcić tę branżę. Asystenci głosowi: Wraz ze wzrostem popularności urządzeń aktywowanych głosem, takich jak inteligentne głośniki, firmy integrują asystentów głosowych zasilanych AI w swoje strategie obsługi klienta. Tacy asystenci mogą obsługiwać zapytania głosowe, zapewniać wsparcie bez użycia rąk i oferować bardziej naturalne i konwersacyjne doświadczenia dla klientów. AI o inteligencji emocjonalnej: Postępy w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i analizie sentymentu umożliwiają systemom AI wykrywanie i reagowanie na stan emocjonalny klientów. Zrozumiejąc emocje klienta, chatboty zasilane AI mogą dostosować swój ton i podejście, zapewniając bardziej empatyczne i efektywne wsparcie. Wsparcie w rozszerzonej i wirtualnej rzeczywistości (AR i VR): W przyszłości AI może być zintegrowana z technologiami AR i VR, oferując immersyjne doświadczenia wsparcia klienta. Na przykład, klienci mogliby otrzymywać wirtualne demonstracje produktów lub krok po kroku przewodniki dotyczące złożonych zadań za pośrednictwem interfejsów AR lub VR. Wprowadzanie i przetwarzanie danych: Zwiększenie efektywności dzięki AI Wprowadzanie i przetwarzanie danych to kluczowe funkcje w wielu organizacjach, ale często obejmują powtarzalne i czasochłonne zadania. Ręczne przetwarzanie danych może być pracochłonne, podatne na błędy ludzkie i wolne. Technologie AI rewolucjonizują te procesy, znacznie poprawiając efektywność, dokładność i produktywność. Automatyzacja wprowadzania danych Jednym z najważniejszych zastosowań AI w wprowadzaniu danych jest automatyzacja. Systemy AI mogą obsługiwać ekstrakcję, organizację i wprowadzanie danych z różnych źródeł, zmniejszając potrzebę interwencji człowieka. Rozpoznawanie znaków optycznych (OCR): Technologia OCR zasilana przez AI jest fundamentem nowoczesnej automatyzacji wprowadzania danych. Systemy OCR mogą skanować i digitalizować drukowane dokumenty, takie jak faktury, formularze i paragony. Przekształcając obrazy tekstu na dane odczytywane przez maszyny, OCR eliminuje potrzebę ręcznego wpisywania i zmniejsza ryzyko błędów transkrypcji. Technologia ta jest szczególnie przydatna w branżach, w których regularnie przetwarza się duże ilości dokumentów papierowych. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Algorytmy NLP mogą analizować i rozumieć tekst z e-maili, raportów i innych źródeł danych nieustrukturyzowanych. Ekstrahując istotne informacje i kategoryzując je, NLP umożliwia automatyczne wprowadzanie danych z treści pisemnych. Na przykład, NLP może analizować opinie klientów z e-maili lub logów czatu, aby wprowadzać dane do systemów zarządzania relacjami z klientami (CRM). Ekstrakcja danych z formularzy i portali internetowych: AI może automatyzować ekstrakcję informacji z formularzy internetowych i portali online. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego do rozpoznawania i interpretacji pól formularzy, systemy AI mogą przechwytywać dane z internetowych zgłoszeń i wprowadzać je do baz danych lub systemów zarządzania. Zwiększanie dokładności i efektywności Technologie AI zwiększają dokładność i efektywność wprowadzania danych, minimalizując błędy ludzkie i przyspieszając czas przetwarzania. Redukcja błędów: Ręczne wprowadzanie danych jest podatne na błędy, takie jak literówki, błędna interpretacja danych lub nieprawidłowe formatowanie. Systemy AI mogą standaryzować procesy wprowadzania danych, zmniejszając prawdopodobieństwo popełnienia błędów. Na przykład, AI może weryfikować dane zgodnie z zdefiniowanymi wcześniej zasadami, sygnalizując niespójności lub anomalie do przeglądu przed ostatecznym przesłaniem. Szybkość i skalowalność: Rozwiązania do wprowadzania danych zasilane AI mogą przetwarzać ogromne ilości informacji z dużą prędkością, znacznie przewyższając możliwości ludzkie. Ta zdolność jest kluczowa dla organizacji, które mają do czynienia z dużymi zbiorami danych, takich jak instytucje finansowe, dostawcy opieki zdrowotnej i firmy e-commerce. Systemy AI mogą skalować się, aby obsługiwać zwiększoną liczbę danych bez proporcjonalnego wzrostu czasu przetwarzania lub zasobów. Przetwarzanie w czasie rzeczywistym: AI może umożliwić wprowadzanie i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, pozwalając organizacjom na dostęp i wykorzystanie danych natychmiast po ich zebraniu. Na przykład, systemy AI mogą automatycznie aktualizować poziomy zapasów w czasie rzeczywistym na podstawie przychodzących zamówień, poprawiając zarządzanie łańcuchem dostaw i efektywność operacyjną. Usprawnianie przetwarzania danych Oprócz wprowadzania danych, AI odgrywa kluczową rolę w przetwarzaniu danych, które obejmuje organizację, analizę i interpretację danych w celu wydobycia cennych informacji. Oczyszczanie danych: AI może automatyzować proces oczyszczania danych, który polega na identyfikacji i korygowaniu nieścisłości, niespójności lub duplikatów wpisów. Algorytmy uczenia maszynowego mogą wykrywać wzorce i anomalie w danych, ułatwiając proces czyszczenia i zapewniając, że dane są dokładne i wiarygodne. Integracja danych: Systemy AI mogą integrować dane z różnych źródeł, takich jak bazy danych, arkusze kalkulacyjne i aplikacje zewnętrzne. Konsolidując rozproszone dane w jednolity format, AI zwiększa dostępność i użyteczność danych. Na przykład, AI może łączyć dane klientów z różnych punktów kontaktu, takich jak interakcje na stronie internetowej i media społecznościowe, w jeden system CRM. Analityka predykcyjna: Analityka predykcyjna zasilana AI może analizować dane historyczne w celu identyfikacji trendów, wzorców i przyszłych wyników. Stosując algorytmy uczenia maszynowego do przetworzonych danych, organizacje mogą podejmować decyzje oparte na danych i podejmować świadome decyzje. Na przykład, AI może prognozować trendy sprzedaży, zachowania klientów lub popyt rynkowy na podstawie danych historycznych. Poprawa bezpieczeństwa danych i zgodności z przepisami AI może również zwiększać bezpieczeństwo danych i zgodność z przepisami, monitorując i zarządzając dostępem do danych, ich szyfrowaniem i przestrzeganiem przepisów. Kontrola dostępu: Systemy AI mogą zarządzać i egzekwować zasady dostępu do danych, zapewniając, że tylko upoważniony personel ma dostęp do poufnych informacji. Analizując zachowania użytkowników i wzorce dostępu, AI może wykrywać i zapobiegać nieautoryzowanemu dostępowi lub potencjalnym naruszeniom bezpieczeństwa. Szyfrowanie danych: AI może automatyzować szyfrowanie poufnych danych, chroniąc je przed nieautoryzowanym dostępem i zapewniając zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony danych. Na przykład, algorytmy AI mogą szyfrować dane klientów podczas transmisji i przechowywania, chroniąc je przed zagrożeniami cybernetycznymi. Zgodność z przepisami: Systemy AI mogą pomagać organizacjom w przestrzeganiu przepisów dotyczących ochrony danych, takich jak RODO czy CCPA, poprzez automatyzację zadań związanych z retencją danych, zarządzaniem zgodami i audytami prywatności. AI może monitorować działania związane z przetwarzaniem danych i generować raporty zgodności, zmniejszając ryzyko naruszenia przepisów. Przyszłe trendy i innowacje Przyszłość AI w wprowadzaniu i przetwarzaniu danych obiecuje jeszcze więcej zaawansowań i innowacji. Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP): Systemy IDP łączą technologie AI, takie jak OCR, NLP i uczenie maszynowe, w celu przetwarzania i analizy złożonych dokumentów. Systemy te mogą ekstraktować dane z faktur, umów i innych dokumentów z dużą dokładnością i minimalną interwencją człowieka. AI wspomagająca wizualizację danych: AI może zwiększyć wizualizację danych, automatycznie generując wykresy, grafiki i pulpity nawigacyjne na podstawie przetworzonych danych. Dostarczając intuicyjne reprezentacje wizualne, AI pomaga użytkownikom szybko zrozumieć i interpretować złożone dane. Zarządzanie danymi wspomagane przez AI: Pojawiające się technologie AI mogą umożliwić wspomagane przez AI zarządzanie danymi, gdzie AI pomaga w tworzeniu, walidacji i wzbogacaniu danych. Na przykład, AI mogłaby pomóc w generowaniu danych syntetycznych do uzupełnienia rzeczywistych zbiorów danych, zwiększając jakość i różnorodność danych używanych do szkolenia modeli uczenia maszynowego. Zarządzanie finansami: Rewolucja w efektywności i dokładności dzięki AI Zarządzanie finansami obejmuje szeroki zakres zadań, w tym fakturowanie, śledzenie wydatków, przetwarzanie płac i budżetowanie. Zadania te często obejmują powtarzalne procesy i wymagają skrupulatnej uwagi na szczegóły. Technologie AI przekształcają zarządzanie finansami, automatyzując rutynowe zadania, zwiększając dokładność i dostarczając cennych informacji. Oto jak AI zmienia krajobraz finansowy: Automatyzacja rutynowych zadań finansowych AI może znacznie usprawnić i zautomatyzować wiele powtarzalnych zadań finansowych, zmniejszając obciążenie ręczne i minimalizując błędy. Fakturowanie: Algorytmy AI mogą automatyzować tworzenie i wysyłanie faktur. Integrując się z oprogramowaniem księgowym, systemy AI mogą generować faktury na podstawie wcześniej zdefiniowanych szablonów, wypełniać je szczegółami transakcji i wysyłać do klientów. Taka automatyzacja zmniejsza ryzyko błędów ludzkich i przyspiesza proces fakturowania, zapewniając terminowe płatności. Śledzenie wydatków: Narzędzia zasilane przez AI mogą automatycznie śledzić i kategoryzować wydatki. Analizując paragony, faktury i zapisy transakcji, AI może klasyfikować wydatki do odpowiednich kategorii, takich jak podróże, zaopatrzenie biurowe czy usługi dla klientów. Taka kategoryzacja upraszcza raportowanie wydatków i rozliczenia, zapewniając lepszy przegląd wzorców wydatków. Przetwarzanie płac: AI może automatyzować przetwarzanie płac, obliczając wynagrodzenia pracowników, odliczając podatki i zarządzając świadczeniami. Systemy AI mogą integrować się z narzędziami do śledzenia czasu pracy, aby dokładnie obliczać przepracowane godziny, obsługiwać odliczenia i zapewniać zgodność z przepisami prawa pracy. Automatyzacja płac zmniejsza koszty administracyjne i minimalizuje błędy w obliczeniach wynagrodzeń. Poprawa dokładności i zgodności Technologie AI przyczyniają się do większej dokładności i zgodności w zarządzaniu finansami, minimalizując błędy i zapewniając przestrzeganie przepisów. Wykrywanie błędów: Systemy AI mogą wykrywać anomalie i rozbieżności w zapisach finansowych. Na przykład, algorytmy uczenia maszynowego mogą identyfikować nietypowe wzorce w zgłoszeniach wydatków lub sygnalizować potencjalne błędy w wprowadzaniu danych. Wczesne wykrycie rozbieżności pomaga utrzymać integralność zapisów finansowych. Zgodność z przepisami: AI może wspierać utrzymanie zgodności z przepisami finansowymi i standardami. Na przykład, systemy AI mogą monitorować transakcje, aby zapewnić zgodność z przepisami podatkowymi, standardami sprawozdawczości finansowej i przepisami dotyczącymi przeciwdziałania praniu pieniędzy. Automatyczne kontrole zgodności zmniejszają ryzyko naruszeń przepisów i związanych z nimi kar. Ślad audytu: AI może prowadzić pełny ślad audytu transakcji finansowych. Rejestrując i analizując każdy krok procesów finansowych, systemy AI tworzą przejrzysty zapis, który można przeglądać podczas audytów. Taka przejrzystość ułatwia identyfikację wszelkich nieprawidłowości i wspiera zgodność z wymaganiami audytowymi. Analityka predykcyjna i prognozowanie finansowe AI zwiększa zarządzanie finansami, dostarczając zaawansowane narzędzia analityczne i prognozujące, umożliwiając lepsze podejmowanie decyzji i planowanie strategiczne. Prognozowanie przepływów pieniężnych: Algorytmy AI mogą analizować historyczne dane finansowe, aby przewidywać przyszłe trendy w przepływach pieniężnych. Analizując wzorce w przychodach i wydatkach, AI może generować dokładne prognozy przepływów pieniężnych, pomagając firmom przewidywać potrzeby finansowe i skuteczniej zarządzać płynnością. Budżetowanie: AI może wspierać tworzenie i zarządzanie budżetami poprzez analizę przeszłych wzorców wydatków i prognozowanie przyszłych kosztów. Narzędzia zasilane AI mogą identyfikować trendy, sugerować dostosowania budżetu i dostarczać informacji o obszarach, w których można osiągnąć oszczędności. Dzięki temu możliwe jest bardziej świadome i strategiczne podejmowanie decyzji budżetowych. Ocena ryzyka finansowego: AI może oceniać ryzyka finansowe, analizując dane dotyczące trendów rynkowych, wskaźników ekonomicznych i wewnętrznych wskaźników finansowych. Oceniając potencjalne ryzyka i ich wpływ na wyniki finansowe, AI pomaga organizacjom wdrażać strategie ograniczania ryzyka i podejmować proaktywne decyzje finansowe. Usprawnianie raportowania finansowego AI może automatyzować generowanie raportów finansowych, dostarczając terminowych i dokładnych informacji na temat wyników finansowych. Automatyczne generowanie raportów: Systemy AI mogą automatycznie generować raporty finansowe, takie jak bilanse zysków i strat, bilanse oraz rachunki przepływów pieniężnych. Ekstrahując dane z różnych źródeł i stosując wcześniej zdefiniowane szablony raportów, AI upraszcza proces raportowania i zapewnia spójność formatów raportów. Analityka w czasie rzeczywistym: AI umożliwia analitykę finansową w czasie rzeczywistym, pozwalając organizacjom na ciągłe monitorowanie wyników finansowych. Pulpity nawigacyjne i narzędzia analityczne w czasie rzeczywistym dostarczają aktualnych informacji na temat kluczowych wskaźników finansowych, pomagając zespołom finansowym podejmować szybkie i świadome decyzje. Wizualizacja danych: AI może poprawić raportowanie finansowe poprzez zaawansowane techniki wizualizacji danych. Tworząc interaktywne wykresy, grafiki i pulpity nawigacyjne, AI pomaga interesariuszom łatwiej interpretować złożone dane finansowe i identyfikować kluczowe trendy i wnioski. Przyszłe innowacje w zarządzaniu finansami Przyszłość AI w zarządzaniu finansami obiecuje dalsze zaawansowania i innowacje. AI wspomagająca planowanie finansowe: Pojawiające się technologie AI mogą oferować zaawansowane możliwości planowania finansowego, w tym analizę scenariuszy i prognozowanie strategiczne. AI mogłaby symulować różne scenariusze finansowe, pomagając organizacjom ocenić potencjalny wpływ różnych strategii i podejmować decyzje oparte na danych. Integracja z blockchain: AI może integrować się z technologią blockchain, aby zwiększyć bezpieczeństwo i przejrzystość transakcji finansowych. AI może analizować dane z blockchain, aby wykrywać oszustwa, weryfikować autentyczność transakcji i usprawniać operacje finansowe. Spersonalizowane doradztwo finansowe: Doradcy finansowi zasilani przez AI, zwani robo-doradcami, mogą oferować spersonalizowane porady finansowe i rekomendacje inwestycyjne na podstawie indywidualnych preferencji i profili ryzyka. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego i dane finansowe, AI może oferować dostosowane strategie finansowe i zarządzanie portfelem. Zasoby ludzkie: Rewolucja w operacjach HR dzięki AI Zasoby ludzkie (HR) obejmują szeroki zakres funkcji, w tym rekrutację, wdrażanie pracowników, zarządzanie wydajnością i zaangażowanie pracowników. AI rewolucjonizuje HR, automatyzując rutynowe zadania, zwiększając procesy decyzyjne i poprawiając ogólną efektywność. Oto jak AI przekształca różne aspekty operacji HR: Automatyzacja rekrutacji i przeglądanie CV AI znacząco poprawia proces rekrutacji, automatyzując przeglądanie i ocenę kandydatów. Przeglądanie CV: Narzędzia zasilane przez AI mogą szybko i skutecznie analizować duże ilości CV. Algorytmy uczenia maszynowego przeszukują CV, aby zidentyfikować kandydatów spełniających zdefiniowane kryteria, takie jak wymagane umiejętności, doświadczenie i kwalifikacje. Ta automatyzacja zmniejsza czas poświęcony na ręczne przeglądanie CV i pomaga zespołom HR skupić się na najbardziej obiecujących kandydatów. Dopasowanie kandydatów: AI może dopasowywać kandydatów do ofert pracy na podstawie ich umiejętności, doświadczenia i innych cech. Analizując opisy stanowisk i profile kandydatów, systemy AI mogą rekomendować kandydatów, którzy najlepiej pasują do określonych ról. To poprawia jakość zatrudnienia i przyspiesza proces rekrutacji. Analityka predykcyjna: Analityka predykcyjna zasilana AI może ocenić potencjalne dopasowanie kandydata do organizacji. Analizując dane historyczne i wzorce, AI może przewidzieć, jak dobrze kandydat może się sprawdzić i zintegrować z kulturą firmy. Pomaga to zespołom HR podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące zatrudnienia. Usprawnianie harmonogramowania i koordynacji rozmów kwalifikacyjnych AI może automatyzować i usprawniać różne aspekty procesu rozmów kwalifikacyjnych, poprawiając efektywność i doświadczenie kandydatów. Harmonogramowanie rozmów kwalifikacyjnych: Narzędzia zasilane przez AI mogą automatycznie koordynować terminy rozmów kwalifikacyjnych między kandydatami a osobami przeprowadzającymi rozmowy. Narzędzia te mogą integrować się z kalendarzami, obsługiwać różnice stref czasowych i zarządzać prośbami o zmianę terminów. Zmniejsza to obciążenie administracyjne personelu HR i zapewnia płynny proces harmonogramowania. Przygotowanie do rozmowy kwalifikacyjnej: AI może wspierać przygotowanie pytań do rozmowy kwalifikacyjnej na podstawie opisu stanowiska i tła kandydata. Analizując opis stanowiska i CV kandydata, systemy AI mogą generować odpowiednie pytania, które ocenią kluczowe umiejętności i kompetencje. To zapewnia, że rozmowy kwalifikacyjne są skoncentrowane i zgodne z wymaganiami stanowiska. Analiza informacji zwrotnych z rozmów kwalifikacyjnych: AI może analizować informacje zwrotne od osób przeprowadzających rozmowy kwalifikacyjne, aby zidentyfikować wzorce i wnioski. Agregując i oceniając informacje zwrotne, systemy AI mogą dostarczać rekomendacji dotyczących przydatności kandydata i pomóc zespołom HR podejmować bardziej obiektywne decyzje dotyczące zatrudnienia. Zwiększanie efektywności wdrażania pracowników i szkoleń AI poprawia proces wdrażania i programy szkoleniowe, zapewniając płynniejsze przejście dla nowych pracowników i ciągły rozwój dla istniejących pracowników. Automatyczne wdrażanie: AI może automatyzować różne aspekty procesu wdrażania, takie jak wysyłanie e-maili powitalnych, zakładanie kont użytkowników i dostarczanie nowym pracownikom niezbędnych informacji. Platformy wdrażania zasilane przez AI mogą dostarczać spersonalizowane doświadczenia wdrażania, prowadząc nowych pracowników przez polityki, procedury i materiały szkoleniowe firmy. Szkolenia i rozwój: Systemy zarządzania nauką (LMS) zasilane AI mogą dostosowywać programy szkoleniowe do indywidualnych potrzeb pracowników. Analizując umiejętności pracowników, dane dotyczące ich wydajności i cele kariery, AI może rekomendować spersonalizowane kursy szkoleniowe i możliwości rozwoju. To pomaga pracownikom zdobywać odpowiednie umiejętności i rozwijać swoją karierę w organizacji. Zarządzanie wiedzą: AI może wspierać zarządzanie wiedzą, organizując i udostępniając materiały szkoleniowe, polityki firmy i najlepsze praktyki. Systemy zasilane AI mogą odpowiadać na pytania pracowników i kierować ich do odpowiednich zasobów, ułatwiając ciągłe uczenie się i dzielenie się wiedzą. Poprawa zaangażowania pracowników i zarządzania wydajnością AI zwiększa zaangażowanie pracowników i zarządzanie wydajnością, dostarczając użytecznych wniosków i spersonalizowanych informacji zwrotnych. Zaangażowanie pracowników: AI może analizować opinie pracowników, ankiety i wzorce komunikacji, aby ocenić poziom zaangażowania. Identyfikując trendy i potencjalne problemy, systemy AI mogą pomóc zespołom HR opracować strategie poprawy zadowolenia i retencji pracowników. Analityka wydajności: Narzędzia do zarządzania wydajnością zasilane przez AI mogą analizować dane dotyczące wydajności pracowników, aby zidentyfikować mocne strony i obszary do poprawy. AI może dostarczać informacje zwrotne w czasie rzeczywistym i rekomendować plany rozwoju na podstawie wskaźników wydajności, celów i opinii współpracowników. Spersonalizowane uznanie: AI może pomóc w rozpoznawaniu i nagradzaniu pracowników, analizując dane dotyczące wydajności i osiągnięć. Identyfikując najlepszych pracowników i śledząc ich wkład, systemy AI mogą wspierać projektowanie spersonalizowanych programów uznaniowych, które motywują i zatrzymują talenty. Zwiększanie decyzyjności w HR dzięki analizom opartym na danych AI dostarcza cennych analiz opartych na danych, które wspierają strategiczne podejmowanie decyzji w HR. Planowanie zasobów ludzkich: AI może analizować dane dotyczące zasobów ludzkich, aby prognozować potrzeby kadrowe, identyfikować luki w umiejętnościach i planować przyszłe wymagania dotyczące talentów. Analizując trendy w rotacji pracowników, wzorce zatrudnienia i warunki rynkowe, AI pomaga zespołom HR podejmować świadome decyzje dotyczące planowania zasobów ludzkich. Różnorodność i integracja: AI może wspierać inicjatywy dotyczące różnorodności i integracji, analizując dane dotyczące rekrutacji i pracowników, aby identyfikować wzorce i uprzedzenia. Narzędzia zasilane AI mogą pomóc zespołom HR opracować strategie promowania różnorodnego i integracyjnego miejsca pracy, dostarczając informacji na temat reprezentacji i równości. Analiza wynagrodzeń i świadczeń: AI może analizować dane dotyczące wynagrodzeń i świadczeń, aby zapewnić konkurencyjne i sprawiedliwe praktyki wynagradzania. Analizując trendy rynkowe, wydajność pracowników i benchmarki branżowe, systemy AI mogą wspierać projektowanie pakietów wynagrodzeń, które przyciągają i zatrzymują najlepsze talenty. Przyszłe innowacje w HR z AI Przyszłość AI w HR niesie ze sobą ekscytujące możliwości dalszej innowacji i transformacji. AI wspomagająca rozwój kariery: Pojawiające się technologie AI mogą oferować zaawansowane narzędzia do planowania kariery, które pomagają pracownikom nawigować w ich rozwoju zawodowym w organizacji. AI mogłaby analizować umiejętności, wydajność i cele kariery, aby rekomendować potencjalne ścieżki kariery i możliwości rozwoju. AI o inteligencji emocjonalnej: AI może zawierać zdolności do analizy emocjonalnej, aby lepiej rozumieć i reagować na emocje pracowników. Analizując wzorce komunikacji i sentyment, AI mogłaby dostarczać spersonalizowane wsparcie i poprawiać dobrostan pracowników. Integracja z blockchain: AI może integrować się z technologią blockchain, aby usprawnić procesy HR, takie jak weryfikacja referencji i bezpieczne przechowywanie danych. Blockchain może zapewnić przejrzysty i odporny na manipulacje zapis danych pracowników, zwiększając zaufanie i bezpieczeństwo. Automatyzacja marketingu: Rewolucjonizowanie strategii dzięki AI Marketing to dynamiczna dziedzina, która wymaga ciągłej adaptacji do zmieniających się zachowań, preferencji i trendów rynkowych konsumentów. AI stała się niezastąpionym narzędziem we współczesnym marketingu, automatyzując powtarzalne zadania, zwiększając personalizację i poprawiając ogólną efektywność. Oto głębsze spojrzenie na to, jak AI przekształca różne aspekty automatyzacji marketingu: Personalizacja kampanii marketingowych AI umożliwia wyższy stopień personalizacji w kampaniach marketingowych, co przekłada się na bardziej odpowiednie i angażujące doświadczenia klientów. Segmentacja klientów: Narzędzia zasilane przez AI analizują ogromne ilości danych o klientach, aby segmentować odbiorców na podstawie różnych czynników, takich jak demografia, zachowania i historia zakupów. Taka segmentacja pozwala marketerom tworzyć wysoce ukierunkowane kampanie, dostosowane do konkretnych potrzeb i zainteresowań różnych grup klientów. Spersonalizowane treści: Algorytmy AI generują spersonalizowane komunikaty marketingowe i treści, analizując indywidualne preferencje klientów i wcześniejsze interakcje. Obejmuje to spersonalizowane e-maile, rekomendacje produktów i ukierunkowane reklamy, zapewniając, że każdy klient otrzymuje treści, które do niego przemawiają. Tworzenie dynamicznych treści: AI może tworzyć dynamiczne treści, które dostosowują się w czasie rzeczywistym na podstawie interakcji użytkowników. Na przykład, narzędzia AI mogą dostosowywać treści na stronach internetowych, oferty i rekomendacje w zależności od zachowania użytkownika, zwiększając trafność i wpływ komunikatów marketingowych. Optymalizacja marketingu e-mailowego AI zwiększa skuteczność marketingu e-mailowego, automatyzując różne aspekty zarządzania kampaniami i optymalizacji wydajności. Personalizacja e-maili: Algorytmy AI analizują dane o klientach, aby personalizować treści e-maili, linie tematyczne i czasy wysyłki. Ta personalizacja zwiększa wskaźniki otwarć, zaangażowania i konwersji, dostarczając odpowiednie treści do odpowiedniej grupy odbiorców. Optymalizacja czasu wysyłki: Narzędzia AI określają optymalny czas wysyłki e-maili do poszczególnych odbiorców na podstawie ich wcześniejszych zachowań i wzorców zaangażowania. Wysyłając e-maile w czasie, gdy odbiorcy są najbardziej skłonni do ich przeczytania i interakcji, AI poprawia ogólną skuteczność kampanii e-mailowych. Automatyczne testowanie A/B: AI może automatyzować testowanie A/B kampanii e-mailowych, testując różne linie tematyczne, warianty treści i wezwania do działania. System analizuje wydajność każdego wariantu i wybiera najskuteczniejszą opcję, zapewniając ciągłe doskonalenie strategii marketingu e-mailowego. Zarządzanie mediami społecznościowymi AI rewolucjonizuje zarządzanie mediami społecznościowymi, automatyzując tworzenie treści, planowanie i działania związane z zaangażowaniem. Planowanie treści: Narzędzia zasilane przez AI mogą planować i publikować posty w mediach społecznościowych na różnych platformach w optymalnych momentach. Narzędzia te analizują wzorce zaangażowania i rekomendują najlepsze czasy na publikację treści, aby zapewnić maksymalną widoczność i interakcję. Monitorowanie mediów społecznościowych: AI monitoruje platformy mediów społecznościowych pod kątem wzmiankowań o markach, opinii klientów i trendów. Analizując te dane, AI może identyfikować pojawiające się trendy, śledzić nastroje i odpowiadać na zapytania klientów w czasie rzeczywistym. Generowanie treści: AI może wspierać tworzenie treści na potrzeby mediów społecznościowych, generując teksty, obrazy i filmy na podstawie wcześniej zdefiniowanych tematów i preferencji odbiorców. Pomaga to utrzymać spójność i zaangażowanie w mediach społecznościowych, oszczędzając jednocześnie czas na tworzenie treści. Pogłębianie analiz i wniosków dotyczących klientów AI dostarcza głębszych wglądów w zachowania klientów i wydajność kampanii, umożliwiając podejmowanie decyzji opartych na danych. Analityka predykcyjna: AI analizuje dane historyczne i identyfikuje wzorce, aby przewidzieć przyszłe zachowania i trendy klientów. Obejmuje to prognozowanie sprzedaży, identyfikację potencjalnych odejść klientów i zrozumienie preferencji klientów, co pozwala marketerom podejmować świadome decyzje strategiczne. Analiza sentymentu: Narzędzia analizy sentymentu zasilane przez AI oceniają opinie klientów, recenzje i rozmowy w mediach społecznościowych, aby ocenić nastroje społeczne dotyczące marki, produktu lub kampanii. Ten wgląd pomaga marketerom dostosować swoje strategie, aby lepiej odpowiadały na oczekiwania klientów. Śledzenie wydajności kampanii: AI śledzi i analizuje wydajność kampanii marketingowych w czasie rzeczywistym. Dostarczając szczegółowych raportów i wizualizacji kluczowych wskaźników, takich jak wskaźniki zaangażowania, wskaźniki konwersji i ROI, AI umożliwia marketerom optymalizację strategii i efektywne przydzielanie zasobów. Poprawa doświadczeń klientów AI poprawia ogólne doświadczenia klientów, automatyzując interakcje i dostarczając terminowe wsparcie. Chatboty i wirtualni asystenci: Chatboty i wirtualni asystenci zasilani AI obsługują zapytania klientów, zapewniają wsparcie i prowadzą użytkowników przez procesy zakupowe. Narzędzia te oferują natychmiastowe odpowiedzi i pomoc, zwiększając satysfakcję klientów i zmniejszając potrzebę interwencji ludzkiej. Silniki rekomendacji: Silniki rekomendacji zasilane AI sugerują produkty lub usługi na podstawie historii przeglądania użytkowników, preferencji i wcześniejszych zakupów. Spersonalizowane rekomendacje zwiększają satysfakcję z zakupów i zwiększają prawdopodobieństwo konwersji. Automatyczne zbieranie opinii klientów: AI może automatyzować zbieranie i analizę opinii klientów za pomocą ankiet, recenzji i interakcji w mediach społecznościowych. Identyfikując trendy i obszary do poprawy, AI pomaga firmom doskonalić swoje produkty i usługi. Przyszłe innowacje w automatyzacji marketingu z AI Przyszłość AI w marketingu obiecuje dalsze innowacje i postępy, oferując nowe możliwości zwiększonej automatyzacji i personalizacji. AI wspomagająca przewidywanie ścieżek klienta: AI może się rozwijać, aby dokładniej przewidywać i mapować ścieżki klienta, umożliwiając marketerom przewidywanie potrzeb klientów i dostarczanie wysoce trafnych doświadczeń na każdym etapie ścieżki. Zaawansowana analiza zachowań: Przyszłe narzędzia AI mogą dostarczać jeszcze bardziej zaawansowane analizy zachowań, oferując wgląd w zniuansowane zachowania i preferencje klientów, umożliwiając strategie marketingowe z hiper-targetowaniem. Zintegrowane ekosystemy AI: AI może integrować się z innymi pojawiającymi się technologiami, takimi jak rozszerzona rzeczywistość (AR) i wirtualna rzeczywistość (VR), tworząc immersyjne i interaktywne doświadczenia marketingowe, które angażują klientów w nowatorski sposób. Zalety automatyzacji napędzanej przez AI Korzyści z wykorzystania AI do automatyzacji rutynowych zadań biznesowych są wielowymiarowe. Przede wszystkim automatyzacja prowadzi do znacznych oszczędności czasu, pozwalając pracownikom skupić się na zadaniach o wyższej wartości, które wymagają kreatywności, myślenia krytycznego i podejmowania strategicznych decyzji. Ta zmiana może skutkować zwiększonym zadowoleniem z pracy, ponieważ pracownicy nie są już obciążeni powtarzalnymi i nużącymi zadaniami. Dodatkowo, automatyzacja napędzana przez AI poprawia dokładność i spójność. W przeciwieństwie do ludzi, systemy AI nie męczą się ani nie tracą koncentracji, co oznacza, że zadania są wykonywane z wysokim poziomem precyzji. Jest to szczególnie ważne w obszarach takich jak wprowadzanie danych i zarządzanie finansami, gdzie błędy mogą mieć poważne konsekwencje. Co więcej, AI może pracować przez całą dobę, umożliwiając firmom bardziej efektywne działanie i szybkie reagowanie na potrzeby klientów w czasie rzeczywistym. Ta całodobowa dostępność może być przewagą konkurencyjną, zwłaszcza w branżach, w których szybkie czasy reakcji są kluczowe. Wyzwania i kwestie do rozważenia Chociaż korzyści z automatyzacji napędzanej przez AI są jasne, istnieją również wyzwania, które należy wziąć pod uwagę. Wdrożenie rozwiązań AI wymaga początkowej inwestycji w technologię i szkolenia. Firmy muszą zapewnić, że ich systemy AI są odpowiednio zintegrowane z istniejącymi procesami pracy, a pracownicy są odpowiednio przeszkoleni, aby współpracować z tymi nowymi narzędziami. Kolejną kwestią są etyczne implikacje AI. W miarę jak AI przejmuje więcej zadań tradycyjnie wykonywanych przez ludzi, pojawia się obawa o utratę miejsc pracy. Firmy muszą znaleźć równowagę między wykorzystaniem AI w celu zwiększenia efektywności a zapewnieniem, że pracownicy nie zostaną pozostawieni w tyle. Można to osiągnąć poprzez programy podnoszenia kwalifikacji i przedefiniowanie ról, aby uzupełniały możliwości AI. Odkryj moc AI z TTMS: Zmieniaj swój biznes, podnoś swoją skuteczność W miarę jak firmy nadal wykorzystują moc AI do zwiększania produktywności i usprawniania operacji, TTMS jest tutaj, aby pomóc Ci zrobić kolejny krok. Jesteśmy liderami w przekształcaniu operacji biznesowych za pomocą rozwiązań napędzanych przez AI, oferując zaawansowane narzędzia, które zwiększają efektywność i wspierają podejmowanie decyzji w różnych branżach. Integrujemy AI w Twoje procesy biznesowe, od inteligentnych chatbotów po zaawansowaną analitykę danych, umożliwiając Ci automatyzację rutynowych zadań i skupienie się na strategicznym rozwoju. Wykorzystując technologie takie jak Power BI, Microsoft Power Apps i OpenAI na Azure, dostarczamy rozwiązania dostosowane do Twoich specyficznych wyzwań, usprawniamy operacje i poprawiamy zaangażowanie klientów. Współpraca z nami pozwala w pełni wykorzystać potencjał AI, napędzając innowacje, doskonałość operacyjną i długoterminowy sukces Twojej firmy. Porozmawiajmy o tym, jak nasze rozwiązania mogą wspierać Twoje cele biznesowe. Podsumowanie Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy działają, automatyzując rutynowe zadania, zwiększając produktywność i pozwalając pracownikom skupić się na bardziej strategicznych działaniach. Od obsługi klienta po zarządzanie finansami, AI sprawia, że firmy mogą działać bardziej efektywnie i dokładnie niż kiedykolwiek wcześniej. Jednak, podobnie jak w przypadku każdego postępu technologicznego, ważne jest, aby firmy podchodziły do wdrażania AI z rozwagą, uwzględniając zarówno korzyści, jak i wyzwania. W ten sposób firmy mogą w pełni wykorzystać potencjał AI, aby napędzać produktywność i osiągnąć długoterminowy sukces. Jakie są główne korzyści ze stosowania sztucznej inteligencji do automatyzacji rutynowych zadań biznesowych? Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji oferuje wiele korzyści, głównie skupionych wokół wydajności, dokładności i produktywności. Przejmując powtarzalne i monotonne zadania, sztuczna inteligencja uwalnia ludzkich pracowników, aby mogli skupić się na bardziej strategicznej i kreatywnej pracy, co może prowadzić do większej satysfakcji z pracy i lepszego wykorzystania zasobów ludzkich. Ponadto systemy sztucznej inteligencji działają z wysokim stopniem precyzji i spójności, znacznie zmniejszając prawdopodobieństwo wystąpienia błędu ludzkiego. Jest to szczególnie ważne w przypadku zadań takich jak wprowadzanie danych lub zarządzanie finansami, gdzie błędy mogą mieć kosztowne konsekwencje. Ponadto zdolność sztucznej inteligencji do ciągłej pracy bez przerw oznacza, że firmy mogą działać przez całą dobę, oferując szybsze czasy reakcji i utrzymując przewagę konkurencyjną na szybko zmieniającym się rynku. W jaki sposób sztuczna inteligencja poprawia efektywność obsługi klienta? AI znacznie poprawia obsługę klienta poprzez automatyzację obsługi zapytań klientów za pomocą narzędzi takich jak chatboty i wirtualni asystenci. Te narzędzia oparte na AI są w stanie zapewnić natychmiastowe, dokładne i spójne odpowiedzi na szeroką gamę zapytań klientów. W przeciwieństwie do agentów ludzkich, którzy mogą obsługiwać tylko jednego klienta na raz, chatboty AI mogą jednocześnie obsługiwać wiele zapytań, zapewniając, że wszyscy klienci otrzymają szybką pomoc niezależnie od pory dnia lub liczby zapytań. Ta całodobowa dostępność jest szczególnie korzystna dla firm z globalną bazą klientów, ponieważ eliminuje potrzebę całodobowego zespołu wsparcia. Ponadto AI zapewnia spójność obsługi, zapewniając jednolite odpowiedzi, co zmniejsza ryzyko błędu ludzkiego i zwiększa ogólną satysfakcję klienta. Czy personalizacja AI może rzeczywiście wpłynąć na doświadczenia klientów? Możliwość personalizacji interakcji z klientami przez AI jest jedną z jej najpotężniejszych zalet. Analizując ogromne ilości danych klientów — takich jak historia przeglądania, zachowania zakupowe i poprzednie interakcje — systemy AI mogą dostosowywać odpowiedzi, rekomendacje i promocje do indywidualnych preferencji. Ten poziom personalizacji znacznie poprawia doświadczenia klientów, czyniąc interakcje bardziej istotnymi i angażującymi, zwiększając tym samym zadowolenie i lojalność klientów. Na przykład AI może oferować spersonalizowane rekomendacje produktów na podstawie poprzednich zakupów klienta lub sugerować istotne treści zgodne z jego zainteresowaniami. To nie tylko poprawia doświadczenia zakupowe klienta, ale także zwiększa współczynniki konwersji i sprzedaż. W istocie AI pomaga firmom budować silniejsze, bardziej spersonalizowane relacje z klientami, co ma kluczowe znaczenie na dzisiejszym konkurencyjnym rynku. Jaką rolę odgrywa sztuczna inteligencja w wprowadzaniu i przetwarzaniu danych? AI odgrywa transformacyjną rolę w wprowadzaniu i przetwarzaniu danych, automatyzując zadania, które tradycyjnie są pracochłonne i podatne na błędy ludzkie. Technologie takie jak optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) umożliwiają systemom AI skanowanie i digitalizację drukowanych dokumentów, konwertując je na dane nadające się do odczytu maszynowego z dużą dokładnością. Eliminuje to potrzebę ręcznego wprowadzania danych i znacznie zmniejsza ryzyko błędów transkrypcji. Podobnie, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwia AI wyodrębnianie i organizowanie informacji z niestrukturyzowanych źródeł danych, takich jak wiadomości e-mail, raporty i opinie klientów, co jeszcze bardziej usprawnia proces wprowadzania danych. AI zwiększa również wydajność przetwarzania danych, umożliwiając wprowadzanie i analizę danych w czasie rzeczywistym, umożliwiając organizacjom dostęp do danych i ich wykorzystanie natychmiast po ich zebraniu. Jest to szczególnie cenne dla firm, które polegają na dużych wolumenach danych, ponieważ poprawia szybkość, dokładność i niezawodność procesów zarządzania danymi. W jaki sposób sztuczna inteligencja przyczynia się do zarządzania finansami w przedsiębiorstwach? AI rewolucjonizuje zarządzanie finansami poprzez automatyzację rutynowych zadań, takich jak fakturowanie, śledzenie wydatków i przetwarzanie listy płac, które tradycyjnie są czasochłonne i podatne na błędy ludzkie. Systemy AI mogą integrować się z oprogramowaniem księgowym w celu automatycznego generowania i wysyłania faktur, śledzenia wydatków poprzez analizę rekordów transakcji i precyzyjnego zarządzania listą płac, zapewniając zgodność z przepisami prawa pracy i zmniejszając koszty administracyjne. Oprócz automatyzacji AI zwiększa dokładność operacji finansowych poprzez wykrywanie anomalii, weryfikację danych względem zdefiniowanych reguł i utrzymywanie kompleksowych śladów audytu. Te możliwości nie tylko zmniejszają ryzyko błędów, ale także zapewniają przestrzeganie przepisów i standardów finansowych, minimalizując potencjalne kosztowne naruszenia przepisów. Ponadto predykcyjna analiza oparta na AI może zapewnić cenne informacje na temat trendów przepływów pieniężnych, budżetowania i ryzyka finansowego, umożliwiając przedsiębiorstwom podejmowanie bardziej świadomych i strategicznych decyzji. Usprawniając procesy zarządzania finansami, AI pomaga przedsiębiorstwom działać wydajniej i z większą dokładnością finansową. Czy automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji niesie ze sobą ryzyko utraty miejsc pracy? Wdrożenie AI w celu automatyzacji rutynowych zadań biznesowych nieuchronnie budzi obawy o zastępowanie miejsc pracy, ponieważ systemy AI mogą wykonywać zadania, które kiedyś były domeną pracowników ludzkich. Jednak podczas gdy AI może przejąć powtarzalne i monotonne zadania, otwiera również możliwości dla pracowników, aby angażowali się w bardziej znaczące i strategiczne role. Firmy mogą złagodzić ryzyko zastępowania miejsc pracy, inwestując w programy podnoszenia kwalifikacji i przekwalifikowania, które pomagają pracownikom przejść do nowych ról, które uzupełniają możliwości AI. Na przykład, podczas gdy AI obsługuje wprowadzanie danych lub zapytania dotyczące obsługi klienta, pracownicy mogą skupić się na zadaniach, które wymagają kreatywności, rozwiązywania problemów i inteligencji emocjonalnej — umiejętności, których AI obecnie nie jest w stanie odtworzyć. Ponadto wdrożenie AI często tworzy nowe role w zarządzaniu AI, analizie danych i nadzorze nad systemami, które mogą zapewnić pracownikom możliwości rozwoju kariery. Tak więc, zamiast po prostu zastępować miejsca pracy, AI ma potencjał, aby przekształcić siłę roboczą, umożliwiając pracownikom wnoszenie wkładu w działania o wyższej wartości. W jaki sposób integracja sztucznej inteligencji usprawnia funkcje HR? Integracja AI przekształca zasoby ludzkie (HR) poprzez automatyzację różnych procesów HR i usprawnienie podejmowania decyzji dzięki wnioskom opartym na danych. W rekrutacji narzędzia oparte na AI mogą przeszukiwać CV, dopasowywać kandydatów do ofert pracy, a nawet przewidywać potencjalne dopasowanie kandydata do organizacji na podstawie danych historycznych. To nie tylko przyspiesza proces rekrutacji, ale także poprawia jakość zatrudnień, zapewniając, że tylko najbardziej odpowiedni kandydaci są wybierani. AI usprawnia również proces wdrażania, automatyzując rutynowe zadania, takie jak zakładanie kont użytkowników i dostarczanie spersonalizowanych materiałów szkoleniowych. Ponadto AI usprawnia zarządzanie wydajnością, analizując dane dotyczące wydajności pracowników, zapewniając informacje zwrotne w czasie rzeczywistym i rekomendując spersonalizowane plany rozwoju. Automatyzując te zadania, AI pozwala specjalistom HR skupić się na działaniach strategicznych, takich jak zarządzanie talentami, zaangażowanie pracowników i rozwój organizacyjny. Wykorzystanie AI w HR ostatecznie prowadzi do bardziej wydajnych operacji, lepszego podejmowania decyzji i ulepszonych doświadczeń pracowników. Jakie są przyszłe trendy w automatyzacji przedsiębiorstw przy użyciu sztucznej inteligencji? Przyszłość automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji w biznesie wyznacza kilka pojawiających się trendów, które obiecują dalsze zwiększenie wydajności i personalizacji. Jednym z takich trendów jest integracja sztucznej inteligencji z asystentami aktywowanymi głosem, którzy stają się coraz bardziej popularni w obsłudze klienta i operacjach biznesowych. Te asystenci głosowi napędzani sztuczną inteligencją mogą obsługiwać zapytania głosowe, zapewniać wsparcie bez użycia rąk i oferować bardziej naturalne i konwersacyjne wrażenia użytkownika. Innym trendem jest rozwój inteligentnej emocjonalnie sztucznej inteligencji, która może wykrywać i reagować na stan emocjonalny klientów dzięki postępom w przetwarzaniu języka naturalnego i analizie sentymentów. Ta zdolność pozwala systemom sztucznej inteligencji dostosowywać swój ton i podejście, zapewniając bardziej empatyczne i skuteczne wsparcie. Ponadto oczekuje się, że sztuczna inteligencja zintegruje się z technologiami rozszerzonej rzeczywistości (AR) i wirtualnej rzeczywistości (VR), aby tworzyć wciągające doświadczenia klientów, takie jak wirtualne demonstracje produktów lub wskazówki krok po kroku dotyczące złożonych zadań. Te innowacje umożliwią firmom oferowanie bardziej angażujących i spersonalizowanych doświadczeń, co jeszcze bardziej umocni rolę sztucznej inteligencji jako kluczowego narzędzia w nowoczesnych operacjach biznesowych. Czy wdrażając sztuczną inteligencję firmy stają przed jakimiś wyzwaniami? Wdrażanie AI w działalności biznesowej wiąże się z kilkoma wyzwaniami, z którymi firmy muszą ostrożnie się zmierzyć. Jednym z głównych wyzwań jest początkowa inwestycja wymagana w technologię AI i szkolenia. Firmy muszą przeznaczyć zasoby nie tylko na zakup systemów AI, ale także na ich integrację z istniejącymi przepływami pracy i zapewnienie, że pracownicy są odpowiednio przeszkoleni do pracy z tymi nowymi narzędziami. Innym wyzwaniem jest potencjalny opór przed zmianami w organizacji, ponieważ pracownicy mogą obawiać się pracy z AI lub martwić się o wpływ na ich pracę. Ponadto firmy muszą zająć się etycznymi implikacjami AI, w szczególności w zakresie zastępowania miejsc pracy i prywatności danych. Zapewnienie odpowiedzialnego i przejrzystego korzystania z systemów AI ma kluczowe znaczenie dla utrzymania zaufania zarówno pracowników, jak i klientów. Ponadto skuteczność AI zależy od jakości i ilości danych dostępnych do szkolenia algorytmów. Firmy muszą inwestować w solidne praktyki zarządzania danymi, aby mieć pewność, że ich systemy AI są dobrze poinformowane i zdolne do podejmowania trafnych decyzji. Podchodząc strategicznie do wdrażania AI i proaktywnie rozwiązując te wyzwania, firmy mogą wykorzystać pełny potencjał AI, minimalizując jednocześnie ryzyko. Czy systemy AI mogą z czasem stale udoskonalać swoją wydajność? Tak, jedną z najważniejszych zalet systemów AI jest ich zdolność do ciągłego uczenia się i doskonalenia w czasie za pomocą algorytmów uczenia maszynowego. Systemy AI analizują ogromne ilości danych z poprzednich interakcji i procesów, aby udoskonalić swoje zrozumienie i zwiększyć swoje możliwości podejmowania decyzji. Na przykład w obsłudze klienta chatboty AI uczą się na podstawie poprzednich rozmów, zwiększając swoją zdolność do obsługi złożonych zapytań i udzielania dokładniejszych odpowiedzi. W przetwarzaniu danych systemy AI stają się bardziej wydajne w identyfikowaniu wzorców i anomalii, co prowadzi do dokładniejszej analizy danych. Ten ciągły proces uczenia się zapewnia, że systemy AI mogą dostosowywać się do nowych scenariuszy, zmieniających się potrzeb biznesowych i zmieniających się oczekiwań klientów. Ponadto, w miarę jak systemy AI gromadzą więcej danych, ich dokładność predykcyjna poprawia się, umożliwiając firmom podejmowanie bardziej świadomych decyzji w oparciu o spostrzeżenia w czasie rzeczywistym. Ciągłe doskonalenie systemów AI nie tylko zwiększa ich bieżącą wydajność, ale także zapewnia, że pozostają one cennymi aktywami w dłuższej perspektywie, zdolnymi do napędzania trwałego sukcesu biznesowego.

Czytaj więcej

Automatyzacja procesów biznesowych dzięki Azure i OpenAI

W dzisiejszym świecie, gdzie tempo zmian i konkurencja na rynku nieustannie rosną, firmy muszą optymalizować swoje procesy, aby utrzymać przewagę konkurencyjną. Jednym z obszarów, który wymaga szczególnej uwagi, jest automatyzacja zadań, które są powtarzalne i czasochłonne, takich jak analiza dokumentów przetargowych, tworzenie ofert oraz obsługa zapytań pracowników w działach HR. Dzięki nowoczesnym technologiom, takim jak Azure i OpenAI, te wyzwania mogą być skutecznie rozwiązane. W niniejszym artykule przyjrzymy się, jak te technologie – gdy połączyć je ze sobą – mogą pomóc firmom w różnych obszarach działalności. Automatyzacja procesu tworzenia ofert przetargowych AI i Azure Każda firma, która regularnie bierze udział w przetargach, wie, jak czasochłonny może być proces tworzenia ofert. Konieczność każdorazowego przeglądania dokumentacji przetargowej, identyfikowania kluczowych wymagań i przygotowywania spersonalizowanych ofert może obciążać zasoby ludzkie i opóźniać realizację innych zadań. Rozwiązania oparte na chmurze Azure oraz zaawansowanych modelach sztucznej inteligencji od OpenAI mogą zautomatyzować ten proces. Korzyści z automatyzacji ofert przetargowych: Oszczędność czasu: Narzędzia AI mogą szybko analizować dokumenty przetargowe, identyfikując najważniejsze wymagania i generując wstępne oferty, co skraca czas potrzebny na przygotowanie dokumentacji. Dokładność i precyzja: Sztuczna inteligencja eliminuje ryzyko błędów ludzkich, dokładnie analizując dokumenty i identyfikując kluczowe elementy przetargu. Personalizacja ofert: Na podstawie analizy poprzednich przetargów, AI tworzy oferty dostosowane do specyficznych wymagań zamawiającego, co zwiększa szanse na sukces. Skalowalność: Narzędzia oparte na chmurze Azure mogą być łatwo skalowane, co pozwala obsłużyć większą liczbę przetargów bez konieczności zwiększania zasobów ludzkich. Jak z połączenia technologii Open AI i Azure może skorzystać HR? Wdrażanie sztucznej inteligencji w firmach może przynieść korzyści nie tylko w procesie przetargowym, ale także w innych obszarach działalności. W 2024 r. wdrożyliśmy rozwiązanie dla globalnej firmy technologicznej, specjalizującej się w usługach outsourcingowych, która z powodzeniem wykorzystała AI do automatyzacji zadań związanych z obsługą zapytań pracowników w dziale HR. Zatrzymajmy się chwilę przy opisie tego przypadku. Case study: Automatyzacja działu HR w globalnej firmie technologicznej Wyzwanie: Dział HR był obciążony dużą liczbą pytań od pracowników dotyczących benefitów, procedur oraz innych kwestii pracowniczych. Obsługa tych zapytań była czasochłonna i wpływała na efektywność pracy zespołu HR. Rozwiązanie: Firma zdecydowała się na stworzenie wewnętrznej bazy wiedzy oraz wdrożenie modelu językowego opartego na GPT-4.0. Model ten, zintegrowany z platformą Azure, odpowiadał na pytania pracowników dotyczące polityki firmy, procedur i benefitów. Pracownicy mogli uzyskać potrzebne informacje bez konieczności angażowania działu HR, co znacznie odciążyło zespół. Rezultaty: Wdrożenie AI przyniosło natychmiastowe korzyści. Dział HR został odciążony, a pracownicy zyskali szybki dostęp do potrzebnych informacji. Zmniejszenie liczby zapytań kierowanych do HR pozwoliło zespołowi skupić się na bardziej strategicznych zadaniach. Dodatkowo, poprawiła się efektywność procesów decyzyjnych i satysfakcja pracowników. Inne zastosowania Microsoft Azure i OpenAI: przekraczając granice automatyzacji Połączenie Azure z technologiami OpenAI otwiera przed firmami szereg nowych możliwości, które wykraczają poza automatyzację ofert przetargowych i obsługę HR. Oto kilka kluczowych zastosowań, które mogą przynieść korzyści organizacjom z różnych branż. Tworzenie treści i marketing personalizowany Połączenie chmury Microsoft Azure z zaawansowanymi modelami sztucznej inteligencji od OpenAI, takimi jak GPT-4 i DALL-E, staje się kluczowym narzędziem dla firm, które chcą automatyzować procesy tworzenia treści i personalizować działania marketingowe. Azure dostarcza skalowalną infrastrukturę chmurową, która umożliwia szybkie przetwarzanie danych na dużą skalę, podczas gdy OpenAI oferuje modele AI, które generują wysokiej jakości treści tekstowe i graficzne. Przykładem jest CarMax, firma zajmująca się sprzedażą samochodów używanych, która z powodzeniem zintegrowała Azure i OpenAI, aby automatyzować tworzenie opisów pojazdów, co przyspieszyło procesy marketingowe i poprawiło ich efektywność. Dodatkowo, połączenie tych technologii pozwala firmom na personalizację treści, tworzenie spersonalizowanych kampanii reklamowych oraz generowanie grafik dostosowanych do specyficznych potrzeb. Dzięki temu organizacje mogą reagować szybciej na zmiany rynkowe, oszczędzać zasoby i zwiększać skuteczność swoich działań marketingowych. Rozwój Wirtualnych Asystentów i Chatbotów Integracja technologii Microsoft Azure i rozwiązań OpenAI umożliwia dynamiczny rozwój wirtualnych asystentów i chatbotów, które stają się coraz bardziej zaawansowane i wszechstronne. Azure zapewnia infrastrukturę chmurową do skalowania i zarządzania danymi, natomiast OpenAI dostarcza modele AI, które mogą zrozumieć i przetwarzać język naturalny, co pozwala na tworzenie inteligentnych systemów obsługi klienta. Firmy mogą teraz korzystać z tych technologii, aby tworzyć chatboty, które nie tylko odpowiadają na proste zapytania, ale także oferują spersonalizowane rekomendacje, rozwiązują bardziej złożone problemy i uczą się na podstawie interakcji z użytkownikami. Przykładem jest branża e-commerce, gdzie chatboty zintegrowane z Azure i OpenAI mogą automatycznie obsługiwać zamówienia, zarządzać reklamacjami oraz proponować produkty, co znacząco poprawia jakość obsługi klienta. Dzięki elastyczności i skalowalności Azure, takie rozwiązania mogą być szybko wdrażane i rozwijane, co pozwala firmom na optymalizację procesów i oszczędność zasobów. Analiza Danych i Prognozowanie Integracja Microsoft Azure i OpenAI otwiera nowe możliwości w obszarze analizy danych i prognozowania, umożliwiając firmom lepsze planowanie i podejmowanie decyzji biznesowych. Dzięki infrastrukturze chmurowej Azure, firmy mogą gromadzić i przetwarzać ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, a zaawansowane modele sztucznej inteligencji od OpenAI pozwalają na analizę tych danych i identyfikację kluczowych wzorców. Przykłady zastosowań obejmują optymalizację łańcuchów dostaw, prognozowanie zapotrzebowania na produkty oraz przewidywanie trendów rynkowych. Firmy mogą również wykorzystać te technologie do prognozowania ryzyk i podejmowania działań prewencyjnych, co pozwala na lepsze zarządzanie zasobami i poprawę efektywności operacyjnej. Połączenie Azure i OpenAI umożliwia tworzenie zaawansowanych modeli predykcyjnych, które dostarczają firmom cennych informacji na temat przyszłych zdarzeń i potencjalnych wyzwań, pomagając im lepiej przygotować się na zmieniające się warunki rynkowe. Wnioski: szerokie zastosowanie Microsoft Azure i OpenAI w automatyzacji procesów Przedstawione przykłady pokazują, jak technologia Azure w połączeniu z modelami AI od OpenAI może zrewolucjonizować różne obszary działalności biznesowej. Automatyzacja procesów przetargowych pozwala firmom zaoszczędzić czas, zwiększyć dokładność ofert i poprawić ich personalizację, co z kolei zwiększa szanse na wygraną w przetargach. Z kolei automatyzacja procesów HR odciąża pracowników, usprawnia komunikację i poprawia ogólną efektywność organizacji. Połączenie możliwości chmury obliczeniowej Azure z zaawansowanymi modelami językowymi OpenAI otwiera nowe perspektywy dla firm z różnych branż. Przyszłość biznesu to automatyzacja i sztuczna inteligencja, które pozwalają na lepsze wykorzystanie zasobów i osiąganie lepszych wyników operacyjnych. Warto rozważyć, jak te technologie mogą wspierać również Twoją firmę, dostosowując rozwiązania do indywidualnych potrzeb i wyzwań. TTMS: specjaliści w tworzeniu synergii na linii Open AI – Microsoft Azure TTMS to zespół ekspertów, który specjalizuje się w integracji rozwiązań OpenAI z platformą Microsoft Azure, tworząc zaawansowane i skalowalne rozwiązania AI dla firm. Jako partner wdrożeniowy, pomagamy przedsiębiorstwom w pełnym wykorzystaniu potencjału tych technologii – od projektowania i implementacji systemów po ich optymalizację i zarządzanie. Nasze doświadczenie w pracy z zaawansowanymi modelami AI oraz infrastrukturą chmurową pozwala nam dostarczać kompleksowe rozwiązania, które automatyzują procesy, personalizują komunikację i wspierają analizę danych na najwyższym poziomie. Jeśli Twoja firma szuka sposobów na zautomatyzowanie operacji i zwiększenie efektywności, TTMS pomoże Ci osiągnąć te cele, tworząc innowacyjne rozwiązania dostosowane do Twoich potrzeb. Więcej informacji o naszych usługach znajdziesz na naszej stronie: TTMS – AI Solutions for Business. Jakie korzyści może przynieść działom HR integracja technologii OpenAI z Microsoft Azure? Integracja technologii OpenAI z chmurą Microsoft Azure w działach HR pozwala na automatyzację wielu procesów, takich jak obsługa zapytań pracowników, rekrutacja, a także analiza danych pracowniczych. Dzięki zaawansowanym modelom językowym, systemy AI mogą odpowiadać na pytania pracowników dotyczące benefitów, procedur czy polityki firmy, co odciąża zespół HR i zwiększa efektywność pracy. Jak OpenAI może wspierać procesy rekrutacyjne w firmie? OpenAI może wspierać rekrutację, automatyzując analizę CV, selekcję kandydatów oraz prowadzenie wstępnych rozmów kwalifikacyjnych. Dzięki analizie danych i modelom językowym, systemy AI mogą ocenić dopasowanie kandydatów do wymagań stanowiska i dostarczać rekomendacje zespołom HR, co przyspiesza procesy rekrutacyjne i poprawia jakość zatrudnianych pracowników. W jaki sposób technologia OpenAI w Azure może usprawnić obsługę pracowników w dziale HR? Technologia OpenAI w Azure może automatyzować odpowiedzi na często zadawane pytania pracowników, redukując obciążenie działu HR. Pracownicy mogą korzystać z chatbotów lub systemów opartych na AI, aby szybko uzyskać potrzebne informacje, co poprawia satysfakcję z pracy i efektywność obsługi. Czy rozwiązania oparte na OpenAI i Azure są skalowalne i bezpieczne? Tak, rozwiązania oparte na OpenAI i Azure są skalowalne i mogą być dostosowane do potrzeb rosnącej firmy. Dzięki infrastrukturze chmurowej Azure, firmy mogą szybko rozwijać swoje systemy bez potrzeby inwestowania w dodatkowy sprzęt. Co więcej, Microsoft Azure zapewnia wysoki poziom bezpieczeństwa, dzięki czemu dane pracowników są chronione zgodnie z najwyższymi standardami. Jakie konkretne przykłady zastosowania OpenAI i Azure w HR można przytoczyć? Przykładem jest globalna firma technologiczna, która wdrożyła AI w dziale HR do automatyzacji obsługi zapytań pracowniczych. Dzięki integracji z OpenAI, pracownicy mogli samodzielnie uzyskiwać odpowiedzi na pytania dotyczące benefitów i procedur, co znacząco odciążyło dział HR i poprawiło efektywność pracy.

Czytaj więcej

Wiktor Janicki Roche Poland

Transition Technologies MS świadczy usługi informatyczne terminowo, o wysokiej jakości i zgodnie z podpisaną umową. Polecamy firmę TTMS jako godnego zaufania i rzetelnego dostawcę usług IT oraz partnera wdrożeniowego Salesforce.

Czytaj więcej

Julien Guillot Schneider Electric

TTMS od lat pomaga nam w zakresie konfiguracji i zarządzania urządzeniami zabezpieczającymi z wykorzystaniem różnych technologii. Ueługi świadczone przez TTMS są realizowane terminowo, i zgodnie z umową.

Czytaj więcej

Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć

Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes

Monika Radomska

Sales Manager

monika.radomska@ttms.pl

Jak stworzyć proces akceptacji w Power Apps

1. Rozpoznaj proces zatwierdzania przepływu pracy w Twojej organizacji

2. Jak zbudować przepływ zatwierdzania w Power Apps?

3. Tworzenie aplikacji przy użyciu Approval Flow i PowerApps

4. Low Code Approval Flow w przypadku wniosków o urlop

4.1 Tworzenie nowego komponentu i ekranów w Power Apps

4.2 PowerApps Approval Flow na potrzeby przetwarzania wniosku o urlop

4.3 Wyzwalacze i akcje w Power Automate

4.4 Power Apps Approval Workflow – Akceptacja lub odrzucenie

5. TTMS jako Twój partner Microsoft Power Automate

6. Odkrywanie szerokich możliwości aplikacji Power Apps w ramach pakietu Office 365 i narzędzi Microsoft Power Platform

6.1 Bezproblemowa integracja z Office 365

6.2 Solidna łączność i zarządzanie danymi

6.3 Konfigurowalne środowiska użytkownika dzięki aplikacjom Canvas

6.4 Automatyzowanie przepływów pracy za pomocą usługi Power Automate

6.5 Ulepszone podejmowanie decyzji dzięki usłudze Power BI

6.6 Możliwości AI i inteligentna automatyzacja

6.7 Dostępność międzyplatformowa

7. Podsumowanie

Polecane wpisy

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

AI w sporcie – jak sztuczna inteligencja wspiera sportowców i trenerów?

Przyszłość e-commerce – jak sztuczna inteligencja może ją wspierać?

Jak pracuje się w Indiach? O kulturze, wyzwaniach i rynku pracy w Bengaluru

AEM Content and Commerce: korzyści z wdrożenia, najlepsze praktyki, przykłady zastosowań

Zwiększanie produktywności: wykorzystanie AI do automatyzacji rutynowych zadań biznesowych

Automatyzacja procesów biznesowych dzięki Azure i OpenAI

Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć

Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes

Monika Radomska