Η Τεχνητή Νοημοσύνη (Τ.Ν.) δεν αποτελεί ένα αφηρημένο τεχνολογικό σενάριο του μέλλοντος. Πλέον η Τ.Ν. αφορά άμεσα και πρακτικά κάθε μικρομεσαία επιχείρηση (ΜμΕ), η οποία επιδιώκει να βελτιώσει την αποδοτικότητα, να κατανοήσει καλύτερα τους πελάτες της και να παραμείνει ανταγωνιστική. Από τα συστήματα εξυπηρέτησης πελατών μέχρι την ανάλυση πωλήσεων, η A.I. προσφέρει νέα εργαλεία, συχνά εύκολα στη χρήση και με προσιτό κόστος.
Στο πλαίσιο αυτό η «DEALnews» παρουσιάζει έναν πλήρη και κατανοητό οδηγό με 10 ερωτήσεις και απαντήσεις για τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης από τις μικρομεσαίες επιχειρήσεις. Μέσα από τον οδηγό κάθε ΜμΕ μπορεί να κατανοήσει τις δυνατότητες, τα όρια και τις εφαρμογές της Τ.Ν. στην καθημερινή λειτουργία της, χωρίς να απαιτείται τεχνικό υπόβαθρο.
1) Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη (Τ.Ν.);
Η Τεχνητή Νοημοσύνη αναφέρεται σε υπολογιστικά συστήματα που μιμούνται λειτουργίες της ανθρώπινης νοημοσύνης, όπως η μάθηση, η κατανόηση γλώσσας και η λήψη αποφάσεων. Με απλά λόγια, Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένας ευρύς όρος για μηχανές (λογισμικό ή υλικό) που κάνουν εργασίες οι οποίες παραδοσιακά απαιτούν ανθρώπινη κρίση.
Για παράδειγμα, ένα σύστημα Τ.Ν. μπορεί να «διαβάσει» και να κατανοήσει κείμενα ή εικόνες, να εντοπίσει μοτίβα σε μεγάλα σύνολα δεδομένων και να βγάζει προβλέψεις για τις πωλήσεις ή τη ζήτηση των προϊόντων. Η εφαρμογή της Τ.Ν. καλύπτει πολλούς τομείς, όπως ο σχεδιασμός marketing, τα οικονομικά, η διαχείριση αποθεμάτων και η εξυπηρέτηση πελατών. Η χρήση της εκτοξεύεται τα τελευταία χρόνια.
Ωστόσο, η Τ.Ν. δεν είναι «μαγική λύση». Ακόμα εξαρτάται από την ποιότητα των δεδομένων και τη σωστή καθοδήγηση των ανθρώπων που τη χρησιμοποιούν.
2) Ποιες είναι οι βασικές μορφές της Τ.Ν.;
Υπάρχουν διάφορα είδη Τ.Ν., ανάλογα με τον τρόπο που «μαθαίνουν» και το πεδίο εφαρμογής τους. Η μηχανική μάθηση (machine learning) βασίζεται σε αλγορίθμους που εκπαιδεύονται πάνω σε δεδομένα για να αναγνωρίζουν πρότυπα. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο μάθησης μηχανής μπορεί να εξετάζει ιστορικά αρχεία πωλήσεων και να προβλέπει πόσες θα γίνουν το επόμενο τρίμηνο.
Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) αναφέρεται στην ικανότητα των υπολογιστών να «καταλαβαίνουν» ή να παράγουν ανθρώπινες λέξεις και προτάσεις. Αυτό περιλαμβάνει εφαρμογές όπως τα chatbots, που συνομιλούν με πελάτες, ή εργαλεία που αναλύουν σχόλια χρηστών στο διαδίκτυο για να εξάγουν συμπεράσματα.
Τα γενετικά μοντέλα (όπως τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα τύπου GPT) είναι συστήματα Τ.Ν. που μπορούν να δημιουργούν κείμενο ή εικόνες από μόνα τους. Για παράδειγμα, εάν δοθεί σε ένα γενετικό μοντέλο η εντολή να συντάξει ένα σύντομο περιγραφικό κείμενο για ένα προϊόν, αυτό θα προσπαθήσει να παράξει νόημα, συνδυάζοντας λέξεις από τα δικά του δεδομένα εκπαίδευσης.
3) Τι μπορεί να κάνει γενικά η Τ.Ν.;
Η Τ.Ν. έχει πλέον τη δύναμη να αυτοματοποιεί επαναλαμβανόμενες εργασίες και να ανιχνεύει μοτίβα που θα ξέφευγαν από ανθρώπινα μάτια. Μπορεί να επεξεργάζεται τεράστια σύνολα δεδομένων (π.χ., ιστορικά δεδομένα πωλήσεων, δημοσκοπήσεις πελατών, αναρτήσεις στα social media) πολύ πιο γρήγορα από έναν άνθρωπο και κατ’ επέκταση να βγάζει χρήσιμες προβλέψεις ή προτάσεις.
Ενα σύστημα Τ.Ν. μπορεί να φτιάξει προβλέψεις ζήτησης προϊόντων, να ομαδοποιήσει πελάτες σε διαφορετικά τμήματα, να γράψει περιεχόμενο για e-mails ή να απαντήσει σε συχνές ερωτήσεις πελατών μέσω chat. Επίσης, με κατάλληλη εκπαίδευση, μπορεί να επαναλαμβάνει εργασίες, όπως ταξινόμηση τιμολογίων, αναγνώριση φωνητικών εντολών ή ανάλυση συναλλαγών.
4) Υπάρχουν εργασίες τις οποίες η Τ.Ν. δεν μπορεί να κάνει;
Ναι, η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει περιορισμούς. Αρχικά «μαθαίνει» μόνο από τα δεδομένα με την οποία ο άνθρωπος την τροφοδοτεί. Αν αυτά είναι ελλιπή ή μεροληπτικά, οι αποφάσεις της Τ.Ν. θα είναι λανθασμένες. Καταστάσεις που απαιτούν κοινή λογική ή δημιουργική σκέψη πέρα από τα δεδομένα της Τ.Ν. παραμένουν δύσκολες, ενώ τα αποτελέσματα δεν είναι πάντοτε αξιόπιστα χωρίς ανθρώπινη επίβλεψη.
Επιπλέον, πολλές λύσεις Τ.Ν. χρειάζονται μεγάλη υπολογιστική ισχύ και εξειδικευμένο προσωπικό για την εγκατάσταση και την εκπαίδευσή τους, κάτι που μπορεί να μην είναι εφικτό σε μια μικρομεσαία επιχείρηση χωρίς επένδυση χρόνου και πόρων.
Πολύ απλά, η Τ.Ν. δεν αντικαθιστά την επαγγελματική κρίση του ανθρώπου. Είναι ένα «εργαλείο». Ακόμα κι αν ένα πρόγραμμα δημιουργήσει πρόταση διαφήμισης ή προβλέψει τάση πωλήσεων, η τελική ευθύνη και ο έλεγχος παραμένουν στους ανθρώπους.
5) Γιατί η Τ.Ν. είναι κρίσιμη για τις επιχειρήσεις;
Σήμερα η Τ.Ν. εξελίσσεται σε βασικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα για τις επιχειρήσεις. Οι επιχειρήσεις που αξιοποιούν έξυπνα συστήματα έχουν ευκαιρία να βελτιώσουν σημαντικά την αποδοτικότητά τους. Για παράδειγμα, σε πρόσφατη μελέτη αναφέρθηκε ότι μια μικρή e-commerce επιχείρηση αύξησε τις πωλήσεις της κατά 20% μετά την εφαρμογή προσωποποιημένων καμπανιών με Τ.Ν.
Η Τ.Ν. βοηθά τις μικρομεσαίες επιχειρήσεις να ανταγωνιστούν μεγαλύτερες, προσφέροντας εξελιγμένες δυνατότητες, όπως η στοχοθετημένη διαφήμιση (personalization), η αυτοματοποίηση εξυπηρέτησης πελατών και η ανάλυση τάσεων χωρίς να απαιτούνται δαπανηρές επενδύσεις.
6) Κατά πόσο μια επιχείρηση είναι «έτοιμη» για A.I.;
Το να είναι μια επιχείρηση «έτοιμη» για A.I. σημαίνει ότι πρέπει να διαθέτει τις προϋποθέσεις για να ενσωματώσει επιτυχώς τις λύσεις που προσφέρει η Τ.Ν. Οπως επισημαίνουν ειδικοί, δεν αρκεί απλώς να αγοράσει κάποιος ένα εργαλείο Τεχνητής Νοημοσύνης. Πρέπει πρώτα να έχει προετοιμάσει την επιχείρηση και το προσωπικό του.
Τι περιλαμβάνει αυτό; Περιλαμβάνει ψηφιακά οργανωμένα δεδομένα, κατάλληλη υποδομή (λ.χ., ικανή υπολογιστική ισχύ), εκπαιδευμένους εργαζομένους και σαφή επιχειρηματικό πλάνο για το πού θα εφαρμοστεί η Τ.Ν. Μια επιχείρηση πρέπει να θέσει στόχους (το «γιατί» του A.I.), να εκπαιδεύσει την ομάδα της (το «ποιος» κάνει τι) και να διασφαλίσει ότι η Τ.Ν. θα υποστηρίζει τους επιχειρηματικούς της στόχους. Χωρίς αυτά η επένδυση σε Τ.Ν. μπορεί να αποτύχει ή να μην αποδώσει.
Για παράδειγμα, αν μια επιχείρηση λειτουργεί ακόμη χειρόγραφα, χωρίς ψηφιοποίηση αρχείων, πρώτα πρέπει να ψηφιοποιήσει τα δεδομένα της προτού εφαρμόσει κάποιο μοντέλο Τ.Ν. Συνοπτικά, μια «AI-ready» επιχείρηση διαθέτει όλα τα απαραίτητα «υλικά εξαρτήματα» -δεδομένα, τεχνολογίες και ανθρώπους-, ώστε η Τεχνητή Νοημοσύνη να λειτουργήσει πραγματικά προς όφελός της.
7) Πού εφαρμόζεται στην πράξη η Τ.Ν. στις μικρομεσαίες επιχειρήσεις;
Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί, καταρχάς, να εφαρμόζεται στο marketing, βοηθώντας στην καλύτερη στόχευση των πελατών. Αντί να στέλνει μια επιχείρηση τη διαφήμιση σε όλους, έξυπνα εργαλεία αναλύουν τα δεδομένα των πελατών (ηλικία, τοποθεσία, αγοραστικά μοτίβα) και «μαθαίνουν» ποιοι είναι πιο πιθανό να ενδιαφερθούν. Ετσι, μπορούν να προτείνουν προσωποποιημένα μηνύματα ή προϊόντα σε κάθε ομάδα πελατών.
Επιπλέον, εργαλεία Τ.Ν. μπορούν να δημιουργούν αυτόματα κείμενα για κοινωνικά δίκτυα ή e-mail, ανάλογα με τις τελευταίες τάσεις. Για παράδειγμα, μπορούν να αναλύσουν σχόλια χρηστών στο facebook/Instagram, ώστε να βρουν ποια προϊόντα ή χαρακτηριστικά συζητούνται και κατόπιν να προσαρμόσουν την καμπάνια μάρκετινγκ αναλόγως. Με αυτόν τον τρόπο ακόμα και πολύ μικρές επιχειρήσεις, με περιορισμένο προϋπολογισμό, μπορούν να κάνουν «μεγάλο μάρκετινγκ», χωρίς να χρειάζεται μεγάλη ομάδα δημιουργικού.
8) Ποια χρήση μπορεί να έχει η Τεχνητή Νοημοσύνη στις πωλήσεις;
Στις πωλήσεις η Τ.Ν. χρησιμοποιείται κυρίως σε προβλέψεις και διαχείριση ευκαιριών. Ενα απλό παράδειγμα είναι η πρόβλεψη πωλήσεων: λογισμικά Τ.Ν. εξετάζουν ιστορικά στοιχεία πωλήσεων, εποχικότητες και άλλους παράγοντες και εκτιμούν πόσα προϊόντα θα πωληθούν στο μέλλον. Ετσι βοηθούν τον επιχειρηματία να προβλέψει έγκαιρα την παραγωγή ή τις ανάγκες σε απόθεμα. Η Shopify σημειώνει ότι εργαλεία Τ.Ν. μπορούν να κάνουν «data-driven sales forecasts» και να αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες λογιστικές εργασίες (π.χ., ταξινόμηση αποδείξεων).
Με απλά λόγια, η Τ.Ν. μαθαίνει τι πουλάει καλά και πότε, ώστε να σχεδιάζει ο επιχειρηματίας καλύτερα τις προσφορές του και να μην εξαντλεί νωρίς το απόθεμα ή να μην κρατά αχρείαστα μεγάλα αποθέματα. Επιπλέον, τα συστήματα CRM με ενσωματωμένη Τ.Ν. μπορούν να ειδοποιούν ποιοι πελάτες είναι πιο πιθανό να κάνουν αγορά ή ποιες επαφές της εταιρίας χρειάζονται άμεση προσοχή.
9) Πώς μπορεί να αξιοποιηθεί στην εξυπηρέτηση πελατών;
Σε σχέση με την εξυπηρέτηση πελατών, η Τ.Ν. χρησιμοποιείται κυρίως σε αυτόματες συνομιλίες (chatbots) και «έξυπνη» ανάλυση σχολίων. Τα chatbots είναι προγράμματα που συνομιλούν με τους πελάτες όλο το 24ωρο, απαντώντας σε συνήθεις ερωτήσεις (π.χ., «Πού βρίσκεται η παραγγελία μου;», «Πώς αλλάζω μέγεθος προϊόντος;»). Αυτοί οι ψηφιακοί βοηθοί επιτρέπουν γρήγορη εξυπηρέτηση χωρίς να περιμένει ο πελάτης ραντεβού ή τηλέφωνο. Τέτοια εργαλεία επιτυγχάνουν «προσωποποιημένη υποστήριξη όλο το 24ωρο» και μπορούν να απαντούν σε ερωτήματα πελατών, να προτείνουν προϊόντα και να διεκπεραιώνουν απλές αλλαγές παραγγελιών χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Επιπλέον, η Τ.Ν. αναλύει σχόλια και αξιολογήσεις πελατών στα social media ή στις πλατφόρμες αξιολόγησης. Μέσω τεχνικών ανάλυσης συναισθήματος (sentiment analysis), η επιχείρηση μαθαίνει γρήγορα αν οι πελάτες είναι ευχαριστημένοι ή όχι και γιατί και μπορεί να διορθώσει αμέσως δυσλειτουργίες ή να εκμεταλλευτεί ευνοϊκά σχόλια για διαφήμιση.
10) Τι μπορεί να προσφέρει η Τ.Ν. στη διαχείριση των αποθεμάτων, στο λογιστήριο και στη διαχείριση του ανθρώπινου δυναμικού;
Η διαχείριση αποθεμάτων είναι άλλος τομέας όπου η Τ.Ν. αποδίδει άμεσα. Ειδικά για επιχειρήσεις με προϊόντα για πώληση, είναι κρίσιμο να προβλέπεται η ζήτηση, ώστε να μη δημιουργούνται ελλείψεις ή υπερβολικά αποθέματα. Εργαλεία Τ.Ν. για αποθέματα μπορούν να προβλέψουν πότε θα αυξηθούν οι πωλήσεις ενός είδους (π.χ., λόγω εποχής ή τάσης). Με τη συνεχή μάθηση από τα νέα δεδομένα, τέτοια συστήματα «μαθαίνουν» τις αλλαγές στη ζήτηση και βοηθούν την επιχείρηση να προμηθευτεί ακριβώς τη σωστή ποσότητα προϊόντων. Ετσι αποφεύγονται τα κόστη αποθήκευσης πλεονάζοντος αποθέματος και τα χαμένα έσοδα από έλλειψη προϊόντων. Επιπλέον, η Τ.Ν. αναλύει τα μοτίβα των παλιών παραγγελιών και καθορίζει πότε πρέπει να υποβληθεί νέα παραγγελία στους προμηθευτές. Με αυτόν τον τρόπο και οι μικρές επιχειρήσεις βελτιώνουν τη ροή των εμπορευμάτων τους και ελαχιστοποιούν λάθη και καθυστερήσεις.
Επίσης, στο λογιστήριο και στη διαχείριση των οικονομικών υπάρχουν εργαλεία Τ.Ν. που απλοποιούν καθημερινές εργασίες. Για παράδειγμα, ένα σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορεί να «διαβάσει» (μέσω OCR) ένα τιμολόγιο ή μία απόδειξη και να αναγνωρίσει τα δεδομένα (προμηθευτής, προϊόντα, ποσά), ώστε να ενημερώσει αυτόματα το λογιστικό βιβλίο.
Οσον αφορά το ανθρώπινο δυναμικό (HR), ειδικά εργαλεία σάρωσης βιογραφικών (resume screening) μπορούν με την αξιοποίηση της Τ.Ν. να «διαβάσουν» εκατοντάδες βιογραφικά και να ξεχωρίσουν όσους έχουν τα απαιτούμενα προσόντα, μειώνοντας σημαντικά το φορτίο της πρώτης φάσης της πρόσληψης. Οπως αναφέρει σχετική πηγή, η Τ.Ν. «αυτοματοποιεί διαδικασίες φιλτραρίσματος και παρακολούθησης υποψηφίων, ταξινομώντας γρήγορα τα βιογραφικά».
Παράλληλα, εργαλεία chatbot «HR assistant» μπορούν να απαντούν σε συνήθεις ερωτήσεις προσωπικού (π.χ., θέματα μισθοδοσίας ή άδειες) μέσω πλατφορμών επικοινωνίας. Τέτοια συστήματα απελευθερώνουν χρόνο από τους υπευθύνους HR, ώστε να εστιάσουν σε πιο σύνθετα θέματα, για παράδειγμα στην εκπαίδευση του προσωπικού ή στη στρατηγική ανάπτυξη εργαζομένων.
ΑΠΟ ΤΗΝ ΕΝΤΥΠΗ ΕΚΔΟΣΗ (ΦΥΛΛΟ 5/6/2025)
