– Żadna korporacja światowa nie ma takiej siły, by zdominować rynek AI. Sztuczna inteligencja wymaga współpracy w wielu obszarach. To dobra wiadomość dla przyszłych startupowców. Trzeba jednak pamiętać, że klient musi być pewien, że produkt, który dostaje dzięki AI, przyniesie mu konkretną wartość – wyjaśnia Arkadiusz Skuza, praktyk w budowaniu innowacyjnych produktów.

Gdzie szukać wartości

Z badań firmy Gartner, które przywołuje Arkadiusz Skuza, wynika jednoznacznie, że AI daje największą wartość, jeśli wspiera decyzje konsumenta. I nie chodzi wcale o kupno autonomicznego samochodu. – W ciągu najbliższych 2 – 3 lat dla użytkowników nie będzie to wartość – przekonywał Skuza podczas akceleratora Innovatorium. – Ciekawostka technologiczna tak, ale nie wartość. Podobnie będzie z tzw. inteligentnymi produktami. Klienci nie oczekują bowiem od AI przejmowania ich zadań, ale wspierania decyzji konsumenckich. Mało tego, jak wynika z badań, nie do końca ufają sztucznej inteligencji (system, wykonujący telefony do klientów, e-maile pisane automatycznie itp. nowinki ciągle budzą wątpliwości). Najciekawsze rozwiązania z perspektywy wartości biznesowej czyli generowania źródeł przychodów czy obniżania kosztów przy minimalizacji ryzyka, to te, które klienta wspierają.

Augmenting, nie collaboration

Czym algorytm sztucznej inteligencji różni się od klasycznego programu komputerowego? Najogólniej, wyjaśniał Skuza, tym, że jest w stanie uczyć się z biegiem czasu sam i zwiększać zdolność do podejmowanych działań. Ale użytkownikowi aplikacji do wędkowania Fishbrain, nic to o niej nie mówi. Dopiero kiedy dowie się, że aplikacja podpowie, kiedy ryby będą brały, albo pozwoli rozpoznać złowiony okaz, to będzie już inna informacja. Z kolei np. IBird Pro pozwoli dzięki AI dowiedzieć się, śpiew, którego ptaka słychać w lesie.

Te przykłady pokazują, że konsumentowi nie trzeba oferować wielkiej wartości; często wystarczy pomóc pewnej grupie docelowej. Nawet takie drobiazgi, jak opisane wyżej, mogą mieć dla niej wartość.

W jakich obszarach da się dziś najszybciej zarobić na machine learning, a koszty wejścia nie są duże? Rozpoznawanie języka, medycyna, roboty. W to warto wchodzić – przekonywał Skuza.

UseKeys is king

Każda firma podlega temu samemu typowi komunikacji w customer service. W relacjach firma-klient zawsze występują jakieś „dziury”, w których – jak twierdzi Arkadiusz Skuza – można szukać UseKeysów na zastosowanie sztucznej inteligencji. Jeśli firma Allegro zamiast w czwartek, dostarczyła towar w piątek, to znajdzie się tu miejsce dla AI. Zgłaszane e-mailem zażalenie to stos danych do analizy, które pozwolą np. stworzyć katalog działań do zastosowania w takich sytuacjach. Pracownik nie będzie musiał wymyślać odpowiedzi do rozżalonego klienta, ale będzie ją miał przygotowaną. Jeśli taki usekeys przeliczy się na wartość, to okaże się, że firma zaoszczędzi czas pracownika oraz stworzy nową wartość jaką będzie zadowolenie klienta.

Działając w obszarze AI, nie trzeba szukać tematów – wyzwań. Czasem wartość leży w bardzo prostych rozwiązaniach, które przynoszą klientowi ułatwienia.

Gdzie szukać UseKeys

Arkadiusz Skuza proponuje poszukiwania z użyciem AI Canvas w trzech obszarach:

1. wygenerowanie nowych źródeł przychodu (czyli jak mogą zarabiać np. takie aplikacje jak Fishbrith)
2. redukcja kosztów  (przykład z Allegro)
3. minimalizowanie ryzyka (np. aplikacje do umów, zmniejszające ryzyko popełnienia błędu i akceptacji błędnej klauzuli)

Praca na AI Canvas znajduje zastosowanie w przygotowaniu usekeysów. Pozwala określić bussiness problem i szukać jego rozwiązania, bussiness value czyli przewidywaną wartość biznesową, zmienne które będą użyte do przewidywania czegoś  (np. jak na ostateczny efekt wpłynie jakość zdjęć) i customer value  czyli wartość dla klienta.

Arkadiusz Skuza

Przedsiębiorca technologiczny w Polsce i USA, właściciel Skuza Consulting

Wykład odbył się 27 października 2022 roku w ramach Akceleratora Innovatorium