19 pomysłów na projekty AI w średnich i dużych organizacjach
1. Chat wewnętrzny
Przykład: Orange
Przykładowe narzędzia: Dialogflow
Cel: Szybki dostęp do wewnętrznej bazy wiedzy firmy (dokumentacje, procedury, FAQ).
Jak to działa:
Model językowy (LLM) dostrojony na firmowych dokumentach, dostępny dla pracowników przez czat. Możliwość zadawania pytań w naturalnym języku i otrzymywania dokładnych odpowiedzi. Korzyści:
Oszczędność czasu pracowników Łatwiejszy onboarding nowych osób 2. Chatboty dla wsparcia obsługi klienta (Customer Service Chatbot)
Przykład: Nest Bank
Przykładowe narzędzia: Google Dialogflow, Microsoft Bot Framework, Rasa/Botpress (open source), ManyChat (marketing)
Cel: Automatyzacja i usprawnienie kontaktu z klientami przez stronę WWW, media społecznościowe lub telefon.
Jak to działa:
Model NLP rozpoznaje intencje i kontekst pytań. Integracja z bazą wiedzy i systemami CRM, by uzyskać statusy zamówień czy rozwiązywać typowe problemy klientów. Korzyści:
Niższe koszty contact center 3. Predykcyjne utrzymanie ruchu (Predictive Maintenance)
Przykład: Mercedes Benz
Cel: Wykrywanie awarii urządzeń zanim nastąpią i planowanie przeglądów.
Jak to działa:
Analiza danych czujników (IoT) i historii awarii maszyn przez modele klasyfikacji lub sieci neuronowe. Wykrywanie nienormalnych wzorców wibracji, temperatury, poboru energii. Korzyści
Unikanie kosztownych przestojów Optymalizacja harmonogramów serwisowych Dłuższa żywotność sprzętu 4. Dynamiczne prognozowanie popytu i zapasów (Demand Forecasting)
Przykład: Amazon
Cel: Precyzyjne szacowanie zapotrzebowania na produkty czy surowce.
Jak to działa:
Modele regresji bądź RNN/LSTM uczą się na danych historycznych (sprzedaż, promocje, sezonowość). Prognozy wykorzystywane do optymalizacji zamówień i zarządzania magazynem (just-in-time). Korzyści:
Redukcja kosztów magazynowania Unikanie braków w zapasach Lepsze planowanie produkcji 5. Segmentacja i personalizacja w marketingu (Marketing Personalization)
Przykład: platformy ****eCommerce, wydawcy, platformy Streamingowe
Narzędzia: Brand24 🇵🇱, Sentione 🇵🇱, ManyChat (do podstawowych zastosowań wystarczy LLM)
Cel: Dostosowanie komunikatów i ofert do indywidualnych potrzeb klientów.
Jak to działa:
Segmentacja behawioralna w oparciu o dane (zakupy, kliknięcia w newsletterze, ruch na stronie). System rekomendacji (collaborative filtering, content-based) proponuje produkty, treści lub rabaty. Korzyści:
Efektywniejsze kampanie marketingowe Większe zadowolenie klientów 6. Analiza opinii (Sentiment Analysis)
Przykład: Pekao
Narzędzia: Brand24 🇵🇱, Sentione 🇵🇱, ale też LLM
Cel: Monitorowanie nastrojów klientów, pracowników lub opinii publicznej wobec marki.
Jak to działa:
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) na podstawie komentarzy w mediach społecznościowych, recenzji, e-maili. Klasyfikacja sentymentu (pozytywny/negatywny/neutralny), identyfikacja kluczowych tematów i emocji. Korzyści:
Możliwość poprawy rozwiązania Szybsze reagowanie na negatywny feedback Lepsze zrozumienie potrzeb rynku Wsparcie działu PR - odpowiedzi generowane 7. Inteligentna analiza dokumentów (Document Intelligence) + tłumaczenia
Przykład: InPost, Kancelarie prawne
Cel: Automatyczne odczytywanie i interpretowanie kluczowych informacji z dokumentów (umowy, faktury, raporty).
Jak to działa:
OCR (Optical Character Recognition) + modele NLP (np. transformers) do ekstrakcji danych. Reguły lub modele ML do interpretacji zawartości, np. wyszukiwanie klauzul w umowach. Oszczędność czasu w przetwarzaniu dokumentów 8. Automatyczna klasyfikacja i routing zgłoszeń (Ticket Triage)
Przykład: Booking
Cel: Automatyczne przypisywanie zgłoszeń klientów lub wewnętrznych (IT, HR) do odpowiednich zespołów.
Jak to działa:
Klasyfikatory ML analizują temat i treść zgłoszenia, rozpoznają typ problemu lub dział, do którego należy. System nadaje priorytety w zależności od słów kluczowych czy historii klienta. Korzyści:
Szybsza reakcja na problemy Odciążenie pracowników pierwszej linii 9. Rekrutacja (AI Recruitment)
Przykład: , Staffly, No Fluff Jobs, Inhire Cel: Automatyzacja wstępnej selekcji kandydatów i obsługa procesów HR + sugerowanie dodatkowych kandydatów dobrze dopasowanych
Jak to działa:
Analiza CV i listów motywacyjnych (NLP) pod kątem dopasowania do stanowiska. Chatbot do odpowiedzi na podstawowe pytania kandydatów, planowania rozmów kwalifikacyjnych. Korzyści:
Skrócenie czasu rekrutacji Ułatwienie pracy rekruterów 10. System wsparcia decyzyjnego w finansach (Financial Decision Support)
Przykład: Escola
Cel: Analiza wydatków, przychodów i prognoz finansowych w czasie rzeczywistym.
Jak to działa:
Modele predykcyjne na bazie wewnętrznych danych firmy i zewnętrznych wskaźników. Wykrywanie nieprawidłowości i potencjalnych oszczędności. Korzyści:
Precyzyjne planowanie budżetu Redukcja ryzyka finansowego 11. System wykrywania oszustw (Fraud Detection)
Przykład: każdy bank, ubezpieczyciel
Cel: Identyfikacja podejrzanych transakcji i zachowań w procesach finansowych, ubezpieczeniowych czy e-commerce.
Jak to działa:
Modele klasyfikacji lub uczenia nienadzorowanego (np. klasteryzacja anomalii) do wykrywania nietypowych wzorców. Automatyczne alerty w przypadku przekroczenia ustalonego progu ryzyka. Korzyści:
Mniejsze straty finansowe Zmniejszenie skali nadużyć Lepsze bezpieczeństwo systemu 12. System rekomendacji wiedzy i ekspertów (Expert Finder)
Przykład: E.On
Cel: Ułatwienie pracownikom odnalezienia specjalistów lub dokumentów w organizacji.
Jak to działa:
Analiza treści (np. raportów, artykułów, opisów projektów) i metadanych o pracownikach (ich doświadczenie, projekty). Algorytm rekomenduje właściwe osoby lub dokumenty przy wprowadzaniu zapytania. Korzyści:
Szybsze budowanie zespołów Ułatwienie współpracy między działami 13. Monitorowanie kontroli jakości produkcji i bezpieczeństwa (Computer Vision)
Przykład: Inpost
Cel: Automatyzacja kontroli jakości w produkcji, monitorowanie bezpieczeństwa, zarządzanie zapasami.
Jak to działa:
Sieci CNN (convolutional neural networks) do wykrywania wad produktów na linii produkcyjnej. Analiza wideo w czasie rzeczywistym, np. rozpoznawanie obiektów w magazynie (kamery dronów/robotów). Korzyści:
Bezpieczeństwo pracowników (monitoring zagrożeń) 14. Spersonalizowana ścieżka rozwojowa
Przykład: Orange
Cel: Spersonalizowane programy szkoleniowe i e-learning dla pracowników.
Jak to działa:
Platforma e-learning z algorytmami adaptacyjnymi (np. sprawdza wyniki testów i dobiera kolejne moduły). Rekomendacje kursów na podstawie stanowiska, ścieżki kariery, indywidualnych umiejętności. Korzyści:
Wyższa motywacja do nauki Rozwój kompetencji potrzebnych firmie 15. Optymalizacja łańcucha dostaw (Supply Chain Optimization)
Przykład: Danone
Cel: Zwiększenie wydajności logistyki, transportu i zarządzania zapasami w całym łańcuchu dostaw.
Jak to działa:
Algorytmy predykcyjne do szacowania popytu, czasu dostawy i kosztów. Modele optymalizacji (np. linear programming) do planowania tras i harmonogramów dostaw. Korzyści:
Szybsza realizacja zamówień Minimalizacja marnotrawstwa (np. w branży spożywczej) 16. System oceny ryzyka w projektach (Project Risk Assessment)
Przykład: Danone
Cel: Przewidywanie potencjalnych zagrożeń i ryzyk w dużych inicjatywach projektowych.
Jak to działa:
Analiza danych historycznych: opóźnień, przekroczeń budżetu, czynników zewnętrznych. Uczenie maszynowe generuje wskaźnik ryzyka i rekomendacje działań korygujących. Korzyści:
Zmniejszone szanse porażki projektów Lepsze decyzje kadry zarządzającej Ciągłe monitorowanie ryzyka. 17. Monitoring bezpieczeństwa (AI Security & Saferty)
Cel: Wczesne wykrywanie nietypowych aktywności i luk w zabezpieczeniach.
Jak to działa:
Uczenie nienadzorowane (anomaly detection) analizujące ruch w sieci firmowej, logi serwerów, działania użytkowników. System alarmuje o podejrzanym ruchu, np. nietypowych transferach danych. Korzyści:
Zmniejszenie ryzyka wycieku danych Szybsze reagowanie na ataki Lepsza ochrona wrażliwych informacji 18. System do planowania harmonogramów ( Scheduling)
Przykład: Uczelnie, duże zakłady pracy
Cel: Automatyczne tworzenie optymalnych grafików pracowniczych w dużych działach (np. call center, magazyny, produkcja).
Jak to działa:
Modele optymalizacyjne uwzględniają zapotrzebowanie, dostępność pracowników, ich kompetencje i przepisy pracy. AI dopasowuje harmonogramy, minimalizując konflikty i uwzględniając preferencje pracowników. Korzyści:
Skrócenie czasu tworzenia grafików Pełne pokrycie potrzeb kadrowych 19. Analiza kosztów i marżowości w czasie rzeczywistym (Real-time Profitability Analysis)
Cel: Bieżące śledzenie rentowności poszczególnych produktów, usług czy projektów.
Jak to działa:
Integracja z systemami księgowymi i ERP; zbieranie danych o przychodach, kosztach materiałowych, godzinach pracy. Modele analityczne do wyliczania rzeczywistej marży i przewidywania zmian (np. wahania cen surowców). Korzyści:
Podejmowanie szybkich decyzji cenowych Optymalizacja portfela produktów 
Pomysły na projekty AI
