- Přehledy IS
- APS (20)
- BPM - procesní řízení (22)
- Cloud computing (IaaS) (10)
- Cloud computing (SaaS) (33)
- CRM (51)
- DMS/ECM - správa dokumentů (20)
- EAM (17)
- Ekonomické systémy (68)
- ERP (80)
- HRM (27)
- ITSM (6)
- MES (32)
- Řízení výroby (36)
- WMS (29)
- Dodavatelé IT slueb a řeení
- Datová centra (25)
- Dodavatelé CAD/CAM/PLM/BIM... (39)
- Dodavatelé CRM (33)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (71)
- Informační bezpečnost (50)
- IT řeení pro logistiku (45)
- IT řeení pro stavebnictví (26)
- Řeení pro veřejný a státní sektor (27)
ERP systémy
CRM systémy
Plánování a řízení výroby
AI a Business Intelligence
DMS/ECM - Správa dokumentů
HRM/HCM - Řízení lidských zdrojů
EAM/CMMS - Správa majetku a údrby
Účetní a ekonomické systémy
ITSM (ITIL) - Řízení IT
Cloud a virtualizace IT
IT Security
Logistika, řízení skladů, WMS
IT právo
GIS - geografické informační systémy
Projektové řízení
Trendy ICT
E-commerce B2B/B2C
CAD/CAM/CAE/PLM/3D tisk![]() | |
| Přihlaste se k odběru newsletteru SystemNEWS, který kadý týden přináí výběr článků z oblasti podnikové informatiky | |
![]() | |
Přínos vyuití AI ve firmách není jen o zpracování větího mnoství dat, ale předevím těch správných dat
Umělá inteligence slibuje zásadní proměnu vech aspektů firemních aktivit, přesto řada společností dosud nemá jasno v tom, jak tuto novinku přetavit z pilotního projektu do plného nasazení. Ve stále více digitalizovaném prostředí se potýkají s osamocenými ostrůvky dat roztrouenými po různých systémech, co v konečném důsledku vede k tomu, e mnozí zaměstnanci nedůvěřují datům vyuívaným k trénování velkých jazykových systémů a mají problém dostat od AI to, co potřebují.

Podle naeho průzkumu Your Data, Your AI je pouze 28 % firemních aplikací propojeno s AI a více ne 80 % topmanaerů se potýká s problémem roztřítěnosti dat a komplikovanou snahou je dát nějak dohromady. Je to paradox: zatímco tři čtvrtiny respondentů průzkumu věří, e přesná, úplná a dobře zabezpečená data jsou tím rozhodujícím aspektem při budování důvěry v umělou inteligenci, více ne polovina z nich nedůvěřuje datům, která se v současnosti pouívání pro trénování systémů umělé inteligence. A téměř est z deseti uivatelů AI na celém světě povauje za velmi obtíné získat od AI to, co chtějí a potřebují.
Budoucnost firemní AI přitom není o zpracování větího mnoství dat, je o vyuití toho správného výseku dat z celkového objemu, který má firma k dispozici. Pokud jsou výstupy AI podloeny vlastními firemními daty, přináejí uitečnějí výsledky a v konečném důsledku to vede k větí důvěře v AI k jejímu lepímu přijetí ze strany zaměstnanců.
Pouze díky konsolidaci svých dat budou společnosti schopny kompletně porozumět chování a potřebám zákazníka. Důvěryhodná data a integrace AI do pracovních postupů napříč vemi odděleními firmy jsou klíčovými faktory, které ovlivňují úspěné vyuití AI. Jejich společným nasazením můou společnosti odblokovat nedůvěru k jejich plonému pouívání a dosáhnout měřitelných výsledků automatizace, personalizace a optimalizace díky výkonu AI, včetně vyí produktivity obchodníků, rychlejího řeení slueb zákazníkům a nasazování marketingových kampaní s vyí konverzí.
Integrace AI do pracovního procesu
Potřeba pouívat AI v reálném čase, kdy ji vyuívají zaměstnanci firem v oblasti prodeje, slueb, marketingu, obchodu, vývojáři a dalí zaměstnanci, vysvětluje, proč se firmy přiklánějí ke konverzačním asistentům, aby jejich zaměstnanci mohli pracovat s jakýmikoli daty nebo pracovními postupy v rámci celé firmy.
S konkrétními údaji o zákaznících mohou zaměstnanci generovat uitečné odpovědi, které jsou automaticky podloeny vemi důvěryhodnými daty a metadaty jejich organizace. Od generování zákaznických kampaní a po zodpovídání servisních dotazů, ve je personalizováno na základě konsolidovaných dat a to ve bezpečně v rámci dat a obchodních procesů jejich společnosti.
Tyto personalizované zákaznické zkuenosti lze získat jen díky výkonné kombinaci dat a CRM. Dnení zákazníci se rozhodují v řádu milisekund. Pokud jim to neumoníte, můete přijít o potenciální obchodní příleitost, riskujete patnou recenzi na sociálních sítích nebo ztrátu reputace.
Ačkoli je generativní umělá inteligence pro větinu společností stále ve fázi testování, její potenciál pro realizaci skutečné transformace firem je obrovský. Ti, kteří dokáou vyuít svoje data, budou důvěřovat AI a umoní svým zaměstnancům pracovat s ní v reálném čase, budou schopni přejít od pilotního projektu k plnému nasazení a získají tím obrovskou hodnotu, spokojenost zaměstnanců, loajalitu zákazníků a nebývalý firemní růst.
Jak si vybudovat důvěryhodný datový základ
Aby umělá inteligence splnila vae očekávání, musí být velké jazykové modely (LLM) zaloeny na důvěryhodných firemních datech. Ale s daty umístěnými v různých vzájemně nepropojených systémech se ploná digitální transformace dělat nedá. A problém nastává i v případě, e jsou data, která pouíváte jako podklad pro modely AI, neúplná, nesprávná nebo irelevantní. Vede to jen k nekonzistentním a nesprávným výsledkům.
Naopak jednotné zpracování dat umoňuje jejich automatizaci pomocí AI, lepí analýzu a rozhodování. Společné uloení zákaznických a obchodních dat a metadat při vyuití společného jazyka, který integruje vechny aplikace způsobem, přináí důvěryhodné výsledky bez nákladného trénování jazykových modelů.
Vezměme si například data v reálném čase, kdy potenciální zákazník právě navtívil webové stránky společnosti. Dříve by to obchodní zástupci nedokázali zjistit bez ručního vytahování dat do vlastního reportu. Data v reálném čase přináejí vyuitelné poznatky, které umoňují okamité zapojení zákazníka, co vede k vyí míře konverze, růstu treb a spokojenosti zákazníků.
Důvěra je klíčovým faktorem úspěného nasazení umělé inteligence ve firmách. Sjednocením a vyčitěním svých dat mohou společnosti zajistit, e modely AI budou pracovat s těmi nejpřesnějími informacemi.
![]() |
Jakub Opálka Autor článku je Territory Manager společnosti Salesforce. |
Formulář pro přidání akce












