Wyobraź sobie świat, w którym analiza danych cyfrowych odbywa się automatycznie. Zamiast tracić czas na żmudne przetwarzanie informacji, możesz skupić się na wyciąganiu wniosków i podejmowaniu strategicznych decyzji. To nie wizja przyszłości – to rzeczywistość, którą kształtuje sztuczna inteligencja (AI). Czy Twoja firma jest gotowa na tę rewolucję?

AI wkroczyła do analizy danych, oferując marketerom i analitykom potężne narzędzia do automatyzacji procesów i odkrywania ukrytych wzorców. Dzięki niej możemy nie tylko szybciej i efektywniej przetwarzać ogromne ilości informacji, ale także uzyskiwać głębsze insighty i przewidywać przyszłe trendy. Otwiera to zupełnie nowe możliwości optymalizacji kampanii, personalizacji doświadczeń klientów i zwiększania skuteczności działań marketingowych.

W nieustannie rozwijającej się branży digital marketingu kluczowe znaczenie ma umiejętność adaptacji do nowych technologii. Firmy, które nie wykorzystają potencjału AI, ryzykują pozostanie w tyle za konkurencją. Dlatego warto już dziś zainwestować w rozwój kompetencji w zakresie AI i wdrożyć bezpieczne rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji.

Automatyzacja a AI – gdzie leży granica?

W świecie analizy danych cyfrowych często spotykamy się z pojęciami „automatyzacja” i „sztuczna inteligencja”. Choć na pierwszy rzut oka mogą wydawać się podobne, to w rzeczywistości kryją za sobą istotne różnice.

Automatyzacja

Automatyzacja to proces, w którym zadania wykonywane wcześniej ręcznie przez człowieka są przejmowane przez maszyny lub oprogramowanie. W analizie danych automatyzacja obejmuje między innymi generowanie raportów, wysyłanie powiadomień o zmianach w danych czy segmentację odbiorców. Narzędzia do automatyzacji usprawniają pracę analityków, ale działają według sztywnych reguł i nie potrafią dostosowywać się do zmieniających się warunków.

Sztuczna inteligencja

AI natomiast umożliwia komputerom „myślenie” i „uczenie się” w sposób zbliżony do ludzkiego. Dzięki technologiom takim jak uczenie maszynowe (machine learning) i głębokie uczenie (deep learning), sztuczna inteligencja może analizować dane, identyfikować wzorce i podejmować decyzje na podstawie zdobytych informacji.

Gdzie leży granica między automatyzacją a AI?

Kluczową różnicą jest zdolność AI do uczenia się i adaptacji. Podczas gdy automatyzacja opiera się na określonych regułach, AI potrafi dostosowywać swoje działania w odpowiedzi na nowe dane. Dzięki temu może przewidywać przyszłe trendy, personalizować treści dla każdego użytkownika czy automatycznie optymalizować kampanie reklamowe. AI wykracza więc poza tradycyjną automatyzację, oferując głębszą i bardziej zaawansowaną analizę danych.

Narzędzia AI w Digital Analytics

Sztuczna inteligencja szturmem zdobywa świat analizy danych cyfrowych, a narzędzia, które oferuje, są coraz bardziej zaawansowane. Przyjrzyjmy się bliżej najważniejszym rozwiązaniom dostępnym na rynku.

Google Analytics 4 (GA4) – predykcja i inteligencja

GA4 to prawdziwy lider w analityce w dziedzinie AI. Oferuje oparte na sztucznej inteligencji funkcje, takie jak predykcyjne metryki, inteligentne alerty oraz atrybucję opartą na danych.

Predykcyjne metryki

Churn probability (prawdopodobieństwo rezygnacji) – określa prawdopodobieństwo, że użytkownik, który był aktywny w trakcie ostatnich 7 dni, nie będzie aktywny w nadchodzących 7 dniach.

Purchase probability (prawdopodobieństwo zakupu) – przewiduje prawdopodobieństwo dokonania zakupu przez użytkownika (aktywnego w ciągu ostatnich 28 dni) w czasie następnych 7 dni.

Predicted revenue (prognozowany przychód) – prognozuje oczekiwany przychód z zakupów w ciągu kolejnych 28 dni od użytkowników, którzy byli aktywni przez ostatnie 28 dni.

Metryki te umożliwiają tworzenie tzw. prognozowanych grup odbiorców (predictive audiences), czyli grup użytkowników o określonym prawdopodobieństwie wykonania lub niewykonania danej akcji w przyszłości. Metryki predykcyjne umożliwiają identyfikację klientów „zagrożonych” odejściem i kierować do nich spersonalizowane oferty.

Inteligentne alerty

Inteligentne alerty w GA4 automatycznie wykrywają anomalie w danych, takie jak nagły spadek ruchu i informują o tym analityków. Funkcja ta wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy wzorców danych i identyfikacji nietypowych zdarzeń.

Atrybucja oparta na danych

Atrybucja oparta na danych wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizy ścieżek konwersji użytkowników. Model ten precyzyjnie określa, które kampanie i kanały marketingowe mają największy wpływ na konwersje, przypisując odpowiednią wartość poszczególnym punktom kontaktu w ścieżce użytkownika.

Google Tag Manager (GTM) – dostarczanie danych dla AI

Choć Google Tag Manager sam w sobie nie wykorzystuje sztucznej inteligencji, to umożliwia skuteczne zbieranie danych, które później mogą być analizowane przez systemy AI. Główną funkcją GTM jest zarządzanie tagami na stronie internetowej lub w aplikacji, co umożliwia zbieranie i przesyłanie danych do innych systemów analitycznych i marketingowych, takich jak Google Analytics 4 (GA4) czy platformy reklamowe. Systemy te mogą wykorzystywać zebrane dane do trenowania modeli AI i optymalizacji działań marketingowych.

Poprzez centralne zarządzanie tagami i regułami ich uruchamiania GTM umożliwia standaryzację i kontrolę jakości danych, zapewniając kluczową dla efektywności modeli AI spójność i dokładność zbieranych danych.

Dodatkowo server-side tagging w GTM oferuje:

Lepszą kontrolę i wzbogacenie danych – przesyłanie danych najpierw na serwer pozwala na przetwarzanie i wzbogacanie ich przed przekazaniem do docelowych narzędzi analitycznych, co jest korzystne przy treningu modeli konwersji.

Dokładniejsze modelowanie atrybucji – centralizacja danych na serwerze umożliwia precyzyjniejsze śledzenie ścieżek użytkowników, prowadząc do lepszego przypisywania wartości poszczególnym punktom styku w procesie konwersji.

Uzupełnienie luk w śledzeniu spowodowanych brakiem ciasteczek – server-side tagging pozwala na ustawianie plików cookie po stronie serwera, co pomaga ominąć ograniczenia związane z blokowaniem ciasteczek przez przeglądarki lub użytkowników.

Piwik PRO – prywatność i AI

Piwik PRO to platforma analityczna koncentrująca się na ochronie prywatności danych, ale jednocześnie wdrażająca rozwiązania AI, takie jak:

analityka predykcyjna – prognozowanie zachowań użytkowników na podstawie danych historycznych,

możliwości uczenia maszynowego – automatyczne wykrywanie wzorców i trendów,

zaawansowane algorytmy AI – algorytmy, które pozwalają na głębsze zrozumienie zachowań użytkowników.

Dodatkowym atutem jest integracja z narzędziami, które umożliwiają przeprowadzanie testów A/B oraz personalizację doświadczeń użytkowników.

AB Tasty – umożliwia dostęp do statystyk testów A/B bezpośrednio w Piwik PRO.

Optimizely – umożliwia łatwe porównywanie wyników testów A/B.

Integracja zarówno AB Tasty, jak i Optimizely opiera się na utworzeniu warstwy danych (data layer) do przechowywania informacji, co pozwala na analizę wyników testów w Piwik PRO.

Looker Studio – wizualizacja i integracja z Chmurą

Looker Studio (wcześniej znane jako Google Data Studio) to narzędzie do wizualizacji danych, które integruje się z ekosystemem Google Cloud, umożliwiając:

Podłączenie modeli predykcyjnych z BigQuery ML – użytkownicy mogą tworzyć, trenować i wdrażać modele uczenia maszynowego bezpośrednio w BigQuery. Dzięki temu można wizualizować wyniki modeli predykcyjnych w Looker Studio.

Wizualizację i monitorowanie predykcji wygenerowanych przez modele uczenia maszynowego – pozwala na tworzenie interaktywnych dashboardów i raportów, które prezentują wyniki modeli predykcyjnych, takich jak prognozy szeregów czasowych czy klasyfikacje.

Wykorzystanie Gemini do tworzenia zapytań SQL na publicznych, jak i własnych zbiorach danych – umożliwia to użytkownikom zadawanie pytań dotyczących danych w języku naturalnym. System automatycznie generuje odpowiednie zapytania SQL w BigQuery, ułatwiając analizę zarówno publicznych, jak i prywatnych zbiorów danych.

Microsoft Excel – AI dla każdego

Excel, jedno z najpopularniejszych narzędzi do analizy danych, również korzysta ze sztucznej inteligencji, oferując między innymi:

Analyze Data – automatyczną analizę danych, wykrywanie trendów i wzorców oraz generowanie wizualnych podsumowań. Użytkownicy mogą zadawać pytania w języku naturalnym, a Excel odpowiada za pomocą tabel, wykresów i tabel przestawnych.

Forecast Sheet – funkcja pozwala na prognozowanie przyszłych wartości na podstawie istniejących danych szeregów czasowych. Tworzy osobny arkusz z historycznymi i prognozowanymi wartościami, wizualizując je w postaci wykresu liniowego lub kolumnowego.

Excel integruje się również z generatywną AI – Copilot dla Office. Copilot wspomaga analizę danych, generując na podstawie wprowadzonych informacji formuły, podsumowania i wizualizacje.

Microsoft Power BI – zaawansowana analiza biznesowa

Microsoft Power BI to platforma business intelligence oferująca oparty na sztucznej inteligencji szeroki wachlarz usług, takich jak:

Wizualizacje AI

Key Influencers – analiza czynników mających największy wpływ na wybraną miarę, co ułatwia podejmowanie decyzji biznesowych.

Decomposition Tree – hierarchiczne rozbicie miary na poszczególne kategorie dla lepszego zrozumienia danych.

Q&A – zadawanie pytań w języku naturalnym

Funkcja ta pozwala użytkownikom zadawać pytania dotyczące danych w języku naturalnym. Na ich podstawie Power BI generuje odpowiednie wizualizacje, co ułatwia interakcję z danymi – bez konieczności znajomości skomplikowanych zapytań.

Wbudowane prognozowanie i detekcja anomalii

Wbudowane prognozowanie – przewidywanie przyszłych wartości na podstawie danych historycznych z równoczesnym wsparciem planowania i podejmowania decyzji biznesowych.

Detekcja anomalii – automatyczne wykrywanie nietypowych wzorców lub odchyleń w danych, co pozwala na szybkie reagowanie na potencjalne problemy lub identyfikację nowych możliwości.

Integracja z usługami Azure AI

Power BI integruje się z usługami Azure AI, umożliwiając użytkownikom korzystanie z zaawansowanych modeli uczenia maszynowego oraz innych funkcji AI. Dzięki temu możliwe jest wzbogacenie analiz o dodatkowe informacje, takie jak analiza tekstu, rozpoznawanie obrazów czy predykcje oparte na modelach uczenia maszynowego.

Tableau – eksploracja i wyjaśnianie danych

Tableau to zaawansowane narzędzie do wizualizacji i analizy danych, które oferuje:

Ask Data – zadawanie pytań w języku naturalnym

Funkcja umożliwiała generowanie wizualizacji na podstawie pytań w naturalnym języku, jednak została wycofana w Tableau Cloud (luty 2024) i Tableau Server (wersja 2024.2).

Explain Data – automatyczne wyjaśnianie danych

Pozwala użytkownikom odkrywać przyczyny stojące za konkretnymi wynikami poprzez dynamiczne wizualizacje, umożliwiając głębszą eksplorację danych.

Integracja z platformą Einstein AI – Einstein Discovery

Umożliwia użytkownikom korzystanie z predykcji i rekomendacji opartych na sztucznej inteligencji bez konieczności programowania. Einstein Discovery w Tableau dostarcza zaufane i przejrzyste prognozy oraz rekomendacje dla wszystkich użytkowników.

Tableau Pulse

To nowoczesne podejście do analityki, które sprawia, że dane stają się bardziej dostępne i spersonalizowane. Tableau Pulse jest dostępny dla użytkowników Tableau Cloud i wykorzystuje Tableau AI, aby dostarczać dane w sposób bardziej kontekstowy i inteligentny.

Tableau GPT/Agent

Generatywna AI do analizy danych umożliwiająca użytkownikom uzyskiwanie wglądów w sposób konwersacyjny poprzez zadawanie pytań w Tableau. Tableau Pulse wykorzystuje Tableau GPT do automatyzacji analiz, prezentując wglądy zarówno w formie języka naturalnego, jak i wizualnej, dzięki czemu użytkownicy otrzymują proaktywne informacje w przystępnej i łatwej do udostępnienia formie.

Platformy reklamowe – inteligentne kampanie

Platformy reklamowe, takie jak Google Ads, Facebook/Meta Ads i LinkedIn Ads, również wykorzystują AI do optymalizacji kampanii. Sztuczna inteligencja automatyzuje procesy takie jak ustalanie stawek, dobór odbiorców i personalizacja reklam, co prowadzi do lepszych wyników kampanii. Przyjrzyjmy się charakterystyce poszczególnych platform reklamowych:

Google Ads:

Smart Bidding – systemy AI automatycznie dostosowują stawki w czasie rzeczywistym, aby maksymalizować wyniki kampanii, takie jak liczba konwersji czy wartość konwersji.

Responsive Ads – AI testuje różne kombinacje nagłówków i opisów, aby znaleźć najbardziej efektywne wersje reklam dla określonych odbiorców.

Insights AI – analizuje dane kampanii i dostarcza rekomendacje dotyczące optymalizacji, pomagając reklamodawcom zidentyfikować nowe możliwości i trendy.

Performance Max – AI automatycznie optymalizuje kampanie reklamowe we wszystkich kanałach Google, takich jak YouTube, Display, Search, Discover, Gmail i Mapy, aby osiągnąć cele marketingowe.

Facebook/Meta Ads:

Ad Delivery Algorithm – AI decyduje, które reklamy wyświetlać konkretnym użytkownikom, analizując ich zachowania i preferencje, aby zwiększyć skuteczność kampanii.

Advantage+ Campaigns – AI automatyzuje proces tworzenia i optymalizacji kampanii, pomagając reklamodawcom w osiąganiu lepszych wyników przy mniejszym nakładzie pracy.

Lookalike Audiences – AI identyfikuje użytkowników podobnych do istniejących klientów, co pozwala na skuteczniejsze targetowanie reklam.

Meta Advantage – zestaw narzędzi AI, które automatyzują różne aspekty tworzenia i optymalizacji reklam, takie jak dobór kreacji czy targetowanie.

LinkedIn Ads:

Auto-bidding – AI automatycznie dostosowuje stawki za reklamy, aby osiągnąć optymalne wyniki w ramach określonego budżetu.

Dynamic Ads – AI personalizuje treść reklam na podstawie informacji z profili użytkowników, zwiększając ich zaangażowanie.

Lead Scoring – AI ocenia jakość potencjalnych klientów na podstawie ich zachowań i danych, pomagając w priorytetyzacji działań sprzedażowych.

Audience Expansion – AI identyfikuje dodatkowych użytkowników o podobnych cechach do wybranej grupy docelowej, zwiększając zasięg kampanii.

AI w analizie User Experience

Narzędzia takie jak Hotjar i Microsoft Clarity pomagają analizować zachowania użytkowników, wykorzystując AI do wykrywania problemów UX.

Hotjar AI dla ankiet (Hotjar AI for Surveys):

Automatyczne sugestie pytań – Hotjar wykorzystuje AI do generowania ankiet na podstawie podanych informacji dotyczących celu ankiety.

Automatyczne podsumowania odpowiedzi – Hotjar wykorzystuje AI do automatycznego podsumowywania odpowiedzi z ankiet, pozwalając zespołom na szybkie uzyskanie cennych informacji bez konieczności ręcznej analizy.

Analiza sentymentu – funkcja analizy sentymentu w Hotjar automatycznie klasyfikuje odpowiedzi jako pozytywne, neutralne lub negatywne, co ułatwia zrozumienie nastrojów użytkowników.

Microsoft Clarity:

Wykrywanie wzorców zachowań:

Rage clicks – identyfikacja sytuacji, w których użytkownicy szybko klikają w jedno miejsce, co może wskazywać na frustrację spowodowaną nieodpowiadającym elementem interfejsu.
Dead clicks – wykrywanie kliknięć, które nie prowadzą do żadnej akcji, co może sugerować, że użytkownicy próbują interakcji z nieklikalnymi elementami.
Excessive scrolling – monitorowanie sesji z wyjątkowo dużą ilością przewijania, co może wskazywać na problemy z układem treści lub jej dostępnością.

Predictive Heatmaps – mapy cieplne używają zaawansowanych modeli AI i uczenia maszynowego do prognozowania, gdzie użytkownicy najprawdopodobniej będą klikać, przewijać lub spędzać najwięcej czasu na stronie.

Copilot Insights – funkcja „Copilot” wykorzystuje AI do wspomagania analizy danych i podejmowania decyzji, upraszczając procesy analityczne.

AI w optymalizacji konwersji

Narzędzia do optymalizacji konwersji, takie jak Optimizely, VWO i AB Tasty, wykorzystują AI do automatyzacji testów A/B, personalizacji treści i rekomendacji produktów. Poniżej prezentujemy przegląd poszczególnych funkcji związanych z AI.

Optimizely:

Optimizely Opal – Opal to asystent AI wbudowany w platformę Optimizely One, oferujący generowanie treści, inteligentne analizy i automatyczne sugestie:

Generowanie pomysłów kampanii – wykorzystanie AI do tworzenia pomysłów na kampanie marketingowe z uwzględnieniem wytycznych marki i tonu komunikacji.

Automatyczne tworzenie treści – generowanie treści zgodnych z wytycznymi marki, tonem komunikacji i innymi instrukcjami z zapewnieniem spójności i zgodności z brandingiem.

Sugerowanie segmentów odbiorców – analiza danych użytkowników, aby proponować odpowiednie segmenty odbiorców dla kampanii marketingowych.

Contextual Bandits – algorytmy wielorękiego bandyty z kontekstem, które dynamicznie personalizują doświadczenia użytkowników na podstawie ich atrybutów i zachowań w czasie rzeczywistym.

Personalizacja z pomocą AI – wykorzystuje AI do dostarczania spersonalizowanych doświadczeń dla użytkowników, zwiększając zaangażowanie i konwersje.

VWO:

Generative AI Ideation – funkcja wykorzystująca AI do generowania pomysłów na testy A/B, analizując stronę i dane użytkowników, aby zasugerować optymalizacje zwiększające konwersje.

Analiza wyników – VWO wykorzystuje AI do analizy wyników testów, identyfikując kluczowe czynniki wpływające na zachowanie użytkowników i dostarczając rekomendacje optymalizacyjne.

Personalizacja:

VWO Personalize – umożliwia tworzenie spersonalizowanych doświadczeń dla różnych segmentów użytkowników, zwiększając ich zaangażowanie i konwersje.

VWO Insights – dostarcza narzędzia takich jak mapy cieplne i nagrania sesji, wspierając proces personalizacji do analizy zachowań użytkowników.

AB Tasty:

Product Recommendations – silnik rekomendacji produktów oparty na AI, analizujący zachowania użytkowników i proponujący produkty dopasowane do ich preferencji, co zwiększa wartość koszyka i konwersje.

EmotionsAI – jest to technologia wykorzystująca AI do segmentacji użytkowników na podstawie ich potrzeb emocjonalnych, umożliwiając tworzenie bardziej angażujących i spersonalizowanych doświadczeń.

AI-Driven Segmentation – wykorzystanie AI do automatycznego tworzenia segmentów użytkowników na podstawie ich zachowań, preferencji i innych danych, co pozwala na precyzyjne targetowanie kampanii.

Adobe Analytics – wszechstronne rozwiązanie AI

Adobe Analytics, wspierany przez technologię sztucznej inteligencji Adobe Sensei, oferuje szeroki wybór funkcji AI, które umożliwiają głęboką analizę danych i optymalizację działań marketingowych, w tym:

Detekcję anomalii – automatycznie identyfikuje statystycznie istotne odchylenia w danych, takie jak niespodziewane spadki lub wzrosty kluczowych metryk.

Inteligentne alerty – informują użytkowników o anomaliach w czasie rzeczywistym, umożliwiając szybkie reagowanie na istotne zmiany.

Analizę wkładu – ta funkcja identyfikuje ukryte wzorce w danych, wyjaśniając przyczyny statystycznych anomalii i wskazując czynniki wpływające na nieoczekiwane zachowania klientów.

Grupowanie odbiorców – dzięki uczeniu maszynowemu, Adobe Analytics tworzy dynamiczne grupy użytkowników o podobnych zachowaniach, co pozwala na precyzyjne targetowanie i personalizację działań marketingowych.

Punktację skłonności – funkcja ta przewiduje prawdopodobieństwo, z jakim dany użytkownik wykona określoną akcję, taką jak zakup produktu, co umożliwia lepsze dostosowanie strategii marketingowych.

Atrybucję algorytmiczną – wykorzystując uczenie maszynowe, Adobe Analytics analizuje ścieżki klientów, aby precyzyjnie przypisać wartość poszczególnym punktom kontaktu, co pomaga w optymalizacji kampanii marketingowych.

Integrację z Adobe Experience Platform – Adobe Analytics integruje się z Adobe Experience Platform, umożliwiając centralizację danych z różnych źródeł i dostarczając kompleksowy widok ścieżki klienta.

Korzyści z wykorzystania AI w digital analytics

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje analizę danych, automatyzując żmudne procesy i pozwalając analitykom skupić się na interpretacji wyników oraz wyciąganiu trafnych wniosków. Umożliwia przewidywanie trendów i zachowań klientów, wspierając proaktywne podejmowanie decyzji. Automatyzacja raportowania oszczędza czas i minimalizuje ryzyko błędów, a zaawansowane algorytmy AI pozwalają na precyzyjną segmentację odbiorców i personalizację ich doświadczeń. Co więcej, sztuczna inteligencja optymalizuje kampanie marketingowe, zwiększając ich skuteczność i maksymalizując zwrot z inwestycji.

Przyszłość analizy danych z AI – nowe horyzonty

Sztuczna inteligencja już teraz odgrywa kluczową rolę, a przyszłość zapowiada jeszcze większe zmiany. Jakie możliwości otwiera przed nami AI w digital analytics i jakie wyzwania przed nami stoją?

AI umożliwi analizę w czasie rzeczywistym, co pozwoli na błyskawiczne dostosowanie kampanii marketingowych do dynamicznych zmian rynkowych. Hiperpersonalizacja stanie się normą, dzięki czemu systemy AI będą w stanie precyzyjnie dopasować treści, oferty i rekomendacje do indywidualnych preferencji użytkowników.

Automatyczne podejmowanie decyzji sprawi, że AI będzie mogło samodzielnie optymalizować kampanie marketingowe. Z kolei rozwój uczenia maszynowego zwiększy precyzję analiz oraz umożliwi odkrywanie nowych, ukrytych wzorców. Wraz z tym postępem pojawią się jednak wyzwania – kluczowe będą etyczne aspekty wykorzystywania AI oraz zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych.

Podsumowanie

W świecie, w którym ilość cyfrowych danych rośnie w zawrotnym tempie, sztuczna inteligencja staje się niezbędnym narzędziem pracy dla marketerów i analityków. AI nie tylko automatyzuje czasochłonne zadania, ale przede wszystkim pozwala na głębsze zrozumienie danych, prognozowanie trendów i personalizację doświadczeń klientów.

Narzędzia takie jak Google Analytics 4, czy platformy reklamowe Google Ads i Facebook/Meta Ads już teraz oferują zaawansowane funkcje oparte na AI. Przyszłość analizy danych to analiza w czasie rzeczywistym, hiperpersonalizacja i automatyczne podejmowanie decyzji.

Transformacja cyfrowa to nie tylko wdrożenie nowych technologii, ale także zmiana sposobu myślenia i działania. AI to potężne narzędzie, a żeby w pełni wykorzystać jego potencjał, potrzebna jest wiedza, doświadczenie i odpowiednie strategie.

Potrzebujesz wsparcia w tym procesie? Skorzystaj z formularza i poznaj naszą ofertę usług analitycznych, dzięki której każdy proces transformacji cyfrowej przebiegnie gładko. Nasi eksperci pomogą Ci wdrożyć AI w Twojej firmie, zidentyfikować obszary, w których AI przyniesie największe korzyści i opracować strategie wykorzystania AI do osiągnięcia celów biznesowych.

Od automatyzacji do AI: Jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje analizę danych cyfrowych