Sztuczna inteligencja w eksporcie

Analitycy PIE informują, że 82 proc. polskich przedsiębiorstw nie inwestowało w 2023 r. w sztuczną inteligencję i nie planuje takich inwestycji w 2024 r. Polskie firmy są raczej mało scyfryzowane i mają niską świadomość korzyści z technologii wykorzystujących SI. Mimo że odsetek przedsiębiorców planujących inwestycje w sztuczną inteligencję w 2024 r. wzrasta, polskie przedsiębiorstwa zdają się nieśpiesznie podążać ścieżką tej innowacyjnej rewolucji.

Przyczyn takiego stanu należy upatrywać w całym szeregu czynników, spośród których warto wymienić przede wszystkim brak pełnej świadomości potencjalnych korzyści wynikających z implementacji sztucznej inteligencji. Wielu przedsiębiorców może postrzegać SI jako skomplikowaną i kosztowną inwestycję, a niedostatecznie rozpowszechnione informacje na temat sukcesów, zwłaszcza w Polsce, mogą powodować obawy i opóźniać decyzje inwestycyjne.

W jakim zatem zakresie sztuczna inteligencja może być pomocna dla firm, które prowadzą lub planują rozpocząć działalność eksportową?

Analiza trendów rynkowych

Jednym z kluczowych elementów zastosowania SI w eksporcie jest zdolność do analizy trendów rynkowych. Zaawansowane algorytmy są w stanie analizować ogromne ilości danych dotyczących zachowań konsumentów, preferencji rynkowych czy nawet zmian w otoczeniu polityczno-gospodarczym. Dzięki temu przedsiębiorstwa są w stanie przewidywać zmiany popytu na produkty i dostosowywać swoją ofertę do aktualnych potrzeb rynkowych. Analiza trendów rynkowych może być skutecznie zintegrowana z analizą SWOT (S – Strengths, W – Weaknesses, O – Opportunities, T – Threats). To pozwala na lepsze zrozumienie, jakie możliwości i zagrożenia niosą ze sobą identyfikowane trendy. Sztuczna inteligencja może być też wykorzystana do monitorowania działań konkurencji, dzięki czemu łatwiej zrozumieć, jakie strategie są skuteczne na danym rynku.

Prognozowanie popytu i zarządzanie zapasami

Modelowanie predykcyjne, poprzez wykorzystanie algorytmów statystycznych i uczenia maszynowego do przewidywania wartości na podstawie dostępnych danych historycznych, umożliwia precyzyjne prognozowanie popytu. Poprzez analizę historycznych danych sprzedażowych, sezonowych zmian i innych czynników wpływających na popyt, firmy mogą zoptymalizować zarządzanie zapasami. To pozwala uniknąć nadmiernego gromadzenia towarów czy też niedoborów, co ma kluczowe znaczenie dla efektywności operacyjnej. Analiza predykcyjna pomaga również w optymalizacji polityki zamówień. Działa to na zasadzie dostosowywania ilości zamawianego towaru, aby utrzymać optymalny poziom zapasów, minimalizując jednocześnie koszty związane z ich przechowywaniem.

Personalizacja oferty na rynkach zagranicznych

Sztuczna inteligencja umożliwia personalizację oferty na różnych rynkach. Analiza danych dotyczących preferencji konsumentów pozwala dostosować produkty, ceny i strategie marketingowe do specyficznych wymagań lokalnych rynków. Personalizacja zwiększa atrakcyjność oferty firmy na rynkach zagranicznych, budzi zaufanie do firmy i buduje lojalność klientów. Konsumenci często bardziej ufają firmom, które dostrzegają ich indywidualne potrzeby, co jest kluczowe na konkurencyjnych rynkach zagranicznych.

Optymalizacja procesów logistycznych

Wdrażając SI do zarządzania logistyką eksportową, firmy mogą optymalizować trasy transportowe, minimalizować koszty i skracać czasy dostawy. Algorytmy uwzględniają zmienne warunki, takie jak ruch uliczny czy zmiany w warunkach atmosferycznych, co pozwala na lepsze planowanie tras i efektywne zarządzanie logistyką.

Inteligentne systemy obsługi klienta

Wdrożenie SI do obsługi klienta umożliwia szybką reakcję na zapytania i potrzeby klientów na różnych rynkach. Wirtualni asystenci klienta, czyli chatboty i voiceboty, oparte na sztucznej inteligencji mogą udzielać informacji, rozwiązywać problemy oraz oferować pomoc w wielu językach. To z kolei wpływa na pozytywne doświadczenia klientów i budowanie reputacji marki na globalnym rynku. Z chatbotów korzysta dziś pod różną postacią blisko 1,5 miliarda osób, a wartość globalnego rynku chatbotów oszacowano w 2022 r. na 7,34 mld dolarów. Według Grand View Research do 2030 r. osiągnie on wartość niemal 40,74 mld dolarów przy rocznym wskaźniku wzrostu na poziomie 23,9 proc.

Automatyzacja procesów celnych

SI może być skutecznie wykorzystana do automatyzacji procesów celnych, np. do przypisywania towarów do odpowiednich kategorii celnych na podstawie analizy ich cech fizycznych i dokumentacji, identyfikacji ryzyk celno-skarbowych czy integracji z systemami zewnętrznymi. Algorytmy analizują aktualne przepisy oraz prognozy dotyczące zmian w regulacjach, dzięki czemu firmy mogą dostosować się do wymagań prawnych i uniknąć opóźnień związanych z problemami celno-skarbowymi.

Sztuczna inteligencja w e-commerce

Integracja sztucznej inteligencji w platformy e-commerce umożliwia personalizację interakcji z klientami, która jest jednym z kluczowych czynników podczas zakupów. Z badań wynika, że niemal 8 na 10 konsumentów wybrało, poleciło lub zapłaciło więcej za produkt marki, która zapewnia spersonalizowaną usługę lub doświadczenie. Sztuczna inteligencja wpływa także na polepszanie systemów rekomendacji oraz dynamiczne dostosowywanie cen w oparciu o analizę rynkową. To sprawia, że oferta firmy jest bardziej atrakcyjna dla klientów zagranicznych, a proces zakupowy staje się bardziej intuicyjny i dostosowany do indywidualnych potrzeb.

Sztuczna inteligencja staje się kluczowym narzędziem w arsenale firm eksportujących, umożliwiając skuteczne zarządzanie procesami biznesowymi, dostosowywanie się do zmieniających się warunków rynkowych i zwiększanie efektywności. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu sprzedaży przekłada się na bardziej precyzyjne podejście do zarządzania zasobami, dostosowywania oferty do różnych rynków i zminimalizowanie ryzyka związanego z ekspansją na arenę międzynarodową. Firmy, które inwestują w rozwój i implementację modelowania predykcyjnego, są lepiej przygotowane do konkurowania na globalnym rynku i osiągania sukcesu w międzynarodowym handlu.

Źródła: Tygodnik Gospodarczy PIE 1/2024, raport Grand View Research