Umetna inteligenca v zadnjih letih močno spreminja številne poslovne procese – tudi tržno raziskovanje. V Arhei AI ne razumemo kot nadomestilo za raziskovalce, temveč kot podporno orodje, ki pomaga pohitriti procese, izboljšati analizo podatkov in povečati uporabnost raziskav za naročnike.
Ključna ostaja strokovna interpretacija raziskovalcev, umetna inteligenca pa nam pomaga, da se lahko bolj osredotočimo na tisto, kar je res pomembno: razumevanje trga in pripravo uporabnih priporočil.
AI kot podpora raziskovalnemu procesu
V Arhei umetno inteligenco uporabljamo predvsem tam, kjer lahko pospeši operativne naloge in izboljša delo s podatki.
Največjo dodano vrednost trenutno vidimo pri:
- pripravi in obdelavi transkriptov intervjujev,
- pripravi struktur in povzetkov raziskav,
- pripravi shematskih in vizualnih prikazov,
- pripravi predlog prezentacij,
- analizi večjih količin odprtih odgovorov,
- iskanju in agregiranju podatkov po javnih bazah,
- boljšem izkoriščanju obstoječih podatkov tudi v primeru, ko so ti razpršeni po več bazah.
AI lahko pomembno pohitri tudi izvedbo nekaterih raziskav, predvsem kadar uporabljamo standardizirane vprašalnike ali testiranja. Ob tem pa ostaja jasno pravilo: vse rezultate vedno preverijo raziskovalci, ki poznajo cilje raziskave in kontekst naročnika.
Stalno testiranje in razvoj AI orodij
Tehnologija umetne inteligence se razvija zelo hitro, zato v Arhei stalno testiramo in kombiniramo različna orodja, da lahko za posamezen raziskovalni projekt uporabimo najbolj ustrezno rešitev.
Med drugim uporabljamo različne modele velikih jezikovnih modelov ter specializirana orodja za delo s podatki, transkripcijo in analizo dokumentov. Pomemben del našega pristopa je tudi razvoj lastnih rešitev, ki so prilagojene potrebam tržnega raziskovanja.
Konkretni primeri uporabe AI
Umetno inteligenco že danes uporabljamo v več različnih raziskovalnih situacijah.
Pri enem od projektov za naročnika iz tehnične panoge smo s pomočjo AI podatke iz obsežnega namiznega raziskovanja strukturirali v podatkovne baze, ki omogočajo enostavnejše analize in kvantifikacije.
AI smo vključili tudi v proces zbiranja kontaktnih podatkov pri raziskovanju tujih trgov, kjer je naročnik potreboval podatke za analizo trga in kasnejše prodajne aktivnosti.
V kvalitativnih raziskavah umetno inteligenco redno uporabljamo za transkripcijo intervjujev, kar bistveno skrajša čas priprave gradiva za analizo.
Dodatno AI uporabljamo tudi pri:
- analizah bibliometričnih podatkov in patentnih baz za odkrivanje trendov v panogah,
- avtomatiziranem prevajanju vprašalnikov v formate, ki jih zahtevajo različne anketne platforme.
Eksperimentiranje z AI agenti
Poleg uporabe obstoječih AI orodij v Arhei raziskujemo tudi naslednji korak v razvoju umetne inteligence – uporabo tako imenovanih **AI agentov**. Gre za sisteme, ki lahko na podlagi navodil uporabnika samostojno izvedejo določene analitične naloge, kot so priprava analiz, iskanje vzorcev v podatkih ali priprava vizualizacij.
V okviru AI hackathona, ki ga je za naš interni ekosistem podjetij organizirala ekipa ACEX-a, smo tako preizkusili, kako bi lahko s pomočjo AI agentov avtomatizirali pripravo grafov iz raziskovalnih podatkov. Cilj je bil razviti rešitev, ki bi zvišala kakovost priprave standardiziranih poročil in priprave ustrezne vizualizacije – rešitev nam je uspelo zagnati in pripraviti prve grafe.
Čeprav so takšne rešitve še v razvojni fazi, verjamemo, da bodo AI agenti pomembno dopolnili delo raziskovalcev. Predvsem pri raziskovanju podatkov, pripravi vizualizacij in hitrem dostopu do informacij iz raziskav.
Tveganja in odgovorna uporaba AI
Umetna inteligenca prinaša številne priložnosti, vendar tudi omejitve.
V Arhei zato AI uporabljamo odgovorno in z jasnimi pravili. Ključna načela so:
- umetna inteligenca ne nadomešča strokovne interpretacije raziskovalca,
- rezultate vedno preveri raziskovalna ekipa,
- posebno pozornost namenjamo varnosti podatkov in skladnosti z zakonodajo,
- aktivno razvijamo interne smernice za uporabo AI.
Pri razvoju rešitev sodelujemo tudi s strokovnjaki s področja umetne inteligence in programiranja, ekipa pa se redno izobražuje na strokovnih seminarjih in webinarjih s področja raziskovalnih metod in novih tehnologij.
Kaj to pomeni za podjetja in raziskave v prihodnosti?
Umetna inteligenca ne bo nadomestila dobrega tržnega raziskovalca. Lahko pa bistveno izboljša način, kako raziskave izvajamo in kako uporabljamo podatke.
Zato v Arhei sledimo preprostemu načelu:
nove tehnologije je smiselno uvajati zgodaj, jih preizkušati v praksi in postopoma izboljševati.
Na ta način lahko umetna inteligenca postane pomemben partner raziskovalcem in naročnikom pomaga sprejemati hitrejše in bolj informirane poslovne odločitve.
Pogosta vprašanja odločevalcev
Kaj pomeni uporaba umetne inteligence v podjetju?
Uporaba umetne inteligence v podjetju pomeni uporabo AI orodij za podporo poslovnim procesom, kot so analiza podatkov, priprava poročil, iskanje informacij ali avtomatizacija posameznih nalog. Cilj ni nadomestiti ljudi, ampak izboljšati strukturiranje informacij, analizo podatkov in podporo odločanju.
Kako lahko AI pomaga pri raziskavah trga?
AI lahko pomaga pri več delih raziskovalnega procesa. Najpogosteje se uporablja za kodiranje odprtih odgovorov, povzemanje raziskovalnih rezultatov, analizo večjih podatkovnih baz in pripravo strukturiranih analitičnih povzetkov. Raziskovalec nato rezultate interpretira in jih poveže s poslovnimi odločitvami.
Ali lahko AI sam pripravi raziskovalno poročilo?
AI lahko pomaga pri pripravi strukture poročila, povzetkov in osnutkov besedil. Končna interpretacija rezultatov pa vedno zahteva človeško presojo. Raziskovalno poročilo mora temeljiti na metodološko pravilni analizi in kontekstualnem razumevanju trga.
Kakšna so tveganja uporabe AI v analizi podatkov?
Najpogostejša tveganja so napačne interpretacije podatkov, podvojeni zapisi, uporaba nezanesljivih virov ali izguba konteksta. Zato mora biti pri uporabi AI vedno prisoten človeški nadzor in preverjanje rezultatov.
Kako naj podjetje začne z uvajanjem AI?
Najboljši pristop je postopno uvajanje. Podjetje naj najprej identificira naloge, kjer je veliko dela z informacijami. Nato lahko AI uporabi za povzemanje dokumentov, analizo tekstovnih podatkov ali pripravo osnutkov poročil. Pomembno je tudi vzpostaviti jasna pravila glede varnosti podatkov (zaupnost, GDPR, ZvOP…) in preverjanja rezultatov (QA).