Wpływ automatyzacji procesów biznesowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i analizy danych na funkcjonowanie organizacji komercyjnych w świetle badań ankietowych

Abstract

Celem niniejszej pracy magisterskiej jest analiza możliwości oraz korzyści wynikających z automatyzacji procesów biznesowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i analizy danych. W pracy omówiono kluczowe pojęcia związane z automatyzacją procesów biznesowych (Business Process Automation), sztuczną inteligencją oraz technikami analizy danych, a także przedstawiono ich wzajemne powiązania i znaczenie we współczesnych organizacjach. Część teoretyczna pracy koncentruje się na charakterystyce procesów biznesowych, metodach ich modelowania i optymalizacji oraz na przeglądzie wybranych technologii sztucznej inteligencji, takich jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego czy systemy rekomendacyjne. Przedstawiono również rolę analizy danych w podejmowaniu decyzji biznesowych oraz jej znaczenie w kontekście automatyzacji. W części praktycznej zaprezentowano przykłady zastosowania sztucznej inteligencji i analizy danych w automatyzacji wybranych procesów biznesowych, takich jak obsługa klienta, analiza dokumentów czy prognozowanie wyników. Dokonano analizy efektywności wdrożonych rozwiązań, wskazując na ich wpływ na redukcję kosztów, zwiększenie wydajności oraz poprawę jakości podejmowanych decyzji. Wyniki przeprowadzonych analiz potwierdzają, że wykorzystanie sztucznej inteligencji i analizy danych w automatyzacji procesów biznesowych stanowi istotny czynnik wspierający rozwój i konkurencyjność przedsiębiorstw. Praca wskazuje również na wyzwania związane z wdrażaniem tego typu rozwiązań, takie jak jakość danych, aspekty etyczne oraz konieczność dostosowania kompetencji pracowników do nowych technologii.

The aim of this master’s thesis is to analyze the possibilities and benefits resulting from the automation of business processes using artificial intelligence and data analysis. The thesis discusses key concepts related to Business Process Automation, artificial intelligence, and data analysis, as well as their interrelationships and significance in modern organizations. The theoretical part of the thesis focuses on the characteristics of business processes, methods of their modeling and optimization, and a review of selected artificial intelligence technologies, such as machine learning, natural language processing, and recommendation systems. The role of data analysis in business decision-making and its importance in the context of automation are also presented. The practical part presents examples of the application of artificial intelligence and data analysis in the automation of selected business processes, such as customer service, document analysis, and performance forecasting. An analysis of the effectiveness of the implemented solutions is conducted, highlighting their impact on cost reduction, increased efficiency, and improved decision-making quality. The results of the conducted analyses confirm that the use of artificial intelligence and data analysis in business process automation constitutes an important factor supporting the development and competitiveness of enterprises. The thesis also identifies challenges related to the implementation of such solutions, including data quality, ethical aspects, and the need to adapt employee competencies to new technologies.