Mentionsy Mentionsy
MIT Sloan Management Review Polska
MIT Sloan Management Review Polska

Jak dzięki AI zwiększyć sprzedaż i poprawić obsługę klienta?

16.10.2025 ·57 min 49 s

Jak firmy mogą dziś wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, by lepiej rozumieć klientów, zwiększać skuteczność sprzedaży i budować trwałe zaufanie? W erze generatywnej AI rośnie rola danych i personalizacji, ale równie ważne staje się etyczne podejście do technologii oraz zachowanie ludzkiego wymiaru kontaktu. Wysłuchaj podcastu MIT Sloan Management Review Polska, w którym Magdalena Kasiewicz wyjaśnia m.in.: • Jak AI wspiera rozwój biznesu i przewagę konkurencyjną? • Dlaczego dane są kluczowym zasobem we współczesnej sprzedaży? • Jak zrównoważyć automatyzację procesów z ludzkim podejściem do klienta? • Jakie kompetencje powinni rozwijać sprzedawcy, by efektywnie pracować z AI? • Dlaczego człowiek – nie algorytm – powinien pozostać w centrum technologii?Special Guest: Magdalena Kasiewicz.

To jest taki przykład. Skoda na przykład. Pracujemy ze Skodą w kontekście projektowania pojazdów, samochodów, żeby je tak zaprojektować, żeby one były efektywne, jeśli chodzi też o energetycznie, jeśli chodzi o ergonomię na przykład. Teraz coraz więcej jeszcze pojawiło się, to jest też bardzo ciekawy trend, który widzę też w Polsce. Parę firm jest bardzo tym zainteresowane. Firmy IT dostarczające usługi. kupują właśnie te moce dodatkowe po to, żeby świadczyć te usługi dla firm trzecich.

I dlatego firmy IT, które świadczą te usługi, po prostu rozbudowują, żeby taką usługę świadczyć, czy serwis providerzy, tak? Więc to na pewno się dzieje, natomiast my widzimy, że tak jak zaczęło się od tych globalnych firm, czy Skoda, czy Bosch, czy 3M, też wykorzystuje high performing computing. Dużo wokół jest tematów, było do tej pory wokół produkcji, tam gdzie są bardzo skomplikowane procesy i można je optymalizować dzięki przetwarzaniu dużej ilości danych. to w tej chwili widzimy, że dużo bardzo dzięki modelom językowym pojawia się taki scenariusze, gdzie to przetwarzanie danych jest istotne i ilość danych jest ogromna i wokół tych modeli LLM-owych.

Pokazano wszystkie 2 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.