Rozdział 1: Początki i ewolucja sztucznej inteligencji 1.1 Test Turinga i marzenie o inteligentnych maszynach 1.2 Wczesna sztuczna inteligencja: Sieci neuronowe, perceptrony i sztuczna inteligencja symboliczna 1.3 Wzrost znaczenia uczenia maszynowego 1.4 Zastosowania AI w biznesie Rozdział 2: Przetwarzanie języka naturalnego w biznesie 2.1 Czym jest NLP? Praktyczne wprowadzenie 2.2 Główne biznesowe zastosowania NLP 2.3 Inne biznesowe zastosowania NLP: Eksploracja tekstu, podsumowywanie treści i wykrywanie nastrojów 2.4 Wyzwania związane z NLP: Kontekst, niejednoznaczność i różnorodność językowa Rozdział 3. Uczenie Maszynowe: Podstawy, ewolucja i zastosowania w biznesie 3.1 Wprowadzenie do uczenia maszynowego 3.2. Historia rozwoju uczenia maszynowego 3.3 Różnice między regułową sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym 3.4 Podejście hybrydowe: Łączenie regułowej sztucznej inteligencji z uczeniem maszynowym 3.5 Modele językowe nowej generacji: GPT, BERT i inne 3.6 Problem halucynacji w modelach językowych Rozdział 4: Chatboty i voiceboty w obsłudze klienta 4.1 Chatboty: Automatyzacja obsługi klienta w kanale tekstowym 4.2 Voiceboty: Naturalna interakcja głosowa 4.3 Architektura chatbotów i voicebotów 4.4 Projektowanie chatbotów zorientowanych na użytkownika: Od dialogów do osobowości 4.5 Voiceboty jako przyszłość naturalnej interakcji głosowej 4.6 Integracja z CRM/ERP i systemami biznesowymi 4.7 Studium inspiracji: Tworzenie chatbota dla firmy z branży telekomunikacyjnej Rozdział 5: Robotyzacja procesów biznesowych (RPA) i sztuczna inteligencja 5.1 Czym jest RPA? 5.2 Przykłady zastosowań RPA 5.3 RPA napędzane przez AI: Przechodzenie od reguł do inteligentnego podejmowania decyzji 5.4 Inspiracje z różnych branż Rozdział 6: AI w tworzeniu treści 6.1 Automatyzacja procesu pisania: Od opisów produktów po treści reklam 6.2 Treści generowane przez AI: Nie tylko tekst 6.3 Jak AI może szybko i dokładnie podsumować złożone informacje 6.4 Studium inspiracji: Wykorzystanie AI do efektywnego tworzenia dokumentów Rozdział 7: Asystenci personalni napędzani przez AI 7.1 Rola AI w asystentach personalnych: Od harmonogramowania po pozyskiwanie danych 7.2 Wsparcie w podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym: AI jako strategiczny doradca 7.3 Wzmacnianie wydajności pracowników: Spersonalizowana pomoc na dużą skalę 7.4. Przykłady komercyjnych asystentów personalnych opartych o AI 7.5 Integracja asystentów AI z systemami korporacyjnymi (ERP, CRM) 7.6 Przyszłość AI we wsparciu pracowników: Automatyzacja poznawcza 7.7 Studium inspiracji: Wykorzystanie asystentów personalnych napędzanych przez AI do zwiększenia efektywności w miejscu pracy Rozdział 8: Pisanie skutecznych promptów 8.1 Czym są prompty i dlaczego są ważne w aplikacjach AI? 8.2 Pisanie skutecznych promptów dla scenariuszy biznesowych: Wskazówki i triki 8.3 Rozwiązywanie problemów biznesowych z wykorzystaniem promptów ChatGPT 8.4 Przydatne prompty dla rozwoju biznesu, operacji i podejmowania decyzji Rozdział 9: AI w tłumaczeniach i usługach językowych 9.1 Przełamywanie barier językowych: AI dla globalnego biznesu 9.2 Jak AI tłumaczy złożone teksty: Wyjaśnienie tłumaczenia maszynowego opartego na sieciach neuronowych 9.3 Kluczowe wyzwania w tłumaczeniach AI: Dokładność, kontekst kulturowy i niuanse 9.4 Wdrażanie narzędzi AI do tłumaczeń w małych i średnich przedsiębiorstwach 9.5 Studium inspiracji: Przyspieszenie komunikacji międzynarodowej za pomocą AI Rozdział 10: Jakość i integralność danych w systemach AI 10.1 Dlaczego jakość danych ma znaczenie: Wyzwanie związane z duplikatami informacji 10.2 Rozwiązania AI dla deduplikacji danych: Znajdowanie i łączenie duplikatów 10.3 Optymalizacja systemów CRM: Jak AI wykrywa anomalie w zestawach danych 10.4 Studium inspiracji: Deduplikacja napędzana przez AI w zarządzaniu relacjami z klientami 10.5 Przyszłe kierunki w integralności danych i AI Rozdział 11: Wyzwania i najlepsze praktyki we wdrażaniu AI 11.1 Najczęstsze pułapki przy wdrażaniu rozwiązań AI 11.2 Przezwyciężanie barier technicznych i organizacyjnych 11.3 Zarządzanie zmianami napędzanymi przez AI w przedsiębiorstwach 11.4 Rozważania prawne i etyczne w systemach napędzanych przez AI 11.5 AI a automatyzacja decyzji: Ryzyko dehumanizacji Rozdział 12: Przyszłość AI w świecie biznesu 12.1 Co dalej z AI w świecie biznesu? 12.2 Wschodzące trendy w technologiach AI: Od wyjaśnialnej AI do obliczeń kognitywnych 12.3 Przygotowanie organizacji na kolejną falę innowacji AI 12.4 Prognozy dotyczące roli AI w Przemyśle 4.0 i dalej