Zarządzanie komunikacją przedsiębiorstwa: polityka informacyjna w dobie narzędzi SI przetwarzających język naturalny

• Autorzy: Michał Pyjas
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Sztuczna inteligencja i nowe technologie przenikają na wskroś życie społeczno-gospodarcze. Obecnie algorytmy, big data i rozwiązania oparte - choćby częściowo - na SI są obecne niemal w każdej dziedzinie naszego życia, pełniąc funkcję moderatora, np.: w zakresie bankowości [Kaya, Schildbach i Schneider, 2019] i transakcji pieniężnych [www 1], bezpieczeństwa np. w zakresie szeroko rozumianego przeciwdziałania przestępczości [Radulov, 2019, s. 3-5], rozrywki np. w zakresie dostarczenia użytkownikom odpowiednich rekomendacji filmowych [Enolhm, Papagiannidis i Mikalef, 2022, s. 1709-1734] w postaci tytułów czy listy piosenek do przesłuchania w aplikacji muzycznej [Álvarez, García de Quirós i Baldassarri, 2023], a od niedawna - za sprawą udostępnienia przez firmę OpenAI w listopadzie 2022 roku [www 2] do użytku powszechnego także i przez interaktywny czat z wykorzystaniem przeglądarki oraz za pomocą interfejsu programistycznego API - także i narzędzia przetwarzania języka naturalnego ChatGPT, które z powodzeniem może zostać zaadaptowane na rzecz analizowania i projektowania komunikacji organizacji, a tym samym przeprojektowania albo zbudowania całkowicie nowego, unikatowego modelu komunikacji z interesariuszami otoczenia organizacji. W warunkach hiperkonkurencji determinowanej globalizacją i powszechnym dostępem do internetu oraz milisekundowego transferu informacji przy pomocy urządzeń elektronicznych wykorzystanie sztucznej inteligencji w takim modelu zarządzania komunikacją może stanowić źródło przewagi konkurencyjnej. Sztuczna inteligencja może być bowiem z powodzeniem wykorzystana do pobierania informacji, np. poprzez integrację API w ramach aplikacji czy stron firmowych, analizowania nastrojów (np. przez analizę sentymentu), śledzenia mediów, a także przetwarzania informacji i dostarczania przedsiębiorstwu informacji zwrotnej. Tym samym umożliwia przedsiębiorstwom tworzenie skuteczniejszych komunikatów. Celem rozdziału jest próba zidentyfikowania wpływu sztucznej inteligencji na komunikację organizacji z interesariuszami. W ramach pracy utworzono także propozycję zastosowania sztucznej inteligencji na różnych poziomach zarządzania informacją w przedsiębiorstwie. W celu realizacji badania wykorzystano analizę literatury zagranicznej oraz polskiej, a także zawartości mediów.(fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Przedsiębiorstwo; Zarządzanie przedsiębiorstwem; Sztuczna inteligencja; Nowe technologie; Polityka informacyjna; Algorytmy

EN

Enterprises; Enterprise management; Artificial intelligence; High-tech; Information policy; Algorithms

• Czasopismo: Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2024
• Tom: Nowe media i technologie w komunikacji marketingowej - wybrane obszary aplikacji
• Strony: 170--177

Twórcy

autor

Michał Pyjas

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• Álvarez P., García de Quirós J., Baldassarri S. (2023), RIADA: A Machine-Learning Based Infrastructure for Recognising the Emotions of Spotify Songs, "International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence", 8, s. 168-181.
• Chmaj M. (1995), Przyczynek do wyjaśnienia pojęcia: polityka, "Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio K, Politologia", 2, s. 197-206.
• Chodyński A., Fatuła D., Leśniewski M.A., red. (2022), Zrównoważony rozwój, systemy informacyjne i zarządzanie bezpieczeństwem w perspektywie długoterminowej przedsiębiorstw, Oficyna Wydawnicza AFM, Kraków.
• Dai H., Liu Z., Liao W., Huang X., Wu Z., Zhao L., Li X. (2023), Chataug: Leveraging chatgpt for Text Data Augmentation, arXiv preprint arXiv:2302.13007.
• Dereń A.M., Kudłaszyk A. (2011), Wiedza jako czynnik rozwoju współczesnego przedsiębiorstwa, "Zeszyty Naukowe WSOWL", 2(160), s. 297-311.
• Devlin J., Chang M.W., Lee K., Toutanova K. (2018), Bert: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, arXiv preprint arXiv:1810.04805.
• Enholm I.M., Papagiannidis E., Mikalef P., Krogstie J. (2022), Artificial Intelligence and Business Value: A Literature Review, "Information Systems Frontiers", 24(5), s. 1709-1734.
• Forlicz S. (2001), Niedoskonała wiedza podmiotów rynkowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Frąś J. (2011), Zarządzanie informacją elementem budowy przewagi konkurencyjnej e-przedsiębiorstwa, "Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania", 21, s. 29-41.
• Gierszewska G., Romanowska M. (1994), Analiza strategiczna przedsiębiorstwa, Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Glabiszewski W. (2013), Kreowanie wizerunku przedsiębiorstwa usługowego na rzecz budowania relacji w transferze technologii, "Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Polityki Europejskie, Finanse i Marketing", 9(58), s. 161-173.
• Jastrzębska K. (2010), Polityka informacyjna władz lokalnych w zakresie możliwości zdobywania i podnoszenia kwalifikacji przez mieszkańców, "Zarządzanie Publiczne", 12(4), s. 125-140.
• Kasneci E., Seßler K., Küchemann S., Bannert M., Dementieva D., Fischer F., Kasneci G. (2023), ChatGPT for Good? On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education, "Learning and Individual Differences", 103, 102274.
• Kaya O., Schildbach J., Schneider S. (2019), Artificial Intelligence in banking. Artificial Intelligence, Deutsche Bank AG, S. Schneider DB Research Management, Frankfurt am Main.
• Kelly S.M. (2022), This AI Chatbot Is Dominating Social Media with Its Frighteningly Good Essays, https://edition.cnn.com/2022/12/05/tech/chatgpt-trnd/index.html.
• Kotler Ph. (1994), Marketing. Analiza, planowanie, wdrażanie i kontrola, Gebethner i Ska, Warszawa.
• Krawczyk D. (2018), Zarządzanie polityką informacyjną organizacji w aspekcie komunikacyjnym i wizerunkowym, "Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie/Politechnika Śląska", 132, s. 371-380.
• Łukasik G. (2014), Kontrowersje wokół polityki informacyjnej spółek kapitałowych wobec inwestorów, "Studia Ekonomiczne", 198(2), s. 109-121.
• Malara Z., Rzęchowski J. (2011), Zarządzanie informacją na rynku globalnym. Teoria i praktyka, CH Beck, Warszawa.
• Morrison R. (2022), OpenAI's New Chatbot ChatGPT could be a Game-Changer for Businesses, https://techmonitor.ai/technology/ai-and-automation/chatgpt-openai-chatbot.
• Radulov N. (2019), Artificial Intelligence and Security. Security 4.0, "Security & Future", 3(1), s. 3-5.
• Reiss M.V. (2023), Testing the Reliability of chatGPT for Text Annotation and Classification: A Cautionary Remark, arXiv preprint arXiv:2304.11085.
• Sopińska A., Wachowiak P. (2006), Modele zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwie, "e-Mentor", 1(14).
• Taecharungroj V. (2023), "What can ChatGPT do?" Analyzing Early Reactions to the Innovative AI Chatbot on Twitter, "Big Data and Cognitive Computing", 7(1), 35.
• Tay Y., Dehghani M., Bahri D., Metzler D. (2022), Efficient Transformers: A Survey, "ACM Computing Surveys", 55(6), 1-28.
• Vaswani A., Shazeer N., Parmar N., Uszkoreit J., Jones L., Gomez A.N., Kaiser Ł., Polosukhin I. (2017), 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA, USA.
• Walczak W. (2009), Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie, "Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa", 12, s. 3-10.
• Wang S., Scells H., Koopman B., Zuccon G. (2023), Can ChatGPT Write a Good Boolean Query for Systematic Review Literature Search? arXiv preprint arXiv:2302.03495.
• Źródła elektroniczne: [www 1] https://prnews.pl/dzieki-zastosowaniu-sztucznej-inteligencji-visa-zapobiegla-transakcjom-oszukanczym-o-wartosci-okolo-25-mld-dolarow-444147 (dostęp: 15.06.2023).
• [www 2] https://techcrunch.com/2023/05/31/chatgpt-everything-you-need-to-know-about-the-open-ai-powered-chatbot/ (dostęp: 14.06.2023).

Identyfikatory

DOI

10.22367/9788378758884