B2M
Business to Machines (B2M) – model biznesowy, w którym przedsiębiorstwa oferują produkty lub usługi bezpośrednio inteligentnym urządzeniom lub systemom opartym na sztucznej inteligencji, zamiast tradycyjnych konsumentów ludzkich. W tym modelu to maszyny, takie jak urządzenia IoT, autonomiczne pojazdy czy systemy AI, podejmują decyzje zakupowe na podstawie analizy danych i algorytmów[1].
Historia
[edytuj | edytuj kod]Pojęcie B2M zyskało na znaczeniu w odpowiedzi na rozwój technologii takich jak sztuczna inteligencja, Internet rzeczy (IoT) oraz blockchain. Przykładem jest system Amazon Dash Replenishment, który automatycznie zamawia artykuły gospodarstwa domowego, gdy ich zapasy są niskie. Model ten zyskał popularność, gdy zaczęto dostrzegać potencjał do zautomatyzowania wielu procesów zakupowych w różnych branżach[2].
Zasada działania
[edytuj | edytuj kod]W modelu B2M urządzenia inteligentne, wyposażone w czujniki i oprogramowanie AI, monitorują swoje potrzeby i podejmują decyzje zakupowe. Przykładem może być lodówka, która zamawia brakujące produkty spożywcze lub system ERP, który automatycznie składa zamówienia na materiały w odpowiedzi na spadek zapasów. Warto zauważyć, że systemy te komunikują się między sobą i wymieniają dane w czasie rzeczywistym, co zwiększa efektywność procesów[3].
Technologie wspierające B2M
[edytuj | edytuj kod]- Sztuczna inteligencja (AI) – umożliwia analizę danych i podejmowanie decyzji zakupowych przez maszyny. Przykładem może być oprogramowanie do analizy predykcyjnej, które pomaga systemom AI w określaniu zapotrzebowania[4].
- Internet rzeczy (IoT) – pozwala urządzeniom na komunikację i wymianę danych w czasie rzeczywistym. IoT zapewnia, że urządzenia są w stanie monitorować swoją kondycję i stan zapasów.
- Blockchain – zapewnia bezpieczne i transparentne transakcje między maszynami i dostawcami. Zabezpiecza to transakcje dokonywane przez autonomiczne systemy, gwarantując pełną przejrzystość[5].
Przykłady zastosowań
[edytuj | edytuj kod]- Automatyczne zarządzanie zapasami – systemy ERP, które samodzielnie składają zamówienia na materiały, bez potrzeby ingerencji człowieka[6].
- Inteligentne urządzenia domowe – lodówki, które zamawiają brakujące produkty spożywcze, mogące również analizować preferencje użytkowników na podstawie poprzednich zakupów[7].
- Autonomiczne pojazdy – Samochody, które podejmują decyzje o zakupie usług na podstawie analizy danych dotyczących warunków pogodowych, stanu paliwa czy zapotrzebowania na naprawy[8][9].
Wyzwania i kontrowersje
[edytuj | edytuj kod]Model B2M stawia przed przedsiębiorstwami wyzwania związane z:
- Zaufaniem do technologii – konieczność zapewnienia niezawodności i bezpieczeństwa systemów AI, które podejmują decyzje zakupowe.
- Etyką decyzji maszynowych – potrzeba określenia zasad odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez maszyny. Kwestie odpowiedzialności prawnej i etycznej pozostają nierozwiązane[10].
- Integracją z istniejącymi systemami – trudności w integracji nowych technologii z tradycyjnymi procesami biznesowymi, które wymagają dostosowania[11].
Przypisy
[edytuj | edytuj kod]- ↑ Robb Wilson, Age of Invisible Machines: A Guide to Orchestrating AI Agents and Making Organizations More Self-Driving, Revised and Updated, wyd. 2nd ed, Newark: John Wiley & Sons, Incorporated, 2025, s. 288, ISBN 978-1-394-32155-1 [dostęp 2025-05-28] (ang.).
- ↑ Scott Clark, The Rise of Bot Buyers: Machine Customers in Action [online], CMSWire.com, 14 grudnia 2023 [dostęp 2025-05-28] (ang.).
- ↑ Davide Gamba, Cobots and machine customers in the supply chain – GEWISS | Gewiss [online], Gewiss Digital Experience, luty 2025 [dostęp 2025-05-28] (ang.).
- ↑ European Knowledge Center for Information Technology, Business to Machine (B2M): ¿Cómo es este nuevo modelo de negocio? [online], TIC Portal, 26 września 2022 [dostęp 2025-05-28] (hiszp.).
- ↑ Patrycja Parzygnat, Problematyka inteligentnych kontraktów. Wybrane aspekty technologii blockchain, „Ius et Administratio”, 54 (1), journals.ur.edu.pl, 2024, s. 59–69, DOI: 10.15584/iuseta.2024.1.4, ISSN 2300-4797 [dostęp 2025-05-28] (pol.).
- ↑ Kasey Panetta, What Happens When Things Become Customers [online], Gartner, 8 listopada 2017 [dostęp 2025-05-28] (ang.).
- ↑ Don Scheibenreif, Machine Customers Offer Limitless Opportunities [online], www.informationweek.com, 8 lipca 2024 [dostęp 2025-05-28] (ang.).
- ↑ Don Scheibenreif, Mark Raskino, Accelerating the Next Generation Contact Center [online], Cisco, listopad 2020, s. 26 [dostęp 2025-05-28] (ang.).
- ↑ Marek Jeleśniański, Sprzedaż B2M – model Business-to-Machine w praktyce - Marek Jeleśniański [online], 2 lipca 2025 [dostęp 2025-07-03].
- ↑ Ray Kurzweil, Tomasz Lanczewski, Osobliwość coraz bliżej: kiedy połączymy się z AI, Warszawa: Grupa Wydawnicza Relacja sp. z o.o, 2024, s. 309–314, ISBN 978-83-68227-04-8 [dostęp 2025-05-28] (pol.).
- ↑ Aleksandra Przegalińska-Skierkowska, Dariusz Jemielniak, Wojciech Pędzich (red.), AI w strategii: rewolucja sztucznej inteligencji w zarządzaniu, Wydanie I, Warszawa: MT Biznes, 2023, s. 60–69, ISBN 978-83-8231-373-4 [dostęp 2025-05-28] (pol.).
Bibliografia
[edytuj | edytuj kod]
Linki zewnętrzne
[edytuj | edytuj kod]- Marek Jeleśniański, Business to Machine: Rewolucja w sprzedaży i marketingu. jelesnianski.pl, 2025-03-08. [dostęp 2025-05-27].
- Katie Robbert, Marketing to Machines: The B2M Segment, marketingaiinstitute.com, 2022-04-28. [dostęp 2025-05-27]. (ang.).
- Don Scheibenreif, Mark Raskino, Machine Customers Will Decide Who Gets Their Trillion-Dollar Business, gartner.com, 2022-01-06, [dostęp 2025-05-28]. (ang.).
