Viimastel aastatel tehisintellekti (AI) tehnoloogia pideva läbimurde korral on tekkinud uuendused ja kasutusele võetud ning arutelu selle üle, mida AI saavutab, on muutunud reaalsuseks. Pidevad uuringud selle kohta, kuidas selliseid lahendusi nagu masinõppe protsesside automatiseerimine ja mitme üürniku kasutuselevõtt asjade internetis (IoT) saab toota, on tänapäeval AI peamine pöördepunkt ning see tähendab, et arendajatel ja inseneridel on tööriistad oma AI-projektide tegemiseks kontseptsiooni tõestamise etapist investeeringu tootluse etapist. Järgmistel aastatel hakkame tõesti nägema, et AI toob ettevõtetele ja nende toimingutele käegakatsutavaid eeliseid.
Juurutage AI ühe klõpsuga
Organisatsioone, sealhulgas ettevõtteid, vaevavad praegu AI teadlaste ja inseneride palkamise kõrged kulud, kuid kuna tööriistad ja madala koodiga lahendused on küpsed, saavad ettevõtted arendada lahendusi ettevõttesiseselt ja juurutada neid servas vaid mõne hiireklõpsuga. See näitab ka, et ettevõtted ei suuda mitte ainult turgu juhtida, vaid ka lihtsustada, kuna nad näevad potentsiaali oma AI -süsteemide arendamiseks ja juurutamiseks pilves, servas, mobiilis või hübriidsel viisil.
See AI -lahenduste väljaõppe ja kasutuselevõtu demokratiseerimine toob ettevõtetele palju eeliseid, avab innovatsiooni väljavaated ja mis veelgi olulisem - loob võrdsed võimalused, kus kõik ettevõtted saavad osaleda. Lisaks, kuigi ettevõtted muutuvad intelligentsemaks, saavad nad suurendada ka automatiseerimise tõhusust, anda klientidele isikupäraseid soovitusi ja luua funktsioonirikkaid kogemusi.
AI, mis austab klientide privaatsust
Kuna avalikkus muutub privaatsusteadlikumaks, on inimesed nende jagatavate isikuandmete suhtes ettevaatlikumad, mis tähendab, et ettevõtted peavad uurima uusi viise klientide käitumise andmete loomiseks ja oma algoritmide käivitamiseks klientide edasiseks kaasamiseks.
Ehkki AI ja andmekaitse tajumine näib alati olevat mõnevõrra negatiivne, kui AI -tehnoloogia on õigesti rakendatud ja tehnoloogia kuritarvitamise nähtus katki, võib see olla hea viis andmekaitse parandamiseks erinevates tööstusharudes. See kõik taandub rakendamisele. Näiteks jaemüügitööstuses saab iseteenindusega kassakanalisse installida jaekaubanduse ennetamise AI-süsteemi reaalajas jälgida, kas kliendid "asendavad hinnasildi", et osta kaupu madalate hindadega, kui koodi ja kassa skannimisel on madalate hindadega, ning tuletada sekretärile meelde, kui kliendid on anomaaliad, ja seejärel saavad kliendid viga parandada. Süsteem töötab enesekontrolliseadmetes, jälgib, tuvastab ja hoiab ilma kellegi näo kohta teavet salvestamata ning suudab teha kiireid otsuseid ja hoiatada kaupluste töötajaid.
IoT -seadmete ja AI algoritmide tõus servas töötlemiseks tähendab, et ettevõtted teevad andmetega reaalajas paremaid äriotsuseid ja kõik sellest, mis sellest peale visatakse. See suundumus koos asjakohaste seaduste ja määruste tutvustamisega ja jõustamisega kutsub insenere ja teadlasi mõtlema rohkem tõhusate süsteemide loomisele, et kaitsta inimeste privaatsust ja suurendada ettevõtte kasumlikkust.
Kuidas AI saab kasumit suurendada
AI töötab kasumlikkuse suurendamiseks kahes peamises valdkonnas, esimene kasutab klientide sihtimiseks isikupärastatud sisu või tooteid. Oma klientide tundmine on juba pikka aega olnud mantra, arvestades, et võime klientide vajadusi täpselt ennustada võib aidata kasumlikkust ja klientide lojaalsust. Kuigi klientide käitumise mõõtmine on muutunud väljakutseks paljude isikuandmete jagamisega tõstatatud probleemide tõttu, pole lahendustest puudust. Näiteks saavad ettevõtted kasutada algoritme kliendi käitumise "võrdlemiseks ja ennustamiseks" õigusliku vastavuse kontekstis, võimaldades klientidel avastada tootevajadusi, mida nad ei mõistnud, mida nad vajavad, või avastada sisu, mis neile meeldib.
Teine eesmärk on luua klientidele funktsioonirikas kogemus ja kasutada erinevaid AI-tööriistu ettevõttes tõhususe suurendamiseks. Näiteks kasutage AI-vestlusboteid, et kiiresti ja tõhusalt reageerida klientide päringutele või suurendada kaasatust, sildistades automaatselt pilte ja videoid funktsioonirikka ja taskukohase kliendikogemuse jaoks.
Päeva lõpus peavad ettevõtted, kes soovivad oma kasumit suurendada, suurendades müüki või parandades operatiivset tõhusust kõigepealt, et kõigepealt mõelda ja kindlaks teha, mis on nende eesmärgid, ning seejärel kasutada nende saavutamiseks saadaolevaid tööriistu. Ettevõtted saavad tõhususe parandamiseks kasutada tugevdusõpet jaemüügipoodides reaalajas tööülesannete saavutamiseks ja toote tuvastamiseks kasutada mitut sügava õppe mudelit. Peamine on rakendada AI ja masinõppe uurimistulemusi tootmiseks, et saavutada investeeringutasuvus ja parandada kliendikogemust.