Sztuczna inteligencja w biznesie [The Ultimate Guide]

Niedawny szum wokół ChatGPT sprawił, że zastanawiamy się nad nieskończonymi możliwościami sztucznej inteligencji lub sztucznej inteligencji.

Jest to oparte na sztucznej inteligencji narzędzie do przetwarzania języka naturalnego, które odpowiada na pytania, pisze e-maile lub kody i angażuje się w różne rozmowy przypominające ludzi.

Nawet jeśli nie spotkałeś się jeszcze z ChatGPT, jesteśmy pewni, że codziennie angażujesz się w sztuczną inteligencję wiele razy lub przynajmniej raz! Dzieje się tak tylko dlatego, że sztuczna inteligencja stała się powszechna w każdym aspekcie naszego życia i ewidentnie spotykamy się z setkami jej przykładów.

Spekulować jak? Cóż, mapy, których używamy do nawigacji, opcje autokorekty na klawiaturach lub w aplikacjach, takich jak Grammarly, oraz rekomendacje produktów w witrynach eCommerce – to tylko niektóre żywe przykłady sztucznej inteligencji używanej dzisiaj.

Sztuczna inteligencja pozwala maszynom myśleć, interpretować i zachowywać się jak ludzie. Od inteligentnych asystentów, takich jak Siri czy Alexa, po Chatboty i wykrywanie twarzy, sztuczna inteligencja jest wszędzie i stale się rozwija. Sztuczna inteligencja nie tylko pomaga ludziom stać się mądrzejszymi, ale także zmienia sposób, w jaki prowadzimy biznes.

To prowadzi nas do ważnego pytania, tj. jaka jest rola sztucznej inteligencji w biznesie? Ten blog odpowiada na to pytanie i omawia, w jaki sposób sztuczna inteligencja nieustannie rewolucjonizuje każdy sektor biznesu dzięki swojej inteligencji podobnej do ludzkiej.

Przeczytaj ten obszerny blog, aby dowiedzieć się, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w różnych dziedzinach biznesu do skalowalności, wzrostu, podejmowania decyzji, konkurencyjności i wielu innych!

Co to jest sztuczna inteligencja?

Zanim zbadamy, w jaki sposób sztuczna inteligencja wpływa na biznes, ważne jest, aby dowiedzieć się, co definiuje sztuczną inteligencję.

Mówiąc prościej, sztuczna inteligencja lub sztuczna inteligencja odnosi się do dziedziny technologii, która dotyczy maszyn i programów komputerowych do rozumowania, uczenia się, reagowania i działania jak ludzie.

Innymi słowy, umożliwia maszynom ludzką inteligencję, pomagając im zbierać i analizować dane. Dlatego termin „sztuczna inteligencja!”

Sposób, w jaki sztuczna inteligencja pozwala maszynom analizować dane i znajdować rozwiązania, przewyższa sposób, w jaki robią to ludzie. Dzięki niemu możesz teraz podejmować świadome decyzje znacznie szybciej niż wcześniej.

Z technicznego punktu widzenia sztuczna inteligencja to zestaw technologii opartych na uczeniu maszynowym (ML) i uczeniu głębokim (DL), które wykorzystują informatykę i ogromne zbiory danych do intuicyjnego rozwiązywania problemów.

Dotyczy rozwoju inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania funkcji wymagających ludzkiej inteligencji.

Teraz, aby lepiej zrozumieć sztuczną inteligencję i sposób, w jaki rewolucjonizuje ona firmy, przyjrzyjmy się ML i DL.

Uczenie maszynowe (ML)

Uczenie maszynowe to podzbiór lub gałąź sztucznej inteligencji, która wykorzystuje dane i algorytmy do uczenia się tak, jak robią to ludzie.

Uczenie się zwykle poprawia się z czasem i staje się dokładniejsze, gdy algorytmy otrzymują więcej danych.

Według IBM, który ma historię związaną z ML, jest to ważna część rozwijającej się dziedziny nauki o danych. Algorytmy zostały stworzone, aby pomóc w klasyfikowaniu zestawów danych lub dokonywaniu prognoz, które pomagają w ujawnianiu istotnych spostrzeżeń w dowolnych projektach eksploracji danych.

Te spostrzeżenia są przydatne do podejmowania decyzji w różnych aplikacjach w firmach.
Mówiąc prościej, uczenie maszynowe kieruje procesem podejmowania decyzji w firmach i jest przydatne do identyfikowania najbardziej krytycznych pytań i znajdowania wglądu w dane, który na nie odpowiada.

Niektóre popularne platformy używane do tworzenia algorytmów uczenia maszynowego to PyTorch, TensorFlow i Torch.

Uczenie głębokie (DL)

Deep Learning (DL) to podzbiór lub specyficzna wersja uczenia maszynowego, która działa w oparciu o sieci neuronowe narażające na szwank trzy lub więcej warstw. Sieci neuronowe symulują inteligencję i zachowanie ludzkiego mózgu.

Podczas gdy pojedyncza warstwa pomaga w dokonywaniu odpowiednich prognoz na podstawie danych, pozostałe warstwy pomagają w optymalizacji ich dokładności.

DL definiuje, jak sztuczna inteligencja działa w aplikacjach i operacjach biznesowych, które obejmują automatyzację, analizę danych i formułowanie rekomendacji.

Ma również kluczowe znaczenie dla wykonywania wielu zaawansowanych funkcji, takich jak wykrywanie oszustw, co wiąże się z analizą ogromnych zbiorów danych i czynników.

Aplikacje DL możemy zobaczyć w naszych codziennych sytuacjach, takich jak głosowe piloty telewizyjne, asystenci cyfrowi w aplikacjach, wykrywanie fałszywych wiadomości, ostrzeganie o naruszeniach prywatności i komponowanie muzyki.

8 rzeczywistych przykładów produktów i usług obsługujących sztuczną inteligencję

Ponieważ sztuczna inteligencja umożliwia maszynom uczenie się i podejmowanie decyzji na podstawie danych i analiz, pomaga osobom fizycznym i firmom przyspieszyć działania na wiele sposobów.

Oto kilka rzeczywistych przykładów produktów i usług obsługujących sztuczną inteligencję, które pomogą Ci zrozumieć, jak to zrobić.

1. Aplikacje na smartfony

Smartfony stały się nieodzowną częścią naszego życia, a wbudowane w nie aplikacje, takie jak Siri i Asystent Google, są najbardziej znanymi przykładami sztucznej inteligencji. Są to inteligentni wirtualni asystenci, którzy przyjmują polecenia głosowe i reagują za pomocą sztucznej inteligencji.

Na przykład, jeśli chcesz wysłać tacie wiadomość, że się spóźnisz, po prostu powiedz asystentowi Google „OK, Google! Wyślij tacie wiadomość, że się spóźnię”. Asystent Google w Twoim smartfonie zrobi to od razu.

Poza tym istnieje obecnie wiele aplikacji na telefony komórkowe, które wykorzystują sztuczną inteligencję i pomagają w takich funkcjach, jak zarządzanie baterią, przypomnienia o urodzinach, prognozy pogody, sugestie wydarzeń i tak dalej.

2. Mapy i nawigacja

Innym oczywistym przykładem produktu opartego na sztucznej inteligencji, z którego korzystamy na co dzień, są Mapy Google lub Mapy Apple do nawigacji. Dziś, zamiast polegać na wskazówkach miejscowych, możemy po prostu wpisać miejsce docelowe i wybrać najbardziej optymalną trasę z punktu początkowego.

Co jeszcze lepsze, dostajemy trasę do podróży samochodem, autobusem i pieszo. Możesz więc skorzystać z odpowiedniej sugestii trasy, zgodnie ze swoim trybem podróży.

Sztuczna inteligencja pozwala mapie zapewnić ulepszoną nawigację z lepszą i bardziej realistyczną grafiką. Otrzymujesz również informacje o blokadach dróg, natężeniu ruchu, nazwach ulic, numerach domów i tak dalej.

3. Narzędzia autokorekty lub edycji tekstu

Jeśli kiedykolwiek słyszałeś lub korzystałeś z Grammarly, wiesz, jak sztuczna inteligencja działa nawet w edytorach tekstu, poprawiając teksty, na przykład sprawdzając pisownię i gramatykę pisania. Nawet jeśli użyjesz przecinka niepoprawnie, edytor znajdzie błąd.

Algorytmy sztucznej inteligencji wykorzystują uczenie maszynowe, głębokie uczenie się, a także przetwarzanie języka naturalnego, aby sugerować poprawki w tekście, niezależnie od tego, czy jest to edytor tekstu, czy jakakolwiek aplikacja do obsługi wiadomości tekstowych.

4. Chatboty

Wszelkie usługi na żądanie lub aplikacje oparte na produktach, których używamy dzisiaj, są zintegrowane z Chatbotami! Czym oni są?

Są to proste narzędzia konwersacyjne osadzone w aplikacjach lub witrynach internetowych, które inicjują interakcje z klientami, tak jak robi to przedstawiciel obsługi klienta firmy.

Firmy uważają za męczące poszukiwanie przedstawicieli obsługi klienta, którzy są dostępni 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, aby odpowiadać na zapytania, problemy lub skargi klientów.

Poza tym to też było drogie! Teraz, dzięki sztucznej inteligencji, mają chatboty, które odpowiadają klientom, zbierają dane, interpretują ich obawy i odpowiednio rozwiązują problemy.

5. Inteligentne samochody

Giganci motoryzacyjni, tacy jak Tesla, nieustannie szukają sposobów na włączenie automatyzacji do pojazdów wykorzystujących sztuczną inteligencję. Umożliwiło to wykorzystanie i wymianę informacji między samochodami, aby pomagać sobie nawzajem w sprawnym manewrowaniu w ruchu ulicznym.

Inteligentne samochody z aplikacjami opartymi na sztucznej inteligencji dostarczają w czasie rzeczywistym informacji o ruchu drogowym, punktach orientacyjnych lub lokalizacji miejsca itp., Natychmiast, aby samochody mogły dotrzeć do żądanej lokalizacji na czas.

6. Strumieniowe przesyłanie muzyki i wideo

Zastosowania sztucznej inteligencji są niekwestionowane w aplikacjach do strumieniowego przesyłania muzyki i wideo, takich jak YouTube, Spotify, Netflix i tak dalej. Sugerowane listy odtwarzania lub rekomendacje filmów/seriali, które otrzymujesz po odtworzeniu jednego, wskazują, jak działa sztuczna inteligencja!

Interpretuje twoje preferencje lub upodobania do określonego gatunku i zawiera więcej utworów lub filmów tego samego.

7. Ochrona i nadzór

Wykorzystanie sztucznej inteligencji jest również powszechne w aplikacjach niezbędnych dla służb bezpieczeństwa i nadzoru. Inteligentne urządzenia, takie jak domofony, inteligentne zamki, alarmy przeciwwłamaniowe i czujniki dymu, wykorzystują sztuczną inteligencję do wykrywania twarzy, obiektów i nietypowych działań.

Urządzenia te zostały zaprojektowane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, aby odbierać dane wejściowe, analizować je i powiadamiać o wszelkich nieregularnych zdarzeniach lub nietypowych obiektach.

Na przykład inteligentny domofon rozmawia z osobą stojącą przy drzwiach za pośrednictwem połączenia wideo/głosowego i automatycznie odblokowuje drzwi po rozpoznaniu głosu lub twarzy.

W przypadku nieautoryzowanego gościa nie tylko blokuje drzwi, ale także wysyła automatyczne powiadomienie do właściciela.

8. Media społecznościowe

Media społecznościowe również nie pozostają w tyle, jeśli chodzi o wykorzystanie sztucznej inteligencji. Rozpoznaje intencje wyszukiwania lub preferencje użytkowników i dostarcza użytkownikom treści zgodnie z ich preferencjami.

Twitter jest najlepszym znanym przykładem! Inteligentnie identyfikuje mowę nienawiści, przemoc, fałszywe wiadomości i nielegalne treści i blokuje je.

Usuwa nawet konto z ciągłymi podejrzanymi działaniami lub wysyła ostrzeżenie. Robią to również Facebook i Instagram.

Jakie są różne rodzaje sztucznej inteligencji?

Zanim zrozumiesz AI lub sztuczną inteligencję w biznesie, ważne jest, aby poznać rodzaje AI. Pomoże Ci dowiedzieć się, jaki typ lub kategoria sztucznej inteligencji jest używana w aplikacjach biznesowych.

Różne typy sztucznej inteligencji są podzielone na kategorie na podstawie zadań, które wykonują. Zagłębmy się tutaj w każdy typ.

1. Maszyny reaktywne

Jest to najbardziej podstawowy typ sztucznej inteligencji, który pojawił się jako pierwszy! Jest zdolny jedynie do reagowania na różne bodźce w oparciu o wbudowane w niego zaprogramowane reguły. Nie może korzystać z pamięci, a zatem nie może uczyć się i reagować na nowe dane.

Krótko mówiąc, reaktywne maszyny mogą odbierać informacje, które są obecnie dostępne i reagować zgodnie z nimi. Dlatego może wykonywać tylko ograniczoną liczbę zadań. Dlatego jest również określany jako ograniczona sztuczna inteligencja.

Filtr spamu jest klasycznym przykładem reaktywnej maszyny, innej niż Deep Blue (komputer do gry w szachy).

2. Ograniczona pamięć

Wszystkie przykłady sztucznej inteligencji, których doświadczamy dzisiaj we współczesnym świecie, są przykładami ograniczonej pamięci.

Ta forma sztucznej inteligencji wykorzystuje pamięć do działania lub reagowania na sytuację lub polecenie. Jest szkolony do pracy z nowymi danymi za pomocą sieci neuronowej lub dowolnego innego modelu szkoleniowego.

Sztuczna inteligencja o ograniczonej pamięci może przechowywać wcześniejsze dane i prognozy, aby podejmować świadome decyzje w przyszłości. Dlatego ta wersja sztucznej inteligencji wykorzystuje doświadczenia z przeszłości do oceny przyszłych prognoz.

Inteligentny samochód to przykład ograniczonej sztucznej inteligencji, która wykorzystuje dane gromadzone obecnie iw przeszłości do dostarczania informacji przydatnych do podejmowania natychmiastowych decyzji na drodze.

Na przykład mogą przewidywać obszary zatłoczone przez ludność cywilną lub z większą liczbą sygnalizacji świetlnej itp., aby pomóc Ci podejmować lepsze decyzje podczas jazdy i zapobiegać opóźnieniom lub wypadkom.

3. Teoria sztucznej inteligencji umysłu

Ta wersja sztucznej inteligencji obecnie nie istnieje, ale istnieje wiele możliwości jej ewolucji w przyszłości. Stwierdza, że ​​sztuczna inteligencja ma nieograniczone możliwości, jeśli potrafi naśladować ludzki mózg i podejmować decyzje tak jak my.

Polega na rozpoznawaniu ludzkich emocji i zapamiętywaniu ich, reagowaniu na różne sytuacje społeczne i tak dalej.

Mówiąc prościej, ta sztuczna inteligencja umożliwi maszynom podejmowanie decyzji tak, jak robią to ludzie, w oparciu o ich intuicję lub uczucia.

4. Samoświadoma sztuczna inteligencja

Jest to również futurystyczna sztuczna inteligencja, która jest o krok przed teorią sztucznej inteligencji umysłu. Opisuje mityczne maszyny, które są świadome swojego istnienia i posiadają intelekt oraz uczucia ludzi.

Innymi słowy, samoświadoma sztuczna inteligencja ma świadomość na poziomie człowieka i staje się samoświadoma tego, co się dzieje lub wydarzy się wokół nich.

Technicznie rzecz biorąc, samoświadoma sztuczna inteligencja jest teraz odległym marzeniem.

Jak sztuczna inteligencja wpływa na segment roboczy?

W związku z zastosowaniami sztucznej inteligencji w biznesie oraz w różnych dziedzinach życia, wielu obawia się, czy sztuczna inteligencja zastąpi ludzi i wyrzuci ich z pracy. Ponieważ sztuczna inteligencja automatyzuje wiele procesów biznesowych, strach wśród pracującego segmentu populacji jest oczywisty.

Jednak eksperci technologiczni stanowczo sprzeciwiają się automatyzacji zadań przez sztuczną inteligencję, podczas gdy niektórzy wyrażają to jako zniechęcający problem. Zamiast eliminować miejsca pracy, oczekuje się od pracowników uczenia się i dostosowywania do możliwości sztucznej inteligencji.

Są one potrzebne do wspierania narzędzi AI i tworzenia gotowych rozwiązań dla biznesu. Oczekuje się również, że przyczyni się to do nieustannych innowacji w każdym sektorze, co ostatecznie doprowadzi do stworzenia nowych miejsc pracy.

Sztuczna inteligencja naprawdę pozwala ludziom budować świat całkowicie oparty na wiedzy, w którym muszą wykorzystywać technologie automatyzacji do przyspieszenia operacji i usprawnienia świadczenia usług.

Z technicznego punktu widzenia sztuczna inteligencja jest w stanie wykonywać zadania tylko przy dominacji człowieka, co oznacza, że ​​musisz zastosować i wspierać technologię, aby uzyskać wyniki i poprawić sposób działania firmy.

Debata na temat tego, czy sztuczna inteligencja zastąpi miejsca pracy, będzie trwała, ale tutaj przedstawiliśmy wam pewną jasność na ten temat.

Rozwój sztucznej inteligencji niezaprzeczalnie zmieni sposób, w jaki ludzie pracują i przyniesie masową transformację w gospodarce. Oczekuje się jednak, że stworzy więcej możliwości niż zastępuje.

Sztuczna inteligencja i jej dzisiejszy wpływ na biznes

Sztuczna inteligencja nie jest już modnym hasłem ani przewidywalnym trendem w biznesie. Jest to widoczne w każdej branży i sektorze i przynosi korzyści na setki sposobów!

Od ulepszania procesów i wydajności po oferowanie klientom większej wygody, robi wszystko, aby pomóc firmom się rozwijać.

Aby zrozumieć rolę sztucznej inteligencji w biznesie, należy spojrzeć na nią z perspektywy możliwości biznesowych, a nie technologii.

Sztuczna inteligencja wpływa na biznes przede wszystkim na trzy zasadnicze sposoby:

• Automatyzacja procesów
• Analiza danych i spostrzeżenia kognitywne
• Zaangażowanie klienta

Przyjrzyjmy się teraz pokrótce każdemu z nich, aby zrozumieć, czym jest sztuczna inteligencja dla biznesu i jak szybko zmienia sposób działania świata biznesu.

1. Automatyzacja procesów

Powszechnym lub pierwszym efektem sztucznej inteligencji w biznesie jest automatyzacja żmudnych zadań fizycznych lub działań związanych z wprowadzaniem danych. Zazwyczaj są to wszystkie prace zaplecza, w tym zadania administracyjne i finansowe.

Jest znany jako robotyczna automatyzacja procesów lub RPA, która jest znacznie bardziej zaawansowana niż wcześniejsze narzędzia do automatyzacji procesów. Dzieje się tak dlatego, że kod na serwerze zwany „robotami” wprowadza dane i zbiera informacje z innych systemów informatycznych tak jak człowiek.

Niektóre inne istotne procesy, w których sztuczna inteligencja pomaga w automatyzacji, to:

• Przesyłanie danych z e-maili lub systemów dzwoniących do systemu ewidencji firmy.
• Aktualizowanie rekordów kart kredytowych i debetowych w wielu systemach po transakcjach.
• Wydobywanie informacji dla systemów bilingowych i innych z różnych typów dokumentów.
• Czytanie instrukcji obsługi, informacji prawnych i umownych w celu wydobycia istotnych informacji i przepisów.

2. Analiza danych i spostrzeżenia poznawcze

Drugi kluczowy wpływ AI na świat biznesu obserwuje się w obszarze analizy danych. Algorytmy wykrywają wzór w ogromnych zbiorach danych w czasie i interpretują ich trend lub wzór. Większość firm używa aplikacji do uczenia maszynowego do analizowania ogromnych ilości danych i przewidywania spostrzeżeń:

• Jacy klienci prawdopodobnie kupią?
• Zidentyfikuj nietypowe transakcje lub oszustwa.
• Analizuj dane gwarancyjne w celu identyfikacji problemów związanych z bezpieczeństwem i jakością produktów (elektronika, samochody itp.).
• Zautomatyzuj targetowanie dzięki spersonalizowanym reklamom.
• Dostarczanie ubezpieczycielom dokładnych modeli aktuarialnych.

Informacje kognitywne uzyskiwane z aplikacji opartych na sztucznej inteligencji są przydatne do poprawy wydajności zadań wykonywanych przez maszyny, takich jak programowe kupowanie reklam, szybkie przetwarzanie danych itd., które zazwyczaj wykraczają poza zakres ludzkich możliwości.

3. Zaangażowanie klienta

Sztuczna inteligencja jest obecnie stopniowo wykorzystywana w firmach do ulepszania usług obsługi klienta i poprawy ogólnej obsługi klienta.

Dzięki Chatbotom i innym inteligentnym agentom firmy mogą teraz inicjować bezpośrednie interakcje ze swoimi klientami w dowolnym momencie, bez pomocy pośrednika handlowego.

Inteligentne Chatboty lub agenci pomagają im rozwiązywać niezliczone problemy, w tym niestandardowe skargi, skargi i zapytania. Co ciekawe, robią to w naturalnym języku ludzi.

Jednak wykorzystanie AI w obsłudze klienta niekoniecznie stanowi zagrożenie dla kadry zarządzającej obsługą klienta czy przedstawicieli handlowych. Dzieje się tak, ponieważ są one przeznaczone do obsługi tylko określonego zakresu problemów lub typów rozmów. Poza tym potrzebny jest prawdziwy kierownik.

Innymi słowy, zaangażowanie poznawcze przez Chatboty lub aplikacje oparte na sztucznej inteligencji jest przydatne do skrócenia czasu oczekiwania klientów, którzy zwykle stają się niecierpliwi, gdy mają problem lub skargę.

Oto niektóre sposoby, w jakie sztuczna inteligencja zwiększa zaangażowanie klientów:

• Całodobowe usługi wsparcia klienta.
• Oferowanie firmom rekomendacji produktów/usług, które pomagają w personalizacji.
• Odpowiadanie klientom na tematy, w tym ceny, oferty sprzedaży, politykę firmy dotyczącą klientów i tak dalej.
• Wysyłaj spersonalizowane wiadomości lub powiadomienia do klientów (urodziny, rocznice, nowe oferty produktowe itp.).

Powszechne zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie

Zastosowania lub przykłady sztucznej inteligencji w biznesie są niezliczone. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w biznesie przyspiesza w najszybszym tempie, a scenariusz w każdym sektorze od czasu do czasu się zmienia.

Według raportu IBM, po pandemii COVID-19 nastąpił ogromny wzrost wykorzystania aplikacji AI w biznesie. Ułatwienie prowadzenia działalności gospodarczej online stało się warunkiem koniecznym, aby firmy mogły sprostać wymaganiom klientów.

Większość zaawansowanych narzędzi sztucznej inteligencji jest dziś dostępna dla firm. Według raportu bezpieczeństwo danych, usługi wsparcia klienta i automatyzacja operacji to trzy główne obszary, w których sztuczna inteligencja zaczęła wywierać duży wpływ.

Istnieje jednak więcej sposobów lub zastosowań sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach lub firmach. Dowiedz się o nich tutaj.

1. Zautomatyzowane procesy

Przedsiębiorstwa muszą codziennie wykonywać setki operacji, z których większość to powtarzalne zadania, które są żmudne i przyziemne dla pracowników.

Obejmują one operacje takie jak wprowadzanie danych, zarządzanie zapasami, zarządzanie kadrami i płacami itp.

Oprogramowanie lub aplikacje obsługujące sztuczną inteligencję umożliwiają im automatyzację setek takich operacji, dzięki czemu pracownicy mogą skupić się tylko na zadaniach krytycznych.

Typowym przykładem jest to, jak działa dział obsługi klienta w dzisiejszych czasach. Zamiast ręcznie odpowiadać na podstawowe pytania każdego klienta, używają inteligentnych Chatbotów opartych na sztucznej inteligencji. Kierownictwo obsługi klienta przejmuje tylko skomplikowane kwestie, które wykraczają poza zakres Chatbotów.

Sztuczna inteligencja pomaga również w ograniczaniu błędów we wprowadzaniu danych i zapewnia dokładność. Jeśli sztuczna inteligencja będzie nadal automatyzować działania w ten sposób, wkrótce przedsiębiorstwa osiągną poziom maksymalnej wydajności i produktywności.

2. Świadome podejmowanie decyzji

Sztuczna inteligencja radzi sobie nawet lepiej niż ludzie, jeśli chodzi o podejmowanie decyzji! Odczyt i interpretacja określonego zestawu danych z ogromnych porcji danych jest dla pracowników prawie niemożliwa. Aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję robią to w kilka sekund.

Odczytują i analizują ogromne dane dostępne w firmowej bazie danych, aby zidentyfikować trendy, przyszłe scenariusze, zagrożenia i wyzwania.

W związku z tym sztuczna inteligencja sugeruje również odpowiedni plan działania dla biznesu zgodny z celami i misją firmy.

Uważamy, że sztuczna inteligencja jest dokładniejsza w przypadku interpretacji danych, co pomaga firmom w podejmowaniu świadomych decyzji. Wydobywają wzorce i konsekwencje z danych, których ludzie nigdy nie są w stanie odczytać. Tak więc, oszczędzając czas i wysiłek pracowników, inwestują oni w ręczne podejmowanie decyzji.

3. Poprawiona produktywność

Jest to godna uwagi poprawa w biznesie, która nastąpiła po pomyślnym zautomatyzowaniu przez sztuczną inteligencję ogromnego zakresu operacji. Dzięki zautomatyzowanym przepływom pracy pracownicy mogą uwolnić swój czas od łatwych i powtarzalnych zadań oraz lepiej wykonywać ważne operacje.

W rezultacie mogą szybciej wykonywać wszystkie rodzaje operacji, razem z aplikacjami obsługującymi sztuczną inteligencję. Zwiększyło to różnorodność produktywności firmy poprzez zwiększenie wydajności operacji.

4. Rekrutacja i pozyskiwanie talentów

Procesy rekrutacyjne obejmują szereg działań, w tym wysyłanie ofert pracy, przeglądanie kandydatur i ustawianie kandydatów na rozmowy kwalifikacyjne.

To tylko wstępne kroki związane z rekrutacją, ale jest ich znacznie więcej, takich jak sprawdzanie kandydatów pod kątem obsługi dokumentacji.

Aplikacje HR oparte na sztucznej inteligencji ułatwiły każdy etap procesu rekrutacji i pomogły kierownikom działów HR w szybkim i skutecznym wyborze najbardziej odpowiednich kandydatów. Oto mały przykład tego, jak AI pomaga. Wnioskuje z zamieszczonego opisu stanowiska i automatycznie rekomenduje go kandydatom szukającym podobnej pracy.

Sztuczna inteligencja pomaga również w selekcji kandydatów. Na podstawie wyników rozmowy kwalifikacyjnej, kwalifikacji i umiejętności kandydatów podsumowują i proponują listę najlepszych kandydatów odpowiednich do danej roli.

5. Obsługa klienta

Jeśli jest jedna dziedzina w biznesie, która przechodzi postępującą transformację dzięki sztucznej inteligencji, to jest to „obsługa klienta”.

W tej dziedzinie obserwuje się większość przypadków użycia, od Chatbotów do natychmiastowych interakcji z klientami po inteligentne systemy do identyfikacji preferencji/zachowań zakupowych klientów.

Sztuczna inteligencja pomogła firmom lepiej obsługiwać klientów w spersonalizowany sposób. Z technicznego punktu widzenia przedstawiciel handlowy nie jest w stanie ręcznie zebrać wszystkich informacji o klientach i szczegółach zakupu w celu późniejszego przedstawienia spersonalizowanych rekomendacji.

Sztuczna inteligencja robi to, wyciągając wnioski z ogromnych danych klientów i historii zakupów. Korzystając z analizy predykcyjnej, sugeruje produkty firmom, których klienci potrzebowaliby lub chcieliby kupić.

Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja wzmocniła systemy obsługi klienta, które pomogą Ci zdecydować o kolejnym sposobie działania i przedstawić najlepsze opcje docelowym klientom.

6. Zalecenia dotyczące produktów

Firmy, zwłaszcza oparte na produktach i handlu elektronicznego, wykorzystują sztuczną inteligencję do polecania produktów, tj. sprzedaży krzyżowej i dodatkowej. Śledzi zamówienia, listy życzeń lub zakupy kupujących i analizuje zachowania klientów.

Następnie poleca produkty na podstawie tego, co oglądali lub kupowali. Są więc maksymalne szanse, że klienci kupią coś, co odpowiada ich zainteresowaniom lub potrzebom.

Innym popularnym przykładem rekomendacji produktów, z którymi spotykamy się każdego dnia, są rekomendacje list odtwarzania lub treści wideo w aplikacjach do przesyłania strumieniowego, takich jak YouTube, Spotify, Amazon Prime i Netflix.

7. Identyfikacja oszustw i zagrożeń

Zakres zastosowań AI w biznesie jest naprawdę niewyobrażalny. Kto mógł pomyśleć, że sztuczna inteligencja zapobiegnie oszustwom i innym zagrożeniom bezpieczeństwa?

Wiele branż, w tym służba zdrowia, hotelarstwo i nieruchomości, korzysta z urządzeń z wbudowanymi technologiami sztucznej inteligencji, takimi jak czujniki, czujniki ruchu i termometry.

Inteligentne urządzenia zabezpieczające, takie jak kamery i alarmy, są zasilane danymi w celu identyfikowania problemów wykraczających poza normalne normy. Obejmuje to nietypowe temperatury, zagrożenie dymem/pożarem, podejrzane ruchy i tak dalej. Pomogły one firmom podnieść poziom bezpieczeństwa w każdym zakątku.

Kolejny duży przykład sztucznej inteligencji, która ratuje nas przed oszustwami, można zaobserwować w sektorze finansowym. Wiele firm finansowych posiada systemy oparte na sztucznej inteligencji, które wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do wykrywania oszustw lub wszelkich podejrzanych transakcji.

W przypadku wykrycia nieuczciwej działalności systemy wstrzymują transakcje i natychmiast wysyłają ostrzeżenie do wymaganego organu/klienta.

8. Usprawnienie operacji łańcucha dostaw

Firmy czerpią ogromne korzyści z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w swoich funkcjach zaopatrzenia i dostaw.

Potrafią przewidywać cenę i dostępność materiałów, odległość, jaką muszą przebyć materiały w łańcuchu dostaw oraz szybkość ich transportu.

Wszystkie te przydatne dane analityczne pomagają firmom uzyskać dokładny wgląd w operacje łańcucha dostaw. Pomaga im znaleźć optymalny sposób pozyskiwania materiałów i wysyłki gotowych produktów, oszczędzając w ten sposób czas i koszty.

Innym podstawowym przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji w operacjach łańcucha dostaw są aplikacje nawigacyjne, których używają kierownicy dostaw, aby znaleźć najbardziej odpowiednie trasy do miejsca docelowego.

9. Segmentacja odbiorców

Sztuczna inteligencja umożliwia markom hiper-targetowanie swoich klientów, tj. docieranie do właściwych odbiorców we właściwym czasie z właściwym przekazem.

Chcesz wiedzieć jak? Analizuje dane klientów, które firma gromadzi z różnych źródeł, w tym z platform sprzedaży i mediów społecznościowych. Pomaga im zrozumieć specyficzne preferencje klientów i podzielić ich na osobne grupy.

Znając potrzeby każdej grupy klientów, możesz odpowiednio kierować swoje kampanie marketingowe, aby dotrzeć do odpowiednich odbiorców. Innymi słowy, AI pomogło zwiększyć efektywność kampanii marketingowych firm.

10. Cyberbezpieczeństwo

Bezpieczeństwo cybernetyczne jest pełne wyzwań ze względu na ogromne zagrożenie atakami w sieci i aplikacjach. Sztuczna inteligencja pomaga w zarządzaniu podatnościami i minimalizowaniu zagrożeń poprzez zrozumienie środowiska sieciowego.

Monitoruje również procesy w centrum danych, aby identyfikować zagrożenia, zapobiegać im i dostarczać wglądów cennych dla poprawy poziomu bezpieczeństwa danych.

Firmy przechowują maksymalną ilość danych w chmurze, co zwiększa ryzyko cyberzagrożeń. Systemy cyberbezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji zapobiegają obecnie naruszeniom danych w systemie sieci w chmurze.

W związku z tym giganci technologiczni, tacy jak Microsoft i Google, wdrażają analizę zagrożeń cybernetycznych opartą na sztucznej inteligencji, taką jak RiskIQ i Mandiant, aby chronić dane przed zagrożeniami na platformie chmurowej.

11. Zarządzanie relacjami z klientami (CRM)

Omówiliśmy już, w jaki sposób sztuczna inteligencja zmieniła usługi obsługi klienta i poprawiła poziom zadowolenia kupujących.

Tak więc, w oczywisty sposób, wpływa to również na CRM, nieodzowne narzędzie używane obecnie przez firmy do poprawy obsługi klienta.

CRM wykorzystuje ogromne dane klientów zebrane z punktów sprzedaży, e-maili, treści generowanych przez użytkowników w mediach społecznościowych, eCommerce itp., Aby pomóc firmom w planowaniu kolejnych kroków w zakresie sprzedaży i marketingu.

Chociaż integracja sztucznej inteligencji z CRM jest dzisiaj, na etapie początkowym, można spodziewać się wielu zmian.

Korzystając z automatycznych spostrzeżeń i analiz predykcyjnych, pomaga usprawnić cykl sprzedaży, generować potencjalnych klientów, kierować spersonalizowanymi kampaniami marketingowymi oraz ograniczać liczbę reklamacji klientów/zwrotów kosztów/wycofania produktu.

12. Cyfrowi asystenci

Jednym z najważniejszych zastosowań sztucznej inteligencji w biznesie są cyfrowi asystenci osobiści, którzy ułatwiają firmom wykonywanie szerokiego zakresu podstawowych zadań, w tym dodawanie wydarzeń do kalendarza, śledzenie wydatków, wypełnianie zapytań klientów i tak dalej.

Wielu asystentów cyfrowych lub IPA (Inteligentny Asystent Osobisty) przechowuje imię i nazwisko oraz dane kontaktowe klientów, ale także zapamiętuje ich zachowania zakupowe.

Pomaga to firmom poprawić zadowolenie i lojalność klientów poprzez zwiększenie zaangażowania klientów.

Niektóre powszechne przypadki użycia sztucznej inteligencji w ważnych branżach

Przy niezliczonych korzyściach lub zastosowaniach sztucznej inteligencji w biznesie trudno sobie wyobrazić świat bez niej w przyszłości. Narzędzia i aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję zwiększają produktywność firm jak nigdy dotąd.

Od zoptymalizowanego zarządzania przepływem pracy po dokładne prognozy i reagowanie na potrzeby klientów zapobiegające zagrożeniom bezpieczeństwa — sztuczna inteligencja zmienia firmy na wiele sposobów. Oto, w jaki sposób kilka sektorów szeroko skorzystało z interwencji sztucznej inteligencji.

1. Opieka zdrowotna

Sztuczna inteligencja wprowadza ogromne zmiany w diagnostyce i procedurach leczenia, pomagając lekarzom i świadczeniodawcom w ulepszaniu ich usług.

Narzędzia AI i ML pomagają dostawcom analizować dane zebrane z dokumentacji medycznej pacjenta. Umożliwia im to szybszą ocenę chorób lub stanów pacjentów i zapewnienie dostosowanych planów leczenia, które są bardziej odpowiednie.

Centra diagnostyczne używają różnych maszyn z obsługą sztucznej inteligencji, które dokładniej badają i przesiewają pacjentów oraz dostarczają lekarzom precyzyjnych wniosków.

Niektóre z najczęstszych zastosowań sztucznej inteligencji w sektorze opieki zdrowotnej, które zyskują obecnie na popularności, to:

• Analiza obrazowania medycznego
• Inteligentniejsze urządzenia do monitorowania pacjentów na OIT i CCU
• Monitorowanie parametrów zdrowotnych za pomocą inteligentnych urządzeń do noszenia
• Wysyłanie wcześniejszych ostrzeżeń o stanach takich jak sepsa poprzez wspieranie analiz predykcyjnych

2. Usługi finansowe

Obecnie sztuczna inteligencja ma duży wpływ na sektor finansowy, a większość firm używa narzędzi uczenia maszynowego do analizowania przepływów pieniężnych, wykrywania oszustw i poprawiania wyników kredytowych.

Pozwala również firmom finansowym zrozumieć zasadność każdej transakcji dokonywanej przez klientów, co pomaga im w podejmowaniu kluczowych decyzji dotyczących zatwierdzania pożyczek, zarządzania portfelem, handlu i tak dalej.

Sztuczna inteligencja nie tylko pomaga firmom finansowym jako całości, ale także pomaga jednostkom w zarządzaniu ich finansami.

Teraz można sprawdzić saldo, dokonywać natychmiastowych płatności, planować miesięczne rachunki i otrzymywać spersonalizowane rekomendacje dotyczące inwestycji.

Krótko mówiąc, pomaga im poprawić ich portfel finansowy.

Niektóre z typowych przykładów wykorzystania sztucznej inteligencji w dzisiejszym sektorze finansowym to:

• Ocena portfeli klientów i świadczenie usług doradztwa finansowego.
• Analizowanie wzorców z dużych zbiorów danych w celu podejmowania decyzji w handlu.
• Badanie wzorców wydatków klientów w celu przewidywania ich zachowań związanych z pożyczaniem.
• Ograniczenie błędów ludzkich przy wprowadzaniu do systemów ogromnych zestawów danych.
• Inicjowanie interakcji z klientami i reagowanie na nagłe potrzeby klientów.

3. Konserwacja przemysłowa

Większość branż korzysta obecnie ze sztucznej inteligencji, aby usprawnić predykcyjną konserwację maszyn.

Korzystają z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, aby badać obecny stan maszyn i zasobów, aby przewidzieć możliwy czas, w którym będą służyć. Następnie pomaga im poznać odpowiedni czas, kiedy maszyna wymaga naprawy lub konserwacji.

Większość fabryk wdraża dziś sztuczną inteligencję z uczeniem maszynowym do przetwarzania danych, przewidywania wydajności zakładu i zwiększania niezawodności sprzętu. Pomaga im to uniknąć przestojów lub opóźnień w procesach i poprawia ogólną produktywność.

Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja pomaga oszacować cykl życia ich zasobów maszynowych, zaplanować wymianę lub nowe zakupy oraz zoptymalizować całkowite koszty utrzymania.

4. Transport

Chociaż pierwszym przykładem zastosowania sztucznej inteligencji w sektorze transportowym są samojezdne inteligentne samochody, które zapewniają niezwykłe wrażenia nawigacyjne, ma ona również wiele innych zastosowań.

Ostatnio pojawiły się systemy zarządzania ruchem AI, które są wykorzystywane w inteligentnych miastach do optymalizacji przepływu ruchu, co pomogło kierowcom i pieszym uzyskać optymalną trasę i zaoszczędzić czas.

Niektóre inne wyjątkowe przypadki użycia sztucznej inteligencji w transporcie, które są dziś widoczne, to:

• Skanowanie twarzy na lotniskach
• Usługi wywoływania przejazdów AI
• Prognozy opóźnień lotów, pociągów itp.
• Zarządzanie parkingami oparte na sztucznej inteligencji
• Monitorowanie stanu dróg

Jak sztuczna inteligencja okazała się przydatna dla Twojej firmy?

Wpływ sztucznej inteligencji na biznes jest powszechnie odczuwalny, ponieważ przyjęło ją każde małe lub duże przedsiębiorstwo. Pomaga im podejmować mądrzejsze decyzje, lepiej współpracować z klientami i usprawniać zarządzanie.

Ogólnie rzecz biorąc, jest to ogromny postęp technologiczny, który pomógł firmom przyspieszyć ich rozwój na wiele sposobów. Jeśli chcesz, aby sztuczna inteligencja wniosła rewolucyjne ulepszenia do Twojej firmy, zatrudnij dedykowanych programistów AI z jednej z najlepszych firm technologicznych.

Chcesz kopać głębiej i poznać zastosowania sztucznej inteligencji w operacjach biznesowych? Here we have explained how it's making remarkable advancements in each field of business.

1. Artificial Intelligence in Marketing

AI is helping businesses of all types to enhance their marketing efforts and reach the maximum audience. It is firstly enabling companies to automate their day-to-day marketing tasks such as scheduling emails, predicting and analyzing campaign performance, and tracking social media activities.

Apart from these, a big role that AI plays in marketing is content moderation and creation. It is helping businesses to produce content faster and promote them in the right way.

It is assisting content marketers big time to improve their marketing campaigns and heighten their campaign successes.

A few noteworthy ways AI is aiding businesses in their marketing aspect are:

Ad targeting and performance analysis

Effective AI platforms are helping businesses to create and target ads for the right audience. Most of them, such as the Levity.ai tool analyze the ad performance according to the targeted customer segment and hence, predict their success accurately.

Content creation and moderation

AI-powered tools help in generating content based on keywords, business area, and target audience. It also moderates user-generated content on social media platforms and prioritizes them based on your business.

SEO (Search Engine Optimization)

With the help of Machine Learning algorithms, AI is assisting marketing teams to identify the intent behind buyers' searches as well as search trends. This enabled them to make better strategies for SEO.

Predictive customer analysis

By analyzing the data of previous purchases and interactions of customers, AI helps to understand your customers better. Subsequently, you can engage in a way to improve your relationships with them.

Image recognition

Many platforms, including Google Lens and FaceApp, can now read digital images, videos, or graphic inputs, and infer meanings from them due to AI.

This is helping marketers to deduce useful insights from thousands of pictures posted daily on social media and know how their products/services are used.

2. Artificial Intelligence in Sales

Most salespeople or executives struggle to meet their monthly or annual targets. To meet their targets, they are keen to adopt any technologies or solutions that look promising. While nothing was really that effective, AI-based solutions worked much better.

The success rate in the sales field grew exponentially. This poses a risk to firms or companies that are not adopting AI tools.

A recent Harvard Business Review revealed how AI has been constantly facilitating sales and assisting businesses to improve their bottom line.

From providing sales managers with self-assessment tools to accurate sales forecasting and augmenting customer engagement, AI has facilitated sales functions in many ways.

Here are some prevalent ways AI is assisting businesses to improve sales.

Targeting well by adapting to the buyers' needs

Sales teams can quickly collect customer data and process insights to know about the intention and interests of buyers. So, they can adjust their services or modify products according to the buyers' needs.

Enhanced personalization

AI tools helps the sales team to send personalized notifications or targeted messages to specific buyers after gleaning insights from the huge customer data. This helps them in prioritizing leads and generating more sales.

Access to real-time information or data

AI gives salespeople access to accurate real-time data anytime, which helps them in making informed decisions.

Track progress in sales

AI-enabled tools aid the sales team to monitor their progress across various sales channels by gathering information from multiple sources.

Demand forecasting

Sales teams can now forecast sales precisely with the help of AI-powered tools based on current sales and customer behavior patterns.

3. Artificial Intelligence in Customer Support

When it comes to understanding the relationship between AI and business, customer support services are a primary link.

All thanks to AI, companies can now better interpret customers' emotions, predict their behavior, and solve their issues instantly. It not only escalated the level of customer experience but also helped enterprises to grow loyalty in their customers.

AI-powered apps like MonkeyLearn and IBM Watson Tone Analyzer are assisting companies in customer sentiment analysis and further improving their customer services.

A great example is how TripAdvisor is using its customer data from feedback and social media interactions to depict customer emotions, future trends, and opportunities for improving its services.

A few prominent ways AI is benefiting businesses by improving their customer services are:

Chatbots engaging in excellent customer interactions

From responding to the customers' queries faster to reminding customers to order items left in the carts, collecting reviews, and asking them to rate, Chatbots are doing everything!

Enhances lead generation

AI tools facilitate the generation of leads by allowing companies to determine what customers want or what their pain points are.

For instance, AI is useful for companies to analyze the browsing trends of websites to determine what customers are looking for and subsequently, guide them to buy that.

Identify urgency and initiate actions

Using AI, companies are analyzing the interactions with their clients and potential leads to recognize the urgency. AI tools pick critical words like “I'd like to order” and frustrating phrases like “I am highly disappointed”, and “Won't buy from you anymore” to handle customers' concerns like a professional sales representative.

Stellar customer care services

With the help of AI-powered bots, companies are facilitating excellent customer care or support services.

An AI bot is available 24X7 to provide resolutions to customer complaints or grievances real quickly. Some of the bots even have multilingual support to help solve issues of global customers.

4. Artificial Intelligence in Operations

To understand why is artificial intelligence important in business, learn how it is transforming every field, including operations management. It is firstly reducing the workload of manual processes with machine learning.

AI-enabled tools do a lot in streamlining business operations. From automating repetitive tasks to eliminating human errors, creating predictive data models to making tasks efficient, they help businesses in their routine operations in many ways.

Workflow automation is a vital improvement AI brings in the aspect of business operations.

It raises the accountability of companies by facilitating centralized communications and allowing employees to access the real-time status of the operations. This reduces downtime and enhances the response time!

ML algorithms are also built to respond to data, and they tend to improve when fed more data.

Thus, when it comes to business operations, the ML algorithms identify patterns from the data and group them into separate clusters. This helps companies to make better decisions whether it's about processes, product development, supply chain operations, and delivery.

These are the two critical ways AI helps improve operations in business.

Automation of routine operations

AI-enabled devices or smart machines are simplifying processes and doing mundane tasks freeing up personnel for more productive activities.

For instance, the RPA (Robotic Process Automation), a critical component of AI is using software robots or simply 'bots' for complete back-office jobs, which include filling in forms, feeding and retrieving data, and forming predictions based on the data.

Predictive analysis of various datasets

This is perhaps the most vital way for AI in business operations that help in determining any anomalies or abnormalities in functions.

So, technically, it helps to avoid any critical situation or catastrophe in your business!

Streamline supply chain operations

A majority of business, including retail manufacturers, uses AI-powered tools to keep track of every aspect of their value chain, starting from manufacturing and distribution to resource deployment and shop floor management.

Inventory management

Using image recognition, an ML ability of AI assists businesses in inventory management. It uploads image data of the products, categories/labels them, and even identifies defective items.

5. Artificial Intelligence in Human Resources

When it's about using AI for business, organizations are continuously employing AI-based technologies to source the right talents efficiently.

It helps in virtual recruiting (which became common in business after the COVID-19 pandemic) as well as in the usual recruitment processes.

From analyzing the profiles of suitable candidates to finding the best candidates from applications, AI undertakes a whole lot of functions that help Human Resources (HR) managers source talents efficiently.

AI helps HR teams to overcome common challenges of sourcing, which include employee retention, determining wages or compensations according to workforce expectations, and assuring learning opportunities for career growth.

Some of the key ways AI is aiding companies in HR management are:

Sourcing

ML algorithms pick up relevant words from resumes submitted on online job portals to help companies find candidates that are suitable for the jobs. It also recommends that prospective candidates apply for vacant positions according to their job preferences.

Screening and interviewing

AI benefits companies largely during the interview process reminding them about scheduled interviews, providing details of candidates, assessing the skillsets of candidates, and preparing a questionnaire for the HR managers.

Selection

AI-based applications also help HR recruiters to compare candidates based on their interview performance, prepare individualized job offers, and anticipate candidates' intentions regarding the job offer.

Onboarding

The last step of talent acquisition ie, the onboarding process also gets easier due to AI.

It helps recruiters ease their onboarding processes which involve loads of documentation, signatures, access and authorization, and orientation.

6. Artificial Intelligence in Accounting

One of the remarkable advantages of AI in business as mentioned earlier is the automation of tasks that results in better accuracy and efficiency of operations.

Accounting is a crucial field in business that involves a lot of repetitive tasks like uploading files, entering data (cash flow, expenses, sales, etc.), classifying data according to correct accounting codes, and so on. Since AI promises to make no errors, it has a demanding role in accounting processes.

AI-empowered tools are using ML to enhance the practices for accounting. It aids in almost all types of accounting processes including the generation of financial statements, payroll, taxation, and auditing by enabling automation.

Some of the prevalent use cases of accounting in business are:

Performing repetitive accounting tasks

AI assists the finance and accounting personnel to avoid tedious tasks like data entry, recording day-to-day transactions and classifying them, reconciling accounts, correlating data from invoices or receipts, evaluating operational and employee expenses, tracking sales, and generating annual reports.

Semi-automation of critical processes

AI-based tools are likely to change the future of critical processes in accounting, such as payroll. With brilliant software applications that are mostly cloud-based, AI is making the tasks of payroll easier, such as checking working hours, making monthly payments, calculating overtime, issuing tax forms, etc.

7. Artificial Intelligence in Business Analytics

Most modern businesses are driven by the huge amount of complex data, which resulted in the adoption of AI-based analytical tools.

They are assisting businesses to have an intuitive risk management model, determine customer engagement, analyze risks in the supply chain, and created targeted campaigns based on customer data.

AI in business analytics is indeed a product of automation of data analysis, which is a usually time-consuming and resource-intensive task. It not just seamlessly analyzes the structured dataset of a business but also the unstructured or raw data using NLP (Natural Language Processing), image/video analytics, and speech analytics.

Some of the commendable ways AI supports business analytics are:

Driving innovation

Analytical tools are performing a comparative analysis of products that will drive innovation and improvements in the existing products.

This helps in creating new products that are better than the rivals and can attain a competitive edge in the industry.

Risk management

No businesses operate without risks or uncertainties. Companies can predict risks and prevent operational disruptions and hence subsequent losses. AI analytical tools perform big data analysis and enhance their risk management model.

So, you can make smarter decisions to avert or minimize risks and save costs.

Customer sentiment analysis

It is an automated AI-enabled process that helps you to discover what customers perceive about your brand, products, or services.

Seamless supply chain management

Supply chain managers and executives use AI tools to extract data about various processes. They use data-driven information to identify challenges and solve them to streamline operations and make their supply chain efficiency.

Challenges to Overcome in AI

While the benefits of AI in business are far-reaching, never overlook the challenges that come across while adopting or implementing AI-driven tools.

That's why many companies are still reluctant about using AI in their operations.

Here are a few common hurdles that you can come across while adopting AI technology in your business.

1. Lack of awareness

While AI is the recent buzzword everywhere, many businesses, especially small enterprises are still not aware of AI applications in business. For them, identifying the benefits of AI and quantifying them is a major challenge.

When they are fully not aware of the advantages of AI, they become non-interested to learn how is artificial intelligence used in various aspects for improving their business.

2. Inadequate skills

One of the major hurdles to adopting artificial intelligence in business is the lack of skills and knowledge. You need technically competent and knowledgeable professionals who can operate AI-powered tools and get the desired job done.

For instance, AI is now able to interpret a vast amount of sales data and predict trends or patterns in the market. It helps them in discussing future scenarios or outcomes and make decisions based on them.

Thus, your employees must know how to feed the AI-powered tools with the data and make them capable of interpreting data just like they do.

3. Preparing the right dataset

If you are ready to fully explore the capabilities of AI, it is necessary to ensure that you have the right or required data set on your end. The dataset should be properly classified or structured, secured, and accessible.

Unfortunately, many businesses still lack proper resources for data management. They generate clusters of data that are not arranged. So, it becomes impossible for AI algorithms to provide accurate insights or formulate decisions based on disordered datasets.

4. Bias problem

AI systems work based on certain datasets that they are trained for. Those are good data, and hence, artificial intelligence services depend on them. When your company lacks good data, it can fail to implement its AI tools.

Low-quality data produced based on assumptions are never appropriate for AI analysis resulting in anomalies in the predictions or outcomes.

Low-quality data are often developed based on bias. It's essential to eliminate any such biases and make AI only responsive to unbiased data.

5. Bezpieczeństwo danych

Większość aplikacji AI działa w oparciu o ogromne ilości danych. Chociaż te fragmenty danych są przydatne dla biznesu w prognozowaniu sytuacji lub podejmowaniu decyzji, stwarzają również problemy z bezpieczeństwem danych.

Im więcej danych generujesz na potrzeby zastosowania AI w swojej firmie, tym więcej użytkowników/systemów ma do nich dostęp i tym większe jest ryzyko naruszenia bezpieczeństwa danych lub kradzieży prywatności.

Dlatego, aby mieć aplikacje AI w operacjach biznesowych, musisz mieć odpowiednie zarządzanie bezpieczeństwem danych.

Im więcej danych generujesz na potrzeby zastosowania AI w swojej firmie, tym więcej użytkowników/systemów ma do nich dostęp i tym większe jest ryzyko naruszenia bezpieczeństwa danych lub kradzieży prywatności. Dlatego, aby mieć aplikacje AI w operacjach biznesowych, musisz mieć odpowiednie zarządzanie bezpieczeństwem danych.

Co nas czeka w przyszłości AI?

Niezależnie od obecnego scenariusza dotyczącego sztucznej inteligencji, oczywiste jest, że AI będzie rządzić w przyszłości. W miarę jak sztuczna inteligencja rozwija technologię, firmy i startupy coraz częściej wdrażają narzędzia AI na swoją korzyść.

Od doświadczeń konsumenckich nowej generacji po spersonalizowane rekomendacje, rozwiązywanie złożonych problemów po generowanie treści, robi wszystko.

Sztuczna inteligencja jest obecnie badana w firmach ze względu na jej bezprecedensową zdolność do interpretowania i analizowania zestawów danych, a nawet odkrywania na ich podstawie wzorców. Pomaga im w podejmowaniu mądrzejszych decyzji, analizowaniu interakcji z klientami, prognozowaniu sprzedaży, przewidywaniu trendów rynkowych, automatyzacji danych i wielu innych.

Innymi słowy, pomaga firmom na różne sposoby stać się konkurencyjnymi w szybko zmieniającym się świecie biznesu. Biorąc pod uwagę ten scenariusz, firmy prawdopodobnie w najbliższej przyszłości będą używać więcej sztucznej inteligencji!

Chociaż wielu obawia się, że sztuczna inteligencja zastąpi siłę roboczą swoją ludzką inteligencją, tak nie jest. Sztuczna inteligencja będzie ogromną częścią naszej przyszłej gospodarki, ale będzie wymagać interwencji człowieka, aby była tak skuteczna, jak to tylko możliwe.

Sztuczna inteligencja nie zastąpi ludzi, ale zwiększy inteligencję wielu ludzi, czyniąc ich bardziej produktywnymi niż kiedykolwiek.

Decydowanie, czy sztuczna inteligencja jest odpowiednia dla Twojej firmy!

Sztuczna inteligencja jest pomocna na wiele sposobów dla firm, niezależnie od branży, do której należą. Aby wykorzystać moc lub użyteczność sztucznej inteligencji w biznesie, nie trzeba nawet być zaawansowanym technicznie ani ekspertem.

Tysiące firm, dużych i małych, opracowuje dziś własne platformy sztucznej inteligencji, które umożliwiają im analizowanie danych, przyspieszanie procesów, ograniczanie powtarzalnych zadań i szybkie podejmowanie mądrzejszych decyzji.

Krótko mówiąc, sztuczna inteligencja pomaga firmom w wielu aspektach, od sprzedaży i marketingu po księgowość i analizę danych, jednocześnie zmniejszając obciążenie pracowników. Pomaga także unikać błędów, zapobiegać kryzysom i oszczędzać koszty!

Jeśli jesteś zachwycony wszechstronnymi zaletami sztucznej inteligencji w swojej firmie, skontaktuj się z Webskitters Technology Solutions Private Limited. Jesteśmy pionierską firmą opracowującą aplikacje i oprogramowanie w USA i wykorzystujemy technologię sztucznej inteligencji do tworzenia gotowych aplikacji dla firm. Skontaktuj się, aby dowiedzieć się jak!

Często Zadawane Pytania

1. Jakie są kluczowe atrybuty AI?

Sztuczna inteligencja lub sztuczna inteligencja to szeroko zakrojona koncepcja technologii obejmująca pięć głównych atrybutów, którymi są pozyskiwanie danych, adaptacja, reaktywność, perspektywa i współbieżność.

Pozyskiwanie danych jest atrybutem, ponieważ sztuczna inteligencja zajmuje się porcjami danych, podczas gdy sztuczna inteligencja musi stale dostosowywać się do okoliczności dzięki uczeniu maszynowemu, co czyni ją adaptacyjną.

Narzędzia sztucznej inteligencji są również reaktywne, ponieważ muszą się zmieniać w zależności od środowiska i sytuacji wokół nich. Atrybut wybiegający w przyszłość jest również brany pod uwagę w przypadku sztucznej inteligencji, ponieważ często przewiduje wyniki na podstawie możliwych scenariuszy.

Wreszcie, narzędzia sztucznej inteligencji są w stanie obsłużyć wiele danych, wiele osób i wiele systemów jednocześnie, dlatego bardzo ważne jest rozważenie współbieżności atrybutu.

2. Jakie są najczęstsze modele AI?

Model sztucznej inteligencji to program zaprojektowany do wykonywania określonych zadań i dostarczania wyników, takich jak identyfikacja niektórych typowych wzorców na podstawie zestawu danych.

Zazwyczaj sztuczna inteligencja ma wiele modeli, ale najbardziej powszechnymi znanymi i stosowanymi obecnie są regresja liniowa, regresja logistyczna, głębokie sieci neuronowe, drzewa decyzyjne i maszyny wektorów nośnych.

3. Która sztuczna inteligencja jest najbardziej zaawansowana?

Jeśli zastanawiasz się, która sztuczna inteligencja jest obecnie najbardziej zaawansowana, to jest nią Deep Learning! Jest to forma sztucznej inteligencji, w której inżynierowie lub programiści szkolą maszyny lub systemy, dostarczając im ogromną ilość danych.

Maszyny wykorzystują dane do rozwiązywania problemów, prognozowania sytuacji, podejmowania decyzji i wykonywania przydatnych zadań.

4. Z jakiej sztucznej inteligencji korzystamy na co dzień?

AI jest wszędzie! Codziennie napotykamy setki przykładów, takich jak asystenci głosowi w telefonach, asystenci cyfrowi, tacy jak Siri/Alexa, rozpoznawanie twarzy, Mapy Google do nawigacji, podobne rekomendacje produktów w aplikacjach zakupowych, przypomnienia o miesięcznych płatnościach za rachunki/cyklach rozliczeniowych oraz wykrywanie spamu/oszustw .

5. Jakie są główne problemy, które sztuczna inteligencja może rozwiązać?

Niektóre z rzeczywistych problemów, a także problemy biznesowe, które sztuczna inteligencja pomaga rozwiązać, to:

• Kwestie klientów
• Analiza ogromnych zbiorów danych
• Prognozowanie popytu
• Rozpoznawanie obrazu/wideo
• Przewidywanie zachowań klientów lub punktów bólu
• Dokładna diagnostyka chorób
• Eliminowanie mowy nienawiści lub wulgaryzmów w mediach społecznościowych

6. Jakie są najnowsze trendy w sztucznej inteligencji?

Większość organizacji korzysta z technologii sztucznej inteligencji i w coraz większym stopniu poprawia wyniki finansowe na wiele sposobów. Niektóre z kluczowych trendów AI, które dominują obecnie i będą dominować, to:

• Sztuczna inteligencja do edycji/korekty tekstu, mowy i obrazu
• Generatywna sztuczna inteligencja dla sztuki i treści
• Adaptacyjna sztuczna inteligencja do ulepszania doświadczeń klientów
• Asystenci napędzani sztuczną inteligencją
• Spersonalizowana nauka
• Zapobieganie oszustwom

7. Jak sztuczna inteligencja może pomóc małym firmom?

Dziś sztuczna inteligencja i biznes idą ręka w rękę. Pomaga firmom skalować i rozwijać się wykładniczo.

Firmy każdej wielkości i typu korzystają ze sztucznej inteligencji i raczej osiągają przewagę konkurencyjną w branży. Sztuczna inteligencja pomaga małym przedsiębiorstwom rozwijać się i przenosić ich działalność na wyższy poziom.

1. Poprawa obsługi klienta
2. Automatyzacja procesu
3. Zwiększenie cyberbezpieczeństwa
4. Opracowywanie lepszych kampanii marketingowych
5. Pielęgnowanie relacji z klientami

‍