AI ในโลจิสติกส์ 5 เครื่องมือที่ดีที่สุด | AI ในธุรกิจ #89

AI ในโลจิสติกส์ จะปรับปรุงระบบการจัดส่งโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างไร?

ภาคโลจิสติกส์กำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลง จากการคาดการณ์ของ Allied Market Research มูลค่าของอุตสาหกรรมนี้จะสูงถึง 13 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2570 AI ที่ให้การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับปัญหาในการดำเนินงาน ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถตอบสนองได้ทันทีและรับประกันการส่งมอบที่ตรงเวลา

ด้วยอัลกอริธึม AI ทำให้สามารถรับรองความถูกต้องของข้อมูลสำหรับการตัดสินใจและคาดการณ์ความต้องการสินค้าคงคลังเพื่อหลีกเลี่ยงการขาดแคลนผลิตภัณฑ์ยอดนิยม AI ยังระบุเส้นทางการจัดส่งที่ถูกที่สุดและมีประสิทธิภาพที่สุด ส่งผลให้ประหยัดต้นทุนได้ ต่อไปนี้เป็นวิธีสำคัญบางประการที่ AI ส่งผลกระทบต่อภาคโลจิสติกส์:

• การจัดการทรัพยากร – AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ตัวอย่างเช่น ระบบ AI จะวิเคราะห์ปริมาณการใช้เชื้อเพลิงและเวลาทำงานของคนขับเพื่อปรับตารางเวลาและเส้นทางการจัดส่งให้เหมาะสม
• วิวัฒนาการและการเรียนรู้จากเทรนด์ – ต้องขอบคุณ AI ที่ทำให้บริษัทต่างๆ ดำเนินกระบวนการอัตโนมัติและรักษาความสามารถในการแข่งขันได้ อัลกอริทึมเรียนรู้จากรูปแบบการขายตามฤดูกาลเพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคตได้ดียิ่งขึ้น
• การติดตามพัสดุ – AI ช่วยในการติดตามการจัดส่งเพื่อให้แน่ใจว่าตรงเวลา ระบบติดตามที่ใช้ AI จะแจ้งให้บริษัททราบถึงความล่าช้าในการขนส่งที่อาจเกิดขึ้น
• ความโปร่งใสของห่วงโซ่อุปทาน – AI ช่วยให้แก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็ว แดชบอร์ด AI ช่วยให้สามารถระบุและแก้ไขปัญหาคอขวดในห่วงโซ่อุปทานได้แบบเรียลไทม์
• การจัดการข้อมูล – AI รับประกันความถูกต้องและความสม่ำเสมอของข้อมูล ระบบ AI ตรวจสอบและอัปเดตข้อมูลผลิตภัณฑ์แบบเรียลไทม์ เพื่อให้มั่นใจในความถูกต้องตลอดห่วงโซ่อุปทาน

AI ในโลจิสติกส์ เครื่องมือที่ดีที่สุด

การพัฒนาเทคโนโลยี AI ในด้านโลจิสติกส์ได้เปิดโอกาสใหม่ๆ ให้กับบริษัทต่างๆ ในการปรับปรุงการจัดการห่วงโซ่อุปทาน มาดูเครื่องมือที่ทันสมัยที่สุดที่ช่วยในการบรรลุเป้าหมายเหล่านี้กัน

ไอบีเอ็ม วัตสัน ซัพพลายเชน

IBM Watson Supply Chain เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ เคล็ดลับการคาดการณ์ และคำแนะนำในการดำเนินการผ่าน AI ช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง การคาดการณ์ความต้องการ และความสัมพันธ์ของซัพพลายเออร์ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ IBM Watson Supply Chain Insights เป็นโซลูชันที่ใช้ AI ซึ่ง:

• เพิ่มการมองเห็นห่วงโซ่อุปทาน
• ให้ข้อมูลเชิงลึก ช่วยให้สามารถจัดการข้อมูลได้ดีขึ้นและให้คำแนะนำในทางปฏิบัติ

สิ่งนี้ช่วยให้สามารถบรรเทาการหยุดชะงักและความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึงการปรับปรุงการตัดสินใจและประสิทธิภาพทั่วทั้งห่วงโซ่อุปทาน

ที่มา: IBM (https://www.ibm.com/products/planning-analytics/supply-chain-planning)

เอสเอพี อาริบา

SAP Ariba เป็นแพลตฟอร์มบนคลาวด์สำหรับการจัดซื้อและการจัดการห่วงโซ่อุปทานที่ใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อปรับปรุงกระบวนการจัดหาสินค้า การจัดการซัพพลายเออร์ และการเจรจาสัญญา เครื่องมือวิเคราะห์ที่รองรับ AI ช่วยให้บริษัทต่างๆ ระบุความเสี่ยงและโอกาสที่อาจเกิดขึ้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความปลอดภัยในห่วงโซ่อุปทานของตน

AI ในโลจิสติกส์ที่ใช้โดย SAP Ariba เป็นบริการจัดซื้อจัดจ้างและการจัดการค่าใช้จ่ายที่ช่วยให้ซัพพลายเออร์และผู้ซื้อเชื่อมต่อและดำเนินธุรกิจบนแพลตฟอร์มเดียว โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมสำหรับการจัดการกระบวนการจัดซื้อทั้งหมดและการสร้างห่วงโซ่อุปทานที่มีจริยธรรมและระบบนิเวศ

ข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของ SAP Ariba คือความสามารถในการผสานรวมกับเครื่องมือ SAP อื่นๆ ได้อย่างราบรื่น เพื่อให้มั่นใจว่าได้รับการสนับสนุนทางธุรกิจที่ครอบคลุมในแง่ของบริการและความเชี่ยวชาญด้านดิจิทัล ส่งผลให้ลดการหยุดชะงักทางการเงินและการดำเนินงาน และลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับซัพพลายเออร์ Ariba Network เป็นองค์ประกอบสำคัญของ SAP Ariba ซึ่งขับเคลื่อนโดย SAP HANA ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับจัดการแคตตาล็อก ข้อเสนอ การซื้อ และใบแจ้งหนี้

ที่มา: SAP (https://www.sap.com/poland/products/spend-management/ariba-login.html)

o9 โซลูชั่น

o9 Solutions นำเสนอแพลตฟอร์มการวางแผนธุรกิจแบบผสมผสาน (IBP) ที่สนับสนุนโดย AI ซึ่งช่วยให้องค์กรจัดกระบวนการจากสามส่วนหลักของบริษัท:

• ห่วงโซ่อุปทาน,
• ฝ่ายขาย และ
• พื้นที่การเงิน

ความสามารถในการคาดการณ์ความต้องการขั้นสูงช่วยให้บริษัทต่างๆ เพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลัง ลดเวลาปฏิบัติตามคำสั่งซื้อ และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า o9 Solutions เป็นแพลตฟอร์มการวางแผนและการตัดสินใจที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI ซึ่งช่วยให้สามารถวางแผนธุรกิจแบบผสมผสาน (IBP) ได้อย่างแท้จริงสำหรับบริษัทระดับโลก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นสำหรับการวางแผนและการวิเคราะห์ห่วงโซ่อุปทาน การวางแผนการค้าปลีก และการจัดตารางการผลิต

แดชบอร์ด o9 Control Tower ช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและมีข้อมูลครบถ้วนโดยอาศัยข้อมูล แพลตฟอร์ม o9 Solutions นำเสนอโซลูชั่น AI ในโลจิสติกส์ ช่วยให้บริษัทต่างๆ จัดการกระบวนการที่ซับซ้อนโดยการบูรณาการแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและเปิดใช้งานการวางแผนธุรกิจเชิงกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ที่มา: o9 Solutions (https://o9solutions.com/solutions/supply-chain/)

โฟร์ไคท์

FourKites เป็นแพลตฟอร์มตรวจสอบห่วงโซ่อุปทานแบบเรียลไทม์ที่ใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์เวลามาถึงของการจัดส่งและเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการขนส่ง เป็นผลให้บริษัทต่างๆ สามารถลดต้นทุนการขนส่ง เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า และลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากการดำเนินงานด้านโลจิสติกส์

เฮงเค็ล หนึ่งในลูกค้าของ FourKites ได้รับประโยชน์จากการใช้ AI ในลอจิสติกส์ โดยสามารถเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ ณ สถานที่นั้นๆ และเวลาที่คาดว่าจะมาถึง (ETA) ของการจัดส่ง ช่วยให้พวกเขาสามารถวางแผนงานได้ดีขึ้นและตอบสนองต่อความล่าช้าที่อาจเกิดขึ้น FourKites ยังนำข้อดีอื่นๆ มาสู่เฮงเค็ล เช่น การประหยัดเวลาและต้นทุน คุณภาพที่ดีขึ้น การระงับข้อพิพาทที่ยุติธรรม และการหลีกเลี่ยงบทลงโทษสำหรับความล่าช้า ในปี 2023 เฮงเค็ลวางแผนที่จะติดตามการจัดส่งเกือบล้านรายการโดยใช้ FourKites

ออราเคิล SCM

Oracle SCM เป็นหนึ่งในเครื่องมือ AI ที่ซับซ้อนที่สุดในด้านโลจิสติกส์ มีชุดเครื่องมือการจัดการห่วงโซ่อุปทานที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการตัดสินใจ เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ และขับเคลื่อนประสิทธิภาพการดำเนินงานตลอดห่วงโซ่อุปทาน (Oracle Supply Chain Management (SCM)) เครื่องมือเหล่านี้บางส่วนได้แก่:

• Oracle Intelligent Track and Trace – หมายถึงเครื่องมือสำหรับติดตามเส้นทางของผู้ให้บริการขนส่งและเส้นทางของการจัดส่ง
• Oracle Demand Management – ​​เครื่องมือการจัดการความต้องการที่ช่วยให้สามารถควบคุมระดับสินค้าคงคลังได้แม้ในองค์กรขนาดใหญ่
• Oracle Supply Chain Planning – โมดูลที่ใช้สำหรับการวางแผนห่วงโซ่อุปทานในบริษัท
• Oracle Transportation Management – ​​แพลตฟอร์มการจัดการการขนส่ง
• Oracle Warehouse Management – ​​เครื่องมือสำหรับควบคุมคลังสินค้าและการส่งมอบ

Oracle SCM (Supply Chain Management) คือชุดแอปพลิเคชันที่ครอบคลุมซึ่งออกแบบมาเพื่อจัดการห่วงโซ่อุปทานด้วยประสิทธิภาพและการมองเห็นที่เพิ่มขึ้น ประกอบด้วยคุณลักษณะต่างๆ มากมาย เช่น การจัดการวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ การวางแผนห่วงโซ่อุปทาน การจัดซื้อ โลจิสติกส์ และการจัดการคำสั่งซื้อ เครื่องมือลอจิสติกส์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังสามารถผสานรวมกับอุปกรณ์ Internet of Things (IoT) และบล็อกเชน เพื่อตอบสนองความท้าทายด้านซัพพลายเชนสมัยใหม่

Oracle ไม่เพียงแต่ใช้ AI และ ML (การเรียนรู้ของเครื่อง) ในโลจิสติกส์ ซึ่งช่วยเร่งการวิเคราะห์ข้อมูล เผยให้เห็นปัญหาที่เกี่ยวข้องกับพนักงานและความไร้ประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน โซลูชันสมัยใหม่ที่ทำงานร่วมกับ AI ในด้านลอจิสติกส์ยังรวมถึงอินเทอร์เฟซเสียงและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งไม่เพียงปรับปรุงการเข้าถึงและความเร็วเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลและทักษะการตัดสินใจอีกด้วย

อย่างไรก็ตาม นวัตกรรมที่สำคัญที่สุดคือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ช่วยให้สามารถเปรียบเทียบใบสั่งขายในอนาคตกับระดับพนักงาน เพื่อค้นหาช่องว่างด้านทักษะ และระบุความต้องการที่เกี่ยวข้องกับปริมาณคลังสินค้าหรือความพร้อมของยานพาหนะ ทั้งหมดนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อลดการหยุดชะงักในห่วงโซ่อุปทาน

ที่มา: Oracle (https://www.oracle.com/scm/product-tours/#supply-chain-planning)

ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นเมื่อใช้ AI ในโลจิสติกส์?

การแนะนำ AI เข้าสู่โลจิสติกส์มาพร้อมกับความท้าทาย การเปลี่ยนแปลงในช่วงแรกต้องใช้การลงทุนจำนวนมากและการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลขององค์กร อัลกอริธึม AI ในโลจิสติกส์อาจซับซ้อน ซึ่งในตอนแรกอาจทำให้ยากต่อการเข้าใจการตัดสินใจที่เสนอโดยระบบการจัดการที่เพิ่งนำมาใช้ใหม่

การรับรองความปลอดภัยของข้อมูลยังเป็นสิ่งสำคัญในการปกป้องความสมบูรณ์ในการปฏิบัติงานและความไว้วางใจของลูกค้า นอกจากนี้ ระบบ AI ที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีคุณภาพไม่เพียงพออาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาดและความลำเอียงของอัลกอริทึม ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องจัดลำดับความสำคัญของการฝึกอบรมพนักงานและการรวบรวมข้อมูลอย่างละเอียดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขนส่งตั้งแต่เริ่มนำ AI ไปใช้ในด้านลอจิสติกส์ภายในบริษัท

อนาคตของ AI ในโลจิสติกส์

AI เปลี่ยนแปลงโลจิสติกส์ ปรับปรุงการดำเนินงาน ลดต้นทุนการจัดส่ง และมอบความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ให้กับบริษัทต่างๆ ความสามารถของ AI ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถ:

• เพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน – AI ในโลจิสติกส์ช่วยให้การวางแผนและการจัดการทรัพยากรแม่นยำยิ่งขึ้น
• วางแผนเส้นทาง – ด้วยปัญญาประดิษฐ์ ทำให้สามารถค้นหาเส้นทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการขนส่งสินค้า
• ได้รับความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ – บริษัทที่ใช้ AI ในด้านลอจิสติกส์ได้รับความได้เปรียบเหนือการแข่งขันโดยการปรับปรุงทั้งระบบการจัดส่งและวิธีการจัดการอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป

โครงร่างของสถานการณ์ในอนาคตที่มี AI ในด้านลอจิสติกส์อาจมีดังต่อไปนี้: บริษัทต่างๆ จะต้องพึ่งพา AI มากขึ้นในการคาดการณ์ความต้องการ กระบวนการอัตโนมัติของคลังสินค้า และการเพิ่มประสิทธิภาพของเส้นทางการจัดส่ง การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการ การวางแผน และการสร้างกลยุทธ์ในอนาคตก็จะเติบโตขึ้นเช่นกัน

สรุป

AI ในโลจิสติกส์นำมาซึ่งประโยชน์ที่สำคัญ แต่ยังก่อให้เกิดความท้าทายอีกด้วย บริษัทที่พิจารณา AI ควรปรับใช้อย่างรอบคอบ โดยขอคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญด้านโลจิสติกส์ AI เพื่อให้แน่ใจว่าทั้งข้อดีและประสิทธิผลของเทคโนโลยีจะได้รับการปรับปรุงให้สูงสุดในลักษณะที่ปลอดภัยและควบคุมได้

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok

ผู้เขียน : โรเบิร์ต วิทนีย์

ผู้เชี่ยวชาญ JavaScript และผู้สอนที่เป็นโค้ชแผนกไอที เป้าหมายหลักของเขาคือการยกระดับผลงานของทีมโดยการสอนผู้อื่นถึงวิธีการร่วมมืออย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่เขียนโค้ด

ดูโพสต์ทั้งหมด

AI ในธุรกิจ:

1. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 1)
2. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 2)
3. แอปพลิเคชัน AI ในธุรกิจ – ภาพรวม
4. แชทบอทข้อความช่วยด้วย AI
5. ธุรกิจ NLP วันนี้และพรุ่งนี้
6. บทบาทของ AI ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
7. การกำหนดเวลาโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เอไอสามารถช่วยได้อย่างไร?
8. โพสต์โซเชียลมีเดียอัตโนมัติ
9. บริการและผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ทำงานด้วย AI
10. จุดอ่อนของแนวคิดทางธุรกิจของฉันคืออะไร? เซสชั่นระดมความคิดด้วย ChatGPT
11. การใช้ ChatGPT ในธุรกิจ
12. นักแสดงสังเคราะห์ เครื่องสร้างวิดีโอ AI 3 อันดับแรก
13. 3 เครื่องมือออกแบบกราฟิก AI ที่มีประโยชน์ AI เจนเนอเรชั่นในธุรกิจ
14. นักเขียน AI ที่ยอดเยี่ยม 3 คนที่คุณต้องลองวันนี้
15. สำรวจพลังของ AI ในการสร้างดนตรี
16. นำทางโอกาสทางธุรกิจใหม่ด้วย ChatGPT-4
17. เครื่องมือ AI สำหรับผู้จัดการ
18. 6 ปลั๊กอิน ChatGTP ที่ยอดเยี่ยมที่จะทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น
19. 3 กราฟิค AI Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. อนาคตของ AI ตาม McKinsey Global Institute จะเป็นอย่างไร
21. ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจ--บทนำ
22. NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติในธุรกิจคืออะไร
23. การประมวลผลเอกสารอัตโนมัติ
24. Google แปลภาษากับ DeepL 5 แอพพลิเคชั่นเครื่องแปลภาษาสำหรับธุรกิจ
25. การดำเนินงานและการใช้งานทางธุรกิจของวอยซ์บอท
26. เทคโนโลยีผู้ช่วยเสมือนหรือจะคุยกับ AI ได้อย่างไร?
27. ระบบธุรกิจอัจฉริยะคืออะไร?
28. ปัญญาประดิษฐ์จะมาแทนที่นักวิเคราะห์ธุรกิจหรือไม่?
29. ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วย BPM ได้อย่างไร?
30. AI และโซเชียลมีเดีย – พวกเขาพูดอะไรเกี่ยวกับเรา?
31. ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการเนื้อหา
32. AI สร้างสรรค์ของวันนี้และอนาคต
33. Multimodal AI และการใช้งานในธุรกิจ
34. การโต้ตอบใหม่ AI เปลี่ยนแปลงวิธีการใช้งานอุปกรณ์ของเราอย่างไร
35. RPA และ API ในบริษัทดิจิทัล
36. ตลาดงานในอนาคตและอาชีพที่จะเกิดขึ้น
37. AI ใน EdTech 3 ตัวอย่างบริษัทที่ใช้ศักยภาพปัญญาประดิษฐ์
38. ปัญญาประดิษฐ์และสิ่งแวดล้อม 3 โซลูชัน AI ที่จะช่วยคุณสร้างธุรกิจที่ยั่งยืน
39. เครื่องตรวจจับเนื้อหา AI พวกเขาคุ้มค่าไหม?
40. ChatGPT กับ Bard และ Bing AI chatbot ตัวไหนที่เป็นผู้นำการแข่งขัน?
41. chatbot AI เป็นคู่แข่งในการค้นหาของ Google หรือไม่
42. ChatGPT พร้อมท์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับทรัพยากรบุคคลและการสรรหาบุคลากร
43. วิศวกรรมศาสตร์ทันที วิศวกรพร้อมท์ทำอะไร?
44. เครื่องกำเนิด AI จำลอง เครื่องมือ 4 อันดับแรก
45. AI และอะไรอีก? เทรนด์เทคโนโลยียอดนิยมสำหรับธุรกิจในปี 2024
46. AI และจริยธรรมทางธุรกิจ เหตุใดคุณจึงควรลงทุนในโซลูชั่นที่มีจริยธรรม
47. เมตาเอไอ คุณควรรู้อะไรบ้างเกี่ยวกับฟีเจอร์ที่รองรับ AI ของ Facebook และ Instagram
48. กฎระเบียบของเอไอ คุณต้องรู้อะไรบ้างในฐานะผู้ประกอบการ?
49. 5 การใช้งานใหม่ของ AI ในธุรกิจ
50. ผลิตภัณฑ์และโครงการ AI - แตกต่างจากผลิตภัณฑ์และโครงการอื่นอย่างไร
51. กระบวนการอัตโนมัติที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI จะเริ่มตรงไหน?
52. คุณจะจับคู่โซลูชัน AI กับปัญหาทางธุรกิจได้อย่างไร
53. AI ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในทีมของคุณ
54. ทีม AI กับการแบ่งบทบาท
55. จะเลือกสาขาอาชีพใน AI ได้อย่างไร?
56. การเพิ่มปัญญาประดิษฐ์ในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์คุ้มค่าเสมอไปหรือไม่?
57. AI ใน HR: ระบบการสรรหาบุคลากรอัตโนมัติส่งผลต่อ HR และการพัฒนาทีมอย่างไร
58. 6 เครื่องมือ AI ที่น่าสนใจที่สุดในปี 2023
59. 6 อุบัติเหตุทางธุรกิจที่ใหญ่ที่สุดที่เกิดจาก AI
60. การวิเคราะห์วุฒิภาวะด้าน AI ของบริษัทเป็นอย่างไร
61. AI สำหรับการปรับแต่ง B2B ในแบบของคุณ
62. กรณีการใช้งาน ChatGPT 18 ตัวอย่างวิธีปรับปรุงธุรกิจของคุณด้วย ChatGPT ในปี 2024
63. ไมโครเลิร์นนิง วิธีที่รวดเร็วในการรับทักษะใหม่
64. การใช้งาน AI ที่น่าสนใจที่สุดในบริษัทต่างๆ ในปี 2024
65. ผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์ทำอะไร?
66. โครงการ AI นำมาซึ่งความท้าทายอะไรบ้าง
67. เครื่องมือ AI 8 อันดับแรกสำหรับธุรกิจในปี 2024
68. เอไอใน CRM AI เปลี่ยนแปลงอะไรในเครื่องมือ CRM
69. พระราชบัญญัติ UE AI ยุโรปควบคุมการใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างไร
70. โซระ. วิดีโอที่สมจริงจาก OpenAI จะเปลี่ยนธุรกิจอย่างไร
71. ผู้สร้างเว็บไซต์ AI 7 อันดับแรก
72. เครื่องมือที่ไม่ต้องเขียนโค้ดและนวัตกรรม AI
73. การใช้ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมของคุณได้มากแค่ไหน?
74. จะใช้ ChatGTP เพื่อการวิจัยตลาดได้อย่างไร
75. จะขยายขอบเขตการเข้าถึงของแคมเปญการตลาด AI ของคุณได้อย่างไร
76. "เราทุกคนคือนักพัฒนา" นักพัฒนาพลเมืองสามารถช่วยบริษัทของคุณได้อย่างไร?
77. AI ในการขนส่งและโลจิสติกส์
78. AI แก้ Pain Point ทางธุรกิจอะไรบ้าง?
79. ปัญญาประดิษฐ์ในสื่อ
80. AI ในด้านธนาคารและการเงิน ลาย มอนโซ และแกร็บ
81. AI ในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยว
82. AI ส่งเสริมให้เกิดเทคโนโลยีใหม่อย่างไร
83. การปฏิวัติของ AI ในโซเชียลมีเดีย
84. AI ในอีคอมเมิร์ซ ภาพรวมของผู้นำระดับโลก
85. เครื่องมือสร้างภาพ AI 4 อันดับแรก
86. เครื่องมือ AI 5 อันดับแรกสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
87. กลยุทธ์ AI ในบริษัทของคุณ - จะสร้างได้อย่างไร
88. หลักสูตร AI ที่ดีที่สุด – 6 คำแนะนำที่ยอดเยี่ยม
89. การเพิ่มประสิทธิภาพการฟังโซเชียลมีเดียด้วยเครื่องมือ AI
90. IoT + AI หรือวิธีลดต้นทุนด้านพลังงานในบริษัท
91. AI ในโลจิสติกส์ 5 เครื่องมือที่ดีที่สุด