การวิเคราะห์ความรู้สึกด้วย AI ช่วยขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจได้อย่างไร? - AI ในธุรกิจ #128

ในยุคของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล บริษัทต่างๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลจำนวนที่ไม่เคยมีมาก่อนเกี่ยวกับลูกค้าของตน ทั้งความคิดเห็น ความรู้สึก และประสบการณ์ของพวกเขา กุญแจสู่ความสำเร็จคือความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลนี้อย่างรวดเร็วและสรุปผลได้ ปัญญาประดิษฐ์และการวิเคราะห์ความรู้สึกแบบอัตโนมัติเข้ามาช่วยเหลือ ด้วยเหตุนี้จึงสามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นหลายพันรายการได้ภายในไม่กี่นาทีเพื่อค้นหาว่าลูกค้าคิดอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการ มันทำงานอย่างไรในทางปฏิบัติ? มีประโยชน์อะไรต่อบริษัทบ้าง? จะนำการวิเคราะห์ความรู้สึกไปใช้ในองค์กรของคุณได้อย่างไร? คุณจะพบคำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้ในบทความด้านล่าง

การวิเคราะห์ความรู้สึกคืออะไร?

การวิเคราะห์ความรู้สึกหรือที่เรียกว่าการขุดความคิดเห็น เป็นกระบวนการในการประมวลผลข้อความจำนวนมากโดยอัตโนมัติเพื่อพิจารณาว่าข้อความนั้นแสดงอารมณ์เชิงบวก ลบ หรือเป็นกลางหรือไม่ โดยอาศัยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจภาษาของมนุษย์ และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่ติดป้ายกำกับเพื่อจดจำคำและสำนวนเฉพาะที่บ่งบอกถึงความรู้สึกโดยเฉพาะ

วิธีหลักในการวิเคราะห์ความรู้สึก:

• แนวทางที่อิงกฎเกณฑ์ – การกำหนดอารมณ์ที่เหมาะสมให้กับคำสำคัญตามกฎและพจนานุกรมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น “เยี่ยมมาก” – เชิงบวก “แย่มาก” – เชิงลบ รวดเร็วแต่แม่นยำน้อยกว่า
• แนวทางการเรียนรู้ของเครื่อง – ขึ้นอยู่กับอัลกอริธึมการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ เพื่อให้สามารถเรียนรู้ที่จะรับรู้ความรู้สึกตามบริบท มีความก้าวหน้ามากขึ้นและต้องใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมาก
• แนวทางแบบผสมผสาน – รวมทั้งสองแนวทางเข้าด้วยกัน

ลองนึกภาพบริษัทเสื้อผ้าที่ต้องการรวบรวมความคิดเห็นเกี่ยวกับคอลเลกชันใหม่จากโซเชียลมีเดีย ฟอรัม และแบบสำรวจ การดำเนินการด้วยตนเองอาจใช้เวลาหลายสัปดาห์ ด้วย AI และการวิเคราะห์ความรู้สึก ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาที อัลกอริทึมจะให้คะแนนให้กับแต่ละความคิดเห็น ตั้งแต่ -1 ถึง 1 โดยที่ -1 เป็นลบมาก 0 คือเป็นกลาง และ 1 คือเป็นบวกมาก สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทเห็นได้อย่างรวดเร็วว่าผลิตภัณฑ์ใดที่ลูกค้าชื่นชอบและสิ่งใดต้องปรับปรุง

โครงร่างต่อไปนี้แสดงกระบวนการวิเคราะห์ความคิดเห็นโดยใช้ AI:

1. การรวบรวมข้อมูล . ในขั้นตอนแรก บทวิจารณ์ของลูกค้าจะถูกรวบรวมจากแหล่งต่างๆ
2. การประมวลผลล่วงหน้า มันเกี่ยวข้องกับการลบอักขระพิเศษ อีโมติคอน แท็ก HTML ฯลฯ
3. โทเค็น โดยแบ่งข้อความออกเป็นคำหรือวลีแต่ละคำเพื่อให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถประมวลผลข้อมูลที่เป็นข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
4. การวิเคราะห์ทางภาษา การระบุส่วนของคำพูด การรับรู้การปฏิเสธ การเปรียบเทียบ และขั้นสูงสุด ฯลฯ
5. การจำแนกประเภทความรู้สึก ช่วงสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการกำหนดป้ายกำกับเชิงบวก เป็นกลาง หรือเชิงลบ
6. การรวมผลลัพธ์ นี่คือการคำนวณความรู้สึกโดยรวมสำหรับชุดความคิดเห็นที่กำหนด

ข้อมูลที่เตรียมไว้ดังกล่าวเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติมและสรุปผลทางธุรกิจ ด้วยระบบอัตโนมัติของกระบวนการ บริษัทต่างๆ จึงสามารถตรวจสอบความรู้สึกของลูกค้าได้อย่างต่อเนื่องและตอบสนองต่อสัญญาณที่เกิดขึ้นใหม่ได้อย่างรวดเร็ว

ที่มา: DALL·E 3, แจ้ง: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

เหตุใดการวิเคราะห์ความรู้สึกจึงมีความสำคัญสำหรับธุรกิจ

การติดตามสิ่งที่ลูกค้าพูดเกี่ยวกับแบรนด์ทางออนไลน์ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจในปัจจุบัน การวิเคราะห์ความคิดเห็นและโพสต์หลายร้อยรายการด้วยตนเองถือเป็นงานที่มากเกินไป

การวิเคราะห์ความรู้สึกอัตโนมัติช่วยจับตาดูการกล่าวถึงแบรนด์แบบเรียลไทม์และตอบสนองอย่างรวดเร็ว นี่คือการใช้งานที่สำคัญ:

• ปรับปรุงการบริการลูกค้า – ระบุและตอบสนองต่อข้อเสนอแนะเชิงลบอย่างรวดเร็ว
• การปกป้องชื่อเสียง – การตรวจสอบความรู้สึกของแบรนด์อย่างต่อเนื่องจะช่วยป้องกันวิกฤติด้านชื่อเสียง
• การวิจัยตลาด - การติดตามแนวโน้ม การเปรียบเทียบคู่แข่ง และการค้นพบกลุ่มเฉพาะ จากการวิจัยพบว่า 90% ของการตัดสินใจซื้อเกิดขึ้นจากการหาข้อมูลทางออนไลน์
• การพัฒนาผลิตภัณฑ์ – รวบรวมความคิดเห็นของผู้ใช้และวิเคราะห์เพื่อปรับปรุงและสร้างสรรค์นวัตกรรม

ตัวอย่าง? เครือร้านอาหารสามารถวิเคราะห์รีวิวของแขกบนแพลตฟอร์ม เช่น TripAdvisor เพื่อปรับปรุงคุณภาพของอาหารและการบริการ ธนาคารสามารถติดตามความเชื่อมั่นต่อแอปมือถือใหม่เพื่อแก้ไขปัญหาต่างๆ ได้ทันทีและปรับแต่งฟีเจอร์ให้ตรงกับความต้องการของผู้ใช้ ผู้ผลิตเครื่องสำอางจากธรรมชาติสามารถตรวจสอบการสนทนาในฟอรัมและกลุ่ม Facebook เพื่อค้นหากลุ่มผลิตภัณฑ์ใหม่

Coca-Cola ใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อติดตามการสนทนาเกี่ยวกับแบรนด์บนโซเชียลมีเดียในช่วงฟุตบอลโลก 2018 ทำให้พวกเขาสามารถปรับข้อความโฆษณาได้แบบเรียลไทม์

ในทางกลับกัน T-Mobile ต้องขอบคุณการวิเคราะห์ความรู้สึก ระบุปัญหาหลักของลูกค้าและดำเนินการปรับปรุง ซึ่งส่งผลให้การร้องเรียนลดลง 73%

อย่างที่คุณเห็น มีการใช้งานที่ไร้ขีดจำกัดสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก กุญแจสำคัญคือการแปลข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับให้เป็นกลยุทธ์การปรับให้เหมาะสมที่นำไปปฏิบัติได้อย่างมีประสิทธิภาพ

จะใช้ประโยชน์จากผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ความรู้สึกที่ได้รับจาก AI ได้อย่างไร

การวิเคราะห์ความรู้สึกให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า แต่คุณค่าที่แท้จริงจะเกิดขึ้นเมื่อเราแปลเป็นการกระทำที่เฉพาะเจาะจง

• ปรับแต่งการสื่อสารกับลูกค้า เช่น การปรับโทนเสียงของแชทบอทตามอารมณ์ของผู้ใช้โดยอัตโนมัติ
• การแบ่งส่วนลูกค้าและการจับคู่ข้อเสนอที่ดีขึ้น ตลอดจนการระบุปัญหาหลักของผู้ใช้ผลิตภัณฑ์ที่กำหนด
• การเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดตามปฏิกิริยาทางอารมณ์ต่อข้อความ
• ตอบสนองอย่างรวดเร็วต่อวิกฤตการณ์ที่เกิดขึ้นและป้องกันการบานปลายผ่านการแทรกแซงทันที
• ปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการตามความคาดหวังของลูกค้าที่แสดงในบทวิจารณ์ออนไลน์

ลองนึกภาพการวิเคราะห์ความรู้สึกแสดงให้เห็นว่าลูกค้าบ่นเกี่ยวกับการรอสายด่วนเป็นเวลานาน ด้วยการใช้วอยซ์บอทเพื่อจัดการกับข้อซักถาม คุณสามารถลดคิวและเพิ่มความพึงพอใจของผู้โทรได้อย่างมาก หากซอฟต์แวร์ Voicebot ตรวจพบว่าผู้ใช้กำลังชื่นชมคุณลักษณะใหม่ในแอป ก็คุ้มค่าที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกนั้นในแคมเปญส่งเสริมการขายผลิตภัณฑ์

การวิเคราะห์ความรู้สึกแบบเรียลไทม์เป็นเครื่องมือการจัดการวิกฤตที่ทรงพลัง ด้วยการจับสัญญาณลบแรก คุณสามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็วก่อนที่วิกฤตจะบานปลาย การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพและความซื่อสัตย์เป็นสิ่งสำคัญ ลูกค้าจะรู้สึกยินดีเมื่อบริษัทยอมรับข้อผิดพลาดและแสดงให้เห็นว่ามีแผนจะแก้ไขอย่างไร

ข้อได้เปรียบที่สำคัญของการใช้ AI ในการวิเคราะห์ความรู้สึกคือความเร็วและขนาด ด้วยตนเอง เราสามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นได้มากที่สุดสองสามร้อยความคิดเห็น ในขณะเดียวกัน เครื่องมือ AI ก็สามารถประมวลผลการกล่าวถึงนับแสนครั้งได้ภายในไม่กี่นาที โดยให้ภาพสถานการณ์ที่เป็นปัจจุบัน ช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างถูกต้องแม่นยำทั้งในปัจจุบันและเดี๋ยวนี้

เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึก AI ยอดนิยม

มีเครื่องมือมากมายในตลาดที่ใช้ AI ในการวิเคราะห์ความรู้สึก มีความแตกต่างในด้านคุณสมบัติ อินเทอร์เฟซ และราคา สิ่งที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ Brand24, Hootsuite Insights และ Komprehend

ยี่ห้อ24

Brand24 (https://brand24.pl/) เป็นเครื่องมือภาษาโปแลนด์สำหรับการตรวจสอบอินเทอร์เน็ตและการวิเคราะห์ความรู้สึก โดยรวบรวมการกล่าวถึงจากโซเชียลมีเดีย เว็บไซต์ ฟอรัม บล็อก ฯลฯ โดยจะติดป้ายความรู้สึกว่าเป็นเชิงบวก เป็นกลาง หรือเชิงลบโดยอัตโนมัติ สร้างรายงานและสถิติเกี่ยวกับจำนวนการกล่าวถึงและการเข้าถึง

Brand24 เสนอช่วงทดลองใช้งานฟรี 14 วัน และราคาเริ่มต้นที่ 99 PLN/เดือน มันใช้งานได้ดีสำหรับธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลาง โดยเฉพาะในอีคอมเมิร์ซและบริการ โดดเด่นด้วยความสะดวกในการใช้งานและรายงานที่ชัดเจน

ที่มา: Brand24 (https://brand24.pl/)

ข้อมูลเชิงลึกของ Hootsuite

Hootsuite Insights (https://www.hoosuite.com/products/insights) เป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการรับฟังทางสังคม โดยวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลมากกว่า 100 ล้านแหล่งใน 50 ภาษา ให้ข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดเกี่ยวกับความรู้สึก แนวโน้ม และเกณฑ์มาตรฐาน มีการสาธิตตามคำขอ โดยมีราคาที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของแต่ละบุคคล เหมาะอย่างยิ่งสำหรับบริษัทขนาดกลางถึงขนาดใหญ่และผสานรวมเข้ากับแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียหลัก ๆ ได้อย่างราบรื่น

ที่มา: Hootsuite (https://www.hoosuite.com/products/insights)

คอมเพรเฮนด์

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) เป็น API การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก โดยสามารถจดจำสถานะความรู้สึกได้สามสถานะ: เชิงบวก เป็นกลาง และเชิงลบ รองรับ 14 ภาษา รวมถึงภาษาโปแลนด์ด้วย ด้วยการผสานรวมที่พร้อมใช้งานและการปรับใช้ที่ยืดหยุ่น จึงเป็นตัวเลือกที่เชื่อถือได้ แผนแบบฟรีเสนอการสืบค้น 5,000 ครั้งต่อเดือน โดยมีราคาการสืบค้นเพิ่มเติมที่ 0.0001 ดอลลาร์ต่อครั้งสำหรับบริษัทขนาดใหญ่ Komprehend เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานแบ็กเอนด์ในแอปและแชทบอท ซึ่งเป็นที่รู้จักในด้านการวิเคราะห์คุณภาพสูงที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในการแข่งขันอย่าง SemEval

ที่มา: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)

การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับความต้องการและงบประมาณของบริษัทแต่ละราย มันคุ้มค่าที่จะทดสอบตัวเลือกต่างๆ และเลือกตัวเลือกที่เหมาะกับธุรกิจของคุณมากที่สุด

สรุป

ในยุคดิจิทัล การวิเคราะห์ความรู้สึกกลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในคลังแสงของธุรกิจยุคใหม่ ปริมาณข้อมูลที่สร้างโดยผู้ใช้มีล้นหลาม แต่ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยได้ ด้วยอัลกอริธึมขั้นสูง เราจึงสามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นนับล้านและสรุปผลได้ทันที นี่เป็นความรู้อันล้ำค่าสำหรับแผนกบริการลูกค้า การตลาด หรือแผนก R&D

ประโยชน์หลักของการใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกในธุรกิจคือ:

• ประหยัดเวลาและทรัพยากรด้วยการประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติ
• การตรวจสอบความคิดเห็นของลูกค้าอย่างต่อเนื่องและการตอบสนองต่อสัญญาณทันที
• การแบ่งส่วนลูกค้าที่ดีขึ้นและข้อเสนอที่ปรับให้เหมาะสม
• การเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดตามคำติชม
• มองเห็นแนวโน้มของตลาดอย่างรวดเร็วและคาดการณ์การเปลี่ยนแปลง
• รับมือกับวิกฤติได้ดีขึ้นและปกป้องชื่อเสียงของแบรนด์
• ปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความคาดหวังของลูกค้า

แน่นอนว่าการวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น สิ่งสำคัญคือการใช้ข้อมูลเชิงลึกที่มีให้อย่างมีประสิทธิภาพ ความรวดเร็วในการตอบสนองและการปรับกลยุทธ์ให้สอดคล้องกับความคาดหวังของลูกค้าถือเป็นสิ่งสำคัญ แบรนด์ที่สามารถรับฟังและตอบสนองต่อความคิดเห็นของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วจะมีความได้เปรียบทางการแข่งขัน AI มอบเครื่องมือให้พวกเขาทำสิ่งนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและในวงกว้าง

อนาคตของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นดูสดใสมาก โมเดล AI จะปรับปรุงความแม่นยำ โดยผสมผสานการวิเคราะห์เชิงบริบทและการป้อนข้อมูลหลายรูปแบบ เช่น รูปภาพ เสียง และวิดีโอ การตระหนักถึงความสำคัญของความคิดเห็นของลูกค้าและบทบาทของประสบการณ์ของลูกค้าก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน ธุรกิจที่ลงทุนในเครื่องมือ AI สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกในขณะนี้จะได้รับประโยชน์ในวันพรุ่งนี้จากลูกค้าประจำ สถานะทางการตลาดที่แข็งแกร่ง และผลิตภัณฑ์ที่โดดเด่น เราจะไม่เสียโอกาสนี้

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
92. GPT Store – ภาพรวมของ GPT ที่น่าสนใจที่สุดสำหรับธุรกิจ
93. LLM, GPT, RAG... คำย่อของ AI หมายถึงอะไร
94. หุ่นยนต์ AI – อนาคตหรือปัจจุบันของธุรกิจ?
95. ค่าใช้จ่ายในการนำ AI ไปใช้งานในบริษัทคือเท่าไร?
96. AI สามารถช่วยอาชีพฟรีแลนซ์ได้อย่างไร?
97. ทำงานอัตโนมัติและเพิ่มผลผลิต คำแนะนำเกี่ยวกับ AI สำหรับฟรีแลนซ์
98. AI สำหรับสตาร์ทอัพ – เครื่องมือที่ดีที่สุด
99. การสร้างเว็บไซต์ด้วย AI
100. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face ใครคือใครในโลกของ AI?
101. Eleven Labs และอะไรอีก? สตาร์ทอัพด้าน AI ที่มีแนวโน้มมากที่สุด
102. ข้อมูลสังเคราะห์และความสำคัญต่อการพัฒนาธุรกิจของคุณ
103. เครื่องมือค้นหา AI ยอดนิยม จะหาเครื่องมือ AI ได้ที่ไหน?
104. วิดีโอเอไอ เครื่องกำเนิดวิดีโอ AI ล่าสุด
105. AI สำหรับผู้จัดการ AI จะทำให้งานของคุณง่ายขึ้นได้อย่างไร
106. มีอะไรใหม่ใน Google ราศีเมถุน? ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้
107. เอไอในโปแลนด์ บริษัท การประชุม และสัมมนา
108. ปฏิทินเอไอ จะเพิ่มประสิทธิภาพเวลาของคุณในบริษัทได้อย่างไร?
109. AI และอนาคตของการทำงาน จะเตรียมธุรกิจของคุณให้พร้อมรับการเปลี่ยนแปลงได้อย่างไร?
110. การโคลนเสียง AI สำหรับธุรกิจ จะสร้างข้อความเสียงส่วนตัวด้วย AI ได้อย่างไร?
111. การตรวจสอบข้อเท็จจริงและภาพหลอน AI
112. AI ในการสรรหาบุคลากร – พัฒนาสื่อการจัดหางานทีละขั้นตอน
113. กลางการเดินทาง v6. นวัตกรรมในการสร้างภาพ AI
114. AI ใน SMEs SMEs จะแข่งขันกับยักษ์ใหญ่ด้วย AI ได้อย่างไร?
115. AI เปลี่ยนแปลงการตลาดที่มีอิทธิพลอย่างไร
116. AI เป็นภัยคุกคามต่อนักพัฒนาจริงหรือ? เดวิน และ Microsoft AutoDev
117. แชทบอท AI สำหรับอีคอมเมิร์ซ กรณีศึกษา
118. สุดยอดแชทบอท AI สำหรับอีคอมเมิร์ซ แพลตฟอร์ม
119. จะติดตามสิ่งที่เกิดขึ้นในโลก AI ได้อย่างไร?
120. ฝึกฝน AI ก้าวแรกสู่การนำ AI มาประยุกต์ใช้กับธุรกิจของคุณต้องทำอย่างไร?
121. ความฉงนสนเท่ห์ Bing Copilot หรือ You.com? เปรียบเทียบเครื่องมือค้นหา AI
122. อาณาจักร โมเดลภาษาที่ก้าวล้ำจาก Apple?
123. ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ในโปแลนด์
124. Google Genie — โมเดล AI ที่สร้างโลกเชิงโต้ตอบเต็มรูปแบบจากรูปภาพ
125. ระบบอัตโนมัติหรือการเสริม? สองแนวทางสู่ AI ในบริษัท
126. LLMOps หรือวิธีจัดการโมเดลภาษาในองค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ
127. การสร้างวิดีโอ AI ขอบเขตใหม่ในการผลิตเนื้อหาวิดีโอสำหรับธุรกิจ
128. เครื่องมือถอดความ AI ที่ดีที่สุด จะเปลี่ยนการบันทึกขนาดยาวให้เป็นบทสรุปที่กระชับได้อย่างไร
129. การวิเคราะห์ความรู้สึกด้วย AI ช่วยขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจได้อย่างไร?