Sa kontinuiranim probojama u tehničkoj inteligenciji (AI) tehnologiji u poslednjim godinama pojavile su se inovacije i korištene i rasprave o "onome što može postići AI" postala je stvarnost. Tekuća istraživanja u načinu rješenja kao što su automatizacija strojnih procesa učenje i uređaja na Internetu na internetu (IOT) uređaja za prekretnicu u AI danas, a znači programeri i inženjeri imaju svoje AI projekte iz faze koncepta do faze postizanja povrata ulaganja. U narednih nekoliko godina, stvarno ćemo početi vidjeti AI donijeti opipljive koristi za preduzeća i njihove operacije.
Igrajte AI jednim klikom
Organizacije, uključujući preduzeća, trenutno su prekrivene visokim troškovima zapošljavanja istraživača i inženjera AI, ali kao alati i rešenja sa malim kodom, kompanije će moći razviti rješenja u kući i implementirati ih na ivici sa samo nekoliko klikova miša. Također pokazuje da preduzeća ne mogu voziti tržištu, već i pojednostavljuju to jer vide potencijal da razviju i rasporede vlastiti AI sustavi u oblaku, na ivici, na mobilnom uređaju, ili na hibridni način.
Ova demokratizacija obuke i raspoređivanje AI rješenja donosi mnogo koristi za preduzeća, otvara izglede za inovacije i što je još važnije, stvara razinu igranja polja u kojoj sva preduzeća mogu sudjelovati. Pored toga, dok preduzeća postaju inteligentnija, mogu i povećati efikasnost putem automatizacije, pružiti personalizirane preporuke kupcima i stvoriti iskustva bogata karakteristikama.
Ai koji poštuje privatnost kupaca
Na individualnom nivou korisnika, kako javnost postaje više privatnosti, ljudi su pažljiviji o ličnim podacima koje dijele, što znači da kompanije moraju istražiti nove načine za izgradnju podataka o ponašanju kupaca i pokrenuti vlastite algoritme i pokrenuti vlastite algoritme.
Iako se percepcija AI i zaštite podataka uvijek čini pomalo negativna, ako se AI tehnologija pravilno sprovodi i pojava tehnološke zloupotrebe je slomljena, može biti dobar način poboljšanja zaštite podataka u različitim industrijama. Sve se svodi na implementaciju. Na primjer, u maloprodajnoj industriji System za prevenciju gubitka AI može se instalirati na samoposluživačkom kanalu koji će monirati da li će kupci "zamijeniti oznaku cijene" kako bi se kupila po niskim cijenama prilikom skeniranja koda i podsjetite službenicu kada postoji anomalija, a zatim kupci mogu ispraviti pogrešku na vrijeme. Sistem će raditi na uređajima za samoposluživanje, monitor, otkriti i upozoriti bez pohrane podataka o nečijem licu, a moći će donijeti brze odluke i zaposleni u trgovini upozorenja.
Rast IOT uređaja i ai algoritama za obradu na ivici znači da kompanije čine bolje poslovne odluke u realnom vremenu s podacima, a svi neobrađeni podaci izvan toga se odbacuju. Ovaj trend, zajedno sa uvođenjem i provođenjem relevantnih zakona i propisa, poziva inženjere i istraživače da razmišljaju više o izgradnji efikasnih sistema za zaštitu privatnosti ljudi i povećati profitabilnost ljudi.
Kako AI može povećati profit
AI radi u dva glavna područja za povećanje profitabilnosti, prvo je korištenje personaliziranog sadržaja ili proizvoda za ciljane kupce. Znajući da su vaši kupci odavno bili mantra, s obzirom na to da sposobnost preciznog predviđanja potreba kupaca može pomoći u vožnji profitabilnosti i lojalnosti kupaca. Dok mjeri ponašanje kupaca postalo je izazov zbog mnogih pitanja koja su postavljena dijeljenjem osobnih podataka, ne postoji nedostatak rješenja. Na primjer, kompanije mogu koristiti algoritme za "uspoređivanje i predviđanje" ponašanja kupaca u kontekstu pravne usklađenosti, omogućavajući kupcima da otkrijem potrebe proizvoda koje nisu potrebne, ili da otkriju sadržaj koji im se žali.
Drugo je stvoriti iskustvo bogatog značajki za kupce i iskoristiti različite ai alate za pokretanje efikasnosti u preduzeću. Na primjer, koristite AI ChatBots da brzo i efikasno reagirate na upite kupaca ili povećati angažman automatski označavanje slika i video zapisa za korisničko iskustvo bogato i pristupačno.
Na kraju dana, tvrtkama koje žele povećati svoj profit povećanjem prodaje ili poboljšanja operativne učinkovitosti trebaju prvo razmišljati i identificirati koji su njihovi ciljevi, a zatim koriste alati koji su ih dostupni. Kompanije mogu koristiti učenje pojačanja za postizanje zadatka zadataka u stvarnom vremenu u maloprodajnim trgovinama za poboljšanje efikasnosti i može koristiti više modela dubokog učenja za identifikaciju proizvoda. Ključno je primijeniti rezultate istraživanja AI i mašinskog učenja u proizvodnju kako bi se postigao povrat ulaganja i poboljšanje korisničkog iskustva.