Met de voortdurende doorbraken in de technologie van kunstmatige intelligentie (AI) in de afgelopen jaren zijn innovaties naar voren gekomen en in gebruik genomen, en de discussie over "wat kan worden bereikt door AI" is een realiteit geworden. Het voortdurende onderzoek naar hoe oplossingen zoals automatisering van machine learning-processen en multi-tenant implementaties op Internet of Things (IoT) -apparaten in productie kunnen worden gebracht, is vandaag een belangrijk keerpunt in AI, en betekent dat ontwikkelaars en ingenieurs de tools hebben om hun AI-projecten te nemen van de proof-of-concept-fase naar de fase van het bereiken van een rendement op investeringen. In de komende jaren zullen we AI echt beginnen te zien tastbare voordelen voor bedrijven en hun activiteiten.
Implementeer AI met één klik
Organisaties, waaronder ondernemingen, worden momenteel geplaagd door de hoge kosten van het inhuren van AI-onderzoekers en ingenieurs, maar naarmate tools en oplossingen met lage code volwassen worden, kunnen bedrijven oplossingen in eigen huis ontwikkelen en met slechts een paar klikken van een muis implementeren. Het laat ook zien dat ondernemingen niet alleen de markt kunnen besturen, maar ook kunnen vereenvoudigen omdat ze het potentieel zien om hun eigen AI -systemen in de cloud, op de rand, op mobiel of op een hybride manier te ontwikkelen en te implementeren.
Deze democratisering van training en inzet van AI -oplossingen biedt veel voordelen voor ondernemingen, opent prospects voor innovatie en nog belangrijker, creëert een gelijk speelveld waaraan alle ondernemingen kunnen deelnemen. Hoewel ondernemingen intelligenter worden, kunnen ze bovendien ook de efficiëntie verhogen door automatisering, gepersonaliseerde aanbevelingen bieden aan klanten en functie-rijke ervaringen creëren.
AI die de privacy van de klant respecteert
Op individueel gebruikersniveau, naarmate het publiek meer privacy-bewust wordt, zijn mensen voorzichtiger over de persoonlijke gegevens die ze delen, wat betekent dat bedrijven nieuwe manieren moeten verkennen om klantgedragsgegevens op te bouwen en hun eigen algoritmen te runnen om klanten verder te betrekken.
Hoewel de perceptie van AI en gegevensbescherming altijd enigszins negatief lijkt te zijn, als AI -technologie correct wordt geïmplementeerd en het fenomeen van technologiemisbruik is verbroken, kan het een goede manier zijn om de gegevensbescherming in verschillende industrieën te verbeteren. Het komt allemaal neer op implementatie. In de detailhandel kan een AI-systeem voor het preventie van winkels bijvoorbeeld worden geïnstalleerd op het self-service kassamanaal om in realtime te controleren of klanten "het prijskaartje zullen vervangen" om goederen tegen lage prijzen te kopen bij het scannen van de code en het afrekenen, en de bediende eraan herinneren wanneer er een afwijking is, en klanten kunnen de fout in de tijd corrigeren. Het systeem werkt op zelfcontrole-apparaten, monitor, detecteert en waarschuwt zonder informatie over iemands gezicht op te slaan, en zal in staat zijn om snelle beslissingen te nemen en medewerkers te waarschuwen.
De opkomst van IoT -apparaten en AI -algoritmen voor het verwerken van de rand betekent dat bedrijven in realtime betere zakelijke beslissingen nemen met gegevens, en alle onbewerkte gegevens die daarnaast worden weggegooid. Deze trend, in combinatie met de introductie en handhaving van relevante wetten en voorschriften, vraagt ingenieurs en onderzoekers ertoe meer na te denken over het bouwen van efficiënte systemen om de privacy van mensen te beschermen en de winstgevendheid van de zakelijke te vergroten.
Hoe AI de winst kan stimuleren
AI werkt in twee hoofdgebieden om de winstgevendheid te vergroten, de eerste is het gebruik van gepersonaliseerde inhoud of producten om zich te richten op klanten. Het kennen van uw klanten is al lang een mantra, aangezien de mogelijkheid om de behoeften van de klant nauwkeurig te voorspellen, kan helpen bij het stimuleren van winstgevendheid en klantloyaliteit. Hoewel het meten van klantgedrag een uitdaging is geworden vanwege de vele problemen die worden aangekomen door het delen van persoonlijke gegevens, is er geen tekort aan oplossingen. Bedrijven kunnen bijvoorbeeld algoritmen gebruiken om klantgedrag te "vergelijken en voorspellen" in de context van wettelijke naleving, waardoor klanten productbehoeften kunnen ontdekken waarvan ze niet wisten dat ze nodig waren, of om inhoud te ontdekken die hen aanspreekt.
De tweede is om een functie-rijke ervaring voor klanten te creëren en verschillende AI-tools te benutten om efficiëntie in de onderneming te stimuleren. Gebruik bijvoorbeeld AI-chatbots om snel en efficiënt te reageren op vragen van klanten, of de betrokkenheid te vergroten door afbeeldingen en video's automatisch te taggen voor een functie-rijke en betaalbare klantervaring.
Aan het einde van de dag moeten bedrijven die hun winst willen verhogen door de verkoop te verhogen of de operationele efficiëntie te verbeteren, eerst nadenken en identificeren wat hun doelen zijn, en vervolgens de beschikbare tools gebruiken om ze te bereiken. Bedrijven kunnen versterkingsleren gebruiken om realtime taaktoewijzing in winkels te bereiken om de efficiëntie te verbeteren en kunnen meerdere dieplerenmodellen gebruiken voor productidentificatie. De sleutel is om de onderzoeksresultaten van AI en machine learning in productie toe te passen om een rendement op investering te bereiken en de klantervaring te verbeteren.