Возможности и будущее искусственного интеллекта в маркетинге и бизнесе – Анатомия Бизнеса

Искусственный интеллект увеличит …

Искусственный интеллект (ИИ) продолжает революционизировать ритейл, предоставляя новые инструменты для …

1014 27.7.2024 Шпаргалка по контенту …

Социальные сети продолжают играть существенную роль в продвижении бизнеса, учитывая …

1017 27.7.2024 Возможности и будущее искусственного интеллекта в маркетинге и бизнесе Автор: Наталия Меркулова

Сейчас есть множество способов, с помощью которых искусственный интеллект преобразует бизнес: от улучшения рабочих процессов и повышения эффективности до получения высококачественных наборов данных для повышения доступности и удобства.

Понимание искусственного интеллекта и его роль в бизнесе

Искусственный интеллект — это термин, обозначающий широкий спектр компьютерных программ, способных выполнять человекоподобные задачи и виды деятельности (планирование и обучение, решение сложных проблем и даже проявление элементарных творческих способностей).

Однако ИИ в контексте современных бизнес-операций нуждается в более конкретном определении. ИИ может включать такие инструменты, как машинное обучение (ML). Это один из наиболее часто используемых типов искусственного интеллекта для бизнеса, и он быстро обрабатывает огромные объемы данных с использованием алгоритмов, способных обучаться по ходу работы.

Программы ML используют данные для постоянного совершенствования своих алгоритмов и повышения качества их моделирования с течением времени. Чаще всего машинное обучение используется для структурирования больших объемов данных, получаемых через Интернет вещей и подключенные устройства, и извлечения полезной информации.

Программы ML также умеют выявлять тенденции, закономерности и аномалии в данных. Это помогает предприятиям всех типов оптимизировать операции, извлекать выгоду из возникающих тенденций и обеспечивать бесперебойную работу своих рабочих процессов.

Глубокое обучение — это еще один аспект использования ИИ для бизнеса, который опирается на нейронные сети — группы взаимосвязанных узлов ИИ — для достижения нелинейных рассуждений. Глубокое обучение необходимо для более сложных приложений. Его способность одновременно анализировать широкий спектр факторов делает его пригодным для таких целей, как обнаружение мошенничества, поддержка функционирования самоуправляемых транспортных средств и др.

Глубокое обучение открывает большой потенциал в бизнес-контексте. В то время как алгоритмы ML часто теряют свои возможности после сбора определенных объемов данных, модели глубокого обучения могут экспоненциально улучшать свою производительность и возможности с течением времени по мере получения и обработки большего количества данных.

По сути, это означает, что модели глубокого обучения обладают более высокой степенью масштабируемости, обеспечивая при этом более подробную информацию и нюансы использования для пользователей.

Как ИИ преобразует бизнес в 2024 году

Возможности ИИ быстро совершенствуются, что обеспечивает этой технологии широкий спектр применения в деловом мире. Существует множество потенциальных применений ИИ, ML и глубокого обучения.

Для начала розничные продавцы могут использовать инструменты на базе искусственного интеллекта для анализа данных о покупках своих клиентов, определения своих наиболее популярных товаров с помощью онлайн-рекламы и объединения этих данных для оптимизации своих предложений и максимизации продаж.

Другие организации, такие как финансовые и правительственные учреждения, начинают использовать искусственный интеллект, чтобы минимизировать риск того, что их потребители столкнутся с финансовыми кражами и мошенничеством. Они используют глубокое обучение для выявления подозрительных тенденций в активности пользователей и оповещения о них потребителей.

Искусственный интеллект также будет все чаще использоваться для улучшения качества обслуживания клиентов посредством разработки чат-ботов с ИИ.

Чат-боты уже широко используются для мгновенной поддержки клиентов и ответов на часто задаваемые вопросы. Одновременно они собирают информацию о потребностях каждого клиента, позволяя операторам-людям оказывать эффективную и персонализированную помощь.

Как искусственный интеллект трансформирует бизнес-аналитику

Искусственный интеллект меняет способы сбора данных предприятиями. Облачные платформы на основе ИИ могут управлять обширными базами данных, а также копировать и анализировать структурированные сведения, такие как информация о клиентах и данные о продажах, из различных приложений и сайтов.

Эта информация может собираться по множеству этапов деятельности бизнеса, от компьютеров и мобильных устройств до финансовых транзакций, производственного оборудования и датчиков. Затем ИИ анализирует ее для выявления ключевых тенденций, закономерностей и нарушений.

Кроме того, ИИ может выявлять неожиданные различия в деятельности бизнеса, уведомляя соответствующие стороны о важных отклонениях, которые могут негативно повлиять на производство и продажи.

Например, если руководитель завода использует ИИ для мониторинга оборудования своей сборочной линии, технология может выявить замедления производства. Затем ИТ-отдел может уведомить руководителя и, возможно, порекомендовать конкретные действия и решения для устранения этих сбоев, от обслуживания оборудования до замены запчастей.

Многие из этих платформ хранят реплицированные данные в облаке или оперативной памяти, что позволяет получать к ним доступ в режиме реального времени для обеспечения возможности быстрого принятия решений.

Прогнозы применения ИИ в бизнесе в ближайшем будущем

Инструменты искусственного интеллекта оптимизируют множество различных задач и процессов, от взаимодействия с клиентами и маркетинга до административных обязанностей, транспортировки, прогнозирования и даже кибербезопасности.

Когда дело доходит до прогнозирования того, как ИИ преобразует бизнес в будущем, важно отметить, что технологии искусственного интеллекта все еще находятся на ранних стадиях разработки ИИ. Предполагаю, что в будущем такие возможности значительно расширятся.

Возможно, ИИ перенесет цифровые технологии из их нынешнего экранного формата в реальный мир. По сути, это превратит нашу физическую среду в основные пользовательские интерфейсы.

Это позволит бизнесу создавать уникальный опыт для своих клиентов и сотрудников на основе взаимодействия с цифровыми оверлеями — функция, которая обеспечит еще большее погружение в отношения с потребителями, при этом предоставляя огромное количество данных из ключевых глобальных и региональных секторов.