Trends of AI in Business: Uses, Benefits & Challenges

Οι επιπτώσεις του AI στις επιχειρηματικές λειτουργίες σήμερα δεν μπορούν να υπερεκτιμηθούν. Γιατί;

Πρώτον, η χρήση τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις δείχνει σημάδια επιτάχυνσης. Περίπου τα τρία τέταρτα των επιχειρήσεων χρησιμοποιούν τώρα τεχνητή νοημοσύνη ή εξερευνούν χρήσεις τεχνητής νοημοσύνης.

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μεταμορφώνει ριζικά τον τρόπο λειτουργίας των επιχειρήσεων, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες εργασίες, να αναλύουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων και να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις. Με τη μόχλευση της τεχνητής νοημοσύνης, οι επιχειρήσεις μπορούν να εξορθολογίσουν τις διαδικασίες, να ενισχύσουν την παραγωγικότητα και να αποκτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

Σε αυτήν την ανάρτηση, θα σας δώσω μια επισκόπηση της τεχνητής νοημοσύνης στην επιχείρηση, των κοινών χρήσεων, των πλεονεκτημάτων και των πραγματικών παραδειγμάτων τεχνητής νοημοσύνης και των τρόπων με τους οποίους μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την τεχνητή νοημοσύνη για να υποστηρίξετε την επιχείρησή σας.

Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη και πώς βοηθά τις επιχειρήσεις;

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει ένα ευρύ φάσμα χρήσεων σε επιχειρήσεις, συμπεριλαμβανομένης της δημιουργίας περιεχομένου, της έρευνας λέξεων-κλειδιών, του εξορθολογισμού των διαδικασιών εργασίας και της συγκέντρωσης επιχειρηματικών δεδομένων.

Για να κατανοήσουμε την τεχνητή νοημοσύνη στις επιχειρήσεις, πρέπει πρώτα να κατανοήσουμε την τεχνητή νοημοσύνη.

Τι είναι το AI (Τεχνητή Νοημοσύνη)

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εκτελέσει εργασίες που απαιτούν συνήθως ανθρώπινη νοημοσύνη, όπως μάθηση, σχεδιασμός και επίλυση προβλημάτων. Εν ολίγοις, η τεχνητή νοημοσύνη βρίσκεται σήμερα στο επίκεντρο της επιχειρηματικής ανάπτυξης.

Λοιπόν, τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη στις επιχειρήσεις;

Η τεχνητή νοημοσύνη στις επιχειρήσεις περιλαμβάνει την εφαρμογή ευφυούς λογισμικού υπολογιστών με ανθρώπινες δυνατότητες για την εκτέλεση επιχειρηματικών δραστηριοτήτων χωρίς ανθρώπινη συμμετοχή.

Πώς η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τις επιχειρήσεις;

Το AI δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών, να ενισχύσουν τα έσοδα, να αυξήσουν την παραγωγικότητα και την αποδοτικότητα και να οδηγήσουν την επιχειρηματική ανάπτυξη και μετασχηματισμό. Πώς;

Οι επιχειρηματικές διαδικασίες σήμερα έχουν υψηλό επίπεδο πολυπλοκότητας που περιλαμβάνει μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Με τεράστια δεδομένα, οι εταιρείες μπορούν να αποκτήσουν πολύτιμες γνώσεις για να δημιουργήσουν στρατηγικές ανάπτυξης.

Χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη στις επιχειρήσεις, οι εταιρείες μπορούν να αναλύσουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων γρήγορα και σε πραγματικό χρόνο και να λάβουν χρήσιμες πληροφορίες για καλύτερη λήψη αποφάσεων. Αυτό δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να κατανοούν και να προσελκύουν πελάτες, να αυτοματοποιούν τις επιχειρηματικές διαδικασίες και να βελτιώνουν την παραγωγικότητα και τα έσοδα, ενώ μειώνουν τα λειτουργικά έξοδα.

Πώς λειτουργεί η τεχνητή νοημοσύνη στην επιχείρηση;

Τα συστήματα AI λειτουργούν καταναλώνοντας μεγάλες ποσότητες δεδομένων (δεδομένα εκπαίδευσης), αναλύοντας τα δεδομένα για συσχετίσεις και μοτίβα και χρησιμοποιώντας αυτά τα μοτίβα για την πρόβλεψη μελλοντικών καταστάσεων. Το AI είναι μια διεπιστημονική κατηγορία της επιστήμης των υπολογιστών με πολλαπλές προσεγγίσεις και προόδους σε βασικές τεχνολογίες ή τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης, οι οποίες περιλαμβάνουν τα ακόλουθα:

(1) Μηχανική μάθηση (ML)

Η μηχανική μάθηση (ML) είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που περιλαμβάνει την ανάπτυξη αλγορίθμων και μοντέλων που επιτρέπουν στα συστήματα υπολογιστών να μαθαίνουν και να λαμβάνουν προβλέψεις ή αποφάσεις. Περιλαμβάνει την ανάπτυξη τεχνικών που επιτρέπουν αυτόματα στους υπολογιστές (μηχανές) να μαθαίνουν από δεδομένα και να βελτιώνουν την απόδοσή τους με την πάροδο του χρόνου. Οι αλγόριθμοι ML αναλύουν και εξάγουν μοτίβα από μεγάλα σύνολα δεδομένων για να κάνουν προβλέψεις ή να κάνουν ενέργειες με βάση νέες εισόδους.

(2) Deep Learning (DL)

Η βαθιά εκμάθηση είναι ένας πιο προηγμένος τύπος ML που λειτουργεί μέσω αναπαράστασης αλλά με μη δομημένα σύνολα δεδομένων. Χρησιμοποιεί βιολογικά εμπνευσμένη αρχιτεκτονική τεχνητού νευρωνικού δικτύου. Το DL εμπνέεται από τη δομή και τη λειτουργία των νευρωνικών δικτύων του ανθρώπινου εγκεφάλου. Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης έχουν υποστηρίξει εργασίες αναγνώρισης εικόνας και ομιλίας και NLP.

(3) Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP)

Στην τεχνητή νοημοσύνη, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας είναι ένα γλωσσικό εργαλείο στην επιστήμη των υπολογιστών που επιτρέπει στις μηχανές να μαθαίνουν, να διαβάζουν, να κατανοούν, να ερμηνεύουν, να δημιουργούν και να ανταποκρίνονται στην ανθρώπινη γλώσσα. Οι τεχνικές NLP χρησιμοποιούνται σε διάφορες εφαρμογές, όπως η αυτόματη μετάφραση, η ανάλυση συναισθημάτων, τα chatbot και οι βοηθοί φωνής.

(4) Computer Vision (CV)

Η όραση μηχανών (όραση υπολογιστή) είναι μια περιοχή στην τεχνητή νοημοσύνη που επιτρέπει σε μηχανογραφημένες μηχανές να κατανοούν και να ερμηνεύουν οπτικές πληροφορίες από εικόνες ή βίντεο. Οι εφαρμογές των τεχνικών μηχανικής όρασης περιλαμβάνουν την αναγνώριση αντικειμένων, την ταξινόμηση εικόνων, την παρακολούθηση βίντεο, τα αυτόνομα οχήματα, την ιατρική απεικόνιση και άλλα.

Κοινές χρήσεις της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις

Το AI έχει γίνει πανταχού παρόν σε διάφορες πτυχές των επιχειρηματικών λειτουργιών. Η χρήση του AI σε επιχειρηματικές λειτουργίες και εφαρμογές επεκτείνεται. Μερικές από τις πιο συνηθισμένες περιπτώσεις χρήσης περιλαμβάνουν:

1. Αναλύσεις δεδομένων και επιχειρηματική ευφυΐα

Με τον αυξανόμενο όγκο των διαθέσιμων επιχειρηματικών δεδομένων, η εύρεση πληροφοριών από τα δεδομένα μπορεί να είναι αρκετά δύσκολη. Αυτός είναι ο λόγος που πολλές επιχειρήσεις υιοθετούν την τεχνητή νοημοσύνη στην επιχειρηματική ευφυΐα. Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στους οργανισμούς να αναλύουν μεγάλους όγκους δεδομένων και να εξάγουν πολύτιμες πληροφορίες γρήγορα. Αυτές οι πληροφορίες βοηθούν τις επιχειρήσεις να εντοπίζουν τάσεις, να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων και να βελτιστοποιούν τις διαδικασίες. Για παράδειγμα, οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν δεδομένα τεχνητής νοημοσύνης για να βελτιώσουν το μάρκετινγκ, να κατανοήσουν καλύτερα τους πελάτες, να πραγματοποιήσουν τμηματοποίηση και να δημιουργήσουν εξατομικευμένες εμπειρίες.

2. Εξυπηρέτηση πελατών, εμπειρία και υποστήριξη

Μια από τις πιο κοινές περιπτώσεις εταιρικής χρήσης για τεχνητή νοημοσύνη είναι η εμπειρία πελατών, η εξυπηρέτηση και η υποστήριξη. Αν και εξακολουθεί να είναι αμφιλεγόμενο, η τεχνητή νοημοσύνη αντικαθιστά όλο και περισσότερο τους ανθρώπους στην εξυπηρέτηση πελατών. Τεχνολογίες με τεχνητή νοημοσύνη, όπως chatbots, εικονικοί βοηθοί και εξατομικευμένα συστήματα συστάσεων ενισχύουν τις αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες. Παρέχουν άμεση υποστήριξη, εξατομικευμένες προτάσεις και εξατομικευμένες εμπειρίες, οδηγώντας σε υψηλότερη ικανοποίηση και αφοσίωση των πελατών.Για παράδειγμα, ο κλάδος εκδηλώσεων ενσωματώνει τεχνητή νοημοσύνη για την επίλυση ερωτημάτων συμμετεχόντων που σχετίζονται με το σύστημα εγγραφής για εκδηλώσεις, την επεξεργασία πληρωμών, την πλοήγηση στην εφαρμογή εκδήλωσης κ.λπ.

3. Εξατομικευμένο και στοχευμένο μάρκετινγκ με προγνωστικό μοντέλο

Το στοχευμένο μάρκετινγκ είναι μια βασική εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να προβλέψουν μελλοντικά αποτελέσματα με βάση ιστορικά δεδομένα, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να προβλέψουν τη συμπεριφορά των πελατών, τις τάσεις της ζήτησης και τους πιθανούς κινδύνους. Αυτό επιτρέπει την προληπτική λήψη αποφάσεων και την κατανομή πόρων. Για παράδειγμα, οι πάροχοι διαδικτυακής αναζήτησης, οι έμποροι λιανικής και άλλες οντότητες του Διαδικτύου χρησιμοποιούν ευφυή συστήματα τεχνητής νοημοσύνης για να κατανοήσουν τους χρήστες και τα μοτίβα αγορών τους.

4. Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP)

Με την τεχνητή νοημοσύνη, οι μηχανές μπορούν πλέον να διαβάζουν, να γράφουν και να κατανοούν γλώσσες όπως οι άνθρωποι. Τα chatbot με τεχνητή νοημοσύνη και οι εικονικοί βοηθοί μπορούν να κατανοήσουν και να ανταποκριθούν στην ανθρώπινη γλώσσα, παρέχοντας εξατομικευμένη υποστήριξη πελατών και βελτιώνοντας τις εμπειρίες των χρηστών. Με τις εξελίξεις στο NLP, οι επιχειρήσεις προσφέρουν πλέον προϊόντα έξυπνων ψηφιακών βοηθών για να βοηθήσουν τους χρήστες σε καθημερινές εργασίες. Αυτά τα λογισμικά NLP βοηθούν τώρα τις επιχειρήσεις να δημιουργούν αυτοματοποιημένες επιχειρηματικές αναφορές χωρίς ανθρώπινη επίβλεψη. Μπορούν επίσης να κάνουν ανάλυση συναισθήματος για να κατανοήσουν την αντίληψη των ανθρώπων για τις επωνυμίες από διάφορες πηγές, όπως σχόλια στο διαδίκτυο, tweets κ.λπ.

5. Προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία και προτάσεις προϊόντων

Για να αυξηθεί η αποτελεσματικότητα του μάρκετινγκ και η αφοσίωση των πελατών, οι επιχειρήσεις προτείνουν προϊόντα που διατηρούν το ενδιαφέρον των πελατών και ικανοποιούν τις επιθυμίες τους. Εταιρείες όπως το Spotify, το Amazon, το Netflix κ.λπ., χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να κατανοήσουν τις συνήθειες/συμπεριφορές των πελατών τους για να προβλέψουν και να προτείνουν προϊόντα.

6. Τεκμηρίωση και Κτίριο Γνωσιακής Βάσης

Με τα εργαλεία nocode, η τεκμηρίωση διεργασιών και η δημιουργία εταιρικών βάσεων γνώσης είναι πλέον ευκολότερη. Το Scribe, για παράδειγμα, σας επιτρέπει να καταγράφετε την οθόνη σας και να δημιουργείτε αυτόματα οδηγούς με ευκολία. Κανένα εργαλείο κώδικα δεν παρέχει επίσης επαρκή αποθήκευση και κοινή χρήση εγγράφων στο cloud. Και με το ChatGPT, οι εταιρείες μπορούν να αυτοματοποιήσουν ολόκληρη τη διαδικασία τεκμηρίωσης για έγγραφα όπως τυπικό SOPS, συχνές ερωτήσεις, εκπαιδευτικές ενότητες κ.λπ.

11 Βασικές τάσεις της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις

Η εξέλιξη της τεχνητής νοημοσύνης ήταν αργή στην αρχή, μετά έγινε ξαφνικά ταχεία. Πολλές τάσεις διαμορφώνουν σήμερα την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις. Ακολουθούν ορισμένες βασικές τάσεις της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις:

1. Το ένα τρίτο των οργανισμών χρησιμοποιούν AI

Σύμφωνα με έρευνα της IBM, περίπου το ένα τρίτο (31%) των οργανισμών χρησιμοποιούν τώρα τεχνητή νοημοσύνη και το 43% διερευνά τον τρόπο χρήσης της τεχνολογίας. Μόνο το 34% περίπου των εταιρειών δεν έχουν αναπτύξει έργα τεχνητής νοημοσύνης. Επιπλέον, οι μεγαλύτερες επιχειρήσεις έχουν σχεδόν 70% περισσότερες πιθανότητες από τις μικρότερες επιχειρήσεις να έχουν υιοθετήσει την τεχνητή νοημοσύνη. Η Κίνα πρωτοστάτησε στην υιοθέτηση ή την εξερεύνηση της τεχνητής νοημοσύνης, ακολουθούμενη από την Ινδία και την Ισπανία.

Οι διάφοροι παράγοντες που οδηγούν στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης είναι:

• Προχωρεί κάνοντας την τεχνητή νοημοσύνη πιο προσιτή
• Επιχειρηματικές ανάγκες
• Μετατόπιση επιχειρηματικών αναγκών λόγω της πανδημίας
• Αυτοματοποιεί τις διαδικασίες για την ενίσχυση της εργασίας υψηλότερης αξίας
• Παρέχει εμπιστοσύνη στα επιχειρηματικά αποτελέσματα
• Δυνατότητα ανάπτυξης οπουδήποτε

2. Το NLP βρίσκεται στην πρώτη γραμμή της υιοθέτησης AI

Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), μια από τις θεμελιώδεις τεχνολογίες για μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, γίνεται σταθερά ένα σημαντικό εργαλείο για την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης των οργανισμών. Βοηθά τους οργανισμούς να ενδυναμώσουν τους υπαλλήλους τους και να αλληλεπιδράσουν με τους πελάτες τους.

Αλλά υπάρχουν ορισμένα εμπόδια στην υιοθέτηση του NLP, συμπεριλαμβανομένων των εξής:

• Ακριβή τεχνολογία
• Σχετικές απαιτήσεις εκπαίδευσης
• Είναι δύσκολο να μείνετε ενημερωμένοι
• Η τεχνολογία είναι πολύ περίπλοκη για να χρησιμοποιηθεί
• Έλλειψη των απαραίτητων εργαλείων στον οργανισμό

Παρά τα εμπόδια, πολλοί οργανισμοί υιοθετούν το NLP στην τεχνητή νοημοσύνη και στον αυτοματισμό.

3. Το Generative AI αυξάνεται

Μια νέα περιοχή της τεχνητής νοημοσύνης που έχει κερδίσει πρόσφατα έλξη ονομάζεται παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη που χρησιμοποιείται για την παραγωγή περιεχόμενο που δημιουργείται από τεχνητή νοημοσύνη. Λοιπόν, τι είναι η γενετική τεχνητή νοημοσύνη;

Το Generative AI αναφέρεται στη χρήση τεχνικών και αλγορίθμων AI για τη δημιουργία νέου και πρωτότυπου περιεχομένου, όπως εικόνες, βίντεο, μουσική ή κείμενο. Χρησιμοποίησε ML για την επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων οπτικών ή κειμενικών δεδομένων, συχνά από το διαδίκτυο, για να δημιουργήσει το "σχεδόν ίσο" περιεχόμενο σύμφωνα με τις οδηγίες.Το Generative AI, μια αυξανόμενη τάση στις επιχειρήσεις, περιλαμβάνει τεχνολογίες όπως μια γεννήτρια βίντεο AI, δίνοντας τη δυνατότητα στις εταιρείες να παράγουν πρωτότυπο περιεχόμενο βίντεο χωρίς εκτεταμένη ανθρώπινη συνεισφορά.

Το Generative AI υπάρχει από το ELIZA, ένα chatbot, το 1966. Όμως, η πολυετής δουλειά της τεχνητής νοημοσύνης και οι μεγαλύτερες τεχνολογίες ML οδήγησαν στην πρόσφατη κυκλοφορία νέων γενετικών συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης, όπως το ChatGPT και άλλα.

Γενικές εφαρμογές AI όπως το ChatGPT και το Google Bard έχουν εφαρμογές σε δημιουργικές βιομηχανίες, δημιουργία περιεχομένου και προσομοίωση.Υπάρχουν ακόμη και δημιουργοί περιεχομένου AI που χρησιμοποιούν ένα βελτιστοποιημένο μοντέλο παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία περιεχομένου μεγάλης μορφής για ιστολόγια και ιστότοπους.

4. Οι τεχνολογίες αυτοματισμού AI γίνονται βαθιά ενσωματωμένες

Καθώς περισσότερες επιχειρήσεις μαθαίνουν για τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης, οι τεχνολογίες αυτοματισμού ενσωματώνονται όλο και περισσότερο στις καθημερινές λειτουργίες για την αύξηση της αποτελεσματικότητας και την εξοικονόμηση κόστους. Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν επίσης αυτοματισμό για όλο και πιο περίπλοκες περιπτώσεις χρήσης. Περίπου το 80% των οργανισμών ήδη χρησιμοποιούν ή σχεδιάζουν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία αυτοματισμού.

5. Οι επενδύσεις στην τεχνητή νοημοσύνη έχουν αυξηθεί

Υπάρχει επιταχυνόμενη διάθεση της τεχνητής νοημοσύνης μεταξύ των οργανισμών, ειδικά μετά τον COVID-19. Άλλοι παράγοντες που επηρεάζουν τους οργανισμούς να υιοθετήσουν λογισμικό αυτοματισμού AI είναι η βελτίωση της παραγωγικότητας των εργαζομένων και η απαίτηση για καλύτερο τρόπο αλληλεπίδρασης με τους πελάτες. Ακολουθούν ορισμένοι βασικοί τομείς στους οποίους πολλοί οργανισμοί σκοπεύουν να επενδύσουν:

• Generative AI
• Αυτοματισμός ή ενσωμάτωση τεχνητής νοημοσύνης σε τρέχουσες εφαρμογές και διαδικασίες τεχνητής νοημοσύνης
• Εργαλεία χωρίς κώδικα
• Επανειδίκευση και ανάπτυξη εργατικού δυναμικού
• Ιδιόκτητες λύσεις τεχνητής νοημοσύνης
• Εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης εκτός ραφιού
• Εργαλεία εκτός ραφιού για να δημιουργήσουν τα δικά τους μοντέλα και εφαρμογές

6. Τεκμηριώστε την τεχνητή νοημοσύνη για τη βελτιστοποίηση της αποτελεσματικότητας επεξεργασίας.

Γνωστή και ως έξυπνη επεξεργασία εγγράφων (IDP), η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης εγγράφων επιτρέπει στις επιχειρήσεις να αυτοματοποιούν και να επιταχύνουν τις διαδικασίες εισαγωγής περιττών δεδομένων. Το Document AI αξιοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη με ML για να διευκολύνει την εξαγωγή δεδομένων από έγγραφα όπως τιμολόγια, έντυπα, αξιώσεις, συμβάσεις και SOP. Μετατρέπει ημι-δομημένα και μη δομημένα έγγραφα σε οργανωμένες πληροφορίες ή δομημένα δεδομένα που χρησιμοποιεί η επιχείρηση για να καθοδηγήσει τη λήψη αποφάσεων.

7. Τεχνολογία χαμηλού κώδικα και χωρίς κώδικα

Για δεκαετίες, η ανάπτυξη λογισμικού απαιτούσε γνώση και εμπειρία στη γλώσσα κωδικοποίησης. Αυτό ήταν ένα εμπόδιο για πολλούς ανθρώπους. Σήμερα, η αυτοματοποίηση έχει ξεπεράσει το τμήμα πληροφορικής και οι επιχειρήσεις μπορούν να έχουν πρόσβαση σε βελτιστοποιημένες ή καινοτόμες διαδικασίες. Εργαλεία τεκμηρίωσης χωρίς κώδικα, όπως βοηθούν τις επιχειρήσεις να αξιοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να δημιουργήσουν και να υποστηρίξουν το IT τους και μόνο εξειδικευμένο προσωπικό.

8. Αυξημένη κοινή χρήση δεδομένων και πρόσβαση σε δεδομένα για έργα τεχνητής νοημοσύνης

Το AI είναι πιθανό να ανοίξει το δρόμο για περισσότερη κοινή χρήση δεδομένων και υπάρχει ανάγκη για αυξημένη πρόσβαση σε δεδομένα για έργα τεχνητής νοημοσύνης. Οι σύγχρονες επιχειρήσεις συνεχίζουν να συλλέγουν πρωτοφανείς ποσότητες δεδομένων για να αντλήσουν πολύτιμες γνώσεις και να καθοδηγήσουν τη λήψη αποφάσεων μέσω τεχνολογικών εξελίξεων, όπως οι υπολογιστές αιχμής και το IoT, έχουν δημιουργήσει έναν κατακλυσμό δεδομένων για τις επιχειρήσεις.

Οι τεχνολογίες AI στις επιχειρήσεις αυξάνουν την ικανότητα των οργανισμών να επεξεργάζονται δεδομένα και να μοιράζονται δεδομένα και πληροφορίες. Οι πρόσφατες απαιτήσεις απορρήτου και προστασίας των καταναλωτών τροφοδοτούν την τάση της κοινής χρήσης δεδομένων με τη βοήθεια AI. Για παράδειγμα, οι μηχανές αναζήτησης όπως η Google και το Safari απαγορεύουν τα cookies τρίτων. Πλέον, οι εταιρείες μοιράζονται δεδομένα μεταξύ τους αρκεί να ακολουθούν τους απαιτούμενους κανονισμούς. Προσθέστε κοινή χρήση δεδομένων με εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για να δώσετε στις επιχειρήσεις πιο ολοκληρωμένες πληροφορίες για το κοινό τους.

Οι οργανισμοί πρέπει επίσης να βεβαιωθούν ότι αυτές οι πληροφορίες είναι προσβάσιμες, ασφαλείς, ενημερώνουν με ακρίβεια την επιχειρηματική τους ευφυΐα (BI) και συμμορφώνονται με τους κανονισμούς απορρήτου. Η πρόκληση είναι ότι αυτά τα τεράστια δεδομένα διαχέονται σε εκτεταμένα κτήματα πληροφορικής. Οι οργανισμοί λένε ότι είναι πολύ σημαντικό να μπορούν να δημιουργήσουν και να εκτελέσουν τα έργα τους AI όπου κι αν βρίσκονται τα δεδομένα.

9. Τεχνολογία τελικού χρήστη που εκδημοκρατίζει την τεχνητή νοημοσύνη

Υπάρχει συζήτηση σχετικά με το κενό δεξιοτήτων σε τομείς όπως η ανάλυση και η επιστήμη δεδομένων που επηρεάζει αρνητικά τις πρωτοβουλίες ψηφιακού μετασχηματισμού. Οι υποψήφιοι επιστήμης δεδομένων έρχονται τώρα με υψηλή τιμή, απαιτώντας υψηλούς μισθούς. Ευτυχώς, οι επιχειρήσεις βρίσκουν τρόπους να εκδημοκρατίσουν την τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιώντας τεχνολογία χαμηλού κώδικα και χωρίς κώδικα. Καθώς αυτές οι τεχνολογίες γίνονται πιο εκλεπτυσμένες, οι επιχειρήσεις μπορούν να τις χρησιμοποιήσουν για να συμβάλουν στη κάλυψη του χάσματος δεξιοτήτων. Για παράδειγμα, αντί για ακριβούς τεχνικούς συγγραφείς για την ανάπτυξη τεχνικών εγχειριδίων, οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν το ChatGPT για να γράψουν τα εγχειρίδια τους.

10. Επιχειρήσεις που εξισορροπούν την αυτοματοποίηση και την αύξηση

Οι επιχειρήσεις εξακολουθούν να προσπαθούν να επιτύχουν μια ισορροπία μεταξύ των τεχνολογιών AI που χρησιμοποιούνται στον αυτοματισμό και την αύξηση. Ενώ οι σύγχρονες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις έχουν σχεδιαστεί για να μειώνουν την ανάγκη για ανθρώπινη συνεισφορά, θα πρέπει επίσης να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να αυξήσουν την ευελιξία και να μεγιστοποιήσουν τη λειτουργική απόδοση. Αλλά υπάρχει ακόμα ανάγκη για κάποια ανθρώπινη συμβολή, τουλάχιστον προς το παρόν. Για παράδειγμα, το περιεχόμενο που δημιουργείται από τεχνητή νοημοσύνη χρειάζεται ανθρώπινη παρέμβαση για τον εξορθολογισμό των πληροφοριών. Στο μέλλον, οι επιχειρήσεις θα προσπαθήσουν να μάθουν να ισορροπούν και τα δύο. Για παράδειγμα, μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να αυτοματοποιήσουν περιττές διαδικασίες και να χρησιμοποιήσουν τη στρατηγική ανθρώπινη αύξηση για να καθοδηγήσουν τις κατευθύνσεις τους.

11. Οι εταιρείες αντιμετωπίζουν εμπόδια στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης

Η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να αυξάνεται εκθετικά, αλλά οι οργανισμοί αντιμετωπίζουν ορισμένες προκλήσεις όταν υιοθετούν την τεχνολογία. Οι κορυφαίες προκλήσεις για την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης είναι:

• Περιορισμένη γνώση ή εξειδίκευση
• Έλλειψη δεξιοτήτων
• Αύξηση σιλό δεδομένων
• Πολυπλοκότητα δεδομένων
• Έλλειψη πλατφορμών ή εργαλείων για την ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης
• Το AI είναι πολύ ακριβό στην εφαρμογή

Το αυξημένο σιλό δεδομένων, το κόστος και η πολυπλοκότητα δεδομένων αποτελούν τη μεγαλύτερη πρόκληση για την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις. Οι περιορισμένες δεξιότητες, γνώσεις ή τεχνογνωσία είναι το μεγαλύτερο εμπόδιο για τους μικρότερους οργανισμούς.

Τι σημαίνει η τεχνητή νοημοσύνη για τους υπαλλήλους;

Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις αναπόφευκτα εγείρει ερωτήματα σχετικά με τον αντίκτυπό της στους εργαζόμενους. Λοιπόν, πώς φαίνεται η τεχνητή νοημοσύνη και το μέλλον της εργασίας;

Το AI στην επιχείρηση είναι αμφίδρομη:

• Το AI μπορεί να αυτοματοποιήσει ορισμένες εργασίες και να τις καταστήσει περιττές για την ανθρώπινη λειτουργία.
• Η τεχνητή νοημοσύνη στις επιχειρήσεις θα δημιουργήσει επίσης νέες ευκαιρίες για τους υπαλλήλους να αναβαθμίσουν τις δεξιότητές τους και να επικεντρωθούν σε δραστηριότητες υψηλότερης αξίας.

Έτσι, αντί να αντικαθιστά θέσεις εργασίας, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί ενδεχομένως να αυξήσει τις ανθρώπινες ικανότητες, επιτρέποντας στους υπαλλήλους να εργάζονται πιο αποτελεσματικά και δημιουργικά βελτιώνοντας παράλληλα την παραγωγικότητα των επιχειρήσεων.

Ενώ υπάρχει ακόμη περισσότερη συζήτηση σχετικά με το τι σημαίνει για τους εργαζόμενους η άνοδος της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις, οι άνθρωποι συμφωνούν σε ορισμένες αναμενόμενες τάσεις.

Για παράδειγμα, είναι πιθανό να υπάρξει στροφή σε πιο εξειδικευμένες δεξιότητες και να γίνει τεχνολογικός προσανατολισμός. Το εργατικό δυναμικό μπορεί να μεταμορφωθεί και να γίνει πιο εξειδικευμένο. Ρόλοι που δεν μπορούν να αυτοματοποιηθούν, όπως η δημιουργικότητα, η επίλυση προβλημάτων και οι ποιοτικές δεξιότητες, μπορεί να απαιτούνται ολοένα και περισσότερο στην απόδοση της εργασίας.

5 πραγματικά παραδείγματα τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις

Ακολουθούν παραδείγματα τεχνητής νοημοσύνης σε επιχειρηματικά παραδείγματα:

1. Προτάσεις για Netflix, YouTube και Spotify

Το Netflix, το Spotify, το YouTube και άλλες υπηρεσίες ροής χρησιμοποιούν το ιστορικό παρακολούθησης ή αναζήτησης ενός χρήστη για να προτείνουν τι να παρακολουθήσουν με βάση το ιστορικό ακρόασης ή προβολής του χρήστη. Αυτό βοηθά στην παροχή εξατομικευμένου περιεχομένου για τη βελτίωση της εμπειρίας και της ικανοποίησης των πελατών.

2. πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου

Amazon, Alibaba και άλλες πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου ενσωματώνουν την τεχνητή νοημοσύνη στην πλατφόρμα τους για να βελτιώσουν τις εμπειρίες των πελατών. Η μηχανή προτάσεών τους χρησιμοποιεί αλγόριθμους ML για την ανάλυση του ιστορικού περιήγησης και αγορών των χρηστών, παρέχοντας εξατομικευμένες προτάσεις προϊόντων που αυξάνουν την αφοσίωση των πελατών και αυξάνουν τις πωλήσεις.

3. AI στην Υγεία

Οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για ανάλυση ιατρικών εικόνων. Οι ιατρικές εταιρείες χρησιμοποιούν αλγόριθμους βαθιάς μάθησης για την ανάλυση ιατρικών εικόνων, βοηθώντας τους ακτινολόγους να εντοπίσουν ανωμαλίες και να διαγνώσουν ασθένειες με μεγαλύτερη ακρίβεια. Αυτό βελτιώνει τη φροντίδα του ασθενούς και μειώνει τον χρόνο και την προσπάθεια που απαιτείται για τη διάγνωση. Ένα παράδειγμα είναι το Healthcare BPO.

4. Μεταφορές

Υπάρχουν πολλοί τρόποι με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη εφαρμόζεται στις μεταφορικές επιχειρήσεις, συμπεριλαμβανομένων των εξής:

• Εφαρμογές για ταξί, όπως η Uber, αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να προβλέψουν τη ζήτηση και την κίνηση, να μειώσουν τον εκτιμώμενο χρόνο άφιξης και να ταιριάξουν αναβάτες και οδηγούς.
• Οι χάρτες χρησιμοποιούν συστήματα πλοήγησης τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτίωση της μεταφοράς και της πλοήγησης, ενώ παρέχουν οδηγίες και βελτιώνουν τον εντοπισμό της κυκλοφορίας.
• Τα αυτόνομα αυτοκίνητα όπως η Tesla χρησιμοποιούν αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης για την πλοήγηση στους δρόμους και τη λήψη αποφάσεων.

5. Δημιουργία περιεχομένου

Εργαλεία όπως Document 360, Scribe κ.λπ. χρησιμοποιήστε μια γενετική τεχνητή νοημοσύνη για να βοηθήσετε τις επιχειρήσεις να τεκμηριώσουν τις διαδικασίες. Οι επιχειρήσεις μπορούν να τεκμηριώσουν και να μοιραστούν διαδικασίες, SOP, FAQ, εγχειρίδια κ.λπ.

Επιπλέον, τα εργαλεία δημιουργίας περιεχομένου που υποστηρίζονται από AI υπερβαίνουν την τεκμηρίωση κειμένου. Για παράδειγμα, μια δημιουργός βίντεο AI από κείμενο μπορεί να μετατρέψει το γραπτό περιεχόμενο σε ελκυστικές παρουσιάσεις βίντεο, ενισχύοντας την επικοινωνία και την ανταλλαγή γνώσεων στους οργανισμούς. Αυτό το εργαλείο δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να εξορθολογίσουν τις διαδικασίες δημιουργίας περιεχομένου, διασφαλίζοντας συνέπεια και αποτελεσματικότητα, καλύπτοντας παράλληλα διαφορετικά στυλ και προτιμήσεις μάθησης.

TL; DR: Τάσεις της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις: Χρήσεις, Οφέλη και Προκλήσεις

Συμπέρασμα

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει γίνει ένα ισχυρό εργαλείο για τις επιχειρήσεις σε διάφορους κλάδους.

Από την ανάλυση δεδομένων, την προγνωστική μοντελοποίηση και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας έως τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης, οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να αυτοματοποιήσουν εργασίες, να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα και να βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων.

Η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται ολοένα και πιο σημαντική για τους οργανισμούς στο ταξίδι τους στον ψηφιακό μετασχηματισμό. Περισσότεροι οργανισμοί είτε χρησιμοποιούν είτε εξερευνούν την τεχνητή νοημοσύνη. Επιπλέον, η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης έχει επιταχυνθεί ως αποτέλεσμα της πανδημίας του COVID-19.

Συνεχίστε να μαθαίνετε

» Πώς η τεχνητή νοημοσύνη θα δώσει υπερδυνάμεις στις λύσεις ERP
» Top 10 καλύτερα σταθερά μοντέλα διάχυσης που πρέπει να δοκιμάσετε
» Microsoft Office 2021: Εδώ είναι τι μπορείτε να περιμένετε
» Ποιος είναι ο καλύτερος πάροχος cloud για σταθερή διάχυση;
» 10 κορυφαίες τάσεις και προβλέψεις ψηφιακού μάρκετινγκ για το 2023