Har du nogensinde spekuleret på, hvordan AI fungerer, og hvordan det vil ændre fremtidige generationers måde at arbejde på? Før vi dykker ned i, hvordan det fungerer, så lad os først diskutere, hvad AI er. AI-teknologi efterligner menneskelig intelligens og gør det muligt for maskiner og computere at lære af erfaringer via algoritmisk træning og iterativ behandling.

 

Hvad gør AI-teknologi gavnlig?

AI tilbyder flere kritiske fordele, der gør det til et fremragende værktøj for stort set enhver moderne virksomhed eller organisation, herunder:

Analyse

AI kan analysere data hurtigere end mennesker, så den hurtigt kan identificere mønstre. Desuden kan den analysere større datasæt, så den kan finde mønstre, som mennesker ville overse.

 

Automatisering

Mennesker trives med kreativitet, og ensformige opgaver er trivielle og trættende for dem. AI kan effektivt automatisere en gentagen opgave, som mennesker udfører manuelt uden at skulle holde pauser eller føle træthed, som et menneske ville gøre.

 

Forbedring

Gennem funktioner som optimeret kundeservice, samtalebots og bedre produktanbefalinger gør AI tjenester/produkter smartere og forbedrer samtidig kundeoplevelsen.

 

Nøjagtighed

AI kan give større nøjagtighed end mennesker. Den kan høste og analysere data for at træffe bedre beslutninger om opgaver som at genkende ondartede vækster på røntgenbilleder, vælge finansielle investeringer osv.

 

Afkast af investering

Da AI kan analysere komplekse, multivariate forhold mere effektivt end mennesker, øger det værdien af data. I sidste ende er det et afgørende værktøj for enhver organisation, der er afhængig af data og opererer i stor skala.

Nu, hvor vi forstår, hvorfor AI er vigtig for virksomheder og vores dagligdag, så lad os diskutere, hvordan det fungerer.

 

Hvordan fungerer kunstig intelligens?

 

Indsamling af data

Data er kronjuvelen i AI, da AI's nøjagtighed øges i takt med mængden af data. Uanset om du bruger eksterne data til at supplere dine interne data eller som den primære kilde til at løse et fælles problem, er der tre måder at samle dem på.

  • Færdigpakkede data - Det kan virke som en hurtig måde at indsamle data på, men nogle gange kræver det en større indsats, end du havde planlagt. Med færdigpakkede data er organisationer ofte nødt til at skrive kode, oprette API'er til integration og foretage andre tilpasninger.
  • Offentlig crowdsourcing - Flere organisationer bruger offentlige crowdsourcing-tjenester som Amazon Mechanical Turk til at distribuere dataindsamling og forberedelsesarbejde. Opgaverne omfatter datanormalisering, billedgenkendelse, algoritmetræning osv.
  • Private crowds - Organisationer, der har brug for fortrolighedsaftaler for at arbejde med deres data og hurtigere ekspeditionstid, henvender sig til private crowds af dataspecialister. Private crowds tilbyder bedre nøjagtighed i dataindsamling, forberedelse af etikettering, identifikation og træningsopgaver.

 

Analyse af data

AI hjælper marketingfolk med at fremskynde deres beslutningstagning ved at analysere store datamængder for at identificere forbrugeradfærd, tendenser og andre relevante oplysninger. Markedsførere kan hurtigt tilpasse deres strategier, så de bedre opfylder kundernes behov. Ved at bruge AI bruger marketingfolk mindre tid på at snuble over teknologiske forhindringer og mere tid på at udvikle strategiske og kreative kampagner.

Desuden kan AI analysere to typer data:

  • Kvantitative data - Data, der kan måles og bruges til statistisk analyse. AI bruger datamining til at finde tendenser og mønstre fra kvantitative data.
  • Kvalitative data - Data, der ikke kan måles, og som bruges til deskriptive formål. Typisk kvalitativ dataforskning omfatter interviews, undersøgelser og fokusgrupper.

 

Ved at analysere data fra forskellige kilder giver AI-drevne systemer datadrevet indsigt i, hvad der fungerer, og hvad der ikke gør. For marketingfolk kan det give forudsigelser om produktudvikling, kundepræferencer og marketingkanaler. Desuden kan det også forudsige efterspørgslen efter produkter/services baseret på sæsonmæssige tendenser, tilgængelige lagre, tidligere købsadfærd osv.

For at analysere data er der forskellige værktøjer til rådighed til at sortere data og visualisere dem for at få indsigt. De bedste værktøjer, der bruges af dataanalytikere, skaber hurtigt interaktive visualiseringer, understøtter komplekse beregninger, har ingen hastigheds- eller hukommelsesbegrænsninger og integreres problemfrit med eksisterende applikationer.

 

 

Implementering af AI-drevne indsigter

AI-drevet indsigt kan bruges i flere brancher, herunder:

    • AI i markedsføring

AI i marketing hjælper med prædiktiv analyse og strømliner marketingindsatsen. For eksempel kan AI-programmer give information om potentielle leads baseret på detaljeret demografi. Desuden kan AI-indsigt hjælpe med produktpersonalisering. For eksempel har Under Armour brugt IBM's Watson til at kombinere tredjepartsdata med kundedata for at udvikle en personlig sundheds- og fitness-tracking-app, "Rekord.”

    • AI i fremstillingsindustrien

I fremstillingsindustrien leverer AI innovative designs på produktionsniveau ved hjælp af en generativ designproces. Designeren indtaster virksomhedens historiske og eksisterende produktkatalog, mål og parametre som materialer, omkostninger, rumlige forhold osv. Softwaren skaber derefter forskellige permutationer at vælge imellem og forbedrer sin fremtidige ydeevne ved at lære af hver iteration.

    • AI i erhvervslivet

AI-algoritmer integreret i analyse- og CRM-platforme kan afdække indsigter, så kunderne betjenes bedre. For eksempel kan hjemmesider indarbejde chatbots til at yde øjeblikkelig kundeservice. Klik her for at lære mere om AI's rolle i en succesfuld chatbot. Derudover er automatisering af jobpositioner nu blevet et samtaleemne blandt IT-analytikere.

 

AI har vist sig at være afgørende for virksomheder til alt fra automatisering af overflødige opgaver til forbedring af kundeoplevelser. Ifølge Technavioforventes den globale AI-as-a-service (AIaaS)-industri at vokse med $14,7 mia. mellem 2021 og 2025. I dag, hvor data hurtigt akkumuleres, har virksomheder, der implementerer AI til at træffe informerede beslutninger, fået en konkurrencefordel.

Nu hvor vi har diskuteret, hvordan AI fungerer, kan vi dykke ned i, hvorfor det er vigtigt at integrere AI-software fra tredjeparter eller samarbejde med tredjepartsudbydere af tjenester.

 

De vigtigste grunde til at integrere tredjeparts AI-værktøjer eller ansætte AI-specialister

Markedsførere og virksomheder skal bruge AI-as-a-service eller AIaaS til at eksperimentere med flere mål med lavere risiko og forudgående investering. De vigtigste grunde til at bruge tredjeparts AI-teknologi inkluderer følgende:

 

1. Du behøver ikke at have opdaterede tekniske færdigheder

Hvis du ikke har en AI-programmør, kan AIaaS bruges til at tilføje et lag af no-code-infrastruktur. Virksomheder, der leverer AIaaS, kræver stort set ingen teknisk viden eller kodning på noget tidspunkt i opsætningsprocessen.

 

2. Gennemsigtighed

Tredjepartsvirksomheder giver dig ikke bare adgang til AI, mens du reducerer ikke-værdiskabende arbejde; det giver også gennemsigtighed. Selvfølgelig kan du skabe et AI-system fra bunden, men det vil kræve for meget computerkraft. Omkostningerne ved at skabe et system vil være betydeligt høje. Tredjeparts AI-systemer giver dig dog mulighed for at betale på basis af forbrug. Nogle systemer giver endda mere kontrol over AI-automatiseringen.

 

3. Skalerbarhed

Med en tredjeparts AI-software eller -virksomhed kan du begynde med mindre projekter. Det hjælper dig med at afgøre, om det ville være en passende løsning for dig. Derudover hjælper det dig med at forstå dine unikke behov. Efterhånden som du får ekspertise med dine data, kan du finjustere din service og skalere den op eller ned, efterhånden som projektets kompleksitet øges. Desuden har virksomheder med begrænsede datainfrastrukturer taget tredjeparts AI-løsninger til sig til deres datahåndteringsbehov, da de nemt kan integreres med skyen.

 

Hvad er de bedste AI-teknologier, der hjælper marketingfolk med at skalere en virksomhed?

 

Avanceret maskinlæring

Maskinlæring gør det muligt for prædiktive algoritmer at forbedre nøjagtigheden over tid. Det bruges til at finde de mest relevante målgrupper og bestemme kreative elementer, der vil give genlyd hos disse målgrupper.

 

Neurale netværk

Neurale netværk er kernen i avanceret AI. De gør det muligt for marketingfolk at identificere komplekse mønstre i kundernes købsadfærd. Neurale netværk bruges også til budoptimering og hjælper marketingfolk med at finde den rette balance mellem ROI og omkostninger.

 

Naturlig sprogbehandling

NLP giver computere mulighed for at analysere tale og tekst. Denne evne gør det muligt for marketingfolk at udtrække værdifulde indsigter (som kundepersonligheder og stemninger) fra sociale medieplatforme og andre kilder. Det gør det også muligt at integrere automatiserede kommunikationsværktøjer som chatbots.

Computersyn

Det muliggør mønstergenkendelse og billedbehandling for at fremskynde og optimere skabelsen af bedre reklamer.

 

Lad os se på et par casestudier af AI i marketing for at hjælpe dig med at forstå, hvordan store brands bruger AI.

L.L.Bean brugte AI-marketing til at forbedre konverteringen af nye produkter.

L.L.Bean havde til hensigt at øge kendskabet til deres high-end athleisure tøjlinje. Ved at samarbejde med IBM Watson Advertising Accelerator nåede de ud til den rette målgruppe med de rette kreative annonceenheder. Ved hjælp af denne kampagne var de i stand til at øge antallet af ordrer med 48%, mens de sænkede omkostningerne med 76% for hvert besøg på webstedet og 68% for hver ordre.

 

American Marketing Association brugte AI-marketing til at skrive personaliserede e-mails.

AMA ønskede at give sine abonnenter det mest relevante indhold. Derfor inddrog de rasa.io. Det er et AI-system, der bruger maskinlæring og naturlig sprogbehandling til at generere personlige nyhedsbreve og tilbyder automatisering af nyhedsbreve. Ved at bruge et AI-system forbedrede AMA læsernes engagement betydeligt.

 

Den endelige dom

AI-teknologi omdefinerer, hvordan forretningsaktiviteter udføres på forskellige områder, f.eks. marketing. Organisationer udforsker nye måder at høste betydelige fordele af denne teknologi på. På grund af AI's stærke evne til at analysere data kan virksomheder nu reducere hardwareomkostningerne til at håndtere store mængder data. Desuden reducerer det den menneskelige indsats og arbejdet med at administrere alt manuelt. Til skabelse af indhold er AI et virkelig praktisk værktøj, der øger produktiviteten drastisk. Et menneskeligt input er tilstrækkeligt med AI, og AI-systemerne gør resten af arbejdet.

Derudover er historiefortælling, empati og medfølelse alle menneskelige kvaliteter, som teknologien endnu ikke kan efterligne. AI er i sidste ende ikke begrænset af menneskelige grænser. Hvis Moores lov holder i et stykke tid, er det ikke til at sige, hvad AI vil udrette i den nærmeste fremtid. I mellemtiden forstår vi, hvordan AI fungerer, og hvorfor det er på høje tid for virksomheder og marketingfolk at implementere AI for at opnå bæredygtig vækst.