Har du noen gang lurt på hvordan kunstig intelligens fungerer og hvordan det vil endre fremtidige generasjoners arbeidsmetoder? Før vi går nærmere inn på hvordan det fungerer, må vi først diskutere hva AI er. AI-teknologi etterligner menneskelig intelligens og gjør det mulig for maskiner og datamaskiner å lære av erfaring via algoritmisk trening og iterativ behandling.

 

Hva er det som gjør AI-teknologien nyttig?

AI har flere viktige fordeler som gjør det til et utmerket verktøy for praktisk talt alle moderne bedrifter og organisasjoner, blant annet:

Analyse

AI kan analysere data raskere enn mennesker, noe som gjør det mulig å identifisere mønstre raskt. I tillegg kan den analysere større datasett og dermed finne mønstre som mennesker ville gått glipp av.

 

Automatisering

Mennesker trives med kreativitet, og repetitive oppgaver er kjedelige og slitsomme for dem. AI kan effektivt automatisere en repetitiv oppgave som mennesker gjør manuelt, uten at de trenger å ta pauser eller føle seg slitne slik et menneske ville gjort.

 

Forbedring

Gjennom funksjoner som optimalisert kundeservice, samtaleroboter og bedre produktanbefalinger gjør AI tjenester/produkter smartere og forbedrer kundeopplevelsen.

 

Nøyaktighet

KI kan være mer nøyaktig enn mennesker. Den kan høste og analysere data for å ta bedre beslutninger om oppgaver som å gjenkjenne ondartede svulster på røntgenbilder, velge finansielle investeringer osv.

 

Avkastning på investeringen

Siden AI kan analysere komplekse sammenhenger med flere variabler mer effektivt enn mennesker, øker det verdien av data. Til syvende og sist er det et viktig verktøy for alle organisasjoner som er avhengige av data og opererer i stor skala.

Nå som vi har forstått hvorfor kunstig intelligens er viktig for bedrifter og dagliglivet vårt, kan vi diskutere hvordan det fungerer.

 

Hvordan fungerer kunstig intelligens?

 

Datainnsamling

Data er kronjuvelen i AI, siden AI-nøyaktigheten øker i takt med datamengden. Enten du bruker eksterne data for å supplere interne data eller som primærkilde for å løse et felles problem, finnes det tre måter å aggregere dem på.

  • Ferdigpakkede data - Det kan virke som en rask måte å samle inn data på, men noen ganger krever det mer innsats enn planlagt. Med ferdigpakkede data må organisasjoner ofte skrive kode, opprette API-er for integrering og gjøre andre tilpasninger.
  • Offentlig crowdsourcing - Flere organisasjoner bruker offentlige crowdsourcing-tjenester som Amazon Mechanical Turk til å distribuere datainnsamling og forberedelsesarbeid. Oppgavene omfatter blant annet normalisering av data, bildegjenkjenning og opplæring av algoritmer.
  • Private crowds - Organisasjoner som har behov for konfidensialitetsavtaler for å jobbe med dataene sine og raskere behandlingstid, henvender seg til private crowds av dataspesialister. Private folkemengder gir bedre nøyaktighet ved datainnsamling, klargjøring av merking, identifisering og opplæring.

 

Analyse av dataene

AI hjelper markedsførere med å ta raskere beslutninger ved å analysere store datamengder for å identifisere forbrukeratferd, trender og annen relevant informasjon. Markedsførere kan raskt tilpasse strategiene sine for å møte kundenes behov på en bedre måte. Ved å bruke AI kan markedsførere bruke mindre tid på å snuble over teknologiske hindringer og mer tid på å utvikle strategiske og kreative kampanjer.

AI kan dessuten analysere to typer data:

  • Kvantitative data - data som kan måles og brukes til statistisk analyse. AI bruker datautvinning til å finne trender og mønstre i kvantitative data.
  • Kvalitative data - Data som ikke kan måles og som brukes til deskriptive formål. Typisk kvalitativ dataforskning omfatter intervjuer, spørreundersøkelser og fokusgrupper.

 

Ved å analysere data fra ulike kilder gir AI-drevne systemer datadrevet innsikt i hva som fungerer og hva som ikke fungerer. For markedsførere kan det gi forutsigelser om produktutvikling, kundepreferanser og markedsføringskanaler. Det kan også forutsi etterspørselen etter produkter/tjenester basert på sesongtrender, tilgjengelige lagerbeholdninger, tidligere kjøpsatferd osv.

For å analysere dataene finnes det ulike verktøy for å sortere dataene og visualisere dem for å få innsikt. De beste verktøyene som brukes av dataanalytikere, skaper raskt interaktive visualiseringer, støtter komplekse beregninger, har ingen hastighets- eller minnebegrensninger og integreres sømløst med eksisterende applikasjoner.

 

 

Implementering av AI-drevet innsikt

AI-drevet innsikt kan brukes i flere bransjer, blant annet:

    • AI i markedsføring

AI i markedsføring bidrar til prediktiv analyse og effektiviserer markedsføringsarbeidet. AI-programmer kan for eksempel gi informasjon om potensielle leads basert på detaljert demografi. I tillegg kan AI-innsikt bidra til personalisering av produkter. Under Armour har for eksempel brukt IBMs Watson til å kombinere tredjepartsdata med kundedata for å utvikle en personlig tilpasset helse- og treningsapp, "Rekord.”

    • AI i industrien

I produksjonsindustrien sørger AI for innovativ design på produksjonsnivå ved hjelp av en generativ designprosess. Designeren legger inn bedriftens historiske og eksisterende produktkatalog, mål og parametere som materialer, kostnader, plassbehov osv. Programvaren skaper deretter ulike permutasjoner å velge mellom og forbedrer den fremtidige ytelsen ved å lære av hver iterasjon.

    • AI i næringslivet

AI-algoritmer integrert i analyse- og CRM-plattformer kan gi innsikt som gjør det mulig å betjene kundene bedre. Nettsteder kan for eksempel ta i bruk chatbots for å yte umiddelbar kundeservice. Klikk her hvis du vil vite mer om hvordan AI kan bidra til at chatbots lykkes. I tillegg har automatisering av stillinger blitt et samtaleemne blant IT-analytikere.

 

AI har vist seg å være avgjørende for bedrifter i alt fra å automatisere overflødige oppgaver til å forbedre kundeopplevelsen. Ifølge Technavioforventes den globale AI-as-a-service-industrien (AIaaS) å vokse med $14,7 milliarder mellom 2021 og 2025. I en tid der data akkumuleres raskt, har selskaper som implementerer AI for å ta informerte beslutninger, fått et konkurransefortrinn.

Nå som vi har diskutert hvordan AI fungerer, kan vi se nærmere på hvorfor det er viktig å integrere AI-programvare fra tredjeparter eller samarbeide med tredjepartsleverandører.

 

De viktigste grunnene til å integrere AI-verktøy fra tredjeparter eller ansette AI-spesialister

Markedsførere og bedrifter må bruke AI-as-a-service eller AIaaS for å kunne eksperimentere med flere mål med lavere risiko og forhåndsinvesteringer. De viktigste grunnene til å bruke AI-teknologi fra tredjeparter er blant annet følgende:

 

1. Du trenger ikke å ha oppdatert ingeniørkompetanse.

Hvis du ikke har en AI-programmerer, kan AIaaS brukes til å legge til et lag med kodefri infrastruktur. Selskaper som leverer AIaaS, krever stort sett ingen teknisk kunnskap eller koding i løpet av installasjonsprosessen.

 

2. Åpenhet

Tredjepartsselskaper gir deg ikke bare tilgang til AI samtidig som du reduserer ikke-verdiskapende arbeid, det gir også transparens. Du kan selvfølgelig lage et AI-system fra bunnen av, men det vil kreve for mye datakraft. Kostnadene ved å lage et system vil være betydelig høye. Med AI-systemer fra tredjeparter kan du imidlertid betale etter bruk. Noen systemer gir til og med mer kontroll over AI-automatiseringen.

 

3. Skalerbarhet

Med en tredjeparts AI-programvare eller -selskap kan du begynne med mindre prosjekter. Det hjelper deg med å finne ut om det passer for deg. I tillegg hjelper det deg med å forstå dine unike behov. Etter hvert som du blir bedre kjent med dataene dine, kan du finjustere tjenesten og skalere den opp eller ned etter hvert som prosjektets kompleksitet øker. Bedrifter med begrenset datainfrastruktur har dessuten tatt i bruk AI-løsninger fra tredjeparter for å dekke sine datahåndteringsbehov, siden de enkelt kan integreres i skyen.

 

Hva er de viktigste AI-teknologiene som hjelper markedsførere med å skalere virksomheten?

 

Avansert maskinlæring

Maskinlæring gjør det mulig for prediktive algoritmer å bli stadig mer treffsikre. De brukes til å finne de mest relevante målgruppene og bestemme hvilke kreative elementer som gir gjenklang hos dem.

 

Nevrale nettverk

Nevrale nettverk er kjernen i avansert kunstig intelligens. De gjør det mulig for markedsførere å identifisere komplekse mønstre i kundenes kjøpsatferd. Nevrale nettverk brukes også til budoptimalisering og hjelper markedsførere med å finne den rette balansen mellom avkastning og kostnader.

 

Naturlig språkbehandling

NLP gir datamaskiner muligheten til å analysere tale og tekst. Denne evnen gjør det mulig for markedsførere å hente ut verdifull innsikt (som kundepersonligheter og stemninger) fra sosiale medier og andre kilder. Det gjør det også mulig å integrere automatiserte kommunikasjonsverktøy som chatbots.

Datasyn

Den muliggjør mønstergjenkjenning og bildebehandling for å akselerere og optimalisere skapelsen av bedre reklamer.

 

La oss se på noen casestudier av AI i markedsføring for å hjelpe deg å forstå hvordan store merkevarer bruker AI.

L.L.Bean brukte AI-markedsføring for å øke konverteringen av nye produkter.

L.L.Bean ønsket å øke oppmerksomheten rundt sin eksklusive fritidskolleksjon. Ved å samarbeide med IBM Watson Advertising Accelerator nådde de ut til riktig målgruppe med de riktige kreative annonseenhetene. Ved hjelp av denne kampanjen klarte de å øke antall bestillinger med 48% og samtidig redusere kostnadene med 76% for hvert besøk på nettstedet og 68% for hver bestilling.

 

American Marketing Association brukte AI-markedsføring til å skrive personlige e-poster.

AMA ønsket å gi abonnentene sine det mest relevante innholdet. Derfor tok de i bruk rasa.io, et AI-system som bruker maskinlæring og naturlig språkbehandling til å generere personlige nyhetsbrev og tilbyr automatisering av nyhetsbrev. Ved å ta i bruk et AI-system har AMA oppnådd en betydelig økning i leserengasjementet.

 

Den endelige dommen

AI-teknologi omdefinerer hvordan forretningsvirksomhet utføres på ulike områder, for eksempel markedsføring. Organisasjoner utforsker nye måter å høste betydelige fordeler av denne teknologien på. Takket være AIs sterke evne til å analysere data kan bedrifter nå redusere maskinvarekostnadene for å håndtere store datamengder. Dessuten reduseres den menneskelige innsatsen og arbeidet med å administrere alt manuelt. Når det gjelder innholdsproduksjon, er AI et svært nyttig verktøy som øker produktiviteten drastisk. Med AI er det tilstrekkelig med én menneskelig innsats, og AI-systemene gjør resten av jobben.

Dessuten er historiefortelling, empati og medfølelse menneskelige egenskaper som teknologien ennå ikke kan etterligne. AI er til syvende og sist ikke begrenset av menneskelige begrensninger. Hvis Moores lov holder seg en stund til, er det ikke godt å si hva AI vil utrette i nær fremtid. I mellomtiden vet vi hvordan AI fungerer, og hvorfor det er på høy tid at bedrifter og markedsførere implementerer AI for å oppnå bærekraftig vekst.