Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak działa sztuczna inteligencja i jak zmieni sposób pracy przyszłych pokoleń? Zanim zagłębimy się w to, jak to działa, najpierw omówmy, czym jest sztuczna inteligencja. Technologia AI naśladuje ludzką inteligencję, umożliwiając maszynom i komputerom uczenie się na podstawie doświadczenia poprzez szkolenie algorytmiczne i przetwarzanie iteracyjne.

 

Co sprawia, że technologia AI jest korzystna?

Sztuczna inteligencja oferuje wiele krytycznych korzyści, które czynią ją doskonałym narzędziem dla praktycznie każdej nowoczesnej firmy lub organizacji, w tym

Analiza

Sztuczna inteligencja może analizować dane szybciej niż ludzie, co pozwala jej szybko identyfikować wzorce. Co więcej, może analizować większe zbiory danych, co pozwala jej znaleźć wzorce, które ludzie mogliby przegapić.

 

Automatyzacja

Ludzie rozwijają się dzięki kreatywności, a powtarzalne zadania są dla nich przyziemne i nużące. Sztuczna inteligencja może skutecznie zautomatyzować powtarzalne zadania, które ludzie wykonują ręcznie, bez konieczności robienia przerw lub odczuwania zmęczenia, tak jak zrobiłby to człowiek.

 

Ulepszenie

Dzięki możliwościom takim jak zoptymalizowana obsługa klienta, boty konwersacyjne i lepsze rekomendacje produktów, sztuczna inteligencja sprawia, że usługi/produkty są inteligentniejsze, jednocześnie poprawiając doświadczenia klientów.

 

Dokładność

Sztuczna inteligencja może zapewnić większą dokładność niż ludzie. Może zbierać i analizować dane, aby podejmować lepsze decyzje dotyczące zadań, takich jak rozpoznawanie złośliwych narośli na zdjęciach rentgenowskich, wybieranie inwestycji finansowych itp.

 

Zwrot z inwestycji

Ponieważ sztuczna inteligencja może analizować złożone, wielowariantowe relacje skuteczniej niż ludzie, zwiększa wartość danych. Ostatecznie jest to kluczowe narzędzie dla każdej organizacji, która zależy od danych i działa na dużą skalę.

Teraz, gdy rozumiemy, dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna dla firm i naszego codziennego życia, omówmy, jak to działa.

 

Jak działa sztuczna inteligencja?

 

Gromadzenie danych

Dane są klejnotem koronnym AI, ponieważ dokładność AI rośnie wraz z ilością danych. Niezależnie od tego, czy korzystasz z danych zewnętrznych w celu uzupełnienia danych wewnętrznych, czy jako głównego źródła w celu rozwiązania wspólnego problemu, istnieją 3 sposoby ich agregacji.

  • Gotowe dane - może się wydawać, że jest to szybki sposób na gromadzenie danych, ale czasami wymaga to więcej wysiłku niż planowano. W przypadku gotowych danych organizacje często muszą pisać kod, tworzyć interfejsy API do integracji i dokonywać innych dostosowań.
  • Publiczny crowdsourcing - wiele organizacji korzysta z publicznych usług crowdsourcingowych, takich jak Amazon Mechanical Turk, w celu dystrybucji gromadzenia danych i prac przygotowawczych. Zadania obejmują normalizację danych, rozpoznawanie obrazów, szkolenie algorytmów itp.
  • Prywatne tłumy - Organizacje, które potrzebują umów o poufności do pracy nad swoimi danymi i szybszej realizacji, zwracają się do prywatnych tłumów specjalistów ds. danych. Prywatne tłumy oferują większą dokładność przy gromadzeniu danych, przygotowywaniu etykiet, identyfikacji i zadaniach szkoleniowych.

 

Analiza danych

Sztuczna inteligencja pomaga marketerom przyspieszyć podejmowanie decyzji poprzez analizę dużych ilości danych w celu identyfikacji zachowań konsumentów, trendów i innych istotnych informacji. Marketerzy mogą szybko dostosować swoje strategie, aby lepiej zaspokajać potrzeby klientów. Wykorzystując sztuczną inteligencję, marketerzy spędzają mniej czasu na pokonywaniu przeszkód technologicznych, a więcej na opracowywaniu strategicznych i kreatywnych kampanii.

Co więcej, sztuczna inteligencja może analizować dwa rodzaje danych:

  • Dane ilościowe - dane, które można zmierzyć i wykorzystać do analizy statystycznej. Sztuczna inteligencja wykorzystuje eksplorację danych do znajdowania trendów i wzorców z danych ilościowych.
  • Dane jakościowe - dane, których nie można zmierzyć i które są wykorzystywane do celów opisowych. Typowe badania danych jakościowych obejmują wywiady, ankiety i grupy fokusowe.

 

Analizując dane z różnych źródeł, systemy oparte na sztucznej inteligencji dostarczają opartych na danych informacji o tym, co działa, a co nie. Dla marketerów może to zapewnić prognozy dotyczące rozwoju produktów, preferencji klientów i kanałów marketingowych. Co więcej, może również prognozować popyt na produkty/usługi w oparciu o trendy sezonowe, dostępne zapasy, wcześniejsze zachowania zakupowe itp.

Aby przeanalizować dane, dostępne są różne narzędzia do sortowania danych i ich wizualizacji w celu uzyskania wglądu. Najlepsze narzędzia używane przez analityków danych szybko tworzą interaktywne wizualizacje, obsługują złożone obliczenia, nie mają ograniczeń prędkości ani pamięci i płynnie integrują się z istniejącymi aplikacjami.

 

 

Wdrażanie spostrzeżeń opartych na sztucznej inteligencji

Spostrzeżenia oparte na sztucznej inteligencji mogą być wykorzystywane w wielu branżach, w tym:

    • Sztuczna inteligencja w marketingu

Sztuczna inteligencja w marketingu pomaga w analizie predykcyjnej i usprawnia działania marketingowe. Na przykład programy AI mogą dostarczać informacji o potencjalnych potencjalnych klientach na podstawie szczegółowych danych demograficznych. Co więcej, spostrzeżenia AI mogą pomóc w personalizacji produktów. Przykładowo, firma Under Armour wykorzystała IBM Watson do połączenia danych stron trzecich z danymi klientów w celu opracowania spersonalizowanej aplikacji do śledzenia zdrowia i kondycji, "Rekord.”

    • Sztuczna inteligencja w produkcji

W branży produkcyjnej sztuczna inteligencja zapewnia innowacyjne projekty na poziomie produkcji, wykorzystując proces projektowania generatywnego. Projektant wprowadza historyczny i istniejący katalog produktów firmy, cele i parametry, takie jak materiały, koszty, przestrzeń itp. Następnie oprogramowanie tworzy różne permutacje do wyboru i poprawia swoją przyszłą wydajność, ucząc się na podstawie każdej iteracji.

    • Sztuczna inteligencja w biznesie

Algorytmy sztucznej inteligencji zintegrowane z platformami analitycznymi i CRM mogą odkrywać spostrzeżenia, aby lepiej obsługiwać klientów. Na przykład strony internetowe zawierają chatboty, aby zapewnić natychmiastową obsługę klienta. Kliknij tutaj aby dowiedzieć się więcej o roli sztucznej inteligencji w sukcesie chatbota. Poza tym, automatyzacja stanowisk pracy stała się obecnie tematem rozmów wśród analityków IT.

 

Sztuczna inteligencja okazała się kluczowa dla firm we wszystkim, od automatyzacji zbędnych zadań po poprawę obsługi klienta. Według TechnavioPrzewiduje się, że globalna branża AI-as-a-service (AIaaS) wzrośnie o $14,7 mld w latach 2021-2025. W dzisiejszej erze, w której dane są szybko gromadzone, firmy wdrażające sztuczną inteligencję w celu podejmowania świadomych decyzji zyskały przewagę konkurencyjną.

Teraz, gdy omówiliśmy, jak działa sztuczna inteligencja, przejdźmy do tego, dlaczego niezbędna jest integracja oprogramowania AI innych firm lub współpraca z zewnętrznymi dostawcami usług.

 

Najważniejsze powody, dla których warto zintegrować zewnętrzne narzędzia AI lub zatrudnić firmę specjalizującą się w AI

Marketerzy i firmy muszą wykorzystywać AI-as-a-service lub AIaaS, aby eksperymentować z wieloma celami przy niższym ryzyku i początkowych inwestycjach. Najważniejsze powody korzystania z technologii AI innych firm obejmują następujące kwestie:

 

1. Nie musisz posiadać aktualnych umiejętności inżynierskich

Jeśli nie masz programisty AI, AIaaS może być wykorzystana do dodania warstwy infrastruktury bez kodu. W dowolnym momencie procesu konfiguracji firmy dostarczające AIaaS głównie nie wymagają żadnej wiedzy technicznej ani kodowania.

 

2. Przejrzystość

Firmy zewnętrzne nie tylko zapewniają dostęp do sztucznej inteligencji przy jednoczesnym zmniejszeniu pracy bez wartości dodanej, ale także zapewniają przejrzystość. Oczywiście można stworzyć system sztucznej inteligencji od podstaw, ale będzie to wymagało zbyt dużej mocy obliczeniowej. Koszt stworzenia systemu będzie znacząco wysoki. Jednak systemy AI innych firm pozwalają płacić na podstawie użytkowania. Niektóre systemy dają nawet większą kontrolę nad automatyzacją AI.

 

3. Skalowalność

W przypadku oprogramowania lub firmy zewnętrznej zajmującej się sztuczną inteligencją można zacząć od mniejszych projektów. Pomaga to określić, czy będzie to odpowiednie rozwiązanie dla Ciebie. Ponadto pomaga zrozumieć unikalne potrzeby. W miarę zdobywania doświadczenia w zakresie danych, można dostosować usługę i skalować ją w górę lub w dół wraz ze wzrostem złożoności projektu. Co więcej, firmy z ograniczoną infrastrukturą danych przyjęły rozwiązania AI innych firm na potrzeby zarządzania danymi, ponieważ można je łatwo zintegrować z chmurą.

 

Jakie są najlepsze technologie AI, które pomagają marketerom w skalowaniu biznesu?

 

Zaawansowane uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe umożliwia algorytmom predykcyjnym poprawę dokładności w czasie. Służy do znajdowania najbardziej odpowiednich odbiorców i określania elementów kreatywnych, które będą rezonować z tymi odbiorcami.

 

Sieci neuronowe

Sieci neuronowe są podstawą zaawansowanej sztucznej inteligencji. Umożliwiają one marketerom identyfikację złożonych wzorców zachowań zakupowych klientów. Sieci neuronowe są również wykorzystywane do optymalizacji ofert, pomagając marketerom znaleźć właściwą równowagę między zwrotem z inwestycji a kosztami.

 

Przetwarzanie języka naturalnego

NLP daje komputerom możliwość analizowania mowy i tekstu. Zdolność ta umożliwia marketerom wydobywanie cennych informacji (takich jak osobowości i nastroje klientów) z platform mediów społecznościowych i innych źródeł. Pozwala również na integrację zautomatyzowanych narzędzi komunikacyjnych, takich jak chatboty.

Wizja komputerowa

Umożliwia rozpoznawanie wzorców i przetwarzanie obrazu w celu przyspieszenia i optymalizacji tworzenia lepszych kreacji.

 

Przyjrzyjmy się kilku studiom przypadków AI w marketingu, aby pomóc Ci zrozumieć, w jaki sposób duże marki wykorzystują AI.

L.L.Bean wykorzystał marketing AI do poprawy konwersji nowych produktów.

Firma L.L.Bean zamierzała zwiększyć świadomość swojej wysokiej klasy linii odzieży sportowej. Współpracując z IBM Watson Advertising Accelerator, dotarli do odpowiednich odbiorców za pomocą odpowiednich kreatywnych jednostek reklamowych. Z pomocą tej kampanii udało im się zwiększyć liczbę zamówień o 48% przy jednoczesnym obniżeniu kosztów o 76% za każdą wizytę w witrynie i 68% za każde zamówienie.

 

Amerykańskie Stowarzyszenie Marketingu wykorzystało marketing AI do pisania spersonalizowanych wiadomości e-mail.

AMA chciała dostarczać swoim subskrybentom najbardziej odpowiednie treści. Dlatego też skorzystano z rasa.io. Jest to system sztucznej inteligencji, który wykorzystuje uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego do generowania spersonalizowanych biuletynów i oferuje automatyzację biuletynów. Wykorzystując system sztucznej inteligencji, AMA znacznie poprawiła zaangażowanie czytelników.

 

Ostateczny werdykt

Technologia AI na nowo definiuje sposób prowadzenia działalności biznesowej w różnych dziedzinach, takich jak marketing. Organizacje badają nowe sposoby czerpania znaczących korzyści z tej technologii. Ze względu na silne możliwości analizy danych przez sztuczną inteligencję, firmy mogą teraz obniżyć koszty sprzętu do zarządzania dużymi ilościami danych. Co więcej, zmniejsza to ludzkie wysiłki i prace związane z ręcznym zarządzaniem wszystkim. W przypadku tworzenia treści sztuczna inteligencja jest naprawdę przydatnym narzędziem, które drastycznie zwiększa produktywność. Dzięki sztucznej inteligencji wystarczy jeden ludzki wkład, a systemy AI wykonają resztę pracy.

Poza tym opowiadanie historii, empatia i współczucie to cechy ludzkie, których technologia nie może jeszcze naśladować. Sztuczna inteligencja jest ostatecznie nieograniczona ludzkimi ograniczeniami. Jeśli prawo Moore'a utrzyma się przez jakiś czas, nie wiadomo, co sztuczna inteligencja osiągnie w najbliższej przyszłości. W międzyczasie rozumiemy, jak działa sztuczna inteligencja i dlaczego najwyższy czas, aby firmy i marketerzy wdrożyli sztuczną inteligencję w celu uzyskania zrównoważonego wzrostu.