Har du någonsin undrat hur AI fungerar och hur det kommer att förändra arbetssättet för framtida generationer? Innan vi går in på hur det fungerar ska vi först diskutera vad AI är. AI-teknik efterliknar mänsklig intelligens och gör det möjligt för maskiner och datorer att lära sig av erfarenheter via algoritmisk träning och iterativ bearbetning.

 

Vad är det som gör AI-tekniken så fördelaktig?

AI erbjuder flera viktiga fördelar som gör det till ett utmärkt verktyg för praktiskt taget alla moderna företag och organisationer, bland annat

Analys

AI kan analysera data snabbare än människor, vilket gör att den snabbt kan identifiera mönster. Dessutom kan den analysera större datamängder, vilket gör att den kan hitta mönster som människor skulle missa.

 

Automatisering

Människor mår bra av kreativitet, och repetitiva uppgifter är vardagliga och tröttsamma för dem. AI kan effektivt automatisera en repetitiv uppgift som människor utför manuellt utan att behöva ta pauser eller känna trötthet som en människa skulle göra.

 

Förbättring

Genom funktioner som optimerad kundservice, konversationsrobotar och bättre produktrekommendationer gör AI tjänster/produkter smartare och förbättrar samtidigt kundupplevelsen.

 

Noggrannhet

AI kan ge mer exakta resultat än människor. Den kan samla in och analysera data för att fatta bättre beslut om uppgifter som att känna igen maligna tumörer på röntgenbilder, välja finansiella investeringar osv.

 

Avkastning på investeringar

Eftersom AI kan analysera komplexa relationer med flera variabler mer effektivt än människor ökar det värdet på data. I slutändan är det ett avgörande verktyg för alla organisationer som är beroende av data och som arbetar i stor skala.

Nu när vi förstår varför AI är viktigt för företag och våra dagliga liv kan vi diskutera hur det fungerar.

 

Hur fungerar AI?

 

Insamling av uppgifter

Data är kronjuvelen i AI eftersom AI:s noggrannhet ökar i takt med datavolymen. Oavsett om du använder externa data för att komplettera dina interna data eller som primär källa för att lösa ett vanligt problem, finns det tre sätt att aggregera dem.

  • Färdigpaketerade data - Det kan verka som ett snabbt sätt att samla in data, men ibland kräver det mer arbete än du planerat. Med färdigpaketerade data behöver organisationer ofta skriva kod, skapa API:er för integration och göra andra anpassningar.
  • Offentlig crowdsourcing - Flera organisationer använder offentliga crowdsourcing-tjänster som Amazon Mechanical Turk för att distribuera datainsamling och förberedelsearbete. Uppgifterna inkluderar datanormalisering, bildigenkänning, algoritmutbildning etc.
  • Privata grupper - Organisationer som behöver sekretessavtal för att arbeta med sina data och snabbare svarstider vänder sig till privata grupper av dataspecialister. Privata grupper erbjuder bättre noggrannhet vid datainsamling, förberedelse av etikettering, identifiering och utbildningsuppgifter.

 

Analys av uppgifterna

AI hjälper marknadsförare att påskynda sitt beslutsfattande genom att analysera stora datamängder för att identifiera konsumentbeteende, trender och annan relevant information. Marknadsförare kan snabbt anpassa sina strategier för att bättre möta kundernas behov. Genom att använda AI kan marknadsförare lägga mindre tid på att snubbla över tekniska hinder och mer tid på att utveckla strategiska och kreativa kampanjer.

Dessutom kan AI analysera två typer av data:

  • Kvantitativa data - Data som kan mätas och användas för statistisk analys. AI använder data mining för att hitta trender och mönster från kvantitativa data.
  • Kvalitativa data - Data som inte kan mätas och som används i beskrivande syfte. Typiska undersökningar med kvalitativa data är intervjuer, enkäter och fokusgrupper.

 

Genom att analysera data från olika källor ger AI-drivna system datadrivna insikter om vad som fungerar och vad som inte gör det. För marknadsförare kan det ge förutsägelser om produktutveckling, kundpreferenser och marknadsföringskanaler. Dessutom kan det prognostisera efterfrågan på produkter/tjänster baserat på säsongstrender, tillgängliga lager, tidigare köpbeteende etc.

För att analysera data finns det olika verktyg tillgängliga för att sortera data och visualisera dem för att skapa insikter. De bästa verktygen som används av dataanalytiker skapar snabbt interaktiva visualiseringar, stöder komplexa beräkningar, har inga hastighets- eller minnesbegränsningar och integreras sömlöst med befintliga applikationer.

 

 

Implementering av AI-drivna insikter

AI-drivna insikter kan användas i flera branscher, bland annat

    • AI i marknadsföring

AI inom marknadsföring hjälper till med prediktiv analys och effektiviserar marknadsföringsinsatserna. AI-program kan till exempel ge information om potentiella leads baserat på detaljerad demografi. Dessutom kan AI-insikter hjälpa till med produktanpassning. Under Armour har till exempel använt IBM:s Watson för att kombinera tredjepartsdata med kunddata för att utveckla en personlig hälso- och fitnessspårningsapp, "Rekord.”

    • AI i tillverkningsindustrin

Inom tillverkningsindustrin tillhandahåller AI innovativ design på produktionsnivå med hjälp av en generativ designprocess. Designern matar in företagets historiska och befintliga produktkatalog, mål och parametrar som material, kostnader, rumslighet etc. Programvaran skapar sedan olika permutationer att välja mellan och förbättrar sin framtida prestanda genom att lära sig av varje iteration.

    • AI i näringslivet

AI-algoritmer som integreras i analys- och CRM-plattformar kan ge insikter som gör att kunderna får bättre service. Webbplatser kan t.ex. använda chatbots för att ge omedelbar kundservice. Klicka här för att lära dig mer om AI:s roll i en framgångsrik chatbot. Dessutom har automatisering av arbetsuppgifter nu blivit ett samtalsämne bland IT-analytiker.

 

AI har visat sig vara avgörande för företag när det gäller allt från att automatisera överflödiga uppgifter till att förbättra kundupplevelsen. Enligt Technavioförväntas den globala AI-as-a-service (AIaaS)-industrin växa med $14,7 miljarder mellan 2021 och 2025. I dagens samhälle, där data snabbt ackumuleras, har företag som implementerar AI för att fatta välgrundade beslut fått en konkurrensfördel.

Nu när vi har diskuterat hur AI fungerar kan vi fördjupa oss i varför det är viktigt att integrera AI-programvara från tredje part eller samarbeta med tjänsteleverantörer från tredje part.

 

De främsta skälen till att integrera AI-verktyg från tredje part eller anlita AI-specialister

Marknadsförare och företag måste använda AI-as-a-service eller AIaaS för att experimentera med flera mål med lägre risk och förskottsinvestering. De främsta anledningarna till att använda AI-teknik från tredje part är följande:

 

1. Du behöver inte ha uppdaterade ingenjörskunskaper

Om du inte har någon AI-programmerare kan AIaaS användas för att lägga till ett lager av kodfri infrastruktur. Företag som levererar AIaaS kräver i princip ingen teknisk kunskap eller kodning när som helst under installationsprocessen.

 

2. Öppenhet

Tredjepartsföretag ger er inte bara tillgång till AI samtidigt som ni minskar den icke värdeskapande arbetskraften; de erbjuder också transparens. Naturligtvis kan du skapa ett AI-system från grunden, men det kommer att kräva för mycket datorkraft. Kostnaden för att skapa ett system kommer att vara betydligt högre. Men med AI-system från tredje part kan du betala för användningen. Vissa system ger till och med mer kontroll över AI-automatiseringen.

 

3. Skalbarhet

Med en AI-programvara eller ett AI-företag från tredje part kan du börja med mindre projekt. Det hjälper dig att avgöra om det skulle vara en lämplig passform för dig. Dessutom hjälper det dig att förstå dina unika behov. När du får mer kunskap om dina data kan du finjustera din tjänst och skala upp eller ner den i takt med att projektkomplexiteten ökar. Dessutom har företag med begränsad datainfrastruktur börjat använda AI-lösningar från tredje part för sina datahanteringsbehov eftersom de enkelt kan integreras med molnet.

 

Vilka är de bästa AI-teknikerna som hjälper marknadsförare att skala upp ett företag?

 

Avancerad maskininlärning

Maskininlärning gör det möjligt för prediktiva algoritmer att förbättra sin träffsäkerhet över tid. Det används för att hitta de mest relevanta målgrupperna och bestämma kreativa element som kommer att resonera med dessa målgrupper.

 

Neurala nätverk

Neurala nätverk är kärnan i avancerad AI. De gör det möjligt för marknadsförare att identifiera komplexa mönster i kundernas köpbeteende. Neurala nätverk används också för budoptimering och hjälper marknadsförare att hitta rätt balans mellan ROI och kostnader.

 

Naturlig språkbehandling

NLP ger datorer möjlighet att analysera tal och text. Denna förmåga gör det möjligt för marknadsförare att extrahera värdefulla insikter (som kundpersonligheter och stämningar) från sociala medieplattformar och andra källor. Det gör det också möjligt att integrera automatiserade kommunikationsverktyg som chatbots.

Datorseende

Den möjliggör mönsterigenkänning och bildbehandling för att påskynda och optimera skapandet av bättre kreatörer.

 

Låt oss titta på några fallstudier av AI i marknadsföring för att hjälpa dig att förstå hur stora varumärken använder AI.

L.L.Bean använde AI-marknadsföring för att förbättra konverteringen för nya produkter.

L.L.Bean ville öka medvetenheten om sin avancerade athleisure-linje med kläder. Genom att samarbeta med IBM Watson Advertising Accelerator nådde de ut till rätt målgrupp med rätt kreativa annonsenheter. Med hjälp av kampanjen kunde de öka antalet beställningar med 48% och samtidigt sänka kostnaderna med 76% för varje besök på webbplatsen och 68% för varje beställning.

 

American Marketing Association använde AI-marknadsföring för att skriva personliga e-postmeddelanden.

AMA ville ge sina prenumeranter det mest relevanta innehållet. Därför tog de hjälp av rasa.io. Det är ett AI-system som använder maskininlärning och naturlig språkbehandling för att generera personliga nyhetsbrev och erbjuder automatisering av nyhetsbrev. Genom att använda ett AI-system kunde AMA avsevärt förbättra läsarnas engagemang.

 

Den slutliga domen

AI-teknik omdefinierar hur affärsverksamhet bedrivs inom olika områden, t.ex. marknadsföring. Organisationer utforskar nya sätt att dra nytta av denna teknik. Tack vare AI:s starka dataanalysförmåga kan företagen nu minska hårdvarukostnaderna för att hantera stora datamängder. Dessutom minskar den mänskliga ansträngningen och arbetet med att hantera allt manuellt. För innehållsskapande är AI ett riktigt praktiskt verktyg som ökar produktiviteten drastiskt. Med AI räcker det med en mänsklig insats, och AI-systemen gör resten av jobbet.

Dessutom är historieberättande, empati och medkänsla alla mänskliga egenskaper som tekniken ännu inte kan efterlikna. AI har i slutändan inga mänskliga begränsningar. Om Moores lag håller i sig ett tag till är det ingen som vet vad AI kommer att åstadkomma inom en snar framtid. Under tiden förstår vi hur AI fungerar och varför det är hög tid för företag och marknadsförare att implementera AI för att uppnå hållbar tillväxt.