Η σημασία της τεχνητής νοημοσύνης στον σημερινό επιχειρηματικό κόσμο

Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ), ή η καινοτομία που έχει κωδικοποιηθεί για να μιμείται τις ανθρώπινες γνώσεις, έχει τεράστια επίδραση στον κόσμο των επιχειρήσεων. Η τεχνητή νοημοσύνη, η οποία είναι επί του παρόντος διαδεδομένη σε πολυάριθμους τύπους προγραμμάτων και εφαρμογών, φέρνει επανάσταση στις ροές εργασίας, στις συναλλαγές και σε ολόκληρες επιχειρήσεις, αλλάζοντας τον τρόπο με τον οποίο εργαζόμαστε, έχουμε πρόσβαση σε δεδομένα και αναλύουμε δεδομένα. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μεταφέρει αξιοσημείωτα οφέλη σε διάφορα τμήματα και εμπορικές λειτουργίες.

Λειτουργίες της τεχνητής νοημοσύνης

Η τεχνητή νοημοσύνη στις επιχειρήσεις φέρνει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο οι εταιρείες λειτουργούν και λαμβάνουν αποφάσεις. Ας διερευνήσουμε τις κεντρικές λειτουργίες της τεχνητής νοημοσύνης που αλλάζουν τις επιχειρήσεις σήμερα, από τη μηχανική μάθηση και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας έως τη βαθιά μάθηση για την αυτοματοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης. Κάθε μία από αυτές παίζει ουσιαστικό ρόλο στην αναβάθμιση της λήψης αποφάσεων, στη βελτιστοποίηση των λειτουργιών και στην προώθηση της καινοτομίας.

Μηχανική μάθηση

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης (ML) αναλύουν πληροφορίες, διακρίνουν σχέδια και δημιουργούν προσδοκίες με βάση τα αποτελέσματά τους. Ελέγχουν συσκευές τεχνητής νοημοσύνης που δίνουν τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να αποκτούν κερδοφόρες εμπειρίες από διαφορετικές πληροφορίες για να προσφέρουν βοήθεια στη λήψη αποφάσεων. Ενώ τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μαθαίνουν αυτόνομα καθώς προετοιμάζουν πληροφορίες, μπορούν επίσης να ενημερώνονται φυσικά με βάση τις ιδιαίτερες ανάγκες σας.

Αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων και σημασιολογική αναζήτηση

Η αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων (Named Entity Recognition – NER) διακρίνει οντότητες που χαρακτηρίζονται στο μοντέλο μηχανικής μάθησης ως επιτακτικές για μια επιχείρηση, όπως γεωγραφικές περιοχές, ονόματα εμπορικών σημάτων, διάσημα άτομα κ.λπ. Μια σημασιολογική αναζήτηση βοηθά στην παροχή σχετικής κατανόησης της έρευνας ενός πελάτη. Μαζί, βοηθούν στο χειρισμό και την ανάλυση τεράστιων όγκων αδόμητων πληροφοριών για τη βελτίωση της ακρίβειας της αναζήτησης, τη μηχανογραφική επεξεργασία πληροφοριών και την εξαγωγή ουσιαστικών πληροφοριών για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων.

Επεξεργασία φυσικής γλώσσας και ανάλυση συναισθήματος

Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και η διερεύνηση συναισθήματος δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να κατανοούν και να ερμηνεύουν την ανθρώπινη γλώσσα. Αποτελούν θεμελιώδεις συσκευές για την ανάλυση της κριτικής των πελατών, του περιεχομένου των μέσων κοινωνικής δικτύωσης και άλλων έντυπων πληροφοριών, ενώ παράλληλα ρομποτικοποιούν τη δημιουργία εκθέσεων.

Βαθιά μάθηση για την αυτοματοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης

Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιεί αλγορίθμους και μαθαίνει ελεύθερα, αλλά μπορεί να απαιτεί ανθρώπινη παρέμβαση για τη διόρθωση των λαθών. Η βαθιά μάθηση (DL), από την άλλη πλευρά, χρησιμοποιεί νευρωνικά συστήματα για να μαθαίνει και να προσαρμόζεται σε νέα σχέδια πληροφοριών με μικρή έως καθόλου ανθρώπινη συμβολή. Χρησιμοποιείται για τη μηχανοποίηση σύνθετων εργασιών και μορφών διερεύνησης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της αναγνώρισης εικόνας και λόγου, δίνοντας τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να εξορθολογίσουν τις λειτουργίες και να προωθήσουν την επάρκεια.

Τεχνητή νοημοσύνη στις επιχειρήσεις

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει φέρει επανάσταση σε διάφορες επιχειρηματικές λειτουργίες, συμπεριλαμβανομένων των διαδικασιών μάρκετινγκ, της προώθησης προϊόντων, της αποτελεσματικότητας των συμφωνιών, της υποστήριξης πελατών, του ανθρώπινου δυναμικού, των επιχειρήσεων και της ασφάλειας. Οι έμποροι και οι ειδικοί του εμπορίου χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να δημιουργούν πιο δυναμικές εκστρατείες, να κάνουν πιο λαμπρές επιλογές και να εξορθολογίζουν τις ροές εργασίας. Η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει το παιχνίδι και θέτει σύγχρονα σημεία αναφοράς για την αριστεία του εμπορίου. Πολλοί ηγέτες διερευνούν τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις για να βελτιώσουν τις εμπειρίες των πελατών και να εξορθολογήσουν τις λειτουργίες. Ας κάνουμε μια σύντομη συζήτηση σχετικά με τις βασικές γνώσεις της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις.

Τεχνητή νοημοσύνη στο μάρκετινγκ

Με την προώθηση, η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο οι επιχειρήσεις συνδέονται με τους πελάτες τους με διάφορους τρόπους, προσφέροντας σημαντικά οφέλη που επηρεάζουν άμεσα το τελικό αποτέλεσμα μιας εταιρείας.

Κοινωνική ακρόαση

Οι συσκευές διαχείρισης μέσων κοινωνικής δικτύωσης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, όπως η Sprout Social, ενσωματώνουν την τεχνητή νοημοσύνη στην κοινωνική ακρόαση για να σας βοηθήσουν να αναλύσετε τις συζητήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, ερμηνεύοντας τεράστιες ποσότητες πληροφοριών σε σημαντικές εμπειρίες. Αυτό σας δίνει τη δυνατότητα να εξετάζετε τις υποθέσεις των πελατών σε πραγματικό χρόνο, να ελέγχετε την υγεία της μάρκας και να αντιδράτε γρήγορα στα μοτίβα της αγοράς, καλλιεργώντας τελικά πιο θεμελιωμένες σχέσεις με τους πελάτες και την αφοσίωση της μάρκας.

Εξατομίκευση περιεχομένου

Η τεχνητή νοημοσύνη εξατομικεύει το περιεχόμενο με βάση τη συμπεριφορά, τις κλίσεις και τα δημογραφικά στοιχεία των πελατών. Για παράδειγμα, το Netflix χρησιμοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη για να παρέχει εξατομικευμένες προτάσεις ταινιών και εμφανίσεων, αναβαθμίζοντας την εμπειρία του πελάτη και τη δέσμευση του κοινού του.

Έρευνα αγοράς

Οι συσκευές τεχνητής νοημοσύνης τεμαχίζουν εκτεταμένα σύνολα δεδομένων, αποκαλύπτοντας μοτίβα βιτρίνας, κλίσεις πελατών και ανταγωνιστικές σκηνές, δίνοντας στις επιχειρήσεις τη δυνατότητα να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων.

Παραγωγή περιεχομένου

Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης για τις επιχειρήσεις μπορεί να οδηγήσει σε αυξημένη αποδοτικότητα και καινοτόμες λύσεις. Η τεχνητή νοημοσύνη επηρεάζει επίσης τη δημιουργία περιεχομένου και τον τρόπο που συνθέτουμε. Για παράδειγμα, το Message Ideas by AI Help της Sprout παράγει ελκυστικές προτάσεις περιεχομένου, βοηθώντας τους marketers να δημιουργήσουν γρήγορα μηνύματα που ευθυγραμμίζονται με τη φωνή της μάρκας τους και τη διεπαφή του κοινού τους. Αυτή η συσκευή εξορθολογίζει τη διαδικασία δημιουργίας περιεχομένου, επιτρέποντας στους πελάτες να επικεντρωθούν στις βασικές γωνίες των εκστρατειών τους.

Ανάλυση ανταγωνιστών

Η ανάλυση ανταγωνιστών που χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει λεπτομερείς εμπειρίες σχετικά με τις τεχνικές των ανταγωνιστών και την αναγνώριση των πελατών. Παρακολουθώντας θεμελιώδεις μετρήσεις, όπως η ανάπτυξη του κοινού, η δέσμευση και ο όγκος δημοσιεύσεων σε διάφορα συστήματα, οι έμποροι μπορούν να συγκρίνουν την κοινωνική τους εγγύτητα με τους ανταγωνιστές. Αυτή η ολοκληρωμένη έρευνα, που μετράει το μερίδιο φωνής, τη δέσμευση, την υπόθεση και τις εντυπώσεις, βοηθά στην αναγνώριση βασικών περιοχών όπου μια μάρκα ξεχωρίζει ή χρειάζεται βελτίωση.

Διεθνές μάρκετινγκ

Η ικανότητα τεχνητής νοημοσύνης να αναλύει και να μεταφράζει το πολύγλωσσο συναίσθημα διαδραματίζει ζωτικό ρόλο στη βοήθεια των επιχειρήσεων να διερευνήσουν τις πολυπλοκότητες της παγκόσμιας προώθησης, παρέχοντας γλωσσική υποστήριξη, κοινωνική προσαρμογή, έρευνα αγοράς και εμπειρίες πελατών. Αυτό δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να κάνουν πιο βιώσιμες και εστιασμένες σε τεχνικές προώθησης για διάφορα διεθνή ακροατήρια.

Αποφάσεις στόχευσης

Η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τις επιλογές στόχευσης φιλτράροντας τις ευρείες πληροφορίες πελατών για τον εντοπισμό των καταλληλότερων ακροατηρίων. Διακρίνει σχέδια και κλίσεις στο εσωτερικό του πελάτη διαισθητικά, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να επικεντρώσουν τα προϊόντα ή τις υπηρεσίες τους στις ομάδες που είναι πιο πιθανό να εμπλακούν. Αυτή η στοχευμένη προσέγγιση, που καθοδηγείται από τις δυνατότητες βαθιάς μάθησης της τεχνητής νοημοσύνης, διασφαλίζει ότι οι προσπάθειες μάρκετινγκ επικεντρώνονται εκεί όπου έχουν τις πιο αυξημένες δυνατότητες για αποτέλεσμα και μετατροπή.

Αγορά μέσων ενημέρωσης

Εταιρείες όπως η Volkswagen χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιστοποιήσουν τις διαδικασίες προώθησής τους. Η τεχνητή νοημοσύνη αναλύει ατελείωτες ποσότητες πληροφοριών για να αποφασίσει τα πιο βιώσιμα κανάλια και ρυθμίσεις για τη διαφήμιση, αναβαθμίζοντας την παραγωγικότητα και τη βιωσιμότητα της δαπάνης των μέσων ενημέρωσης. Η αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης στην αγορά μέσων προωθεί την εκτέλεση εκστρατειών και παρέχει κερδοφόρες εμπειρίες σχετικά με τη συμπεριφορά των αγοραστών και τα πρότυπα χρήσης των μέσων.

Τεχνητή νοημοσύνη στην ανάπτυξη προϊόντων

Η τεχνητή νοημοσύνη στην ανάπτυξη προϊόντων βοηθά τις ομάδες να υπερβούν τα συμβατικά σχέδια και τις κλίσεις των πελατών. Οι δυνατότητές της ενισχύουν την ανάγκη για την κατασκευή πιο φυσικών και πελατοκεντρικών προϊόντων με γνώμονα την πληροφόρηση και την ανάπτυξη.

Έχουμε ετοιμάσει για εσάς τις πιο συχνές ερωτήσεις σχετικά με αυτό το θέμα και τις απαντήσεις σε αυτές

Πώς χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη στις επιχειρήσεις;

Οι οργανισμοί χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να ενισχύσουν την ανάλυση δεδομένων και τη λήψη αποφάσεων, να βελτιώσουν τις εμπειρίες των πελατών, να δημιουργήσουν περιεχόμενο, να βελτιστοποιήσουν τις λειτουργίες πληροφορικής, τις πωλήσεις, το μάρκετινγκ και τις πρακτικές κυβερνοασφάλειας και πολλά άλλα. Καθώς οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης βελτιώνονται και εξελίσσονται, προκύπτουν νέες επιχειρηματικές χρήσεις.

Πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί η τεχνητή νοημοσύνη στην ανάπτυξη επιχειρήσεων;

Μία από τις πιο εμφανείς χρήσεις τεχνητής νοημοσύνης για την ενίσχυση της παραγωγικότητας είναι η αυτοματοποίηση. Με την αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων και χρονοβόρων εργασιών, οι επιχειρήσεις μπορούν να απελευθερώσουν το χρόνο των υπαλλήλων τους, επιτρέποντάς τους να επικεντρωθούν σε πιο κρίσιμες πτυχές της εργασίας τους που είναι πιο δημιουργικές ή στρατηγικές.

Γιατί η τεχνητή νοημοσύνη είναι κρίσιμη για το μέλλον των επιχειρήσεων;

Αγκαλιάζοντας την τεχνητή νοημοσύνη, οι οργανισμοί μπορούν να ξεκλειδώσουν τις δυνατότητές της για την προώθηση της ευημερίας και της βιωσιμότητας. Είτε πρόκειται για τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων, τη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών ή τη βελτιστοποίηση των λειτουργιών, η τεχνητή νοημοσύνη διαμορφώνει το μέλλον των επιχειρήσεων.

Πώς μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να βοηθήσει στην επίλυση επιχειρηματικών προβλημάτων;

Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν την ανάλυση δεδομένων και την αναγνώριση προτύπων για τον εντοπισμό προκλήσεων σε ένα συγκεκριμένο πλαίσιο ή τομέα. Τα συστήματα επεξεργάζονται και αναλύουν τα σχετικά δεδομένα, αντλώντας ιδέες και συσχετίσεις για να ενημερώσουν τη διαδικασία επίλυσης προβλημάτων.