עם פריצות הדרך המתמשכות בטכנולוגיית הבינה המלאכותית (AI) בשנים האחרונות, חידושים הופיעו והועברו לשימוש, והדיון ב"מה שניתן להשיג על ידי AI "הפך למציאות. המחקר המתמשך על האופן בו פתרונות כמו אוטומציה של תהליכי למידת מכונות ופריסה רב-דייר במכשירי אינטרנט של דברים (IoT) ניתן להכניס לייצור הוא נקודת מפנה עיקרית ב- AI כיום, ומשמעותה שלמפתחים ומהנדסים יש כלים לקחת את פרויקטי ה- AI שלהם מהשלב ההוכחה לשלב של השגת השקעה. בשנים הקרובות נתחיל לראות את AI מביא יתרונות מוחשיים לעסקים ולפעילותם.
לפרוס AI בלחיצה אחת
ארגונים, כולל ארגונים, נוגעים כיום בעלות הגבוהה של שכירת חוקרים ומהנדסים של AI, אך ככל שכלים ופתרונות בקוד נמוך מתבגרים, חברות יוכלו לפתח פתרונות פנימיים ולפרוס אותם בקצה רק כמה לחיצות על עכבר. זה גם מראה כי ארגונים יכולים לא רק להניע את השוק, אלא גם לפשט אותו מכיוון שהם רואים פוטנציאל לפתח ולפרוס מערכות AI משלהם בענן, בקצה, בנייד או בדרך היברידית.
דמוקרטיזציה זו של הכשרה ופריסת פתרונות AI מביאה יתרונות רבים לארגונים, פותחת סיכויים לחדשנות, וחשוב מכך, יוצרת תחום משחק ברמה בו כל הארגונים יכולים להשתתף. בנוסף, בעוד שמפעלים הופכים לחכמים יותר, הם יכולים גם להגביר את היעילות באמצעות אוטומציה, לספק המלצות בהתאמה אישית ללקוחות וליצור חוויות עשירות בתכונות.
AI שמכבד את פרטיות הלקוחות
ברמת המשתמש האישית, ככל שהציבור הופך להיות מודע יותר לפרטיות, אנשים מקפידים יותר על הנתונים האישיים שהם חולקים, מה שאומר שחברות צריכות לחקור דרכים חדשות לבנות נתוני התנהגות לקוחות ולהפעיל אלגוריתמים משלהם כדי לעסוק בלקוחות נוספים.
למרות שהתפיסה של AI והגנת נתונים תמיד נראית שלילית במקצת, אם טכנולוגיית AI מיושמת כראוי והתופעה של התעללות טכנולוגית נשברת, זו יכולה להיות דרך טובה לשפר את הגנת המידע בענפים שונים. הכל מסתכם ביישום. לדוגמה, בענף הקמעונאות, ניתן להתקין מערכת AI למניעת הפסדים קמעונאיים בערוץ התשלום לשירות עצמי כדי לפקח בזמן אמת אם הלקוחות "יחליפו את תג המחיר" על מנת לקנות סחורות במחירים נמוכים בעת סריקת הקוד והקופה, ויזכירו לפקיד כשיש אנומליה, ואז הלקוחות יכולים לתקן את השגיאה בזמן. המערכת תפעל במכשירים של בדיקה עצמית, עוקבים, גילוי ותודע מבלי לאחסן מידע על פניו של מישהו, ותוכל לקבל החלטות מהירות ולהתריע לעובדי החנות.
עליית מכשירי IoT ואלגוריתמי AI לעיבוד בקצה פירושה שחברות מקבלות החלטות עסקיות טובות יותר בזמן אמת עם נתונים, וכל הנתונים הגולמיים מעבר לכך מושלכים. מגמה זו, יחד עם הצגת ואכיפה של חוקים ותקנות רלוונטיים, גורמת למהנדסים וחוקרים לחשוב יותר על בניית מערכות יעילות כדי להגן על פרטיותם של אנשים ולהגדיל את הרווחיות העסקית.
איך AI יכול להגביר את הרווחים
AI עובד בשני תחומים עיקריים כדי להגדיל את הרווחיות, הראשון הוא משתמש בתוכן או במוצרים בהתאמה אישית כדי למקד ללקוחות. הכרת הלקוחות שלך הייתה מזמן מנטרה, בהתחשב בכך שהיכולת לחזות במדויק את צרכי הלקוח יכולה לעזור להניע את הרווחיות ונאמנות הלקוחות. אמנם מדידת התנהגות הלקוחות הפכה לאתגר בגלל הנושאים הרבים שהועלו על ידי שיתוף נתונים אישיים, אך לא חסרים פתרונות. לדוגמה, חברות יכולות להשתמש באלגוריתמים כדי "להשוות ולחזות" את התנהגות הלקוחות במסגרת ציות משפטי, מה שמאפשר ללקוחות לגלות צרכי מוצר שהם לא מבינים שהם צריכים, או לגלות תוכן שפונה אליהם.
השנייה היא ליצור חוויה עשירה בתכונות ללקוחות ולמנף כלי AI שונים כדי להניע יעילות בארגון. לדוגמה, השתמש ב- AI Chatbots כדי להגיב במהירות וביעילות לפניות הלקוחות, או הגבירו את המעורבות על ידי תיוג אוטומטי של תמונות וסרטונים לחוויית לקוח עשירה בתכונות ובמחיר סביר.
בסופו של יום, עסקים שרוצים להגדיל את הרווחים שלהם על ידי הגדלת המכירות או שיפור היעילות התפעולית צורך לחשוב תחילה ולזהות מה יעדיהם ואז להשתמש בכלים העומדים לרשותם כדי להשיג אותם. חברות יכולות להשתמש בלמידה של חיזוק כדי להשיג הקצאת משימות בזמן אמת בחנויות קמעונאיות כדי לשפר את היעילות, ויכולות להשתמש במספר מודלים של למידה עמוקה לצורך זיהוי מוצרים. המפתח הוא ליישם את ממצאי המחקר של AI ולמידה מכונה על ייצור כדי להשיג החזר השקעה ולהעצים את חווית הלקוח.