Стратегии искусственного интеллекта уже вошли в нашу повседневную жизнь, чтобы сделать продукты и услуги более эффективными. В этой статье мы лучше поймем, как компании применяют технологии искусственного интеллекта для улучшения качества обслуживания клиентов и пользователей.
Ренато Рибейро
4, 21 окт. | 18 минут чтения
узнать о ценности искусственного интеллекта в компаниях и о том, как он реализован
Время чтения: 15 минут.
Если вы все еще верите, что искусственный интеллект — это дело будущего, пришло время повнимательнее взглянуть на настоящее, поскольку несколько компаний, которые являются частью нашей рутины, особенно интернет-гиганты, уже используют технологии искусственного интеллекта в своих стратегиях.
Посещая интернет-магазин, осуществляя Список телефонных номеров Telegram в Польше поиск в Google или нанимая услуги компании, возможно, вы уже взаимодействуете с интеллектуальными машинами и не осознаете этого, поскольку поведение роботов становится все более похожим на человеческое.
Цель состоит в том, чтобы воспользоваться ресурсами цифровой эпохи, чтобы пользовательский опыт стал более эффективным, гибким и актуальным.
Но поскольку мы не всегда замечаем ежедневное использование искусственного интеллекта, мы подготовили эту статью, чтобы показать вам, как крупные компании используют эти технологии.
Здесь вы узнаете, как искусственный интеллект присутствует в вашей жизни! и ты узнаешь:
Что такое искусственный интеллект?
Основные технологии искусственного интеллекта для маркетинга
10 практических применений и примеров искусственного интеллекта в компаниях
Практический пример бизнес-аналитики
Самые большие проблемы при применении ИИ в компаниях
Заключение
Вы готовы? Продолжайте читать!
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект — это концепция в области технологий, которая относится к способности машин мыслить очень похоже на человеческое; и мы часто называем этот тип технологии аббревиатурой «IA» или «AI».
Со своей стороны, эта способность позволяет машинам понимать поведение человека, анализировать окружающую среду, рассуждать, учиться и принимать решения автономно, без вмешательства человека.
Для этого им необходимо получать и анализировать большие объемы данных, что расширяет их знания и делает их действия более разумными.
Кроме того, искусственный интеллект является одним из основных элементов четвертой промышленной революции, Индустрии 4.0, которая также отмечена Интернетом вещей ( IoT ), большими данными , облачными вычислениями и другими концепциями.
По этой причине компании переживают цифровую трансформацию, которая ставит технологии в центр их стратегий и способствует цифровизации и автоматизации процессов .
Таким образом, искусственный интеллект стал необходим для создания более интеллектуальных продуктов и услуг и повышения конкурентоспособности организаций.
Даже стратегии, лежащие в основе искусственного интеллекта, варьируются от систем рекомендаций по покупке продуктов до предложения прогнозируемых цен на услугу на основе ее спроса.
Но не волнуйтесь. Позже мы увидим примеры практического применения.
Основные технологии искусственного интеллекта для маркетинга
ИИ — это гораздо больше, чем технология , он также объединяет алгоритмы , коды и данные, которые могут выполнять различные функции.
Теперь давайте лучше поймем, каковы основные технологии искусственного интеллекта, которые можно использовать в бизнес-маркетинге, поскольку они часто используются вместе для разработки более качественных продуктов, услуг и стратегий.
Итак, давайте посмотрим на некоторые из них!
Машинное обучение
Машинное обучение означает автоматическое обучение. Согласно этой концепции, машины обрабатывают большие объемы данных и выявляют закономерности, которые генерируют знания о поведении пользователей .
Таким образом, они могут постоянно учиться и совершенствовать процесс принятия решений даже без вмешательства человека.
Глубокое обучение
Глубокое обучение углубляется в машинное обучение . Он основан на нейронных сетях, которые используют более сложные алгоритмы для аппроксимации функционирования нейронов и человеческого мозга.
В сочетании с машинным обучением, которое работает более линейно, эта концепция улучшает способность обрабатывать данные и генерировать аналитические данные.
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (НЛП) — это способность машин общаться с людьми на человеческом языке .