تستفيد الشركات والمستهلكون من البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي والتقنيات الجديدة الأخرى. على سبيل المثال ، يمكن للمستهلكين الحصول على خدمة أفضل ويمكن للشركات أتمتة العمليات المختلفة التي كانت تتطلب في السابق جهدًا بشريًا. بعبارة أخرى ، يمكن للذكاء الاصطناعي وغيره من التقنيات الجديدة أن تقلل نفقات الشركات وتخلق فرصًا للنمو الجديد. لنستعرض كيف ستشكل التكنولوجيا الجديدة الأعمال في عشرينيات القرن الحالي.
احتمالات أكثر دقة للرهان
يحاول المتحمسون للمراهنات دائمًا العثور على ما يسمى بالفرص الزائدة ، وليس الاحتمالات الجذابة بشكل استثنائي. تتشكل الاحتمالات الزائدة عندما يفشل الخبراء في تحديد احتمالات الهدف ، على سبيل المثال بسبب معلومات الخلفية غير الصحيحة. في المستقبل ، من المحتمل أن يغير الذكاء الاصطناعي الوضع بحيث لا يمكن أن تتشكل المضاعفات الزائدة بنفس القدر. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الكثير من البيانات وتصفحها تلقائيًا بحيث لا يمتلك أي وكيل مراهنات الموارد اللازمة للقيام بهذه العملية يدويًا.
من ناحية أخرى ، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا إنشاء معاملات أعلى بناءً على نفس العملية المتمثلة في المرور عبر كتلة كبيرة من البيانات. لذلك لا يخسر المراهنون بالضرورة في هذه المعادلة. حتى اليوم، الرهان الحي تحظى بشعبية كبيرة ، حيث يمكن للاعب وضع رهان على الأشياء قيد التشغيل بالفعل. تعيش الاحتمالات وفقًا لمواقف المباريات في الوقت الفعلي ويمكن أن تصبح الاحتمالات كبيرة في نهاية المباريات.
تسويق أكثر استهدافًا
يبحث المعلنون دائمًا عن طرق جديدة لتحسين استهداف تسويقهم. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتهم في هذا بعدة طرق. على سبيل المثال ، من خلال تحليل بيانات العملاء وسلوكهم ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد الاتجاهات واستهداف الإعلانات بشكل أكثر فعالية.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في إنشاء إعلانات أكثر تخصيصًا. على سبيل المثال ، إذا كنت تبحث عن سيارة جديدة ، فقد تبدأ في رؤية إعلانات السيارات في خلاصتك على Facebook.
في المستقبل ، من المحتمل أن تزداد أهمية الذكاء الاصطناعي في التسويق أكثر. مع تطور الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات ، سيكون قادرًا على تحديد عوامل تسويقية أكثر دقة. من ناحية أخرى ، في الوقت نفسه ، يهدف التشريع إلى الحد من جمع البيانات ويجب على المستهلكين تكون قادرة أيضًا على ضمان الخصوصية.
تُستخدم البيانات الضخمة بعدة طرق
في 2020s، يتم استخدام البيانات الضخمة بعدة طرق مختلفة. يتم استخدامه ، على سبيل المثال ، لتحسين دقة التسويق وفهم سلوك العملاء بشكل أفضل. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام البيانات الضخمة لتحسين كفاءة عمليات الإنتاج. من خلال تحليل بيانات الإنتاج ، يمكن للشركات ، على سبيل المثال ، تحسين جودة منتجاتها أو تقصير أوقات الإنتاج.
بالإضافة إلى ذلك ، يتم تطوير نماذج أعمال جديدة بمساعدة البيانات الضخمة. على سبيل المثال ، من خلال تحليل البيانات المتعلقة بسلوك العملاء ، يمكن للشركات تطوير خدمات ومنتجات جديدة تلبي احتياجات العملاء.
يمكن ملاحظة ذلك أيضًا في إشعارات التوظيف الخاصة بالشركات. لسنوات عديدة ، وظفت الشركات الكبيرة على وجه الخصوص العديد من المحللين ومحللي البيانات لاستخراج البيانات وإجراء تحليلات مفيدة منها. المعلومات لا تزيد الألم في هذا الأمر ، بل على العكس تخلق فرصًا جديدة. محللو البيانات مطلوبون حاليًا في عالم الشركات ، وبالتالي فإن رواتبهم في مستوى جذاب للغاية.
أخيرا
باختصار ، تفيد التكنولوجيا الجديدة الشركات من خلال توفير فرص للنمو الجديد وخفض التكاليف. في الوقت نفسه ، يفيد العملاء أيضًا من خلال تقديم ، على سبيل المثال ، خدمة أفضل وتسويق أكثر استهدافًا. يمكننا أن نتوقع أنه في عام 2020 ، سيتم استخدام التكنولوجيا الجديدة بعدة طرق كمحرك للنمو الاقتصادي
- كوينسمارت. أفضل بورصة للبيتكوين والعملات المشفرة في أوروبا. انقر هنا لمعرفة ذلك
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر: ذكاء بيانات أفلاطون: بلاتوداتا
