Kun ajattelet tekoäly (AI) käyttötapauksissa voidaan esittää kysymys: Mitä eivät AI voi tehdä? Helppo vastaus on enimmäkseen käsityö, vaikka saattaa tulla päivä, jolloin suuri osa nykyisestä käsityöstä tehdään tekoälyn ohjaamilla robottilaitteilla. Mutta juuri nyt puhdas tekoäly voidaan ohjelmoida moniin tehtäviin, jotka vaativat ajattelua ja älykkyys, kunhan tuo älykkyys voidaan kerätä digitaalisesti ja käyttää tekoälyjärjestelmän kouluttamiseen. Tekoäly ei vielä lataa astianpesukonetta illallisen jälkeen, mutta se voi auttaa luomaan lakiasiakirjan, uuden tuotesuunnittelun tai kirjeen isoäidille.

Olemme kaikki hämmästyneitä siitä, mitä tekoäly voi tehdä. Mutta kysymys meille liike-elämässä on, mitkä ovat parhaat liiketoiminta käyttää? Mona Lisan version kokoaminen Vincent van Goughin tyyliin on hauskaa, mutta kuinka usein se parantaa tulosta? Tässä on 27 erittäin tuottavaa tapaa, joilla tekoälyn käyttötapaukset voivat auttaa yrityksiä parantamaan tulostaan.

Asiakaskohtaiset tekoälyn käyttötapaukset

Tarjoa ylivoimaista asiakaspalvelua

Asiakkaiden vuorovaikutusta voidaan nyt avustaa reaaliajassa keskustelullisen tekoälyn avulla. Äänipohjaisten kyselyiden käyttö luonnollinen kielenkäsittely (NLP) ja tunneanalyysi puheentunnistusta varten, jotta heidän keskustelunsa voivat alkaa välittömästi. Käyttämällä koneoppimisalgoritmit, Tekoäly voi ymmärtää, mitä asiakkaat sanovat ja heidän äänensä - ja voi ohjata heidät siihen asiakaspalvelu agentteja tarvittaessa. Tekstistä puheeksi ja NLP:n avulla tekoäly voi vastata välittömästi tekstiviestikyselyihin ja ohjeisiin. Sinun ei tarvitse pakottaa asiakkaita odottamaan vastauksia usein kysyttyihin kysymyksiin (FAQ) tai ryhtymään seuraavaan ostovaiheeseen. Digitaaliset asiakaspalveluedustajat voivat lisätä asiakastyytyväisyyttä tarjoamalla neuvoja ja ohjausta asiakaspalveluagenteille.

Personoi asiakaskokemuksia

Tekoälyn käyttö on tehokasta luomisessa henkilökohtaiset kokemukset mittakaavassa läpi chatbotit, digitaaliset avustajat ja asiakasliittymät, joka tarjoaa räätälöityjä kokemuksia ja kohdistettuja mainoksia asiakkaille ja loppukäyttäjille. Amazon esimerkiksi muistuttaa asiakkaita tilaamaan useimmin ostetut tuotteet uudelleen ja näyttää heille liittyviä tuotteita tai ehdotuksia. McDonald's rakentaa tekoälyratkaisuja Asiakaspalvelu IBM Watson AI -teknologialla ja NLP nopeuttaakseen automaattisen tilausten vastaanottamisteknologiansa (AOT) kehitystä. Tämä ei ainoastaan ​​auta skaalaamaan AOT-tekniikkaa eri markkinoilla, vaan se auttaa myös käsittelemään integraatioita, mukaan lukien lisäkieliä, murteita ja valikkomuunnelmia. Spotifyssa he ehdottavat uutta artistia asiakkaan kuuntelun iloksi. YouTube toimittaa kuratoidun syötteen sisällöstä, joka vastaa asiakkaiden kiinnostuksen kohteita.

Edistä risti- ja lisämyyntiä

Suositusmoottorit käyttävät kuluttajien käyttäytymistietoja ja tekoälyalgoritmeja auttaakseen löytämään datatrendit käytettäväksi tehokkaampien lisämyynti- ja ristiinmyyntistrategioiden kehittämisessä, mikä johtaa hyödyllisempiin lisäsuosituksiin asiakkaille verkkokauppiaiden kassalla. Muita käyttötarkoituksia ovat Netflix, joka tarjoaa katseluhistoriasta kerättyjä tietojoukkoja käsitteleviä malleja tukevia katselusuosituksia. LinkedIn käyttää ML:ää uutissyötteen kohteiden suodattamiseen ja antaa työllistymissuosituksia ja ehdotuksia siitä, keneen ottaa yhteyttä; ja Spotify käyttää ML-malleja kappalesuositusten luomiseen.

Tehosta älypuhelimia

Kasvojentunnistus käynnistää älypuhelimet ja puheavustajat koneoppimisen avulla, kun taas Applen Siri, Amazonin Alexa, Google Assistant ja Microsoftin Copilot käyttävät NLP:tä tunnistaakseen sanomamme ja reagoidakseen sitten asianmukaisesti. Yritykset hyödyntävät myös älypuhelinkameroiden ML-tekniikkaa analysoidakseen ja parantaakseen valokuvia käyttämällä kuvaluokittimia, havaitakseen kuvissa olevia esineitä (tai kasvoja) ja jopa käyttääkseen keinotekoisia hermoverkkoja kuvan parantamiseen tai laajentamiseen ennustamalla, mitä sen rajojen ulkopuolella on.

Esittele henkilökohtaiset avustajat

Virtuaaliset avustajat tai ääniavustajat, kuten Amazonin Alexa ja Applen Siri, käyttävät tekoälyä. Kun joku kysyy kysymyksen puheella tai tekstillä, ML etsii vastausta tai muistaa samanlaisia ​​kysymyksiä, joita henkilö on kysynyt aiemmin. Sama tekniikka voi toimia viestiroboteissa, kuten Facebook Messengerin ja Slackin käyttämät botit, kun taas Google Assistant, Cortana ja IBM watsonx Assistant yhdistää NLP ymmärtää kysymyksiä ja pyyntöjä, ryhtyä tarvittaviin toimiin ja kirjoittaa vastauksia.

Humanisoi henkilöstöresurssit

Tekoäly voi houkutella, kehittää ja säilyttää taitoja ennen kaikkea työvoima. Hakemusten tulva voidaan seuloa, lajitella ja välittää HR-tiimin jäsenille tarkasti. Manuaalinen ylennysarviointi Tehtävät voidaan automatisoida, mikä helpottaa tärkeiden HR-näkemysten saamista, jolloin saadaan selkeämpi kuva esimerkiksi ylennettävissä olevista työntekijöistä ja arvioida, ovatko he tavanneet tärkeimmät vertailuarvot. Henkilökunnan rutiinikysymyksiin voidaan vastata nopeasti tekoälyn avulla.

Luovia tekoälyn käyttötapauksia

Luo generatiivisella tekoälyllä

Generatiivinen AI työkalut, kuten ChatGPT, Bard ja DeepAI, luottavat rajoitettuun muistin tekoälyominaisuuksiin ennustaakseen seuraavan sanan, lauseen tai visuaalisen elementin luomassaan sisällössä. Generatiivinen tekoäly voi tuottaa korkealaatuista tekstiä, kuvia ja muuta sisältöä harjoittelussa käytettyjen tietojen perusteella.

IBM Research pyrkii auttamaan asiakkaitaan käyttämään generatiivisia malleja korkealaatuisen kirjoittamiseen ohjelmistokoodi nopeammin, löydä uusia molekyylejä, ja kouluttaa luotettavasti keskustelupuhelut perustuu yritystietoihin. IBM-tiimi käyttää jopa luomiseen luovaa tekoälyä synteettinen data rakentaa kestävämpiä ja luotettavampia tekoälymalleja ja puolustaa todellista dataa, joka on suojattu yksityisyys- ja tekijänoikeuslailla.

Tarjoa uusia oivalluksia

Asiantuntijajärjestelmiä voidaan kouluttaa korpukseen – koneoppimismallin kouluttamiseen käytettyjen metatietojen avulla – jäljittelemään ihmisen päätöksentekoprosessia ja soveltamaan tätä asiantuntemusta monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseen. Nämä järjestelmät voivat arvioida valtavia tietomääriä havaitakseen trendejä ja malleja ja tehdäkseen päätöksiä. Ne voivat myös auttaa yrityksiä ennustamaan tulevia tapahtumia ja ymmärtämään, miksi menneet tapahtumat tapahtuivat.

Selvennä tietokonenäköä

Tekoälyllä toimiva tietokonenäkö mahdollistaa kuvan segmentointi, jolla on monenlaisia ​​käyttötapauksia, mukaan lukien diagnoosin avustaminen lääketieteellisessä kuvantamisessa, robotiikan ja itseohjautuvien autojen liikkumisen automatisoiminen, kiinnostavien kohteiden tunnistaminen satelliittikuvista ja valokuvien merkitseminen sosiaalisessa mediassa. Juoksemassa hermoverkkoihin, tietokonenäön avulla järjestelmät voivat poimia mielekästä tietoa digitaalisista kuvista, videoista ja muista visuaalisista syötteistä.

Tekniset tekoälyn käyttötapaukset

Nopeuta toimintaa AIOps:illa

Käytössä on monia etuja  tekoäly IT-toimintoihin (AIOps). Infusoimalla tekoälyä IT-toiminnot, yritykset voivat valjastaa NLP-, big data- ja ML-mallien huomattavan voiman automatisoida ja virtaviivaistaa toiminnallisia työnkulkuja sekä seurata tapahtumien korrelaatiota ja syy-seuraussuhteen määrittämistä.

AI Ops on yksi nopeimmista tavoista parantaa sijoitetun pääoman tuottoprosenttia digitaalimuunnosinvestoinneista. Prosessiautomaatio keskittyy usein pyrkimyksiin optimoida kulutusta, saavuttaa suurempi toiminnan tehokkuus ja ottaa käyttöön uusia ja innovatiivisia teknologioita, jotka usein johtavat parempaan asiakaskokemukseen. Tekoälyn lisäetuja ovat kestävämmän IT-järjestelmän rakentaminen ja jatkuvan integroinnin/jatkuvan (CI/CD) toimitusputkien parantaminen.

Automatisoi koodaus ja sovellusten modernisointi

Johtavat yritykset käyttävät nyt generatiivista tekoälyä sovellusten modernisointiin ja yritysten IT-toimintoihin, mukaan lukien koodauksen, käyttöönoton ja skaalauksen automatisointi. Koodausta varten kehittäjät voivat syöttää koodauskomennon selkeänä englanninkielisenä lauseena luonnollisen kielen käyttöliittymän kautta ja saada automaattisesti luotuja koodi. Generatiivisen tekoälyn käyttäminen koodin luontiominaisuuksien kanssa voi myös mahdollistaa kaikentasoisten hybridipilvikehittäjien siirtymisen ja modernisoimisen vanhojen sovelluskoodien mittakaavassa uusiin kohdealustoihin, joissa koodi on johdonmukainen, virheitä pienempi ja nopeampi.

Paranna sovelluksen suorituskykyä

On erittäin tärkeää varmistaa, että sovellukset toimivat johdonmukaisesti ja jatkuvasti – ilman ylivarausta ja ylikulutusta AI-toiminnot (AIOps) käyttötapaus. Automatisointi on avainasemassa pilvikustannusten optimoinnissa, ja IT-tiimit, olivatpa he kuinka taitavia, eivät aina pysty jatkuvasti määrittämään täsmällisiä laskenta-, tallennus- ja tietokantakokoonpanoja, joita tarvitaan suorituskyvyn tuottamiseksi alhaisin kustannuksin. Tekoälyohjelmisto voi tunnistaa, milloin ja miten resursseja käytetään, ja vastata todelliseen kysyntään reaaliajassa.

Vahvista päästä päähän -järjestelmän kestävyyttä

Johtavat organisaatiot käyttävät reaaliaikaa varmistaakseen palvelun keskeytymättömän saatavuuden perussyyanalyysimenetelmiä tekoälyn ja älykkään automaation tuottamat ominaisuudet. AIOps:t voivat auttaa ITOps-tiimiä tunnistamaan nopeasti onnettomuuksien taustalla olevat syyt ja ryhtymään välittömiin toimiin molempien vähentämiseksi. keskimääräinen aika vikojen välillä (MTBF) ja keskimääräinen aika korjata (MTTR) tapaukset.

AIOps-alustaratkaisut myös yhdistävät tietoja useista lähteistä ja korreloivat tapahtumat tapauksiksi, mikä antaa selkeän näkyvyyden koko IT-ympäristöön dynaamisten infrastruktuurin visualisointien, integroitujen tekoälyominaisuuksien ja ehdotettujen korjaustoimenpiteiden avulla.

Ennakoivan IT-hallinnan avulla IT-tiimit voivat automatisoida tekoälyä IT- ja verkkotoimintojen ratkaisemiseksi nopeasti ja tehokkaasti – ja ennakoivasti ehkäistä ongelmat ennen niiden ilmenemistä, parantaa käyttäjäkokemusta ja leikata kustannuksia ja hallintotehtäviä. Yritystason AIOps-alusta voi tarjota kokonaisvaltaisen kuvan IT-toiminnoista keskitetyllä lasiruudulla valvontaa ja hallintaa varten työkalujen leviämisen estämiseksi.

Lukitse kyberturvallisuus

On monia tapoja käyttää tekoälyä parantaakseen kyberturvallisuutta, mukaan lukien: kasvojentunnistus todennusta varten, petosten havaitseminen, virustorjuntaohjelmat haittaohjelmien havaitsemiseen ja estämiseen, vahvistusoppiminen sellaisten mallien kouluttamiseen, jotka tunnistavat kyberhyökkäyksiä ja reagoivat niihin sekä havaitsevat tunkeutumisen ja merkitsevät luokittelualgoritmit. tapahtumia poikkeavuuksina tai phishing-hyökkäyksinä.

Varusta robotiikka

Tekoäly ei ole vain kissan kirjoittaman haikun pyytämistä. Robotit käsittelevät ja siirtävät fyysisiä esineitä. Teollisissa olosuhteissa, kapea AI pystyy suorittamaan rutiininomaisia, toistuvia tehtäviä, joihin liittyy materiaalinkäsittelyä, kokoonpanoa ja laaduntarkastuksia. Tekoäly voi auttaa kirurgeja seuraamalla elintärkeitä asioita ja havaitsemalla mahdollisia ongelmia toimenpiteiden aikana. Maatalouskoneet voivat harjoittaa itsenäistä karsimista, siirtoa, harvennusta, kylvöä ja ruiskutusta. Älykodin laitteet, kuten iRobot Roomba, voivat navigoida kodin sisätiloissa tietokonenäön avulla ja käyttää muistiin tallennettuja tietoja sen edistymisen ymmärtämiseen. Ja jos tekoäly voi ohjata Roombaa, se voi myös ohjata itseajavia autoja maantiellä ja robotit tavaroiden siirtäminen jakelukeskuksessa tai partiossa turvallisuus- ja turvallisuusprotokollia varten.

Puhdista ennakoivalla huollolla

Tekoälyä voidaan käyttää ennakoiva ylläpito analysoimalla tietoja suoraan koneista ongelmien tunnistamiseksi ja tarvittavan huollon ilmoittamiseksi. Tekoälyä on myös käytetty parantamaan mekaanista tehokkuutta ja vähentämään hiilidioksidipäästöjä moottoreissa. Huoltoaikatauluissa voidaan käyttää tekoälypohjaista ennakoivaa analytiikkaa tehokkuuden lisäämiseksi.

Katso mitä on edessä

AI voi auttaa ennustaminen. Esimerkiksi toimitusketjutoiminto voi käyttää algoritmeja ennustamaan tulevia tarpeita ja aikaa, jolloin tuotteet on lähetettävä, jotta ne saapuvat ajoissa. Tämä voi auttaa luomaan uusia tehokkuusetuja, vähentämään ylivarastoja ja korvaamaan laiminlyöntejä.

Teollisuuden tekoälyn käyttötapaukset

Tekoäly voi tehostaa tehtäviä ja työkaluja lähes mille tahansa toimialalle tehokkuuden ja tuottavuuden lisäämiseksi. AI voi toimittaa älykäs automaatio virtaviivaistaa liiketoimintaprosesseja, jotka olivat manuaalisia tehtäviä tai joita ajettiin vanhoilla järjestelmillä – jotka voivat olla resurssivaltaisia, kalliita ja alttiita inhimillisille virheille. Tässä on joitain toimialoja, jotka hyötyvät nyt tekoälyn lisävoimasta.

Automotive

AI-sovellusten avulla Automotive valmistajat pystyvät tehokkaammin ennustamaan ja mukauttamaan tuotantoa vastaamaan kysynnän ja tarjonnan muutoksiin. Ne voivat virtaviivaistaa työnkulkuja tehokkuuden lisäämiseksi ja vähentää aikaa vieviä tehtäviä ja virheriskiä tuotannossa, tuessa, hankinnassa ja muilla aloilla. Robotit auttavat vähentämään manuaalisen työn tarvetta ja parantamaan vikojen havaitsemista tarjoamalla laadukkaampia ajoneuvoja asiakkaille pienemmillä kustannuksilla.

koulutus

In koulutus, AI voi räätälöidä opetusmateriaaleja kunkin opiskelijan tarpeiden mukaan. Opettajat ja kouluttajat voivat käyttää tekoälyanalytiikkaa nähdäkseen, missä oppilaat saattavat tarvita lisäapua ja huomiota. Tekoäly voi auttaa havaitsemaan kopioitua sisältöä opiskelijoille, jotka haluavat plagioida papereita tai läksyjä. Tekoälypohjaiset kielenkäännöstyökalut ja reaaliaikaiset transkriptiopalvelut voivat auttaa muita kuin äidinkielenään puhuvia ymmärtämään oppitunteja.

energia

- yritykset energia sektori voi lisätä kustannuskilpailukykyään hyödyntämällä tekoälyä ja data-analytiikkaa kysynnän ennustamiseen, energiansäästöön, uusiutuvien energialähteiden optimointiin ja älykkään verkon hallintaan. Ottamalla tekoälyn käyttöön energian tuotanto-, siirto- ja jakeluprosesseissa tekoäly voi myös parantaa asiakastukea ja vapauttaa resursseja innovaatioihin. Toimittajapohjaista tekoälyä käyttävät asiakkaat voivat ymmärtää paremmin energiankulutuksensa ja ryhtyä toimiin vähentääkseen virrankulutustaan ​​huippukysynnän aikana.

Rahoituspalvelut

AI-käyttöinen FinOps (Finance + DevOps) auttaa rahoituslaitokset Käytä tietoon perustuvia pilvikäyttöpäätöksiä kustannusten ja suorituskyvyn turvallisesti tasapainottamiseksi, jotta varoittava väsymys ja tuhlattu budjetti minimoidaan. AI-alustat voivat käyttää koneoppimista ja syvä oppiminen havaita epäilyttävät tai poikkeavat liiketoimet. Pankit ja muut lainanantajat voivat käyttää ML-luokitusalgoritmeja ja ennakoivia malleja lainapäätösten ehdottamiseen.

Monet osakemarkkinatransaktiot käyttävät ML:ää vuosikymmenien pörssitietojen kanssa trendien ennustamiseen ja lopulta ehdottamiseen, kannattaako ostaa vai myydä ja milloin. ML voi myös käydä algoritmista kauppaa ilman ihmisen väliintuloa. ML-algoritmit voivat ennustaa kuvioita, parantaa tarkkuutta, alentaa kustannuksia ja vähentää inhimillisten virheiden riskiä.

Terveydenhuolto

- terveydenhuollon teollisuus käyttää älykästä automaatiota NLP:n kanssa tarjotakseen yhtenäisen lähestymistavan tietojen analysointiin, diagnoosiin ja hoitoon. Chatbottien käyttö terveydenhuollon etäkäynneillä vaatii vähemmän ihmisen väliintuloa ja usein lyhyempää diagnoosiaikaa.

Paikan päällä ML:ää voidaan käyttää radiologian kuvantamisessa, ja tekoälyllä varustettua tietokonenäköä käytetään usein mammografioiden analysointiin ja varhaiseen keuhkosyövän seulomiseen. ML voidaan myös kouluttaa laatimaan hoitosuunnitelmia, luokittelemaan kasvaimia, löytämään luunmurtumia ja havaitsemaan neurologisia häiriöitä.

Geenitutkimuksessa, geenimuuntelussa ja genomin sekvensoinnissa ML:ää käytetään tunnistamaan, miten geenit vaikuttavat terveyteen. ML voi tunnistaa geneettisiä markkereita ja geenejä, jotka reagoivat tai eivät reagoi tiettyyn hoitoon tai lääkkeeseen ja voivat aiheuttaa merkittäviä sivuvaikutuksia tietyille ihmisille.

Vakuutus

AI: n kanssa vakuutus palveluntarjoajat voivat käytännössä poistaa manuaalisten koronlaskemien tai maksujen tarpeen ja yksinkertaistaa hakemusten ja arvioiden käsittelyä. Älykäs automaatio auttaa myös vakuutusyhtiöitä noudattamaan vaatimustenmukaisuusmääräyksiä helpommin varmistamalla, että vaatimukset täyttyvät. Näin he osaavat myös laskea yksilön tai yhteisön riskin ja sopivan vakuutuskoron.

valmistus

Kehittynyt tekoäly ja analytiikka voivat auttaa valmistajat luoda ennakoivia näkemyksiä markkinatrendeistä. Generatiivinen tekoäly voi nopeuttaa ja optimoida tuotesuunnittelua auttamalla yrityksiä luomaan useita suunnitteluvaihtoehtoja. Tekoäly voi myös auttaa ehdotuksissa tuotannon tehostamiseksi. Historiallisten tuotantotietojen avulla generatiivinen tekoäly voi ennustaa tai paikantaa laitevikoja reaaliajassa ja ehdottaa sitten laitteiden säätöjä, korjausvaihtoehtoja tai tarvittavia varaosia.

Lääkkeet

Varten biotieteitä teollisuus, lääkkeiden löytäminen ja tuotanto vaativat valtavan määrän tiedonkeruuta, kokoamista, käsittelyä ja analysointia. Manuaalinen lähestymistapa kehitykseen ja testaukseen voi johtaa laskentavirheisiin ja vaatia valtavasti resursseja. Sen sijaan Covid-19-rokotteiden valmistus ennätysajassa on esimerkki siitä, kuinka älykäs automaatio mahdollistaa prosessit, jotka parantavat tuotannon nopeutta ja laatua.

Vähittäiskaupan ja ravintola-alan konsultointi

Tekoälystä on tulossa salainen ase jälleenmyyjät ymmärtää paremmin kuluttajien kasvavia vaatimuksia ja vastata niihin. Äärimmäisen personoidun verkkokaupan, suoraan kuluttajille suunnattujen mallien ja vähittäiskaupan kanssa kilpailevien toimituspalvelujen ansiosta luova tekoäly voi auttaa vähittäiskauppiaita ja verkkokauppayrityksiä parantamaan asiakaspalvelua, suunnittelemaan markkinointikampanjoita ja muuttamaan kykyjensä ja sovellustensa kykyjä. Tekoäly voi jopa auttaa optimoimaan varastonhallinnan.

Generatiivinen tekoäly käsittelee erinomaisesti erilaisia ​​tietolähteitä, kuten sähköpostiviestejä, kuvia, videoita, äänitiedostoja ja sosiaalisen median sisältöä. Tämä jäsentämätön data muodostaa selkärangan mallien luomiselle ja generatiivisen tekoälyn jatkuvalle koulutukselle, joten se voi pysyä hyödyllisenä ajan mittaan. Tämän jäsentämättömän tiedon hyödyntäminen voi laajentaa etuja vähittäiskaupan eri osa-alueille, mukaan lukien asiakaspalvelun parantaminen chatbottien avulla ja tehokkaamman sähköpostin reitityksen helpottaminen. Käytännössä tämä voi tarkoittaa käyttäjien ohjaamista sopiviin resursseihin, olipa kyseessä sitten heidän yhdistäminen oikeaan agenttiin tai ohjaaminen käyttöoppaisiin ja usein kysyttyihin kysymyksiin.

kuljetus

AI tiedottaa monille kuljetus järjestelmät nykyään. Esimerkiksi Google Maps käyttää ML-algoritmeja tarkistaakseen nykyiset liikenneolosuhteet, määrittääkseen nopeimman reitin, ehdottaakseen paikkoja "läheiseen tutkimiseen" ja arvioidakseen saapumisaikoja.

Matkanjakosovellukset, kuten Uber ja Lyft, käyttävät ML:ää yhdistämään ajajia ja kuljettajia, asettamaan hintoja, tutkimaan liikennettä ja analysoimaan Google Mapsin tavoin reaaliaikaisia ​​liikenneolosuhteita ajoreittien optimoimiseksi ja saapumisaikojen arvioimiseksi.

Tietokonenäkö ohjaa itse ajavia autoja. Valvomattoman ML-algoritmin avulla itse ajavat autot voivat kerätä tietoja kameroista ja antureista ymmärtääkseen, mitä ympärillä tapahtuu, ja mahdollistaa reaaliaikaisen päätöksenteon.

Tekoälyn lupauksen lunastaminen

Suuri osa siitä, mitä tekoäly voi tehdä, näyttää ihmeelliseltä, mutta suuri osa siitä, mitä yleisessä mediassa uutisoidaan, on kevytmielistä hauskaa tai pelkkää pelottavaa. Yritysten käytettävissä on nyt erittäin tehokas työkalu, joka voi auttaa monia toimialoja ja toimintoja edistymään. Yritykset, jotka eivät tutki ja omaksu edullisimpia tekoälyn käyttötapauksia, joutuvat pian vakavaan kilpailuasemaan. Pidä silmällä hyödyllisimpiä tekoälytyökaluja, kuten IBM^® watsonx.ai™, ja niiden hallitseminen nyt tuottaa paljon hyötyä.

Tutustu IBM® watsonx.ai™ -sivustoon