En pensant à intelligence artificielle (IA) cas d'utilisation, la question pourrait être posée : Qu'est-ce que ne sera pas Est-ce que je peux le faire ? La réponse simple est essentiellement le travail manuel, même si un jour pourrait venir où une grande partie de ce qui est aujourd’hui du travail manuel sera accomplie par des appareils robotiques contrôlés par l’IA. Mais à l’heure actuelle, l’IA pure peut être programmée pour de nombreuses tâches qui nécessitent réflexion et réflexion. intelligence, à condition que ces renseignements puissent être collectés numériquement et utilisés pour former un système d’IA. L'IA ne charge pas encore le lave-vaisselle après le dîner, mais peut aider à créer un dossier juridique, un nouveau design de produit ou une lettre à grand-mère.

Nous sommes tous étonnés par ce que l’IA peut faire. Mais la question pour ceux d'entre nous qui sont en affaires est de savoir quels sont les meilleurs la performance des entreprises les usages? Assembler une version de la Joconde dans le style de Vincent van Gough est amusant, mais à quelle fréquence cela augmentera-t-il les résultats ? Voici 27 façons très productives dont les cas d’utilisation de l’IA peuvent aider les entreprises à améliorer leurs résultats.

Cas d'utilisation de l'IA orientée client

Offrir un service client de qualité supérieure

Les interactions clients peuvent désormais être assistées en temps réel grâce à l’IA conversationnelle. Utilisation des requêtes vocales traitement du langage naturel (PNL) et analyse des sentiments pour la reconnaissance vocale afin que leurs conversations puissent commencer immédiatement. En utilisant algorithmes d'apprentissage automatique, L'IA peut comprendre ce que disent les clients ainsi que leur ton, et peut les orienter vers service clientèle agents en cas de besoin. Grâce à la synthèse vocale et à la PNL, l’IA peut répondre immédiatement aux requêtes et instructions textuelles. Il n'est pas nécessaire de faire attendre les clients pour obtenir les réponses aux questions fréquemment posées (FAQ) ou de passer à l'étape suivante pour acheter. Et les agents du service client numérique peuvent accroître la satisfaction des clients en offrant des conseils et des orientations aux agents du service client.

Personnalisez les expériences client

L'utilisation de l'IA est efficace pour créer expériences personnalisées à grande échelle grâce à chatbots, assistants numériques et interfaces clients, offrant des expériences personnalisées et des publicités ciblées aux clients et aux utilisateurs finaux. Par exemple, Amazon rappelle aux clients de réorganiser leurs produits les plus souvent achetés et leur montre des produits ou des suggestions connexes. McDonald's développe des solutions d'IA pour service client avec la technologie IBM Watson AI et NLP pour accélérer le développement de sa technologie de prise de commandes automatisée (AOT). Non seulement cela aidera à faire évoluer la technologie AOT sur tous les marchés, mais cela aidera également à aborder les intégrations, notamment des langues, des dialectes et des variantes de menu supplémentaires. Chez Spotify, ils suggéreront un nouvel artiste pour le plaisir d'écoute du client. YouTube fournira un flux de contenu organisé adapté aux intérêts des clients.

Promouvoir les ventes croisées et incitatives

Les moteurs de recommandation utilisent des données sur le comportement des consommateurs et des algorithmes d'IA pour vous aider à découvrir tendances des données à utiliser dans le développement de stratégies de vente incitative et croisée plus efficaces, aboutissant à des recommandations complémentaires plus utiles pour les clients lors du paiement pour les détaillants en ligne. D'autres utilisations incluent Netflix proposant des recommandations de visionnage alimentées par des modèles qui traitent les ensembles de données collectés à partir de l'historique de visionnage ; LinkedIn utilise le ML pour filtrer les éléments d'un fil d'actualité, en faisant des recommandations d'emploi et des suggestions sur les personnes avec qui se connecter ; et Spotify utilise des modèles ML pour générer ses recommandations de chansons.

Améliorez les smartphones

La reconnaissance faciale active les smartphones et les assistants vocaux, alimentés par l'apprentissage automatique, tandis que Siri d'Apple, Alexa d'Amazon, Google Assistant et Copilot de Microsoft utilisent la PNL pour reconnaître ce que nous disons et réagir de manière appropriée. Les entreprises profitent également du ML dans les appareils photo des smartphones pour analyser et améliorer les photos à l'aide de classificateurs d'images, détecter des objets (ou des visages) dans les images et même utiliser des réseaux de neurones artificiels pour améliorer ou agrandir une photo en prédisant ce qui se trouve au-delà de ses frontières.

Présenter les assistants personnels

Les assistants virtuels ou assistants vocaux, tels qu'Alexa d'Amazon et Siri d'Apple, sont alimentés par l'IA. Lorsqu'une personne pose une question vocalement ou textuellement, ML recherche la réponse ou rappelle des questions similaires que la personne a déjà posées. La même technologie peut alimenter les robots de messagerie, tels que ceux utilisés par Facebook Messenger et Slack, tandis que Google Assistant, Cortana et Assistant IBM Watsonx combiner la PNL avec comprendre les questions et les demandes, prendre les mesures appropriées et rédiger des réponses.

Humaniser les ressources humaines

L’IA peut attirer, développer et retenir des compétences avant tout main-d'œuvre. Un flot de candidatures peut être examiné, trié et transmis avec précision aux membres de l’équipe RH. Évaluation manuelle des promotions les tâches peuvent être automatisées, ce qui permet d'obtenir plus facilement des informations RH importantes avec une vue plus claire, par exemple, des employés candidats à une promotion et d'évaluer s'ils se sont rencontrés repères clés. Les questions courantes du personnel peuvent recevoir une réponse rapide grâce à l’IA.

Cas d'utilisation de l'IA créative

Créez avec l'IA générative

IA générative des outils tels que ChatGPT, Bard et DeepAI s'appuient sur des capacités d'IA à mémoire limitée pour prédire le prochain mot, phrase ou élément visuel dans le contenu qu'il génère. L'IA générative peut produire du texte, des images et d'autres contenus de haute qualité basés sur les données utilisées pour la formation.

IBM Research s'efforce d'aider ses clients à utiliser des modèles génératifs pour écrire des code logiciel plus vite, découvrez nouvelles molécules, et former des personnes dignes de confiance chatbots conversationnels fondé sur les données de l’entreprise. L'équipe IBM utilise même l'IA générative pour créer données synthétiques pour créer des modèles d'IA plus robustes et plus fiables et pour remplacer les données du monde réel protégées par les lois sur la confidentialité et le droit d'auteur.

Fournir de nouvelles informations

Les systèmes experts peuvent être formés sur un corpus (des métadonnées utilisées pour former un modèle d'apprentissage automatique) pour imiter le processus de prise de décision humaine et appliquer cette expertise pour résoudre des problèmes complexes. Ces systèmes peuvent évaluer de grandes quantités de données pour découvrir des tendances et des modèles et prendre des décisions. Ils peuvent également aider les entreprises à prédire les événements futurs et à comprendre pourquoi les événements passés se sont produits.

Clarifier la vision par ordinateur

La vision par ordinateur basée sur l'IA permet segmentation d'image, qui a une grande variété de cas d'utilisation, notamment l'aide au diagnostic en imagerie médicale, l'automatisation de la locomotion pour la robotique et les voitures autonomes, l'identification d'objets d'intérêt dans les images satellite et le marquage de photos dans les médias sociaux. Courir sur les réseaux de neurones, la vision par ordinateur permet aux systèmes d'extraire des informations significatives à partir d'images numériques, de vidéos et d'autres entrées visuelles.

Cas d'utilisation de l'IA technique

Accélérez les opérations avec AIOps

Il y a beaucoup d'avantages à utiliser  intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps). En insufflant l'IA dans Opérations informatiques, les entreprises peuvent exploiter la puissance considérable du NLP, du Big Data et des modèles ML pour automatiser et rationaliser les flux de travail opérationnels, et surveiller la corrélation des événements et la détermination de la causalité.

AIOps est l’un des moyens les plus rapides d’augmenter le retour sur investissement des investissements dans la transformation numérique. L'automatisation des processus est souvent centrée sur les efforts visant à optimiser les dépenses, à atteindre une plus grande efficacité opérationnelle et à intégrer des technologies nouvelles et innovantes, qui se traduisent souvent par une meilleure expérience client. Les autres avantages de l’IA incluent la création d’un système informatique plus durable et l’amélioration des pipelines d’intégration continue/de livraison continue (CI/CD).

Automatisez le codage et la modernisation des applications

Les grandes entreprises utilisent désormais l'IA générative pour la modernisation des applications et les opérations informatiques de l'entreprise, notamment l'automatisation du codage, du déploiement et de la mise à l'échelle. Pour le codage, les développeurs peuvent saisir une commande de codage sous la forme d'une phrase anglaise simple via une interface en langage naturel et la générer automatiquement. code. L'utilisation de l'IA générative avec des capacités de génération de code peut également permettre aux développeurs de cloud hybride de tous niveaux d'expérience de migrer et de moderniser le code des applications existantes à grande échelle vers de nouvelles plates-formes cibles avec une cohérence de code, moins d'erreurs et plus de rapidité.

Boostez les performances des applications

Garantir que les applications fonctionnent de manière cohérente et constante, sans surprovisionnement ni dépenses excessives, est un élément essentiel. Opérations d'IA (AIOps) cas d'utilisation. L'automatisation est essentielle pour optimiser les coûts du cloud, et les équipes informatiques, aussi compétentes soient-elles, n'ont pas toujours la capacité de déterminer en permanence les configurations exactes de calcul, de stockage et de base de données nécessaires pour offrir des performances au moindre coût. Les logiciels d’IA peuvent identifier quand et comment les ressources sont utilisées et répondre à la demande réelle en temps réel.

Renforcer la résilience du système de bout en bout

Pour garantir une disponibilité ininterrompue des services, les grandes organisations utilisent le temps réel Analyse de la cause originelle capacités alimentées par l’IA et l’automatisation intelligente. L'AIOps peut permettre aux équipes ITOps d'identifier rapidement les causes sous-jacentes des incidents et de prendre des mesures immédiates pour les réduire. temps moyen entre pannes (MTBF) et le temps moyen de réparation (MTTR) des incidents.

Les solutions de plateforme AIOps consolident également les données provenant de sources multiples et corrèlent les événements en incidents, offrant ainsi une visibilité claire sur l'ensemble de l'environnement informatique grâce à des visualisations dynamiques de l'infrastructure, des capacités d'IA intégrées et des suggestions d'actions correctives.

Grâce à la gestion informatique prédictive, les équipes informatiques peuvent utiliser l'IA pour automatiser les opérations informatiques et réseau afin de résoudre les incidents rapidement et efficacement, et prévenir les problèmes de manière proactive avant qu'ils ne surviennent, améliorer l'expérience utilisateur et réduire le coût des tâches administratives. Pour aider à éliminer la prolifération des outils, une plate-forme AIOps de niveau entreprise peut fournir une vue globale des opérations informatiques sur un panneau central pour la surveillance et la gestion.

Verrouillez la cybersécurité

Il existe de nombreuses façons dont l'IA peut utiliser le ML pour améliorer la cybersécurité, notamment : la reconnaissance faciale pour l'authentification, la détection des fraudes, les programmes antivirus pour détecter et bloquer les logiciels malveillants, l'apprentissage par renforcement pour former des modèles qui identifient et répondent aux cyberattaques et détectent les intrusions et les algorithmes de classification qui étiquettent. événements tels que des anomalies ou des attaques de phishing.

Préparez la robotique

L’IA ne consiste pas seulement à demander un haïku écrit par un chat. Les robots manipulent et déplacent des objets physiques. En milieu industriel, IA étroite peut effectuer des tâches de routine et répétitives impliquant la manutention des matériaux, l'assemblage et les inspections de qualité. L’IA peut aider les chirurgiens en surveillant les signes vitaux et en détectant les problèmes potentiels pendant les procédures. Les machines agricoles peuvent effectuer de manière autonome la taille, le déplacement, l’éclaircissage, l’ensemencement et la pulvérisation. Les appareils domestiques intelligents tels que l'iRobot Roomba peuvent naviguer à l'intérieur d'une maison grâce à la vision par ordinateur et utiliser les données stockées en mémoire pour comprendre sa progression. Et si l’IA peut guider un Roomba, elle peut également diriger les voitures autonomes sur l’autoroute et Collaboratif déplacer des marchandises dans un centre de distribution ou en patrouille pour respecter les protocoles de sécurité et de sûreté.

Nettoyer avec la maintenance prédictive

L’IA peut être utilisée pour maintenance prédictive en analysant les données directement des machines pour identifier les problèmes et signaler la maintenance requise. L’IA a également été utilisée pour améliorer l’efficacité mécanique et réduire les émissions de carbone des moteurs. Les calendriers de maintenance peuvent utiliser l’analyse prédictive basée sur l’IA pour créer une plus grande efficacité.

Voir ce qui nous attend

L'IA peut aider à prévision. Par exemple, une fonction de chaîne d’approvisionnement peut utiliser des algorithmes pour prédire les besoins futurs et le moment où les produits doivent être expédiés pour arriver à temps. Cela peut contribuer à créer de nouvelles efficacités, à réduire les surstocks et à compenser les oublis de réapprovisionnement.

Cas d'utilisation de l'IA dans l'industrie

L’IA peut alimenter des tâches et des outils pour presque tous les secteurs afin d’améliorer l’efficacité et la productivité. L'IA peut offrir automatisation intelligente pour rationaliser les processus métier qui étaient des tâches manuelles ou exécutés sur des systèmes existants, qui peuvent être gourmands en ressources, coûteux et sujets aux erreurs humaines. Voici quelques-unes des industries qui bénéficient désormais de la puissance supplémentaire de l’IA.

Automobile

Avec les applications de l'IA, l'automobile les fabricants sont en mesure de prévoir et d’ajuster plus efficacement leur production pour répondre aux changements de l’offre et de la demande. Ils peuvent rationaliser les flux de travail pour accroître l'efficacité et réduire les tâches chronophages et le risque d'erreur dans les domaines de la production, du support, des achats et autres. Les robots contribuent à réduire le besoin de travail manuel et à améliorer la détection des défauts, fournissant ainsi aux clients des véhicules de meilleure qualité à moindre coût pour l'entreprise.

Éducation

In Éducation et formation, l'IA peut adapter le matériel pédagogique aux besoins de chaque élève. Les enseignants et les formateurs peuvent utiliser l’analyse de l’IA pour déterminer les domaines dans lesquels les élèves pourraient avoir besoin d’une aide et d’une attention supplémentaires. Pour les étudiants tentés de plagier leurs devoirs ou leurs devoirs, l’IA peut aider à repérer le contenu copié. Des outils de traduction linguistique basés sur l’IA et des services de transcription en temps réel peuvent aider les locuteurs non natifs à comprendre les leçons.

LIVRAISON

Entreprises dans le énergie Le secteur peut accroître sa compétitivité en matière de coûts en exploitant l’IA et l’analyse des données pour la prévision de la demande, les économies d’énergie, l’optimisation des énergies renouvelables et la gestion des réseaux intelligents. En introduisant l’IA dans les processus de production, de transport et de distribution d’énergie, l’IA peut également améliorer le support client, libérant ainsi des ressources pour l’innovation. Et pour les clients utilisant l’IA basée sur les fournisseurs, ils peuvent mieux comprendre leur consommation d’énergie et prendre des mesures pour réduire leur consommation d’énergie pendant les périodes de pointe.

Services financiers

Alimenté par l'IA FinOps (Finance + DevOps) aide institutions financières opérationnalisez les décisions de dépenses cloud basées sur les données pour équilibrer en toute sécurité les coûts et les performances afin de minimiser la fatigue des alertes et le gaspillage de budget. Les plateformes d'IA peuvent utiliser l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur pour repérer les transactions suspectes ou anormales. Les banques et autres prêteurs peuvent utiliser des algorithmes de classification ML et des modèles prédictifs pour suggérer des décisions de prêt.

De nombreuses transactions boursières utilisent le ML avec des décennies de données boursières pour prévoir les tendances et finalement suggérer si et quand acheter ou vendre. ML peut également effectuer du trading algorithmique sans intervention humaine. Les algorithmes de ML peuvent prédire des modèles, améliorer la précision, réduire les coûts et réduire le risque d'erreur humaine.

Système de santé

La la médecine l'industrie utilise l'automatisation intelligente avec la PNL pour fournir une approche cohérente de l'analyse, du diagnostic et du traitement des données. L’utilisation de chatbots lors de rendez-vous de soins à distance nécessite moins d’intervention humaine et souvent un délai de diagnostic plus court.

Sur place, le ML peut être utilisé en imagerie radiologique, la vision par ordinateur basée sur l'IA étant souvent utilisée pour analyser les mammographies et pour le dépistage précoce du cancer du poumon. ML peut également être formé pour créer des plans de traitement, classer les tumeurs, rechercher des fractures osseuses et détecter des troubles neurologiques.

Dans la recherche génétique, la modification génétique et le séquençage du génome, l’apprentissage automatique est utilisé pour identifier l’impact des gènes sur la santé. Le ML peut identifier des marqueurs génétiques et des gènes qui répondront ou non à un traitement ou à un médicament spécifique et peuvent provoquer des effets secondaires importants chez certaines personnes.

Assurance

Avec l'IA, Assurance les prestataires peuvent pratiquement éliminer le besoin de calculs ou de paiements manuels des taux et simplifier le traitement des réclamations et des évaluations. L'automatisation intelligente aide également les compagnies d'assurance à se conformer plus facilement aux réglementations de conformité en garantissant que les exigences sont respectées. De cette façon, ils sont également en mesure de calculer le risque d’un individu ou d’une entité et de calculer le taux d’assurance approprié.

Fabrication

L'IA avancée avec analyses peut aider fabricants créer des informations prédictives sur les tendances du marché. L'IA générative peut accélérer et optimiser la conception des produits en aidant les entreprises à créer plusieurs options de conception. L’IA peut également apporter des suggestions pour améliorer l’efficacité de la production. À l’aide des données historiques de production, l’IA générative peut prédire ou localiser les pannes d’équipement en temps réel, puis suggérer des ajustements d’équipement, des options de réparation ou des pièces de rechange nécessaires.

Pharmaceutiques

Pour le sciences de la vie l’industrie, la découverte et la production de médicaments nécessitent une immense quantité de données collectées, rassemblées, traitées et analysées. Une approche manuelle du développement et des tests pourrait entraîner des erreurs de calcul et nécessiter un énorme volume de ressources. En revanche, la production de vaccins Covid-19 en un temps record est un exemple de la manière dont l’automatisation intelligente permet des processus qui améliorent la vitesse et la qualité de la production.

Au detail

L’IA devient l’arme secrète les détaillants pour mieux comprendre et répondre aux demandes croissantes des consommateurs. Avec des achats en ligne hautement personnalisés, des modèles de vente directe au consommateur et des services de livraison concurrents du commerce de détail, l'IA générative peut aider les détaillants et les entreprises de commerce électronique à améliorer le service client, à planifier des campagnes marketing et à transformer les capacités de leurs talents et de leurs applications. L’IA peut même aider à optimiser la gestion des stocks.

L'IA générative excelle dans la gestion de diverses sources de données telles que les e-mails, les images, les vidéos, les fichiers audio et le contenu des réseaux sociaux. Ces données non structurées constituent l’épine dorsale de la création de modèles et de la formation continue de l’IA générative, afin qu’elles puissent rester utiles au fil du temps. L’exploitation de ces données non structurées peut étendre les avantages à divers aspects des opérations de vente au détail, notamment en améliorant le service client grâce aux chatbots et en facilitant un routage plus efficace des e-mails. En pratique, cela peut signifier guider les utilisateurs vers les ressources appropriées, qu'il s'agisse de les mettre en contact avec le bon agent ou de les diriger vers des guides d'utilisation et des FAQ.

Transports

L'IA informe beaucoup transport systèmes de nos jours. Par exemple, Google Maps utilise des algorithmes ML pour vérifier les conditions de circulation actuelles, déterminer l'itinéraire le plus rapide, suggérer des endroits à « explorer à proximité » et estimer les heures d'arrivée.

Les applications de covoiturage telles qu'Uber et Lyft utilisent le ML pour mettre en relation les passagers et les chauffeurs, fixer les prix, examiner le trafic et, comme Google Maps, analyser les conditions de circulation en temps réel pour optimiser les itinéraires de conduite et estimer les heures d'arrivée.

La vision par ordinateur guide les voitures autonomes. Un algorithme ML non supervisé permet aux voitures autonomes de collecter des données provenant de caméras et de capteurs pour comprendre ce qui se passe autour d'elles, et permet une prise de décision en temps réel.

Tenir la promesse de l’IA

Une grande partie de ce que l’IA peut faire semble miraculeuse, mais la plupart de ce qui est rapporté dans les médias en général est frivole, amusant ou tout simplement effrayant. Les entreprises disposent désormais d’un outil remarquablement puissant qui peut aider de nombreux secteurs et fonctions à faire de grands progrès. Les entreprises qui n’explorent pas et n’adoptent pas les cas d’utilisation de l’IA les plus bénéfiques se retrouveront bientôt dans une situation concurrentielle sévèrement désavantagée. Garder un œil sur les outils d'IA les plus utiles, comme IBM^® watsonx.ai™, et les maîtriser maintenant rapportera de gros dividendes.

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