생각할 때 인공 지능 (AI) 사용 사례에서는 다음과 같은 질문을 받을 수 있습니다. 습관 AI가 할 수 있을까? 쉬운 대답은 대부분 육체 노동이지만, 현재 육체 노동의 대부분이 AI가 제어하는 ​​로봇 장치에 의해 수행되는 날이 올 수도 있습니다. 하지만 지금 당장은 순수 AI를 생각과 판단이 필요한 많은 작업에 맞게 프로그래밍할 수 있습니다. 지성, 해당 정보를 디지털 방식으로 수집하여 AI 시스템을 훈련하는 데 사용할 수 있다면 말이죠. AI는 아직 저녁 식사 후에 식기세척기에 음식을 넣지 않지만 법률 브리핑, 새로운 제품 디자인 또는 할머니에게 보내는 편지를 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

우리 모두는 AI가 할 수 있는 일에 놀랐습니다. 하지만 우리 사업에 종사하는 사람들의 질문은 무엇이 최선인가 하는 것입니다. 사업 용도? 빈센트 반 고흐(Vincent van Gough) 스타일로 모나리자 버전을 조립하는 것은 재미있습니다. 하지만 이것이 수익을 얼마나 자주 높일 수 있을까요? AI 사용 사례가 기업의 수익 개선에 도움이 될 수 있는 매우 생산적인 27가지 방법은 다음과 같습니다.

고객 대면 AI 사용 사례

우수한 고객 서비스 제공

이제 대화형 AI를 통해 고객 상호작용을 실시간으로 지원할 수 있습니다. 음성 기반 쿼리 사용 자연어 처리 (NLP) 및 음성 인식을 위한 감정 분석을 통해 대화를 즉시 시작할 수 있습니다. 사용 머신러닝 알고리즘, AI는 고객이 말하는 내용과 어조를 이해하고 다음으로 안내할 수 있습니다. 고객 서비스 필요할 때 대리인. 텍스트 음성 변환 및 NLP를 통해 AI는 텍스트 쿼리 및 지침에 즉시 응답할 수 있습니다. 고객이 자주 묻는 질문(FAQ)에 대한 답변을 기다리게 하거나 구매를 위한 다음 단계를 수행하도록 할 필요가 없습니다. 그리고 디지털 고객 서비스 상담원은 고객 서비스 상담원에게 조언과 안내를 제공함으로써 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

맞춤형 고객 경험

AI를 활용하면 창조에 효과적이다 개인화된 경험 대규모로 챗봇, 디지털 보조 장치 및 고객 인터페이스, 고객과 최종 사용자에게 맞춤형 경험과 타겟 광고를 제공합니다. 예를 들어, Amazon은 고객에게 가장 자주 구매하는 제품을 재주문하도록 상기시키고 관련 제품이나 제안 사항을 보여줍니다. 맥도날드는 AI 솔루션을 구축하고 있습니다. IBM Watson AI 기술을 통한 고객 관리 및 NLP를 통해 AOT(자동 주문 접수) 기술 개발을 가속화합니다. 이는 시장 전반에 걸쳐 AOT 기술을 확장하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 추가 언어, 방언 ​​및 메뉴 변형을 포함한 통합을 처리하는 데도 도움이 될 것입니다. Spotify에서는 고객의 청취 즐거움을 위해 새로운 아티스트를 제안합니다. YouTube는 고객의 관심 분야에 맞게 선별된 콘텐츠 피드를 제공합니다.

교차 판매 및 상향 판매 촉진

추천 엔진은 소비자 행동 데이터와 AI 알고리즘을 사용하여 데이터 추세 보다 효과적인 상향 판매 및 교차 판매 전략 개발에 사용되어 온라인 소매업체 결제 시 고객에게 더욱 유용한 추가 기능 권장 사항을 제공합니다. 다른 용도로는 시청 기록에서 수집된 데이터 세트를 처리하는 모델을 기반으로 시청 추천을 제공하는 Netflix가 있습니다. LinkedIn은 ML을 사용하여 뉴스피드의 항목을 필터링하고 채용 추천 및 연결 대상에 대한 제안을 제공합니다. Spotify는 ML 모델을 사용하여 노래 추천을 생성합니다.

스마트폰을 스마트하게

얼굴 인식은 기계 학습을 통해 구동되는 스마트폰과 음성 도우미를 활성화하는 반면, Apple의 Siri, Amazon의 Alexa, Google Assistant 및 Microsoft의 Copilot은 NLP를 사용하여 우리가 말하는 내용을 인식하고 적절하게 응답합니다. 기업은 또한 스마트폰 카메라의 ML을 활용하여 이미지 분류기를 사용하여 사진을 분석 및 향상시키고, 이미지에서 객체(또는 얼굴)를 감지하고, 심지어 인공 신경망을 사용하여 경계 너머에 무엇이 있는지 예측하여 사진을 향상하거나 확장합니다.

개인 비서를 소개합니다

Amazon의 Alexa 및 Apple의 Siri와 같은 가상 비서 또는 음성 비서는 AI로 구동됩니다. 누군가가 음성이나 텍스트를 통해 질문하면 ML은 답변을 검색하거나 이전에 그 사람이 했던 유사한 질문을 회상합니다. 동일한 기술로 Facebook Messenger 및 Slack에서 사용되는 것과 같은 메시징 봇을 구동할 수 있습니다. 반면 Google Assistant, Cortana 및 IBM watsonx 어시스턴트 NLP를 결합하여 질문과 요청을 이해하다, 적절한 조치를 취하고 응답을 작성하십시오.

인적 자원을 인간화하다

AI는 기술 우선을 유치, 개발 및 유지할 수 있습니다. 인력. 수많은 지원서를 선별하고 분류하여 HR 팀 구성원에게 정확하게 전달할 수 있습니다. 수동 승격 평가 작업을 자동화할 수 있으므로 승진 대상 직원에 대한 더 명확한 보기와 충족 여부 평가 등을 통해 중요한 HR 통찰력을 더 쉽게 얻을 수 있습니다. 주요 벤치마크. 직원의 일상적인 질문에 AI를 활용해 빠르게 답변할 수 있습니다.

창의적인 AI 사용 사례

생성 AI로 만들기

제너레이티브 AI ChatGPT, Bard 및 DeepAI와 같은 도구는 제한된 메모리 AI 기능을 사용하여 생성되는 콘텐츠 내에서 다음 단어, 구문 또는 시각적 요소를 예측합니다. 제너레이티브 AI는 훈련에 사용된 데이터를 기반으로 고품질 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

IBM Research는 고객이 생성 모델을 사용하여 고품질 문서를 ​​작성할 수 있도록 지원하기 위해 노력하고 있습니다. 소프트웨어 코드 더 빠르게, 발견하다 새로운 분자, 그리고 신뢰할 수 있는 훈련 대화형 챗봇 기업 데이터를 기반으로 합니다. IBM 팀은 생성 AI를 사용하여 합성 데이터 보다 강력하고 신뢰할 수 있는 AI 모델을 구축하고 개인 정보 보호 및 저작권법으로 보호되는 실제 데이터를 옹호합니다.

새로운 통찰력 제공

전문가 시스템은 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용되는 메타데이터인 말뭉치에서 훈련하여 인간의 의사 결정 프로세스를 모방하고 이 전문 지식을 적용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 시스템은 방대한 양의 데이터를 평가하여 추세와 패턴을 파악하고 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 기업이 미래의 사건을 예측하고 과거 사건이 발생한 이유를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

컴퓨터 비전을 명확히 하세요

AI 기반 컴퓨터 비전을 통해 이미지 분할는 의료 영상 진단 지원, 로봇 공학 및 자율주행차의 이동 자동화, 위성 이미지에서 관심 객체 식별, 소셜 미디어의 사진 태깅 등 다양한 사용 사례를 보유하고 있습니다. 실행 중 신경망, 컴퓨터 비전을 통해 시스템은 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있습니다.

기술적 AI 사용 사례

AIOps를 통한 작업 속도 향상

사용에 많은 이점이 있습니다.  IT 운영을 위한 인공지능(AIOps). AI를 접목해 IT 운영, 기업은 NLP, 빅데이터 및 ML 모델의 강력한 기능을 활용하여 운영 워크플로를 자동화 및 간소화하고 이벤트 상관관계 및 인과관계 판단을 모니터링할 수 있습니다.

AI 작전 디지털 혁신 투자에서 ROI를 높이는 가장 빠른 방법 중 하나입니다. 프로세스 자동화는 지출 최적화, 운영 효율성 향상, 새롭고 혁신적인 기술 통합을 위한 노력에 중점을 두는 경우가 많으며 이는 종종 더 나은 고객 경험으로 이어집니다. AI의 더 많은 이점에는 보다 지속 가능한 IT 시스템 구축과 CI/CD(지속적 통합/지속적) 제공 파이프라인 개선이 포함됩니다.

코딩 및 앱 현대화 자동화

선도적인 기업들은 이제 코딩 자동화, 배포, 확장 등 애플리케이션 현대화와 엔터프라이즈 IT 운영을 위해 생성 AI를 사용하고 있습니다. 코딩의 경우 개발자는 자연어 인터페이스를 통해 코딩 명령을 간단한 영어 문장으로 입력하고 자동으로 생성됩니다. 암호. 코드 생성 기능과 함께 생성 AI를 사용하면 모든 경험 수준의 하이브리드 클라우드 개발자가 레거시 애플리케이션 코드를 코드 일관성, 오류 감소, 속도를 갖춘 새로운 대상 플랫폼으로 대규모로 마이그레이션하고 현대화할 수 있습니다.

애플리케이션 성능 향상

과잉 프로비저닝이나 과도한 지출 없이 앱이 일관되고 지속적으로 작동하도록 보장하는 것이 중요합니다. AI 운영(AIOps) 사용 사례. 자동화는 클라우드 비용 최적화의 핵심이며, IT 팀은 아무리 기술이 뛰어나더라도 최저 비용으로 성능을 제공하는 데 필요한 정확한 컴퓨팅, 스토리지 및 데이터베이스 구성을 지속적으로 결정할 수 있는 역량을 항상 갖추고 있는 것은 아닙니다. AI 소프트웨어는 자원이 언제 어떻게 사용되는지 파악하고 실시간으로 실제 수요를 일치시킬 수 있습니다.

엔드투엔드 시스템 복원력 강화

중단 없는 서비스 가용성을 보장하기 위해 선도적인 조직에서는 실시간 기술을 사용합니다. 근본 원인 분석 AI와 지능형 자동화로 구동되는 기능. AIOps를 통해 ITOps 팀은 사고의 근본 원인을 신속하게 식별하고 즉각적인 조치를 취하여 두 가지를 모두 줄일 수 있습니다. 평균 고장 간격(MTBF) MTTR(평균 수리 시간) 사고.

AIOps 플랫폼 솔루션은 또한 여러 소스의 데이터를 통합하고 이벤트를 사건과 연관시켜 동적 인프라 시각화, 통합 AI 기능 및 제안된 해결 조치를 통해 전체 IT 환경에 대한 명확한 가시성을 제공합니다.

예측적 IT 관리를 통해 IT 팀은 AI를 사용하여 IT 및 네트워크 운영을 자동화하여 사고를 신속하고 효율적으로 해결하고 문제가 발생하기 전에 사전에 예방하고 사용자 경험을 향상하며 비용 및 관리 작업을 절감할 수 있습니다. 도구의 무분별한 확장을 방지하기 위해 엔터프라이즈급 AIOps 플랫폼은 모니터링 및 관리를 위해 중앙 창에서 IT 운영에 대한 전체적인 보기를 제공할 수 있습니다.

사이버 보안 잠금

AI가 ML을 사용하여 향상된 사이버 보안을 제공할 수 있는 방법에는 인증을 위한 얼굴 인식, 사기 탐지, 맬웨어를 탐지 및 차단하는 바이러스 백신 프로그램, 사이버 공격을 식별 및 대응하고 침입을 탐지하는 모델을 훈련하는 강화 학습, 레이블을 지정하는 분류 알고리즘 등 여러 가지 방법이 있습니다. 이상 현상이나 피싱 공격 등의 이벤트.

로봇공학을 준비하세요

AI는 단순히 고양이가 쓴 하이쿠를 요청하는 것이 아닙니다. 로봇은 물리적인 물체를 다루고 움직입니다. 산업 환경에서는 좁은 AI 자재 취급, 조립 및 품질 검사와 관련된 일상적이고 반복적인 작업을 수행할 수 있습니다. AI는 수술 중 필수 요소를 모니터링하고 잠재적인 문제를 감지하여 외과의사를 지원할 수 있습니다. 농업 기계는 자동으로 가지치기, 이동, 솎아내기, 파종 및 살포 작업을 수행할 수 있습니다. iRobot Roomba와 같은 스마트 홈 장치는 컴퓨터 비전을 사용하여 집 내부를 탐색하고 메모리에 저장된 데이터를 사용하여 진행 상황을 이해할 수 있습니다. 그리고 AI가 룸바를 안내할 수 있다면 고속도로에서 자율주행차를 지도할 수도 있고, 로봇 보안 및 안전 프로토콜을 위해 유통 센터에서 상품을 이동하거나 순찰 중입니다.

예측 유지 관리로 정리

AI는 다음과 같은 용도로 사용될 수 있습니다. 예측 정비 기계에서 직접 데이터를 분석하여 문제를 식별하고 필요한 유지 관리를 표시합니다. AI는 기계 효율성을 향상하고 엔진의 탄소 배출을 줄이는 데에도 사용되었습니다. 유지 관리 일정은 AI 기반 예측 분석을 사용하여 효율성을 높일 수 있습니다.

앞으로의 상황을 확인하세요

AI가 도와줄 수 있다 예측. 예를 들어, 공급망 기능은 알고리즘을 사용하여 미래의 요구 사항과 적시에 도착하기 위해 제품을 배송해야 하는 시간을 예측할 수 있습니다. 이는 새로운 효율성을 창출하고, 과잉 재고를 줄이고, 실수로 인한 재주문을 보충하는 데 도움이 될 수 있습니다.

산업 AI 사용 사례

AI는 거의 모든 산업 분야의 작업과 도구를 강화하여 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다. AI가 전달할 수 있다 지능형 자동화 수동 작업이거나 레거시 시스템에서 실행되는 비즈니스 프로세스를 간소화합니다. 이는 리소스 집약적이고 비용이 많이 들고 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. AI의 추가된 기능으로 현재 혜택을 받고 있는 일부 산업은 다음과 같습니다.

자동차

AI를 응용해, 자동차 제조업체는 수요와 공급의 변화에 ​​대응하여 생산을 보다 효과적으로 예측하고 조정할 수 있습니다. 워크플로를 간소화하여 효율성을 높이고 생산, 지원, 조달 및 기타 영역에서 시간이 많이 걸리는 작업과 오류 위험을 줄일 수 있습니다. 로봇은 육체 노동의 필요성을 줄이고 결함 발견을 개선하여 더 낮은 비용으로 고객에게 더 높은 품질의 차량을 제공하는 데 도움이 됩니다.

교육

In 교육과 훈련, AI는 각 학생의 필요에 맞게 교육 자료를 맞춤화할 수 있습니다. 교사와 트레이너는 AI 분석을 사용하여 학생들에게 추가 도움과 주의가 필요한 부분을 확인할 수 있습니다. 논문이나 숙제를 표절하고 싶은 유혹을 느끼는 학생들의 경우 AI는 복사된 콘텐츠를 찾아내는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI 기반 언어 번역 도구와 실시간 전사 서비스는 비원어민이 수업을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

에너지 산업

의 회사 에너지 부문은 수요 예측, 에너지 보존, 재생 에너지 최적화 및 스마트 그리드 관리를 위해 AI 및 데이터 분석을 활용하여 비용 경쟁력을 높일 수 있습니다. AI는 에너지 생성, 전송 및 유통 프로세스에 AI를 도입함으로써 고객 지원을 개선하고 혁신을 위한 리소스를 확보할 수도 있습니다. 그리고 공급업체 기반 AI를 사용하는 고객의 경우 에너지 소비를 더 잘 이해하고 수요가 가장 많은 기간 동안 전력 소비를 줄이기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

금융 서비스

AI 기반 재무 운영 (재무 + DevOps) 도움 금융 기관 경고 피로와 예산 낭비를 최소화하기 위해 비용과 성능의 균형을 안전하게 유지하기 위해 데이터 기반 클라우드 지출 결정을 운영합니다. AI 플랫폼은 머신러닝을 사용할 수 있으며 깊은 학습 의심스럽거나 비정상적인 거래를 발견합니다. 은행 및 기타 대출 기관은 ML 분류 알고리즘과 예측 모델을 사용하여 대출 결정을 제안할 수 있습니다.

많은 주식 시장 거래에서는 수십 년간의 주식 시장 데이터와 함께 ML을 사용하여 추세를 예측하고 궁극적으로 매수 또는 매도 여부와 시기를 제안합니다. ML은 사람의 개입 없이 알고리즘 거래를 수행할 수도 있습니다. ML 알고리즘은 패턴을 예측하고, 정확성을 향상하고, 비용을 낮추고, 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다.

의료

XNUMXD덴탈의 건강 관리 업계에서는 NLP와 함께 지능형 자동화를 사용하여 데이터 분석, 진단 및 치료에 대한 일관된 접근 방식을 제공하고 있습니다. 원격 의료 예약에 챗봇을 사용하면 사람의 개입이 덜 필요하고 진단 시간도 단축되는 경우가 많습니다.

현장에서 ML은 방사선 영상 촬영에 사용될 수 있으며 AI 지원 컴퓨터 비전은 유방 조영술 분석 및 조기 폐암 검진에 자주 사용됩니다. ML은 또한 치료 계획을 수립하고, 종양을 분류하고, 골절을 찾고, 신경 장애를 감지하도록 훈련될 수 있습니다.

유전학 연구, 유전자 변형, 게놈 서열 분석에서 ML은 유전자가 건강에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 데 사용됩니다. ML은 특정 치료나 약물에 반응하거나 반응하지 않고 특정 사람들에게 심각한 부작용을 일으킬 수 있는 유전적 표지와 유전자를 식별할 수 있습니다.

보험

AI와 함께, 보험 공급자는 수동 요율 계산이나 지불의 필요성을 사실상 제거하고 청구 및 평가 처리를 단순화할 수 있습니다. 지능형 자동화는 또한 요구 사항이 충족되도록 보장함으로써 보험 회사가 규정 준수 규정을 보다 쉽게 ​​준수할 수 있도록 도와줍니다. 이런 방식으로 개인이나 단체의 위험도를 계산하고 적절한 보험료를 계산할 수도 있습니다.

제조

분석 기능을 갖춘 고급 AI가 도움이 될 수 있습니다 제조업체 시장 동향에 대한 예측 통찰력을 창출합니다. Generative AI는 기업이 다양한 디자인 옵션을 만들 수 있도록 지원하여 제품 디자인을 가속화하고 최적화할 수 있습니다. AI는 생산 효율성을 높이기 위한 제안도 지원할 수 있습니다. 생성적 AI는 과거 생산 데이터를 사용하여 실시간으로 장비 고장을 예측하거나 찾아낸 다음 장비 조정, 수리 옵션 또는 필요한 예비 부품을 제안할 수 있습니다.

제약

다음 생명 과학 산업, 약물 발견 및 생산에는 엄청난 양의 데이터 수집, 대조, 처리 및 분석이 필요합니다. 개발 및 테스트에 대한 수동 접근 방식은 계산 오류로 이어질 수 있으며 막대한 양의 리소스가 필요할 수 있습니다. 대조적으로, 기록적인 시간 내에 코로나19 백신을 생산하는 것은 지능형 자동화가 어떻게 생산 속도와 품질을 향상시키는 프로세스를 가능하게 하는지 보여주는 예입니다.

소매

AI가 비밀병기가 되고 있다 소매 증가하는 소비자 요구를 더 잘 이해하고 충족시키기 위해. 고도로 개인화된 온라인 쇼핑, 소비자 직접 모델 및 소매업과 경쟁하는 배송 서비스를 통해 생성적 AI는 소매업체와 전자상거래 회사가 고객 관리를 개선하고 마케팅 캠페인을 계획하며 인재와 애플리케이션의 역량을 혁신하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI는 재고 관리 최적화에도 도움이 될 수 있습니다.

Generative AI는 이메일, 이미지, 비디오, 오디오 파일, 소셜 미디어 콘텐츠 등 다양한 데이터 소스를 처리하는 데 탁월합니다. 이 구조화되지 않은 데이터는 모델 생성과 생성 AI의 지속적인 교육을 위한 백본을 형성하므로 시간이 지나도 유용하게 유지될 수 있습니다. 이러한 비정형 데이터를 활용하면 챗봇을 통해 고객 서비스를 강화하고 보다 효과적인 이메일 라우팅을 촉진하는 등 소매 운영의 다양한 측면으로 이점을 확장할 수 있습니다. 실제로 이는 사용자를 적절한 상담원과 연결하거나 사용자 가이드 및 FAQ로 안내하는 등 적절한 리소스로 사용자를 안내하는 것을 의미할 수 있습니다.

운송

AI가 많은 정보를 알려준다 수송 요즘 시스템. 예를 들어 Google 지도는 ML 알고리즘을 사용하여 현재 교통 상황을 확인하고, 가장 빠른 경로를 결정하고, '인근 탐색' 장소를 제안하고 도착 시간을 추정합니다.

Uber 및 Lyft와 같은 차량 공유 애플리케이션은 ML을 사용하여 라이더와 운전자를 연결하고, 가격을 설정하고, 교통량을 조사하고, Google 지도와 마찬가지로 실시간 교통 상황을 분석하여 운전 경로를 최적화하고 도착 시간을 추정합니다.

컴퓨터 비전은 자율주행차를 안내합니다. 비지도 ML 알고리즘을 사용하면 자율 주행 자동차가 카메라와 센서에서 데이터를 수집하여 주변에서 일어나는 일을 이해하고 실시간 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AI의 약속을 실현하다

AI가 할 수 있는 일의 대부분은 기적처럼 보이지만 일반 언론에 보도되는 일의 대부분은 경박한 재미나 그저 무서운 일입니다. 현재 기업이 사용할 수 있는 것은 많은 산업과 기능이 큰 발전을 이루는 데 도움을 줄 수 있는 매우 강력한 도구입니다. 가장 유익한 AI 사용 사례를 탐색하고 채택하지 않는 기업은 곧 심각한 경쟁 우위에 놓이게 될 것입니다. IBM과 같은 가장 유용한 AI 도구를 주시하십시오.^® watsonx.ai™를 마스터하고 이제 이를 마스터하면 큰 이익을 얻을 수 있습니다.

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