Wanneer aan denken kunstmatige intelligentie (AI) gebruiksscenario's kan de vraag worden gesteld: wat zal niet AI kunnen doen? Het makkelijke antwoord is meestal handarbeid, hoewel er ooit een dag zou kunnen komen waarop veel van wat nu handarbeid is, zal worden uitgevoerd door robotapparatuur die wordt bestuurd door AI. Maar op dit moment kan pure AI worden geprogrammeerd voor veel taken die denk- en denkwerk vereisen intelligentie-, zolang die intelligentie maar digitaal kan worden verzameld en kan worden gebruikt om een ​​AI-systeem te trainen. AI laadt de vaatwasser na het avondeten nog niet in, maar kan wel helpen bij het opstellen van een juridische opdracht, een nieuw productontwerp of een brief aan oma.

We zijn allemaal verbaasd over wat AI kan doen. Maar de vraag voor degenen onder ons in het bedrijfsleven is wat de beste zijn bedrijfsdeskundigen toepassingen? Het samenstellen van een versie van de Mona Lisa in de stijl van Vincent van Gough is leuk, maar hoe vaak zal dat het bedrijfsresultaat verbeteren? Hier zijn 27 zeer productieve manieren waarop AI-gebruiksscenario's bedrijven kunnen helpen hun bedrijfsresultaten te verbeteren.

Klantgerichte AI-gebruiksscenario's

Bied superieure klantenservice

Klantinteracties kunnen nu in realtime worden ondersteund met conversationele AI. Gebruik van spraakgebaseerde zoekopdrachten natuurlijke taalverwerking (NLP) en sentimentanalyse voor spraakherkenning, zodat hun gesprekken onmiddellijk kunnen beginnen. Gebruik makend van machine learning-algoritmen, AI kan begrijpen wat klanten zeggen en wat hun toon is, en kan hen daarop wijzen klantenservice agenten wanneer dat nodig is. Met tekst-naar-spraak en NLP kan AI onmiddellijk reageren op sms-vragen en instructies. Het is niet nodig om klanten te laten wachten op de antwoorden op veelgestelde vragen (FAQ's) of om de volgende stap tot aankoop te zetten. En digitale klantenservicemedewerkers kunnen de klanttevredenheid vergroten door advies en begeleiding te bieden aan klantenservicemedewerkers.

Personaliseer klantervaringen

Het gebruik van AI is effectief bij het creëren gepersonaliseerde ervaringen op schaal door chatbots, digitale assistenten en klantinterfaces, het leveren van op maat gemaakte ervaringen en gerichte advertenties aan klanten en eindgebruikers. Amazon herinnert klanten er bijvoorbeeld aan dat ze hun meest gekochte producten opnieuw moeten bestellen, en toont hen gerelateerde producten of suggesties. McDonald's bouwt AI-oplossingen voor klantenservice met IBM Watson AI-technologie en NLP om de ontwikkeling van zijn geautomatiseerde orderopnametechnologie (AOT) te versnellen. Dit zal niet alleen helpen de AOT-technologie over de markten heen te schalen, maar het zal ook helpen bij het aanpakken van integraties, waaronder extra talen, dialecten en menuvariaties. Bij Spotify stellen ze een nieuwe artiest voor voor het luisterplezier van de klant. YouTube levert een samengestelde feed met inhoud die aansluit bij de interesses van klanten.

Bevorder cross- en up-selling

Aanbevelingsmotoren gebruiken gegevens over consumentengedrag en AI-algoritmen om te helpen ontdekken gegevenstrends te gebruiken bij de ontwikkeling van effectievere up- en cross-sellingstrategieën, resulterend in nuttiger add-on-aanbevelingen voor klanten tijdens het afrekenen voor online retailers. Andere toepassingen zijn onder meer Netflix die kijkaanbevelingen aanbiedt, mogelijk gemaakt door modellen die datasets verwerken die zijn verzameld uit de kijkgeschiedenis; LinkedIn gebruikt ML om items in een nieuwsfeed te filteren, aanbevelingen voor werkgelegenheid te doen en suggesties te doen over met wie in contact te komen; en Spotify gebruikt ML-modellen om aanbevelingen voor nummers te genereren.

Maak smartphones slimmer

Gezichtsherkenning schakelt smartphones en stemassistenten in, mogelijk gemaakt door machinaal leren, terwijl Apple's Siri, Amazon's Alexa, Google Assistant en Microsoft's Copilot NLP gebruiken om te herkennen wat we zeggen en vervolgens gepast te reageren. Bedrijven profiteren ook van ML in smartphonecamera's om foto's te analyseren en te verbeteren met behulp van beeldclassificatoren, objecten (of gezichten) in de afbeeldingen te detecteren en zelfs kunstmatige neurale netwerken te gebruiken om een ​​foto te verbeteren of uit te breiden door te voorspellen wat zich buiten de grenzen ervan bevindt.

Introduceer persoonlijke assistenten

Virtuele assistenten of stemassistenten, zoals Alexa van Amazon en Siri van Apple, worden aangedreven door AI. Wanneer iemand via spraak of tekst een vraag stelt, zoekt ML naar het antwoord of roept soortgelijke vragen op die de persoon eerder heeft gesteld. Dezelfde technologie kan berichtenbots aandrijven, zoals die worden gebruikt door Facebook Messenger en Slack, terwijl Google Assistant, Cortana en IBM watsonx-assistent NLP combineren vragen en verzoeken begrijpen, passende maatregelen nemen en reacties opstellen.

Humaniseer menselijke hulpbronnen

AI kan eerst vaardigheden aantrekken, ontwikkelen en behouden personeelsbestand. Een stortvloed aan sollicitaties kan met precisie worden gescreend, gesorteerd en doorgegeven aan HR-teamleden. Handmatige promotiebeoordeling taken kunnen worden geautomatiseerd, waardoor het gemakkelijker wordt om belangrijke HR-inzichten te verkrijgen met een duidelijker beeld van bijvoorbeeld medewerkers die promotie willen maken en te beoordelen of ze elkaar hebben ontmoet belangrijkste benchmarks. Routinematige vragen van medewerkers kunnen met behulp van AI snel worden beantwoord.

Creatieve AI-gebruiksscenario's

Creëer met generatieve AI

generatieve AI tools zoals ChatGPT, Bard en DeepAI vertrouwen op beperkte geheugen-AI-mogelijkheden om het volgende woord, zinsnede of visueel element te voorspellen binnen de inhoud die het genereert. Generatieve AI kan tekst, afbeeldingen en andere inhoud van hoge kwaliteit produceren op basis van de gegevens die voor training worden gebruikt.

IBM Research werkt eraan om zijn klanten te helpen generatieve modellen te gebruiken om hoogwaardige teksten te schrijven softwarecode sneller, ontdekken nieuwe moleculenen betrouwbaar opleiden conversatie chatbots gebaseerd op bedrijfsgegevens. Het IBM-team gebruikt zelfs generatieve AI om te creëren synthetische gegevens om robuustere en betrouwbaardere AI-modellen te bouwen en in te staan ​​voor gegevens uit de echte wereld die worden beschermd door privacy- en auteursrechtwetten.

Lever nieuwe inzichten

Expertsystemen kunnen worden getraind op basis van een corpus (metagegevens die worden gebruikt om een ​​machine learning-model te trainen) om het menselijke besluitvormingsproces te emuleren en deze expertise toe te passen om complexe problemen op te lossen. Deze systemen kunnen enorme hoeveelheden gegevens evalueren om trends en patronen bloot te leggen en beslissingen te nemen. Ze kunnen bedrijven ook helpen toekomstige gebeurtenissen te voorspellen en te begrijpen waarom gebeurtenissen uit het verleden hebben plaatsgevonden.

Verduidelijk computervisie

AI-aangedreven computervisie maakt dit mogelijk beeldsegmentatie, dat een breed scala aan gebruiksscenario's kent, waaronder hulp bij diagnose bij medische beeldvorming, het automatiseren van de voortbeweging voor robotica en zelfrijdende auto's, het identificeren van interessante objecten in satellietbeelden en het taggen van foto's op sociale media. Loopt door neurale netwerkenDankzij computervisie kunnen systemen betekenisvolle informatie uit digitale afbeeldingen, video's en andere visuele input halen.

Technische AI-gebruiksscenario's

Versnel operaties met AIOps

Er zijn veel voordelen aan het gebruik  kunstmatige intelligentie voor IT-operaties (AIOps). Door AI in te brengen IT-operatieskunnen bedrijven de aanzienlijke kracht van NLP-, big data- en ML-modellen benutten om operationele workflows te automatiseren en te stroomlijnen, en de correlatie van gebeurtenissen en het vaststellen van causaliteit te monitoren.

AIOps is een van de snelste manieren om de ROI uit investeringen in digitale transformatie te vergroten. Procesautomatisering is vaak gericht op inspanningen om de uitgaven te optimaliseren, een grotere operationele efficiëntie te bereiken en nieuwe en innovatieve technologieën te integreren, die zich vaak vertalen in een betere klantervaring. Andere voordelen van AI zijn onder meer het bouwen van een duurzamer IT-systeem en het verbeteren van de pijplijnen voor continue integratie/continue (CI/CD) levering.

Automatiseer codering en app-modernisering

Toonaangevende bedrijven gebruiken nu generatieve AI voor de modernisering van applicaties en IT-activiteiten van ondernemingen, inclusief het automatiseren van codering, implementatie en schaling. Voor codering kunnen ontwikkelaars een coderingsopdracht invoeren als een eenvoudige Engelse zin via een natuurlijke taalinterface en automatisch worden gegenereerd code. Het gebruik van generatieve AI met mogelijkheden voor het genereren van code kan hybride cloud-ontwikkelaars van alle ervaringsniveaus ook in staat stellen om verouderde applicatiecode op schaal te migreren en te moderniseren naar nieuwe doelplatforms met codeconsistentie, minder fouten en snelheid.

Verbeter de prestaties van applicaties

Ervoor zorgen dat apps consistent en constant presteren (zonder overprovisioning en overbesteding) is van cruciaal belang AI-operaties (AIOps) gebruiksgeval. Automatisering is de sleutel tot het optimaliseren van de cloudkosten, en IT-teams, hoe bekwaam ze ook zijn, hebben niet altijd de capaciteit om continu de exacte reken-, opslag- en databaseconfiguraties te bepalen die nodig zijn om prestaties te leveren tegen de laagste kosten. AI-software kan identificeren wanneer en hoe middelen worden gebruikt, en in realtime op de werkelijke vraag afstemmen.

Versterk de end-to-end veerkracht van het systeem

Om een ​​ononderbroken beschikbaarheid van diensten te garanderen, maken toonaangevende organisaties gebruik van realtime oorzaakanalyse mogelijkheden aangedreven door AI en intelligente automatisering. AIOps kan ITOps-teams in staat stellen snel de onderliggende oorzaken van incidenten te identificeren en onmiddellijk actie te ondernemen om beide te verminderen gemiddelde tijd tussen storingen (MTBF) en gemiddelde tijd om te herstellen (MTTR)-incidenten.

AIOps-platformoplossingen consolideren ook gegevens uit meerdere bronnen en correleren gebeurtenissen tot incidenten, waardoor duidelijk inzicht wordt geboden in de gehele IT-omgeving via dynamische infrastructuurvisualisaties, geïntegreerde AI-mogelijkheden en voorgestelde herstelacties.

Met behulp van voorspellend IT-beheer kunnen IT-teams AI gebruiken om IT- en netwerkactiviteiten te automatiseren om incidenten snel en efficiënt op te lossen – en proactief problemen te voorkomen voordat ze zich voordoen, de gebruikerservaringen te verbeteren en de kosten van administratieve taken te verlagen. Om de wildgroei aan tools te helpen elimineren, kan een AIOps-platform op bedrijfsniveau een holistisch beeld bieden van IT-activiteiten op een centraal scherm voor monitoring en beheer.

Vergrendel cyberbeveiliging

Er zijn veel manieren waarop AI ML kan gebruiken om de cyberbeveiliging te verbeteren, waaronder: gezichtsherkenning voor authenticatie, fraudedetectie, antivirusprogramma's om malware te detecteren en te blokkeren, versterking van het leren om modellen te trainen die cyberaanvallen identificeren en erop reageren en indringers detecteren en classificatie-algoritmen die labels labelen gebeurtenissen als afwijkingen of phishing-aanvallen.

Maak gebruik van robotica

AI gaat niet alleen over het vragen om een ​​haiku geschreven door een kat. Robots hanteren en verplaatsen fysieke objecten. In industriële omgevingen, smalle AI kan routinematige, repetitieve taken uitvoeren met betrekking tot materiaalbehandeling, montage en kwaliteitscontroles. AI kan chirurgen helpen door vitale functies te monitoren en potentiële problemen tijdens procedures te detecteren. Landbouwmachines kunnen autonoom snoeien, verplaatsen, uitdunnen, zaaien en spuiten. Slimme apparaten voor thuisgebruik, zoals de iRobot Roomba, kunnen met behulp van computervisie door het interieur van een huis navigeren en in het geheugen opgeslagen gegevens gebruiken om de voortgang ervan te begrijpen. En als AI een Roomba kan begeleiden, kan het ook zelfrijdende auto’s op de snelweg aansturen robots het verplaatsen van goederen in een distributiecentrum of op patrouille voor beveiligings- en veiligheidsprotocollen.

Ruim op met voorspellend onderhoud

AI kan hiervoor worden gebruikt voorspellend onderhoud door gegevens rechtstreeks van machines te analyseren om problemen te identificeren en vereist onderhoud te signaleren. AI is ook gebruikt om de mechanische efficiëntie te verbeteren en de koolstofemissies in motoren te verminderen. Onderhoudsschema's kunnen gebruik maken van AI-aangedreven voorspellende analyses om grotere efficiëntie te creëren.

Kijk wat ons te wachten staat

AI kan daarbij helpen voorspelling. Een supply chain-functie kan bijvoorbeeld algoritmen gebruiken om toekomstige behoeften te voorspellen en het tijdstip waarop producten moeten worden verzonden voordat ze op tijd aankomen. Dit kan nieuwe efficiëntieverbeteringen helpen creëren, overvoorraden verminderen en fouten bij het opnieuw ordenen helpen compenseren.

Gebruiksscenario's voor AI in de industrie

AI kan taken en tools voor vrijwel elke branche aansturen om de efficiëntie en productiviteit te vergroten. AI kan leveren intelligente automatisering om bedrijfsprocessen te stroomlijnen die handmatige taken waren of op oudere systemen draaiden, wat arbeidsintensief en kostbaar kan zijn en vatbaar voor menselijke fouten. Hier zijn enkele van de industrieën die nu profiteren van de extra kracht van AI.

Automotive

Met toepassingen van AI, automotive Fabrikanten kunnen de productie effectiever voorspellen en aanpassen om te reageren op veranderingen in vraag en aanbod. Ze kunnen workflows stroomlijnen om de efficiëntie te vergroten en tijdrovende taken en het risico op fouten op het gebied van productie, ondersteuning, inkoop en andere gebieden te verminderen. Robots helpen de behoefte aan handarbeid te verminderen en het ontdekken van defecten te verbeteren, waardoor klanten voertuigen van hogere kwaliteit kunnen krijgen tegen lagere kosten voor het bedrijf.

Onderwijs

In onderwijs en training, kan AI onderwijsmateriaal afstemmen op de behoeften van elke individuele leerling. Docenten en trainers kunnen AI-analyses gebruiken om te zien waar leerlingen mogelijk extra hulp en aandacht nodig hebben. Voor studenten die in de verleiding komen hun werkstukken of huiswerk te plagiaat te plegen, kan AI helpen de gekopieerde inhoud op te sporen. AI-gestuurde taalvertaaltools en realtime transcriptiediensten kunnen niet-moedertaalsprekers helpen de lessen te begrijpen.

Energie

Bedrijven in de energie-niveau De sector kan zijn kostenconcurrentievermogen vergroten door AI en data-analyse in te zetten voor vraagvoorspelling, energiebesparing, optimalisatie van hernieuwbare energiebronnen en slim netwerkbeheer. Door AI te introduceren in processen voor de opwekking, transmissie en distributie van energie, kan AI ook de klantenondersteuning verbeteren, waardoor middelen vrijkomen voor innovatie. En voor klanten die op leveranciers gebaseerde AI gebruiken, kunnen ze hun energieverbruik beter begrijpen en stappen ondernemen om hun stroomverbruik tijdens piekperioden te verminderen.

Financiële diensten

AI-powered FinOps (Financiën + DevOps) helpt financiële instellingen Operationaliseer datagestuurde beslissingen over clouduitgaven om de kosten en prestaties veilig in evenwicht te brengen en zo waarschuwingsmoeheid en verspild budget te minimaliseren. AI-platforms kunnen gebruik maken van machine learning en diepgaand leren om verdachte of afwijkende transacties op te sporen. Banken en andere kredietverstrekkers kunnen ML-classificatie-algoritmen en voorspellende modellen gebruiken om leningbeslissingen voor te stellen.

Veel aandelenmarkttransacties maken gebruik van ML met tientallen jaren aan aandelenmarktgegevens om trends te voorspellen en uiteindelijk te suggereren of en wanneer te kopen of verkopen. ML kan ook algoritmische handel uitvoeren zonder menselijke tussenkomst. ML-algoritmen kunnen patronen voorspellen, de nauwkeurigheid verbeteren, de kosten verlagen en het risico op menselijke fouten verkleinen.

Gezondheidszorg

De gezondheidszorg De industrie maakt gebruik van intelligente automatisering met NLP om een ​​consistente benadering van data-analyse, diagnose en behandeling te bieden. Het gebruik van chatbots bij afspraken in de gezondheidszorg op afstand vereist minder menselijke tussenkomst en vaak een kortere diagnosetijd.

Ter plaatse kan ML worden gebruikt bij radiologische beeldvorming, waarbij computervisie met AI vaak wordt gebruikt om mammogrammen te analyseren en voor vroege screening van longkanker. ML kan ook worden getraind om behandelplannen te maken, tumoren te classificeren, botbreuken op te sporen en neurologische aandoeningen op te sporen.

Bij genetisch onderzoek, genmodificatie en genoomsequencing wordt ML gebruikt om te identificeren hoe genen de gezondheid beïnvloeden. ML kan genetische markers en genen identificeren die wel of niet reageren op een specifieke behandeling of medicijn en die bij bepaalde mensen aanzienlijke bijwerkingen kunnen veroorzaken.

Verzekering

Met AI, verzekering aanbieders kunnen de noodzaak van handmatige tariefberekeningen of betalingen vrijwel elimineren en de verwerking van claims en taxaties vereenvoudigen. Intelligente automatisering helpt verzekeringsmaatschappijen ook om gemakkelijker aan complianceregels te voldoen door ervoor te zorgen dat aan de vereisten wordt voldaan. Op deze manier kunnen ze ook het risico van een individu of entiteit berekenen en het passende verzekeringstarief berekenen.

Productie

Geavanceerde AI met analyses kan daarbij helpen fabrikanten voorspellende inzichten creëren over markttrends. Generatieve AI kan het productontwerp versnellen en optimaliseren door bedrijven te helpen meerdere ontwerpopties te creëren. AI kan ook helpen met suggesties om de productie-efficiëntie te verhogen. Met behulp van historische productiegegevens kan generatieve AI apparatuurstoringen in realtime voorspellen of lokaliseren, en vervolgens apparatuuraanpassingen, reparatieopties of benodigde reserveonderdelen voorstellen.

Farmaceutische

Voor de levenswetenschappen industrie, de ontdekking en productie van geneesmiddelen vereisen een enorme hoeveelheid gegevensverzameling, verzameling, verwerking en analyse. Een handmatige aanpak van ontwikkelen en testen kan tot rekenfouten leiden en een enorme hoeveelheid middelen vergen. De productie van Covid-19-vaccins in recordtijd is daarentegen een voorbeeld van hoe intelligente automatisering processen mogelijk maakt die de productiesnelheid en kwaliteit verbeteren.

Retail

AI wordt het geheime wapen voor verkooppunten om de toenemende eisen van de consument beter te begrijpen en erop in te spelen. Met sterk gepersonaliseerd online winkelen, direct-to-consumer-modellen en bezorgdiensten die concurreren met de detailhandel, kan generatieve AI retailers en e-commercebedrijven helpen de klantenservice te verbeteren, marketingcampagnes te plannen en de mogelijkheden van hun talent en hun toepassingen te transformeren. AI kan zelfs helpen het voorraadbeheer te optimaliseren.

Generatieve AI blinkt uit in het verwerken van diverse gegevensbronnen, zoals e-mails, afbeeldingen, video's, audiobestanden en sociale media-inhoud. Deze ongestructureerde gegevens vormen de ruggengraat voor het maken van modellen en de voortdurende training van generatieve AI, zodat ze in de loop van de tijd nuttig kunnen blijven. Het benutten van deze ongestructureerde gegevens kan de voordelen uitbreiden naar verschillende aspecten van de detailhandel, waaronder het verbeteren van de klantenservice via chatbots en het faciliteren van effectievere e-mailroutering. In de praktijk zou dit kunnen betekenen dat gebruikers naar de juiste bronnen worden geleid, of dat nu is door ze in contact te brengen met de juiste agent of door ze naar gebruikershandleidingen en veelgestelde vragen te verwijzen.

Vervoer

AI informeert velen vervoer systemen tegenwoordig. Google Maps gebruikt bijvoorbeeld ML-algoritmen om de huidige verkeersomstandigheden te controleren, de snelste route te bepalen, plaatsen voor te stellen om “in de buurt te verkennen” en aankomsttijden te schatten.

Applicaties voor het delen van ritten, zoals Uber en Lyft, gebruiken ML om passagiers en chauffeurs aan elkaar te koppelen, prijzen vast te stellen, verkeer te onderzoeken en, net als Google Maps, realtime verkeersomstandigheden te analyseren om rijroutes te optimaliseren en aankomsttijden te schatten.

Computervisie begeleidt zelfrijdende auto's. Een onbewaakt ML-algoritme stelt zelfrijdende auto's in staat gegevens van camera's en sensoren te verzamelen om te begrijpen wat er om hen heen gebeurt, en maakt realtime besluitvorming mogelijk.

De belofte van AI waarmaken

Veel van wat AI kan doen lijkt wonderbaarlijk, maar veel van wat er in de algemene media wordt gerapporteerd is frivool leuk of gewoon ronduit eng. Wat nu beschikbaar is voor het bedrijfsleven is een opmerkelijk krachtig hulpmiddel dat veel sectoren en functies kan helpen grote vooruitgang te boeken. De bedrijven die niet de meest voordelige AI-gebruiksscenario’s onderzoeken en adopteren, zullen binnenkort een ernstig concurrentienadeel ondervinden. Houd de nuttigste AI-tools in de gaten, zoals IBM^® watsonx.ai™, en het nu beheersen ervan zal grote voordelen opleveren.

Verken IBM® watsonx.ai™