By Sudiepe Srivastava, CEO van Appinventiv
We leven in een tijd van ontwrichting, waarin kunstmatige intelligentie en machine learning industrieën transformeren. AI en ML transformeren de technische industrie door organisaties te helpen bij het bereiken van hun doelstellingen, het nemen van belangrijke beslissingen en het ontwikkelen van goederen en diensten.
Voor ondernemingen helpt sales AI vertegenwoordigers bij het nemen van betere datagestuurde beslissingen voor bedrijfsactiviteiten op de lange termijn en het verhogen van de omzet door middel van op maat gemaakte dealcycli die voldoen aan de individuele behoeften van eindklanten. ML-gestuurde verkoop kan ook werken met hyperpersonalisatie, wat een cruciale vooruitgang is bij het verfijnen van de bedrijfscycli van klanten.
De relevantie en toepassingen van AI in bedrijven worden volledig begrepen door de hedendaagse bedrijfsleiders. AI/ML-systemen hebben een breed scala aan toepassingen in verschillende industrieën en sectoren, en dit artikel belicht de belangrijkste manieren waarop AI/ML van invloed zal zijn op uw kleine onderneming in 2022.
Hyperautomatisering
Hyperautomatisering is het proces van het automatiseren van processen met behulp van moderne technologie. Hyperautomatisering kan om verschillende redenen worden gebruikt, zoals het verbeteren van de klantenondersteuning, het verbeteren van de productiviteit van medewerkers en systeemintegratie.
- Verbeterde klantenservice: om de klantenservice te verbeteren, moet u reageren op e-mails, vragen en opmerkingen van klanten. Bedrijven kunnen conversatie-AI en RPA gebruiken om automatisch vragen van klanten te beantwoorden en hun CSAT-score te verhogen.
- Verhoog de efficiëntie van uw werknemers: u kunt de handmatige inspanning van uw werknemers verminderen en hun productiviteit verhogen door tijdrovende taken te automatiseren.
- Systeemintegratie: Voor systeemintegratie helpt hyperautomatisering bedrijven bij het integreren van digitale technologie in hun processen.
Cyberbeveiligingstoepassingen
Bedrijven onderzoeken nieuwe benaderingen om cyberbeveiliging meer geautomatiseerd en risicovrij te maken met behulp van AI en ML. AI-integratie in het bedrijfsleven helpt bij het verbeteren van cloudmigratiestrategieën en het vergroten van de effectiviteit van big data-technologie.
Volgens de rapporten van Markten en markten tegen 2026 zal de markt voor AI en machine learning op het gebied van cyberbeveiliging naar verwachting 38.2 miljard dollar bedragen.
In cyberbeveiliging kan AI worden gebruikt voor dataclustering, classificatie, verwerking en filtering.
Anderzijds kan ML historische gegevens analyseren en de best mogelijke oplossingen presenteren. Het systeem geeft richtlijnen voor verschillende patronen om risico's en virussen te detecteren op basis van eerdere gegevens. Als gevolg hiervan wordt iedereen die probeert het systeem te hacken, verstoord door AI en ML.
gegevens Analytics
Als het gaat om Data Analytics weten we dat technologie veel potentie heeft. AI is bedreven in het ontcijferen van algoritmen en deze toepassen om nuttige informatie uit enorme hoeveelheden gegevens te halen. Met AI-softwareontwikkeling kan het bedrijf vervolgens op grote schaal gegevens verzamelen om deze te analyseren en betere technieken voor klantenwerving te ontwikkelen. Deze gegevens zijn uiterst moeilijk correct te onderzoeken omdat ze een grote hoeveelheid informatie bevatten.
Deze gegevens kunnen snel worden verwerkt en met behulp van AI kan snel een compleet rapport worden opgesteld. Dit is heel gunstig op de werkplek en verbetert de algehele productiviteit van de bedrijfssector.
Automatisering
Automatisering heeft een enorme impact gehad op vrijwel elke bedrijfssector, omdat het alledaagse en repetitieve processen stroomlijnt en tijd en middelen bespaart. Het combineren van deze automatiseringsbenaderingen met machine learning om automatiseringssystemen te ontwikkelen die voortdurend worden verbeterd, is de volgende fase van automatisering.
Routinematige cognitieve activiteiten worden snel geautomatiseerd door kunstmatige intelligentie. De AI biedt veel van de microservices automatisch aan. Toepassingsimplementatie is een voorbeeld van microservices. Vroeger was het een zeer vervelende en eentonige taak voor ontwikkelaars, maar nu kan het moeiteloos worden gedaan met behulp van AI. Veel andere gecompliceerde operaties zijn geautomatiseerd, waardoor de kosten van het zakendoen zijn verlaagd en de inspanning van het personeel is verminderd.
Machine learning kan worden gebruikt om het productieproces op industrieel niveau te verbeteren. Dit kan worden bereikt door de huidige productiemodellen te analyseren en eventuele gebreken en pijnpunten te identificeren. Bedrijven kunnen op deze manier snel eventuele problemen aanpakken, zodat de productiepijplijn in topvorm blijft.
Cognitieve diensten
Beeldherkenning (computervisie) en natuurlijke taalverwerking zijn twee cognitieve diensten die baat kunnen hebben bij machinaal leren. Verbeterde beeldherkenningstechnologieën stellen bedrijven in staat om veiligere en gemakkelijkere authenticatiekeuzes te maken, evenals productidentificatie om autonome retaildiensten zoals kassaloos afrekenen te ondersteunen. Als gevolg hiervan zijn er nieuwe winkelervaringen zoals Amazon Go ontstaan.
ML- en AI-integratie in het bedrijfsleven kan gemakkelijk een breed scala aan doelgroepen van verschillende geografische, culturele en etnische afkomst bedienen met behulp van natuurlijke taalverwerking en een diepere kennis van de voordelen van machine learning. Bovendien zal het vermogen om diensten of ervaringen in de lokale taal van een klant te leveren, resulteren in een grotere klantenkring die interactie heeft met het bedrijf.
Marketing & verkoop
Als het gaat om het analyseren van de markt en klanten, kan AI nuttig zijn. Om een beter en verbeterd product te creëren, kan voorspellende analyse worden toegepast op gegevens die zijn verzameld uit de systeemmatrix, webmatrix en sociale media. Met klantinzichten kunt u uw klantervaring naar een hoger niveau tillen.
Met behulp van aanbevelingsengines voeden verkoopprognoses, automatisering en AI het e-commerce-bedrijfsmodel door de winkelervaringen te vergroten. Amazon, Alibaba en eBay zijn bijvoorbeeld belangrijke bedrijven die AI hebben gebruikt om de online detailhandel te transformeren.
Intelligente aanbevelingssystemen helpen om de link tussen marketing en sales te vergroten. Er zijn veel aanbevelingsprogramma's voor e-sales die zoekpatronen op internet analyseren en productaanbevelingen doen op basis van een voorspellend begrip van het gedrag van klanten. Machine learning-algoritmen en big data-technieken worden gebruikt om de systemen van stroom te voorzien.
Conclusie
Industrieën worden met de dag geavanceerder door het gebruik van AI en ML. In bepaalde omstandigheden heeft dit het gebruik van technologie noodzakelijk gemaakt om concurrerend te blijven. Alleen vertrouwen op technologie kan ons echter maar zo ver brengen. Om echt een plek in de markt te veroveren en nieuwe werelden te betreden, moeten we innoveren om op creatieve en onderscheidende manieren doelen te bereiken.
Elk doel vereist een bepaalde aanpak om te worden bereikt. Door met experts te praten over wat het beste is voor uw bedrijf, realiseert u zich hoe technologieën zoals machine learning en AI de productiviteit van uw bedrijf kunnen verhogen en kunt u uw visie op het helpen van uw klanten bereiken.
Bio: Sudiepe Srivastava is de CEO van Appinventiv, is iemand die zichzelf heeft bewezen als de perfecte mix van optimisme en berekende risico's, een eigenschap die zichzelf in elk werkproces van Appinventiv heeft geprofileerd. Nadat hij een merk heeft opgebouwd waarvan bekend is dat het de onontgonnen ideeën in de mobiele industrie aanboort, besteedt hij zijn tijd aan het onderzoeken van manieren om Appinventiv zo ver te brengen dat technologie zich vermengt met levens.
