Når du tenker på kunstig intelligens (AI) brukstilfeller, kan spørsmålet stilles: Hva ikke vil AI kunne gjøre? Det enkle svaret er for det meste manuelt arbeid, selv om dagen kan komme da mye av det som nå er manuelt arbeid vil bli utført av robotenheter kontrollert av AI. Men akkurat nå kan ren AI programmeres for mange oppgaver som krever omtanke og etterretning, så lenge den intelligensen kan samles digitalt og brukes til å trene et AI-system. AI laster ennå ikke oppvaskmaskinen etter kveldsmat – men kan bidra til å lage en juridisk brief, et nytt produktdesign eller et brev til bestemor.

Vi er alle overrasket over hva AI kan gjøre. Men spørsmålet for de av oss i næringslivet er hva som er best virksomhet bruker? Å sette sammen en versjon av Mona Lisa i stil med Vincent van Gough er morsomt, men hvor ofte vil det øke bunnlinjen? Her er 27 svært produktive måter AI-brukssaker kan hjelpe bedrifter med å forbedre bunnlinjen på.

Kundevendt AI-brukstilfeller

Lever overlegen kundeservice

Kundeinteraksjoner kan nå assisteres i sanntid med konversasjons-AI. Stemmebaserte søk bruker naturlig språkbehandling (NLP) og sentimentanalyse for talegjenkjenning slik at samtalene deres kan begynne umiddelbart. Ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer, AI kan forstå hva kundene sier så vel som tonen deres – og kan henvise dem til kundeservice agenter ved behov. Med tekst til tale og NLP kan AI svare umiddelbart på tekstforespørsler og instruksjoner. Det er ikke nødvendig å få kundene til å vente på svar på ofte stilte spørsmål (FAQs) eller å ta neste steg for å kjøpe. Og digitale kundeserviceagenter kan øke kundetilfredsheten ved å tilby råd og veiledning til kundeserviceagenter.

Tilpass kundeopplevelser

Bruken av AI er effektiv for å skape personlige opplevelser i skala gjennom chatbots, digitale assistenter og kundegrensesnitt, levere skreddersydde opplevelser og målrettede annonser til kunder og sluttbrukere. Amazon minner for eksempel kundene om å ombestille produktene de oftest kjøpte, og viser dem relaterte produkter eller forslag. McDonald's bygger AI-løsninger for kundebehandling med IBM Watson AI-teknologi og NLP for å akselerere utviklingen av sin automatiserte ordreopptaksteknologi (AOT). Ikke bare vil dette bidra til å skalere AOT-teknologien på tvers av markeder, men det vil også bidra til å takle integrasjoner, inkludert flere språk, dialekter og menyvariasjoner. På Spotify vil de foreslå en ny artist for kundens lytteglede. YouTube vil levere en kurert feed med innhold tilpasset kundenes interesser.

Fremme kryss- og mersalg

Anbefalingsmotorer bruker forbrukeratferdsdata og AI-algoritmer for å hjelpe med å oppdage datatrender skal brukes i utviklingen av mer effektive oppsalgs- og krysssalgsstrategier, noe som resulterer i mer nyttige tilleggsanbefalinger for kunder under kassen for nettforhandlere. Andre bruksområder inkluderer Netflix som tilbyr seeranbefalinger drevet av modeller som behandler datasett samlet fra seerhistorikk; LinkedIn bruker ML til å filtrere artikler i en nyhetsfeed, gi ansettelsesanbefalinger og forslag til hvem du kan kontakte; og Spotify bruker ML-modeller for å generere sanganbefalinger.

Smart smarttelefoner

Ansiktsgjenkjenning slår på smarttelefoner og stemmeassistenter, drevet av maskinlæring, mens Apples Siri, Amazons Alexa, Google Assistant og Microsofts Copilot bruker NLP for å gjenkjenne det vi sier og deretter svare riktig. Bedrifter drar også nytte av ML i smarttelefonkameraer for å analysere og forbedre bilder ved hjelp av bildeklassifiserere, oppdage objekter (eller ansikter) i bildene, og til og med bruke kunstige nevrale nettverk for å forbedre eller utvide et bilde ved å forutsi hva som ligger utenfor dets grenser.

Introduser personlige assistenter

Virtuelle assistenter eller stemmeassistenter, som Amazons Alexa og Apples Siri, drives av AI. Når noen stiller et spørsmål via tale eller tekst, søker ML etter svaret eller husker lignende spørsmål personen har stilt før. Den samme teknologien kan drive meldingsroboter, som de som brukes av Facebook Messenger og Slack – mens Google Assistant, Cortana og IBM watsonx-assistent kombinere NLP til forstå spørsmål og forespørsler, ta passende handlinger og komponer svar.

Humanisere menneskelige ressurser

AI kan tiltrekke seg, utvikle og beholde en ferdighet først arbeidsstyrke. En flom av søknader kan screenes, sorteres og sendes til HR-teammedlemmer med presisjon. Manuell opprykksvurdering oppgaver kan automatiseres, noe som gjør det lettere å få viktig HR-innsikt med et klarere syn på for eksempel ansatte som skal opprykkes og vurdere om de har møtt viktige referanser. Rutinemessige spørsmål fra ansatte kan raskt besvares ved hjelp av AI.

Kreative AI-brukstilfeller

Lag med generativ AI

Generativ AI verktøy som ChatGPT, Bard og DeepAI er avhengige av begrenset minne AI-kapasitet for å forutsi neste ord, setning eller visuelle element i innholdet det genererer. Generativ AI kan produsere tekst, bilder og annet innhold av høy kvalitet basert på dataene som brukes til trening.

IBM Research jobber med å hjelpe kundene med å bruke generative modeller for å skrive høy kvalitet programvarekode raskere, oppdage nye molekyler, og tren pålitelig samtale chatbots basert på bedriftsdata. IBM-teamet bruker til og med generativ AI for å lage syntetiske data å bygge mer robuste og pålitelige AI-modeller og stå for virkelige data beskyttet av personvern- og opphavsrettslover.

Lever ny innsikt

Ekspertsystemer kan trenes på et korpus – metadata som brukes til å trene en maskinlæringsmodell – for å etterligne den menneskelige beslutningsprosessen og bruke denne ekspertisen til å løse komplekse problemer. Disse systemene kan evaluere enorme mengder data for å avdekke trender og mønstre, og for å ta beslutninger. De kan også hjelpe bedrifter med å forutsi fremtidige hendelser og forstå hvorfor tidligere hendelser skjedde.

Klargjøre datasyn

AI-drevet datasyn muliggjør bildesegmentering, som har et bredt spekter av brukstilfeller, inkludert hjelp til diagnostisering i medisinsk bildebehandling, automatisering av bevegelse for robotikk og selvkjørende biler, identifisering av objekter av interesse i satellittbilder og fotomerking i sosiale medier. Løper på nevrale nettverk, gjør datasyn systemer i stand til å trekke ut meningsfull informasjon fra digitale bilder, videoer og andre visuelle input.

Tekniske AI-brukstilfeller

Hastighetsoperasjoner med AIOps

Det er mange fordeler med å bruke  kunstig intelligens for IT-drift (AIOps). Ved å tilføre AI IT-drift, kan selskaper utnytte den betydelige kraften til NLP-, big data- og ML-modeller for å automatisere og effektivisere operasjonelle arbeidsflyter, og overvåke hendelseskorrelasjon og årsaksbestemmelse.

AIOps er en av de raskeste måtene å øke avkastningen fra investeringer i digital transformasjon. Prosessautomatisering er ofte sentrert om innsats for å optimere forbruket, oppnå større driftseffektivitet og inkorporere nye og innovative teknologier, som ofte gir en bedre kundeopplevelse. Flere fordeler med kunstig intelligens inkluderer å bygge et mer bærekraftig IT-system og forbedre rørledningene for kontinuerlig integrering/kontinuerlig (CI/CD).

Automatiser koding og appmodernisering

Ledende selskaper bruker nå generativ kunstig intelligens for applikasjonsmodernisering og IT-drift for bedrifter, inkludert automatisering av koding, distribusjon og skalering. For koding kan utviklere legge inn en kodekommando som en enkel engelsk setning gjennom et naturlig språkgrensesnitt og bli automatisk generert kode. Bruk av generativ AI med kodegenereringsevner kan også gjøre det mulig for hybridskyutviklere på alle erfaringsnivåer å migrere og modernisere eldre applikasjonskode i stor skala, til nye målplattformer med kodekonsistens, færre feil og hastighet.

Øk applikasjonsytelsen

Å sikre at apper yter konsekvent og konstant – uten overprovisionering og overforbruk – er avgjørende AI-operasjoner (AIOps) bruk case. Automatisering er nøkkelen til å optimalisere skykostnadene, og IT-team, uansett hvor dyktige de er, har ikke alltid kapasiteten til kontinuerlig å bestemme nøyaktige beregnings-, lagrings- og databasekonfigurasjoner som er nødvendige for å levere ytelse til lavest mulig kostnad. AI-programvare kan identifisere når og hvordan ressursene brukes, og matche faktisk etterspørsel i sanntid.

Styrke ende-til-ende-systemets motstandskraft

For å sikre uavbrutt tjenestetilgjengelighet bruker ledende organisasjoner sanntid årsaksanalyse funksjoner drevet av AI og intelligent automatisering. AIOps kan gjøre det mulig for ITOps-team å raskt identifisere de underliggende årsakene til hendelser og iverksette umiddelbare tiltak for å redusere begge gjennomsnittlig tid mellom feil (MTBF) og bety tid til å reparere (MTTR) hendelser.

AIOps plattformløsninger konsoliderer også data fra flere kilder og korrelerer hendelser til hendelser, og gir klar synlighet i hele IT-miljøet gjennom dynamiske infrastrukturvisualiseringer, integrerte AI-funksjoner og foreslåtte utbedringshandlinger.

Ved å bruke prediktiv IT-administrasjon kan IT-team bruke AI til å automatisere IT- og nettverksoperasjoner for å løse hendelser raskt og effektivt – og proaktivt forhindre problemer før de oppstår, forbedre brukeropplevelsene og redusere kostnadene for og administrative oppgaver. For å bidra til å eliminere verktøyspredning, kan en AIOps-plattform i bedriftsklasse gi et helhetlig syn på IT-drift på en sentral glassrute for overvåking og administrasjon.

Lås inn cybersikkerhet

Det er mange måter AI kan bruke ML til å levere forbedret cybersikkerhet, inkludert: ansiktsgjenkjenning for autentisering, svindeldeteksjon, antivirusprogrammer for å oppdage og blokkere skadelig programvare, forsterkningslæring for å trene modeller som identifiserer og reagerer på cyberangrep og oppdager inntrengninger og klassifiseringsalgoritmer som merker hendelser som uregelmessigheter eller phishing-angrep.

Gjør opp robotikk

AI handler ikke bare om å be om en haiku skrevet av en katt. Roboter håndterer og flytter fysiske gjenstander. I industrielle omgivelser, smal AI kan utføre rutinemessige, repeterende oppgaver som involverer materialhåndtering, montering og kvalitetskontroll. AI kan hjelpe kirurger ved å overvåke vitale funksjoner og oppdage potensielle problemer under prosedyrer. Landbruksmaskiner kan drive med autonom beskjæring, flytting, tynning, såing og sprøyting. Smarthjemenheter som iRobot Roomba kan navigere i hjemmets interiør ved hjelp av datasyn og bruke data som er lagret i minnet for å forstå fremdriften. Og hvis AI kan veilede en Roomba, kan den også dirigere selvkjørende biler på motorveien og roboter flytting av varer i et distribusjonssenter eller på patrulje for sikkerhets- og sikkerhetsprotokoller.

Rydd opp med prediktivt vedlikehold

AI kan brukes til prediktivt vedlikehold ved å analysere data direkte fra maskineri for å identifisere problemer og flagge nødvendig vedlikehold. AI har også blitt brukt til å forbedre mekanisk effektivitet og redusere karbonutslipp i motorer. Vedlikeholdsplaner kan bruke AI-drevet prediktiv analyse for å skape større effektivitet.

Se hva som venter

AI kan hjelpe med prognoser. For eksempel kan en forsyningskjedefunksjon bruke algoritmer til å forutsi fremtidige behov og tiden produktene må sendes for rettidig ankomst. Dette kan bidra til å skape nye effektivitetsgevinster, redusere overbeholdninger og bidra til å kompensere for forglemmelser ved ombestilling.

Brukssaker for industri AI

AI kan drive oppgaver og verktøy for nesten alle bransjer for å øke effektiviteten og produktiviteten. AI kan levere intelligent automatisering å strømlinjeforme forretningsprosesser som var manuelle oppgaver eller kjørt på eldre systemer – som kan være ressurskrevende, kostbare og utsatt for menneskelige feil. Her er noen av bransjene som nå drar nytte av den ekstra kraften til AI.

Biler

Med applikasjoner av AI, automotive produsenter er i stand til mer effektivt å forutsi og justere produksjonen for å svare på endringer i tilbud og etterspørsel. De kan strømlinjeforme arbeidsflyter for å øke effektiviteten og redusere tidkrevende oppgaver og risikoen for feil i produksjon, support, innkjøp og andre områder. Roboter bidrar til å redusere behovet for manuelt arbeid og forbedre oppdagelsen av feil, og gir kjøretøyer av høyere kvalitet til kundene til en lavere kostnad for virksomheten.

Kunnskap

In utdanning og opplæring, AI kan skreddersy undervisningsmateriell til hver enkelt elevs behov. Lærere og trenere kan bruke AI-analyse for å se hvor elevene kan trenge ekstra hjelp og oppmerksomhet. For studenter som er fristet til å plagiere papirene eller leksene sine, kan AI hjelpe med å finne det kopierte innholdet. AI-drevne språkoversettelsesverktøy og sanntidstranskripsjonstjenester kan hjelpe personer som ikke har morsmål med å forstå leksjonene.

Energi

Selskaper i energi sektoren kan øke sin kostnadskonkurranseevne ved å utnytte AI og dataanalyse for etterspørselsprognoser, energisparing, optimalisering av fornybar energi og smart nettstyring. Ved å introdusere AI i energigenererings-, overførings- og distribusjonsprosesser, kan AI også forbedre kundestøtten, og frigjøre ressurser for innovasjon. Og for kunder som bruker leverandørbasert AI, kan de bedre forstå energiforbruket sitt og ta skritt for å redusere strømforbruket i perioder med høy etterspørsel.

Finansielle tjenester

AI-drevet FinOps (Finance + DevOps) hjelper finansinstitusjoner operasjonalisere datadrevne beslutninger om skyforbruk for å trygt balansere kostnader og ytelse for å minimere varslingstretthet og bortkastet budsjett. AI-plattformer kan bruke maskinlæring og dyp læring for å oppdage mistenkelige eller unormale transaksjoner. Banker og andre långivere kan bruke ML-klassifiseringsalgoritmer og prediktive modeller for å foreslå lånebeslutninger.

Mange aksjemarkedstransaksjoner bruker ML med tiår med aksjemarkedsdata for å forutsi trender og til slutt foreslå om og når de skal kjøpe eller selge. ML kan også utføre algoritmisk handel uten menneskelig innblanding. ML-algoritmer kan forutsi mønstre, forbedre nøyaktigheten, redusere kostnadene og redusere risikoen for menneskelige feil.

Helsevesen

De helsetjenester industrien bruker intelligent automatisering med NLP for å gi en konsistent tilnærming til dataanalyse, diagnose og behandling. Bruken av chatbots i eksterne helseavtaler krever mindre menneskelig intervensjon og ofte kortere tid til diagnose.

På stedet kan ML brukes i røntgenavbildning, med AI-aktivert datasyn ofte brukt til å analysere mammografi og for tidlig lungekreftscreening. ML kan også trenes til å lage behandlingsplaner, klassifisere svulster, finne beinbrudd og oppdage nevrologiske lidelser.

I genetisk forskning, genmodifisering og genomsekvensering brukes ML for å identifisere hvordan gener påvirker helsen. ML kan identifisere genetiske markører og gener som vil eller ikke vil svare på en spesifikk behandling eller medikament og kan forårsake betydelige bivirkninger hos visse mennesker.

Forsikring

Med AI, forsikring tilbydere kan praktisk talt eliminere behovet for manuelle satsberegninger eller betalinger og kan forenkle behandling av krav og takseringer. Intelligent automatisering hjelper også forsikringsselskaper med å følge etterlevelsesforskriften lettere ved å sikre at kravene oppfylles. På denne måten er de også i stand til å beregne risikoen til en enkeltperson eller enhet og beregne passende forsikringssats.

produksjon

Avansert AI med analyser kan hjelpe produsenter skape prediktiv innsikt i markedstrender. Generativ AI kan øke hastigheten på og optimalisere produktdesign ved å hjelpe bedrifter med å lage flere designalternativer. AI kan også hjelpe med forslag for å øke produksjonseffektiviteten. Ved å bruke historiske produksjonsdata kan generativ AI forutsi eller lokalisere utstyrsfeil i sanntid – og deretter foreslå utstyrsjusteringer, reparasjonsalternativer eller nødvendige reservedeler.

Farmasi

For det biovitenskap industri, legemiddeloppdagelse og produksjon krever en enorm mengde datainnsamling, sammenstilling, prosessering og analyse. En manuell tilnærming til utvikling og testing kan føre til beregningsfeil og kreve store mengder ressurser. Produksjon av Covid-19-vaksiner på rekordtid er derimot et eksempel på hvordan intelligent automatisering muliggjør prosesser som forbedrer produksjonshastighet og kvalitet.

Detaljhandel

AI blir det hemmelige våpenet for forhandlere for å bedre forstå og imøtekomme økende forbrukerkrav. Med svært personlig netthandel, direkte-til-forbruker-modeller og leveringstjenester som konkurrerer med detaljhandel, kan generativ kunstig intelligens hjelpe forhandlere og e-handelsfirmaer med å forbedre kundebehandlingen, planlegge markedsføringskampanjer og transformere evnene til talentene deres og applikasjonene deres. AI kan til og med bidra til å optimalisere lagerstyring.

Generativ AI utmerker seg ved å håndtere ulike datakilder som e-post, bilder, videoer, lydfiler og innhold på sosiale medier. Disse ustrukturerte dataene danner ryggraden for å lage modeller og den pågående opplæringen av generativ AI, slik at den kan forbli nyttig over tid. Å utnytte disse ustrukturerte dataene kan utvide fordelene til ulike aspekter av detaljhandelen, inkludert å forbedre kundeservicen gjennom chatbots og legge til rette for mer effektiv e-postruting. I praksis kan dette bety å veilede brukere til de riktige ressursene, enten det er å koble dem til riktig agent eller henvise dem til brukerveiledninger og vanlige spørsmål.

Transport

AI informerer mange transport systemer i disse dager. For eksempel bruker Google Maps ML-algoritmer for å sjekke gjeldende trafikkforhold, bestemme den raskeste ruten, foreslå steder å "utforske i nærheten" og beregne ankomsttider.

Ridedelingsapplikasjoner som Uber og Lyft bruker ML for å matche ryttere og sjåfører, sette priser, undersøke trafikk og, som Google Maps, analysere trafikkforhold i sanntid for å optimalisere kjøreruter og anslå ankomsttider.

Datasyn veileder selvkjørende biler. En uovervåket ML-algoritme gjør det mulig for selvkjørende biler å samle data fra kameraer og sensorer for å forstå hva som skjer rundt dem, og muliggjør beslutningstaking i sanntid.

Leverer løftet om AI

Mye av det AI kan gjøre virker mirakuløst, men mye av det som blir rapportert i de generelle mediene er useriøst moro eller rett og slett skummelt. Det som nå er tilgjengelig for bedrifter er et bemerkelsesverdig kraftig verktøy som kan hjelpe mange bransjer og funksjoner med å gjøre store fremskritt. Selskapene som ikke utforsker og tar i bruk de mest fordelaktige AI-brukstilfellene, vil snart ha en alvorlig konkurranseulempe. Holder øye med de mest nyttige AI-verktøyene, for eksempel IBM^® watsonx.ai™, og å mestre dem nå vil gi store utbytter.

Utforsk IBM® watsonx.ai™