Quando pensar em inteligência artificial (AI) casos de uso, a pergunta pode ser feita: o que não vai AI ser capaz de fazer? A resposta fácil é principalmente o trabalho manual, embora possa chegar o dia em que muito do que hoje é trabalho manual será realizado por dispositivos robóticos controlados pela IA. Mas neste momento, a IA pura pode ser programada para muitas tarefas que requerem reflexão e inteligência, desde que essa informação possa ser recolhida digitalmente e utilizada para treinar um sistema de IA. A IA ainda não está carregando a máquina de lavar louça depois do jantar, mas pode ajudar a criar um documento jurídico, um novo design de produto ou uma carta para a vovó.

Estamos todos impressionados com o que a IA pode fazer. Mas a questão para nós que estamos no mundo dos negócios é quais são os melhores negócio usa? Montar uma versão da Mona Lisa no estilo de Vincent van Gough é divertido, mas com que frequência isso aumentará os resultados financeiros? Aqui estão 27 maneiras altamente produtivas pelas quais os casos de uso de IA podem ajudar as empresas a melhorar seus resultados financeiros.

Casos de uso de IA voltados para o cliente

Ofereça um atendimento superior ao cliente

As interações com os clientes agora podem ser assistidas em tempo real com IA conversacional. Consultas baseadas em voz usam processamento de linguagem natural (PNL) e análise de sentimento para reconhecimento de fala para que suas conversas possam começar imediatamente. Usando algoritmos de aprendizado de máquina, A IA pode entender o que os clientes estão dizendo, bem como seu tom, e pode direcioná-los para atendimento ao cliente agentes quando necessário. Com conversão de texto em fala e PNL, a IA pode responder imediatamente a perguntas e instruções enviadas por texto. Não há necessidade de fazer os clientes esperarem pelas respostas às perguntas frequentes (FAQs) ou de dar o próximo passo para comprar. E os agentes digitais de atendimento ao cliente podem aumentar a satisfação do cliente, oferecendo conselhos e orientações aos agentes de atendimento ao cliente.

Personalize as experiências do cliente

O uso da IA ​​é eficaz para criar experiências personalizadas em escala através chatbots, assistentes digitais e interfaces de cliente, oferecendo experiências personalizadas e anúncios direcionados a clientes e usuários finais. Por exemplo, a Amazon lembra os clientes de reordenar os produtos comprados com mais frequência e mostra-lhes produtos ou sugestões relacionadas. O McDonald's está construindo soluções de IA para atendimento ao cliente com tecnologia IBM Watson AI e PNL para acelerar o desenvolvimento de sua tecnologia de recebimento automatizado de pedidos (AOT). Isto não só ajudará a dimensionar a tecnologia AOT em todos os mercados, mas também ajudará a lidar com integrações, incluindo idiomas, dialetos e variações de menu adicionais. No Spotify, eles sugerem um novo artista para o prazer auditivo do cliente. O YouTube fornecerá um feed selecionado de conteúdo adequado aos interesses do cliente.

Promova vendas cruzadas e incrementais

Os mecanismos de recomendação usam dados de comportamento do consumidor e algoritmos de IA para ajudar a descobrir tendências de dados para ser usado no desenvolvimento de estratégias de up-sell e vendas cruzadas mais eficazes, resultando em recomendações adicionais mais úteis para os clientes durante a finalização da compra para varejistas on-line. Outros usos incluem a oferta da Netflix de recomendações de visualização baseadas em modelos que processam conjuntos de dados coletados do histórico de visualização; O LinkedIn usa ML para filtrar itens em um feed de notícias, fazendo recomendações de empregos e sugestões sobre com quem se conectar; e o Spotify usa modelos de ML para gerar recomendações de músicas.

Torne os smartphones mais inteligentes

O reconhecimento facial ativa smartphones e assistentes de voz, alimentados por aprendizado de máquina, enquanto Siri da Apple, Alexa da Amazon, Google Assistant e Copilot da Microsoft usam PNL para reconhecer o que dizemos e então responder adequadamente. As empresas também aproveitam o ML nas câmeras dos smartphones para analisar e aprimorar fotos usando classificadores de imagens, detectar objetos (ou rostos) nas imagens e até usar redes neurais artificiais para aprimorar ou expandir uma foto, prevendo o que está além de suas fronteiras.

Apresente assistentes pessoais

Assistentes virtuais ou assistentes de voz, como Alexa da Amazon e Siri da Apple, são alimentados por IA. Quando alguém faz uma pergunta por fala ou texto, o ML procura a resposta ou lembra de perguntas semelhantes que a pessoa fez antes. A mesma tecnologia pode alimentar bots de mensagens, como os usados ​​pelo Facebook Messenger e Slack – enquanto Google Assistant, Cortana e Assistente IBM watsonx combinar PNL para entender dúvidas e solicitações, tome as medidas apropriadas e redija respostas.

Humanizar os Recursos Humanos

A IA pode atrair, desenvolver e reter competências que priorizam força de trabalho. Uma enxurrada de inscrições pode ser selecionada, classificada e repassada aos membros da equipe de RH com precisão. Avaliação manual de promoção as tarefas podem ser automatizadas, facilitando a obtenção de informações importantes de RH com uma visão mais clara, por exemplo, dos funcionários candidatos a promoção e avaliando se eles se conheceram principais benchmarks. Perguntas rotineiras da equipe podem ser respondidas rapidamente usando IA.

Casos de uso de IA criativa

Crie com IA generativa

IA generativa ferramentas como ChatGPT, Bard e DeepAI contam com recursos limitados de IA de memória para prever a próxima palavra, frase ou elemento visual dentro do conteúdo que está gerando. A IA generativa pode produzir textos, imagens e outros conteúdos de alta qualidade com base nos dados usados ​​para treinamento.

A IBM Research está trabalhando para ajudar seus clientes a usar modelos generativos para escrever código de software mais rápido, descubra novas moléculase treine de forma confiável chatbots conversacionais baseado em dados corporativos. A equipe da IBM está até usando IA generativa para criar dados sintéticos para construir modelos de IA mais robustos e confiáveis ​​e substituir dados do mundo real protegidos por leis de privacidade e direitos autorais.

Forneça novos insights

Os sistemas especialistas podem ser treinados em um corpus – metadados usados ​​para treinar um modelo de aprendizado de máquina – para emular o processo humano de tomada de decisão e aplicar esse conhecimento para resolver problemas complexos. Esses sistemas podem avaliar grandes quantidades de dados para descobrir tendências e padrões e para tomar decisões. Eles também podem ajudar as empresas a prever eventos futuros e entender por que ocorreram eventos passados.

Esclareça a visão computacional

A visão computacional alimentada por IA permite segmentação de imagem, que possui uma ampla variedade de casos de uso, incluindo auxílio ao diagnóstico em imagens médicas, automatização da locomoção para robótica e carros autônomos, identificação de objetos de interesse em imagens de satélite e marcação de fotos em mídias sociais. Continuando redes neurais, a visão computacional permite que os sistemas extraiam informações significativas de imagens digitais, vídeos e outros dados visuais.

Casos de uso técnico de IA

Acelere as operações com AIOps

Existem muitos benefícios em usar  inteligência artificial para operações de TI (AIOps). Ao infundir IA em Operações de TI, as empresas podem aproveitar o poder considerável da PNL, big data e modelos de ML para automatizar e agilizar fluxos de trabalho operacionais e monitorar a correlação de eventos e a determinação de causalidade.

AIOps é uma das maneiras mais rápidas de aumentar o ROI dos investimentos em transformação digital. A automação de processos é muitas vezes centrada em esforços para otimizar gastos, alcançar maior eficiência operacional e incorporar tecnologias novas e inovadoras, que muitas vezes se traduzem numa melhor experiência do cliente. Outros benefícios da IA ​​incluem a construção de um sistema de TI mais sustentável e a melhoria dos pipelines de integração contínua/entrega contínua (CI/CD).

Automatize a codificação e a modernização de aplicativos

As empresas líderes estão agora a utilizar a IA generativa para a modernização de aplicações e operações de TI empresariais, incluindo a automatização da codificação, implementação e escalabilidade. Para codificação, os desenvolvedores podem inserir um comando de codificação como uma frase simples em inglês por meio de uma interface de linguagem natural e ser gerado automaticamente código. O uso de IA generativa com recursos de geração de código também pode permitir que desenvolvedores de nuvem híbrida de todos os níveis de experiência migrem e modernizem códigos de aplicativos legados em escala, para novas plataformas alvo com consistência de código, menos erros e velocidade.

Aumente o desempenho do aplicativo

Garantir que os aplicativos funcionem de forma consistente e constante, sem provisionamento e gastos excessivos, é fundamental. Operações de IA (AIOps) caso de uso. A automação é fundamental para otimizar os custos da nuvem, e as equipes de TI, por mais qualificadas que sejam, nem sempre têm a capacidade de determinar continuamente as configurações exatas de computação, armazenamento e banco de dados necessárias para oferecer desempenho com o menor custo. O software de IA pode identificar quando e como os recursos são usados ​​e atender à demanda real em tempo real.

Fortalecer a resiliência do sistema de ponta a ponta

Para ajudar a garantir a disponibilidade ininterrupta do serviço, as principais organizações utilizam análise de causa raiz recursos alimentados por IA e automação inteligente. AIOps pode permitir que as equipes de ITOps identifiquem rapidamente as causas subjacentes dos incidentes e tomem medidas imediatas para reduzir ambos tempo médio entre falhas (MTBF) e tempo médio para reparar incidentes (MTTR).

As soluções da plataforma AIOps também consolidam dados de múltiplas fontes e correlacionam eventos em incidentes, garantindo visibilidade clara de todo o ambiente de TI por meio de visualizações dinâmicas da infraestrutura, recursos integrados de IA e sugestões de ações de remediação.

Usando o gerenciamento preditivo de TI, as equipes de TI podem usar a IA para automatizar as operações de TI e de rede para resolver incidentes de forma rápida e eficiente – e prevenir proativamente problemas antes que eles ocorram, melhorar as experiências do usuário e reduzir custos e tarefas administrativas. Para ajudar a eliminar a proliferação de ferramentas, uma plataforma AIOps de nível empresarial pode fornecer uma visão holística das operações de TI em um painel central para monitoramento e gerenciamento.

Bloqueie a segurança cibernética

Há muitas maneiras pelas quais a IA pode usar o ML para fornecer segurança cibernética aprimorada, incluindo: reconhecimento facial para autenticação, detecção de fraudes, programas antivírus para detectar e bloquear malware, aprendizado de reforço para treinar modelos que identificam e respondem a ataques cibernéticos e detectam invasões e algoritmos de classificação que rotulam eventos como anomalias ou ataques de phishing.

Prepare a robótica

IA não se trata apenas de pedir um haicai escrito por um gato. Os robôs manuseiam e movem objetos físicos. Em ambientes industriais, AI estreito pode realizar tarefas rotineiras e repetitivas envolvendo manuseio de materiais, montagem e inspeções de qualidade. A IA pode ajudar os cirurgiões monitorando sinais vitais e detectando possíveis problemas durante os procedimentos. As máquinas agrícolas podem realizar poda, movimentação, desbaste, semeadura e pulverização autônomas. Dispositivos domésticos inteligentes, como o iRobot Roomba, podem navegar pelo interior de uma casa usando visão computacional e usar dados armazenados na memória para compreender seu progresso. E se a IA pode guiar um Roomba, também pode direcionar carros autônomos na rodovia e robôs movimentação de mercadorias em um centro de distribuição ou em patrulha de acordo com protocolos de segurança e proteção.

Limpe com manutenção preditiva

A IA pode ser usada para manutenção preditiva analisando dados diretamente do maquinário para identificar problemas e sinalizar a manutenção necessária. A IA também tem sido usada para melhorar a eficiência mecânica e reduzir as emissões de carbono nos motores. Os cronogramas de manutenção podem usar análises preditivas baseadas em IA para criar maior eficiência.

Veja o que vem pela frente

A IA pode ajudar previsão. Por exemplo, uma função de cadeia de suprimentos pode usar algoritmos para prever necessidades futuras e o tempo que os produtos precisam ser enviados para chegar no prazo. Isso pode ajudar a criar novas eficiências, reduzir estoques excessivos e ajudar a compensar erros de reordenamento.

Casos de uso de IA da indústria

A IA pode potencializar tarefas e ferramentas para quase todos os setores, a fim de aumentar a eficiência e a produtividade. A IA pode entregar automação inteligente para agilizar processos de negócios que eram tarefas manuais ou executados em sistemas legados — que podem consumir muitos recursos, ser caros e estar sujeitos a erros humanos. Aqui estão algumas das indústrias que estão se beneficiando agora do poder adicional da IA.

Automotivo

Com aplicações de IA, automotivo os fabricantes são capazes de prever e ajustar a produção de forma mais eficaz para responder às mudanças na oferta e na procura. Eles podem agilizar os fluxos de trabalho para aumentar a eficiência e reduzir tarefas demoradas e o risco de erros na produção, suporte, compras e outras áreas. Os robôs ajudam a reduzir a necessidade de trabalho manual e a melhorar a descoberta de defeitos, fornecendo veículos de maior qualidade aos clientes a um custo menor para o negócio.

Educação

In Educação e treinamento, a IA pode adaptar os materiais educacionais às necessidades individuais de cada aluno. Professores e treinadores podem usar análises de IA para ver onde os alunos podem precisar de ajuda e atenção extra. Para estudantes tentados a plagiar seus trabalhos ou trabalhos de casa, a IA pode ajudar a identificar o conteúdo copiado. Ferramentas de tradução de idiomas baseadas em IA e serviços de transcrição em tempo real podem ajudar falantes não nativos a compreender as lições.

Energia

Empresas no energia O setor pode aumentar a sua competitividade em termos de custos, aproveitando a IA e a análise de dados para previsão da procura, conservação de energia, otimização de energias renováveis ​​e gestão de redes inteligentes. Ao introduzir a IA nos processos de geração, transmissão e distribuição de energia, a IA também pode melhorar o apoio ao cliente, libertando recursos para a inovação. E os clientes que utilizam IA baseada no fornecedor podem compreender melhor o seu consumo de energia e tomar medidas para reduzir o consumo de energia durante períodos de pico de procura.

Serviços financeiros

Alimentado por AI FinOps (Finanças + DevOps) ajuda instituições financeiras operacionalize decisões de gastos na nuvem baseadas em dados para equilibrar com segurança custo e desempenho, a fim de minimizar a fadiga de alertas e o desperdício de orçamento. As plataformas de IA podem usar aprendizado de máquina e deep learning para detectar transações suspeitas ou anômalas. Os bancos e outros credores podem usar algoritmos de classificação de ML e modelos preditivos para sugerir decisões de empréstimo.

Muitas transações do mercado de ações utilizam o ML com décadas de dados do mercado de ações para prever tendências e, em última análise, sugerir se e quando comprar ou vender. O ML também pode conduzir negociações algorítmicas sem intervenção humana. Os algoritmos de ML podem prever padrões, melhorar a precisão, reduzir custos e reduzir o risco de erro humano.

Assistência médica

A saúde a indústria está usando automação inteligente com PNL para fornecer uma abordagem consistente para análise, diagnóstico e tratamento de dados. A utilização de chatbots em consultas de saúde remotas requer menos intervenção humana e muitas vezes menos tempo para diagnóstico.

No local, o ML pode ser usado em imagens radiológicas, com visão computacional habilitada por IA, frequentemente usada para analisar mamografias e para rastreamento precoce do câncer de pulmão. O ML também pode ser treinado para criar planos de tratamento, classificar tumores, encontrar fraturas ósseas e detectar distúrbios neurológicos.

Na pesquisa genética, na modificação genética e no sequenciamento do genoma, o ML é usado para identificar como os genes impactam a saúde. O ML pode identificar marcadores genéticos e genes que responderão ou não a um tratamento ou medicamento específico e podem causar efeitos colaterais significativos em certas pessoas.

Seguros

Com IA, com seguro os provedores podem praticamente eliminar a necessidade de cálculos ou pagamentos manuais de taxas e podem simplificar o processamento de reclamações e avaliações. A automação inteligente também ajuda as companhias de seguros a aderirem mais facilmente às regulamentações de conformidade, garantindo que os requisitos sejam atendidos. Dessa forma, eles também conseguem calcular o risco de uma pessoa física ou jurídica e calcular a taxa de seguro adequada.

Indústria​

IA avançada com análise pode ajudar fabricantes criar insights preditivos sobre tendências de mercado. A IA generativa pode acelerar e otimizar o design de produtos, ajudando as empresas a criar múltiplas opções de design. A IA também pode ajudar com sugestões para aumentar a eficiência da produção. Usando dados históricos de produção, a IA generativa pode prever ou localizar falhas de equipamentos em tempo real – e então sugerir ajustes de equipamentos, opções de reparo ou peças sobressalentes necessárias.

Farmacêutico

Para o Ciências da Vida indústria, a descoberta e a produção de medicamentos exigem uma imensa quantidade de coleta, comparação, processamento e análise de dados. Uma abordagem manual de desenvolvimento e teste pode levar a erros de cálculo e exigir um enorme volume de recursos. Por outro lado, a produção de vacinas contra a Covid-19 em tempo recorde é um exemplo de como a automação inteligente permite processos que melhoram a velocidade e a qualidade da produção.

Distribuir

A IA está se tornando a arma secreta para varejistas para melhor compreender e atender às crescentes demandas dos consumidores. Com compras online altamente personalizadas, modelos diretos ao consumidor e serviços de entrega que competem com o retalho, a IA generativa pode ajudar os retalhistas e as empresas de comércio eletrónico a melhorar o atendimento ao cliente, a planear campanhas de marketing e a transformar as capacidades dos seus talentos e das suas aplicações. A IA pode até ajudar a otimizar o gerenciamento de estoque.

A IA generativa é excelente no tratamento de diversas fontes de dados, como e-mails, imagens, vídeos, arquivos de áudio e conteúdo de mídia social. Esses dados não estruturados constituem a espinha dorsal para a criação de modelos e o treinamento contínuo de IA generativa, para que possam permanecer úteis ao longo do tempo. Aproveitar esses dados não estruturados pode estender os benefícios a vários aspectos das operações de varejo, incluindo a melhoria do atendimento ao cliente por meio de chatbots e a facilitação de um roteamento de e-mail mais eficaz. Na prática, isso pode significar orientar os usuários sobre os recursos apropriados, seja conectando-os ao agente certo ou direcionando-os para guias do usuário e perguntas frequentes.

Transporte

AI informa muitos transporte sistemas hoje em dia. Por exemplo, o Google Maps usa algoritmos de ML para verificar as condições atuais do trânsito, determinar a rota mais rápida, sugerir lugares para “explorar nas proximidades” e estimar os horários de chegada.

Aplicativos de compartilhamento de viagens, como Uber e Lyft, usam ML para combinar passageiros e motoristas, definir preços, examinar o trânsito e, como o Google Maps, analisar as condições do trânsito em tempo real para otimizar as rotas de condução e estimar os horários de chegada.

A visão computacional orienta carros autônomos. Um algoritmo de ML não supervisionado permite que carros autônomos coletem dados de câmeras e sensores para entender o que está acontecendo ao seu redor e permite a tomada de decisões em tempo real.

Cumprindo a promessa da IA

Muito do que a IA pode fazer parece milagroso, mas muito do que é noticiado na mídia em geral é diversão frívola ou simplesmente assustador. O que está agora disponível para as empresas é uma ferramenta extraordinariamente poderosa que pode ajudar muitas indústrias e funções a fazerem grandes progressos. As empresas que não explorarem e adotarem os casos de uso de IA mais benéficos estarão em breve em grave desvantagem competitiva. Fique de olho nas ferramentas de IA mais úteis, como IBM^® watsonx.ai™, e dominá-los agora renderá grandes dividendos.

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