När man tänker på artificiell intelligens (AI) användningsfall kan frågan ställas: Vad vana AI kunna göra? Det enkla svaret är mestadels manuellt arbete, även om dagen kan komma då mycket av det som nu är manuellt arbete kommer att utföras av robotenheter som styrs av AI. Men just nu kan ren AI programmeras för många uppgifter som kräver eftertanke och intelligens, så länge den intelligensen kan samlas in digitalt och användas för att träna ett AI-system. AI laddar ännu inte diskmaskinen efter middagen – men kan hjälpa till att skapa en juridisk brief, en ny produktdesign eller ett brev till mormor.

Vi är alla förvånade över vad AI kan göra. Men frågan för oss i näringslivet är vad som är bäst företag använder? Att montera en version av Mona Lisa i stil med Vincent van Gough är kul, men hur ofta kommer det att öka resultatet? Här är 27 mycket produktiva sätt som AI-användningsfall kan hjälpa företag att förbättra sina resultat.

Användningsfall för kundinriktad AI

Ge överlägsen kundservice

Kundinteraktioner kan nu assisteras i realtid med konversations-AI. Röstbaserade frågor använder naturlig språkbehandling (NLP) och sentimentanalys för taligenkänning så att deras konversationer kan börja omedelbart. Använder sig av maskininlärningsalgoritmer, AI kan förstå vad kunder säger såväl som deras ton – och kan dirigera dem till kundservice agenter vid behov. Med text till tal och NLP kan AI svara omedelbart på textade frågor och instruktioner. Det finns ingen anledning att få kunder att vänta på svaren på vanliga frågor (FAQs) eller att ta nästa steg för att köpa. Och digitala kundtjänstagenter kan öka kundnöjdheten genom att erbjuda råd och vägledning till kundtjänstombud.

Anpassa kundupplevelser

Användningen av AI är effektiv för att skapa personliga upplevelser i skala igenom chatbots, digitala assistenter och kundgränssnitt, leverera skräddarsydda upplevelser och riktade annonser till kunder och slutanvändare. Till exempel påminner Amazon kunder om att beställa om sina oftast köpta produkter och visar dem relaterade produkter eller förslag. McDonald's bygger AI-lösningar för kundvård med IBM Watson AI-teknik och NLP för att påskynda utvecklingen av dess automatiserade ordertagningsteknik (AOT). Detta kommer inte bara att hjälpa till att skala AOT-tekniken över marknader, utan det kommer också att hjälpa till att hantera integrationer inklusive ytterligare språk, dialekter och menyvarianter. På Spotify kommer de att föreslå en ny artist för kundens lyssningsnöje. YouTube kommer att leverera ett kurerat flöde med innehåll som passar kundernas intressen.

Främja kors- och merförsäljning

Rekommendationsmotorer använder konsumentbeteendedata och AI-algoritmer för att upptäcka datatrender att användas i utvecklingen av mer effektiva merförsäljnings- och korsförsäljningsstrategier, vilket resulterar i mer användbara tilläggsrekommendationer för kunder i kassan för onlineåterförsäljare. Andra användningsområden inkluderar Netflix som erbjuder visningsrekommendationer som drivs av modeller som bearbetar datamängder som samlats in från visningshistoriken; LinkedIn använder ML för att filtrera artiklar i ett nyhetsflöde, ge sysselsättningsrekommendationer och förslag på vem man kan kontakta; och Spotify använder ML-modeller för att generera sina låtrekommendationer.

Smarta upp smartphones

Ansiktsigenkänning slår på smartphones och röstassistenter, drivna av maskininlärning, medan Apples Siri, Amazons Alexa, Google Assistant och Microsofts Copilot använder NLP för att känna igen vad vi säger och sedan svara på rätt sätt. Företag utnyttjar också ML i smartphonekameror för att analysera och förbättra foton med bildklassificerare, upptäcka objekt (eller ansikten) i bilderna och till och med använda artificiella neurala nätverk för att förbättra eller utöka ett foto genom att förutsäga vad som ligger utanför dess gränser.

Introducera personliga assistenter

Virtuella assistenter eller röstassistenter, som Amazons Alexa och Apples Siri, drivs av AI. När någon ställer en fråga via tal eller text söker ML efter svaret eller återkallar liknande frågor personen har ställt tidigare. Samma teknik kan driva meddelanderobotar, som de som används av Facebook Messenger och Slack – medan Google Assistant, Cortana och IBM watsonx assistent kombinera NLP till förstå frågor och önskemål, vidta lämpliga åtgärder och komponera svar.

Humanisera mänskliga resurser

AI kan attrahera, utveckla och behålla en kompetens-först arbetskraften. En flod av ansökningar kan granskas, sorteras och skickas till HR-teammedlemmar med precision. Manuell befordran bedömning uppgifter kan automatiseras, vilket gör det lättare att få viktiga HR-insikter med en tydligare bild av till exempel anställda som ska befordras och bedöma om de har träffats viktiga riktmärken. Rutinfrågor från personalen kan snabbt besvaras med hjälp av AI.

Användningsfall för kreativ AI

Skapa med generativ AI

Generativ AI verktyg som ChatGPT, Bard och DeepAI förlitar sig på AI-kapacitet med begränsad minne för att förutsäga nästa ord, fras eller visuella element i innehållet som det genererar. Generativ AI kan producera högkvalitativ text, bilder och annat innehåll baserat på data som används för träning.

IBM Research arbetar för att hjälpa sina kunder att använda generativa modeller för att skriva högkvalitativt mjukvarukod snabbare, upptäck nya molekyler, och träna pålitligt konversationschattbots grundad på företagsdata. IBM-teamet använder till och med generativ AI för att skapa syntetiska data att bygga mer robusta och pålitliga AI-modeller och stå för verkliga data som skyddas av sekretess- och upphovsrättslagar.

Leverera nya insikter

Expertsystem kan tränas på en korpus – metadata som används för att träna en maskininlärningsmodell – för att efterlikna den mänskliga beslutsprocessen och tillämpa denna expertis för att lösa komplexa problem. Dessa system kan utvärdera stora mängder data för att avslöja trender och mönster och för att fatta beslut. De kan också hjälpa företag att förutsäga framtida händelser och förstå varför tidigare händelser inträffade.

Förtydliga datorseendet

AI-driven datorseende möjliggör bildsegmentering, som har ett brett utbud av användningsfall, inklusive att hjälpa till med diagnos i medicinsk bildbehandling, automatisera förflyttning för robotik och självkörande bilar, identifiera föremål av intresse i satellitbilder och fototaggning i sociala medier. Springa på neurala nätverk, gör datorseende system att extrahera meningsfull information från digitala bilder, videor och andra visuella indata.

Användningsfall för teknisk AI

Snabba operationer med AIOs

Det finns många fördelar med att använda  artificiell intelligens för IT-drift (AIOps). Genom att ingjuta AI i IT-verksamhet, kan företag utnyttja den betydande kraften hos NLP-, big data- och ML-modeller för att automatisera och effektivisera operativa arbetsflöden och övervaka händelsekorrelation och bestämning av orsakssamband.

AI Ops är ett av de snabbaste sätten att öka ROI från investeringar i digital transformation. Processautomatisering är ofta centrerad på ansträngningar för att optimera utgifterna, uppnå större operativ effektivitet och införliva nya och innovativa teknologier, vilket ofta leder till en bättre kundupplevelse. Fler fördelar med AI inkluderar att bygga ett mer hållbart IT-system och förbättra pipelines för kontinuerlig integration/kontinuerlig (CI/CD) leverans.

Automatisera kodning och appmodernisering

Ledande företag använder nu generativ AI för applikationsmodernisering och IT-drift, inklusive automatisering av kodning, implementering och skalning. För kodning kan utvecklare mata in ett kodningskommando som en enkel engelsk mening genom ett naturligt språkgränssnitt och genereras automatiskt koda. Att använda generativ AI med kodgenereringsfunktioner kan också göra det möjligt för hybridmolnutvecklare på alla erfarenhetsnivåer att migrera och modernisera äldre applikationskod i stor skala, till nya målplattformar med kodkonsistens, färre fel och hastighet.

Öka applikationens prestanda

Att säkerställa att appar fungerar konsekvent och konstant – utan överprovisionering och överutgifter – är avgörande AI-operationer (AIOps) användningsfall. Automatisering är nyckeln till att optimera molnkostnaderna, och IT-team, oavsett hur skickliga de är, har inte alltid kapaciteten att kontinuerligt bestämma exakt de beräknings-, lagrings- och databaskonfigurationer som behövs för att leverera prestanda till lägsta kostnad. AI-programvara kan identifiera när och hur resurser används och matcha den faktiska efterfrågan i realtid.

Stärk motståndskraften från hela systemet

För att säkerställa oavbruten tjänsttillgänglighet använder ledande organisationer realtid grundorsaksanalys funktioner som drivs av AI och intelligent automation. AIOps kan göra det möjligt för ITOps-team att snabbt identifiera de underliggande orsakerna till incidenter och vidta omedelbara åtgärder för att minska både medeltid mellan fel (MTBF) och medeltiden för att reparera (MTTR) incidenter.

AIOps plattformslösningar konsoliderar också data från flera källor och kopplar händelser till incidenter, vilket ger tydlig insyn i hela IT-miljön genom dynamiska infrastrukturvisualiseringar, integrerade AI-funktioner och föreslagna åtgärdsåtgärder.

Genom att använda prediktiv IT-hantering kan IT-team använda AI för att automatisera IT- och nätverksdrift för att lösa incidenter snabbt och effektivt – och proaktivt förebygga problem innan de uppstår, förbättra användarupplevelsen och minska kostnaderna för och administrativa uppgifter. För att eliminera verktygsspridning kan en AIOps-plattform av företagsklass ge en helhetsbild av IT-driften på en central glasruta för övervakning och hantering.

Lås in cybersäkerhet

Det finns många sätt AI kan använda ML för att leverera förbättrad cybersäkerhet, inklusive: ansiktsigenkänning för autentisering, bedrägeriupptäckt, antivirusprogram för att upptäcka och blockera skadlig programvara, förstärkningsinlärning för att träna modeller som identifierar och svarar på cyberattacker och upptäcker intrång och klassificeringsalgoritmer som märker händelser som anomalier eller nätfiskeattacker.

Utrusta robotik

AI handlar inte bara om att be om en haiku skriven av en katt. Robotar hanterar och flyttar fysiska föremål. I industriella miljöer, smal AI kan utföra rutinmässiga, repetitiva uppgifter som involverar materialhantering, montering och kvalitetsinspektioner. AI kan hjälpa kirurger genom att övervaka vitals och upptäcka potentiella problem under procedurer. Jordbruksmaskiner kan utföra autonom beskärning, flyttning, gallring, sådd och sprutning. Smarta hemenheter som iRobot Roomba kan navigera i ett hems interiör med hjälp av datorseende och använda data lagrad i minnet för att förstå dess framsteg. Och om AI kan guida en Roomba kan den även styra självkörande bilar på motorvägen och robotar flytta varor i ett distributionscenter eller på patrull för säkerhets- och säkerhetsprotokoll.

Städa med förutsägande underhåll

AI kan användas för prediktivt underhåll genom att analysera data direkt från maskiner för att identifiera problem och flagga för nödvändigt underhåll. AI har också använts för att förbättra den mekaniska effektiviteten och minska koldioxidutsläppen i motorer. Underhållsscheman kan använda AI-driven prediktiv analys för att skapa större effektivitet.

Se vad som väntar

AI kan hjälpa till med prognostisering. Till exempel kan en försörjningskedja-funktion använda algoritmer för att förutsäga framtida behov och den tid produkter behöver skickas för att komma i tid. Detta kan bidra till att skapa nya effektivitetsvinster, minska överlager och hjälpa till att kompensera för ombeställningsförbiser.

Användningsfall för industriell AI

AI kan driva uppgifter och verktyg för nästan alla branscher för att öka effektiviteten och produktiviteten. AI kan leverera intelligent automatisering att effektivisera affärsprocesser som var manuella uppgifter eller som kördes på äldre system – vilket kan vara resurskrävande, kostsamt och utsatt för mänskliga fel. Här är några av de industrier som nu drar nytta av den extra kraften hos AI.

Bil

Med tillämpningar av AI, fordonsindustrin Tillverkarna kan mer effektivt förutsäga och anpassa produktionen för att svara på förändringar i utbud och efterfrågan. De kan effektivisera arbetsflöden för att öka effektiviteten och minska tidskrävande uppgifter och risken för fel inom produktion, support, inköp och andra områden. Robotar hjälper till att minska behovet av manuellt arbete och förbättrar upptäckten av fel, vilket ger kunderna fordon av högre kvalitet till en lägre kostnad för verksamheten.

Utbildning

In Utbildning och träning, AI kan skräddarsy utbildningsmaterial efter varje enskild elevs behov. Lärare och utbildare kan använda AI-analys för att se var eleverna kan behöva extra hjälp och uppmärksamhet. För elever som frestas att plagiera sina papper eller läxor kan AI hjälpa till att hitta det kopierade innehållet. AI-drivna språköversättningsverktyg och realtidstranskriptionstjänster kan hjälpa icke-modersmålstalare att förstå lektionerna.

Energi

Företag i energi sektorn kan öka sin kostnadskonkurrenskraft genom att utnyttja AI och dataanalys för efterfrågeprognoser, energibesparing, optimering av förnybara energikällor och smart nätförvaltning. Genom att introducera AI i energigenererings-, transmissions- och distributionsprocesser kan AI också förbättra kundsupporten och frigöra resurser för innovation. Och för kunder som använder leverantörsbaserad AI kan de bättre förstå sin energiförbrukning och vidta åtgärder för att minska sitt strömförbrukning under perioder med hög efterfrågan.

Finansiella tjänster

AI-powered FinOps (Finance + DevOps) hjälper finansiella institut operativa datadrivna beslut om molnutgifter för att på ett säkert sätt balansera kostnader och prestanda för att minimera larmtrötthet och slöseri med budget. AI-plattformar kan använda maskininlärning och djupt lärande för att upptäcka misstänkta eller onormala transaktioner. Banker och andra långivare kan använda ML-klassificeringsalgoritmer och prediktiva modeller för att föreslå lånebeslut.

Många aktiemarknadstransaktioner använder ML med årtionden av aktiemarknadsdata för att förutsäga trender och i slutändan föreslå om och när man ska köpa eller sälja. ML kan också bedriva algoritmisk handel utan mänsklig inblandning. ML-algoritmer kan förutsäga mönster, förbättra noggrannheten, sänka kostnaderna och minska risken för mänskliga fel.

Sjukvård

Smakämnen hälso-och sjukvård industrin använder intelligent automation med NLP för att tillhandahålla ett konsekvent tillvägagångssätt för dataanalys, diagnos och behandling. Användningen av chatbots vid vårdbesök på distans kräver mindre mänskligt ingripande och ofta kortare tid till diagnos.

På plats kan ML användas för röntgenbildbehandling, med AI-aktiverad datorseende som ofta används för att analysera mammografi och för tidig lungcancerscreening. ML kan också tränas för att skapa behandlingsplaner, klassificera tumörer, hitta benfrakturer och upptäcka neurologiska störningar.

Inom genetisk forskning, genmodifiering och genomsekvensering används ML för att identifiera hur gener påverkar hälsan. ML kan identifiera genetiska markörer och gener som kommer eller inte kommer att svara på en specifik behandling eller läkemedel och kan orsaka betydande biverkningar hos vissa personer.

Försäkring

Med AI, försäkring leverantörer kan praktiskt taget eliminera behovet av manuella taxeberäkningar eller betalningar och kan förenkla behandlingen av anspråk och bedömningar. Intelligent automation hjälper också försäkringsbolagen att lättare följa efterlevnadsreglerna genom att säkerställa att kraven uppfylls. På så sätt kan de också beräkna risken för en individ eller enhet och beräkna lämplig försäkringsränta.

Tillverkning

Avancerad AI med analyser kan hjälpa tillverkare skapa prediktiva insikter om marknadstrender. Generativ AI kan påskynda och optimera produktdesign genom att hjälpa företag att skapa flera designalternativ. AI kan också hjälpa till med förslag för att öka produktionseffektiviteten. Med hjälp av historiska produktionsdata kan generativ AI förutsäga eller lokalisera utrustningsfel i realtid – och sedan föreslå utrustningsjusteringar, reparationsalternativ eller nödvändiga reservdelar.

Läkemedel

För biovetenskap industri, läkemedelsupptäckt och produktion kräver en enorm mängd datainsamling, sammanställning, bearbetning och analys. En manuell inställning till utveckling och testning kan leda till beräkningsfel och kräva en enorm mängd resurser. Däremot är produktionen av Covid-19-vacciner på rekordtid ett exempel på hur intelligent automation möjliggör processer som förbättrar produktionshastigheten och kvaliteten.

Detaljhandeln

AI håller på att bli det hemliga vapnet för detaljister för att bättre förstå och tillgodose ökande konsumentkrav. Med mycket personlig onlineshopping, direkt-till-konsumentmodeller och leveranstjänster som konkurrerar med detaljhandeln, kan generativ AI hjälpa återförsäljare och e-handelsföretag att förbättra kundvården, planera marknadsföringskampanjer och omvandla kapaciteten hos deras talang och deras applikationer. AI kan till och med hjälpa till att optimera lagerhantering.

Generativ AI utmärker sig på att hantera olika datakällor som e-post, bilder, videor, ljudfiler och innehåll i sociala medier. Dessa ostrukturerade data utgör ryggraden för att skapa modeller och den pågående utbildningen av generativ AI, så den kan förbli användbar över tiden. Att utnyttja denna ostrukturerade data kan utöka fördelarna till olika aspekter av detaljhandeln, inklusive förbättrad kundservice genom chatbots och underlätta mer effektiv e-postdirigering. I praktiken kan detta innebära att man guidar användarna till lämpliga resurser, oavsett om det är att koppla dem till rätt agent eller dirigera dem till användarguider och vanliga frågor.

Transport

AI informerar många transport system nuförtiden. Till exempel använder Google Maps ML-algoritmer för att kontrollera aktuella trafikförhållanden, bestämma den snabbaste rutten, föreslå platser att "utforska i närheten" och uppskatta ankomsttider.

Åkdelningsapplikationer som Uber och Lyft använder ML för att matcha åkare och förare, sätta priser, undersöka trafik och, som Google Maps, analysera trafikförhållanden i realtid för att optimera körrutter och beräkna ankomsttider.

Datorseende vägleder självkörande bilar. En oövervakad ML-algoritm gör det möjligt för självkörande bilar att samla in data från kameror och sensorer för att förstå vad som händer runt omkring dem, och möjliggör beslutsfattande i realtid.

Levererar löftet om AI

Mycket av det AI kan göra verkar mirakulöst, men mycket av det som rapporteras i de allmänna medierna är oseriöst roligt eller helt enkelt skrämmande. Det som nu är tillgängligt för företag är ett anmärkningsvärt kraftfullt verktyg som kan hjälpa många branscher och funktioner att göra stora framsteg. De företag som inte utforskar och använder de mest fördelaktiga AI-användningsfallen kommer snart att hamna i en allvarlig konkurrensnackdel. Håll utkik efter de mest användbara AI-verktygen, som IBM^® watsonx.ai™, och att bemästra dem nu kommer att ge stor utdelning.

Utforska IBM® watsonx.ai™