Düşünürken yapay zeka (AI) kullanım senaryoları için şu soru sorulabilir: Ne alışkanlık Yapay zeka bunu yapabilir mi? Bunun kolay yanıtı çoğunlukla el emeğidir; ancak bir gün, şu anda el emeği olarak kabul edilen işlerin çoğunun yapay zeka tarafından kontrol edilen robotik cihazlar tarafından gerçekleştirileceği gün gelebilir. Ancak şu anda saf yapay zeka, düşünme ve beceri gerektiren birçok görev için programlanabiliyor. zekaYeter ki bu zeka dijital olarak toplanabilsin ve bir yapay zeka sistemini eğitmek için kullanılabilsin. Yapay zeka henüz akşam yemeğinden sonra bulaşık makinesini doldurmuyor; ancak yasal bir özetin, yeni bir ürün tasarımının veya büyükanneye bir mektubun oluşturulmasına yardımcı olabilir.

Yapay zekanın yapabileceklerine hepimiz hayret ediyoruz. Ancak iş dünyasındaki bizler için soru, en iyinin ne olduğudur. iş kullanır mı? Mona Lisa'nın Vincent van Gough tarzında bir versiyonunu bir araya getirmek eğlencelidir, ancak bu ne sıklıkla sonucu artırır? Yapay zeka kullanım senaryolarının işletmelerin kârlılığını artırmasına yardımcı olabileceği son derece verimli 27 yolu burada bulabilirsiniz.

Müşteriye yönelik yapay zeka kullanım örnekleri

Üstün müşteri hizmeti sunun

Müşteri etkileşimlerine artık konuşmaya dayalı yapay zeka ile gerçek zamanlı olarak desteklenebiliyor. Ses tabanlı sorgu kullanımı doğal dil işleme (NLP) ve konuşma tanıma için duyarlılık analizi sayesinde konuşmaları hemen başlayabilir. Kullanma makine öğrenimi algoritmaları, Yapay zeka, müşterilerin söylediklerini ve ses tonlarını anlayabilir ve onları yönlendirebilir. müşteri servisi gerektiğinde ajanlar. Metin okuma ve NLP sayesinde yapay zeka, yazılı sorgulara ve talimatlara anında yanıt verebilir. Müşterilerin sık sorulan soruların (SSS) yanıtlarını beklemesine veya satın alma için bir sonraki adıma geçmesine gerek yok. Dijital müşteri hizmetleri temsilcileri, müşteri hizmetleri temsilcilerine tavsiye ve rehberlik sunarak müşteri memnuniyetini artırabilir.

Müşteri deneyimlerini kişiselleştirin

Yapay zeka kullanımı yaratmada etkilidir kişiselleştirilmiş deneyimler geniş ölçekte sohbet robotları, dijital asistanlar ve müşteri arayüzleriMüşterilere ve son kullanıcılara özel deneyimler ve hedefe yönelik reklamlar sunmak. Örneğin Amazon, müşterilerine en sık satın aldıkları ürünleri yeniden sipariş etmelerini hatırlatıyor ve onlara ilgili ürünleri veya önerileri gösteriyor. McDonald's, yapay zeka çözümleri geliştiriyor IBM Watson AI teknolojisiyle müşteri hizmetleri ve NLP, otomatik sipariş alma (AOT) teknolojisinin gelişimini hızlandıracak. Bu, yalnızca AOT teknolojisinin pazarlar arasında ölçeklendirilmesine yardımcı olmakla kalmayacak, aynı zamanda ek diller, lehçeler ve menü varyasyonları dahil olmak üzere entegrasyonların üstesinden gelinmesine de yardımcı olacaktır. Spotify'da müşterinin dinleme keyfi için yeni bir sanatçı önerecekler. YouTube, müşterilerin ilgi alanlarına uygun seçilmiş bir içerik akışı sunacaktır.

Çapraz ve üst satışı teşvik edin

Öneri motorları, keşfetmeye yardımcı olmak için tüketici davranışı verilerini ve yapay zeka algoritmalarını kullanır veri eğilimleri daha etkili üst satış ve çapraz satış stratejilerinin geliştirilmesinde kullanılacak ve böylece çevrimiçi perakendeciler için ödeme sırasında müşterilere daha yararlı eklenti önerileri sunulacak. Diğer kullanımlar arasında, izleme geçmişinden toplanan veri kümelerini işleyen modeller tarafından desteklenen izleme önerileri sunan Netflix; LinkedIn, bir haber akışındaki öğeleri filtrelemek, istihdam önerileri ve kiminle bağlantı kurulacağına dair önerilerde bulunmak için ML'yi kullanıyor; Spotify, şarkı önerilerini oluşturmak için ML modellerini kullanıyor.

Akıllı telefonları akıllılaştırın

Yüz tanıma, makine öğrenimiyle desteklenen akıllı telefonları ve sesli asistanları etkinleştirirken, Apple'ın Siri'si, Amazon'un Alexa'sı, Google Asistan'ı ve Microsoft'un Copilot'u, söylediklerimizi tanımak ve ardından uygun şekilde yanıt vermek için NLP'yi kullanıyor. Şirketler ayrıca, görüntü sınıflandırıcıları kullanarak fotoğrafları analiz etmek ve geliştirmek, görüntülerdeki nesneleri (veya yüzleri) tespit etmek ve hatta sınırlarının ötesinde ne olduğunu tahmin ederek bir fotoğrafı geliştirmek veya genişletmek için yapay sinir ağlarını kullanmak için akıllı telefon kameralarındaki ML'den de yararlanıyor.

Kişisel asistanları tanıtın

Amazon'un Alexa'sı ve Apple'ın Siri'si gibi sanal asistanlar veya sesli asistanlar yapay zeka tarafından desteklenmektedir. Birisi konuşma veya metin yoluyla bir soru sorduğunda, ML cevabı arar veya kişinin daha önce sorduğu benzer soruları hatırlar. Aynı teknoloji, Facebook Messenger ve Slack tarafından kullanılanlar gibi mesajlaşma botlarına da güç sağlayabilirken, Google Asistan, Cortana ve IBM watsonx Yardımcısı NLP'yi birleştirmek soruları ve istekleri anlamak, uygun eylemleri gerçekleştirin ve yanıtlar oluşturun.

İnsan Kaynaklarını İnsanlaştırın

Yapay zeka, öncelikle becerileri çekebilir, geliştirebilir ve elinde tutabilir işgücü. Bir dizi başvuru hassas bir şekilde elenebilir, sıralanabilir ve İK ekip üyelerine iletilebilir. Manuel tanıtım değerlendirmesi Görevler otomatikleştirilebilir, bu da örneğin terfiye hazır olan çalışanlar ve bu kişilerin karşılanıp karşılanmadığının değerlendirilmesi gibi konularda daha net bir görüşle önemli İK içgörülerinin elde edilmesini kolaylaştırır. temel kriterler. Personelin rutin soruları yapay zeka kullanılarak hızlı bir şekilde yanıtlanabiliyor.

Yaratıcı yapay zeka kullanım örnekleri

Üretken yapay zeka ile yaratın

üretken yapay zeka ChatGPT, Bard ve DeepAI gibi araçlar, ürettikleri içerikteki bir sonraki kelimeyi, ifadeyi veya görsel öğeyi tahmin etmek için sınırlı bellekli yapay zeka yeteneklerine güveniyor. Üretken yapay zeka, eğitim için kullanılan verilere dayanarak yüksek kaliteli metin, görseller ve diğer içerikleri üretebilir.

IBM Research, müşterilerinin yüksek kalitede yazmak için üretken modelleri kullanmasına yardımcı olmak için çalışıyor yazılım kodu daha hızlı, keşfet yeni moleküllerve güvenilir kişileri eğitin sohbet robotları kurumsal verilere dayanmaktadır. IBM ekibi yaratıcı yapay zekayı bile kullanıyor sentetik veri daha sağlam ve güvenilir yapay zeka modelleri oluşturmak ve gizlilik ve telif hakkı yasalarıyla korunan gerçek dünya verilerinin yerini almak.

Yeni bilgiler sunun

Uzman sistemler, insanın karar verme sürecini taklit etmek ve bu uzmanlığı karmaşık sorunları çözmek için uygulamak için bir makine öğrenimi modelini eğitmek için kullanılan meta veriler olan bir külliyat üzerinde eğitilebilir. Bu sistemler, eğilimleri ve kalıpları ortaya çıkarmak ve kararlar almak için çok büyük miktarda veriyi değerlendirebilir. Ayrıca işletmelerin gelecekteki olayları tahmin etmelerine ve geçmişteki olayların neden meydana geldiğini anlamalarına yardımcı olabilirler.

Bilgisayar görüşünü netleştirin

Yapay zeka destekli bilgisayar görüşü şunları sağlar: Resim parçalamaTıbbi görüntülemede teşhise yardımcı olmak, robotik ve otonom araçlar için hareketin otomatikleştirilmesi, uydu görüntülerinde ilgilenilen nesnelerin belirlenmesi ve sosyal medyada fotoğraf etiketleme gibi çok çeşitli kullanım durumları vardır. Devam ediyor nöral ağlarBilgisayarlı görme, sistemlerin dijital görüntülerden, videolardan ve diğer görsel girdilerden anlamlı bilgiler çıkarmasını sağlar.

Teknik yapay zeka kullanım örnekleri

AIOps ile işlemleri hızlandırın

Kullanmanın birçok yararı vardır  BT operasyonları için yapay zeka (AIOps). Yapay zekayı aşılayarak BT operasyonlarısayesinde şirketler, operasyonel iş akışlarını otomatikleştirmek ve kolaylaştırmak ve olay korelasyonunu ve nedensellik belirlemeyi izlemek için NLP, büyük veri ve ML modellerinin önemli gücünden yararlanabilir.

Yapay Zeka Operasyonları dijital dönüşüm yatırımlarından yatırım getirisini artırmanın en hızlı yollarından biridir. Süreç otomasyonu genellikle harcamaları optimize etme, daha yüksek operasyonel verimlilik elde etme ve çoğu zaman daha iyi bir müşteri deneyimine dönüşen yeni ve yenilikçi teknolojileri birleştirme çabalarına odaklanır. Yapay zekanın sağladığı diğer faydalar arasında daha sürdürülebilir bir BT sistemi oluşturmak ve sürekli entegrasyon/sürekli (CI/CD) dağıtım hatlarını iyileştirmek yer alıyor.

Kodlamayı ve uygulama modernizasyonunu otomatikleştirin

Önde gelen şirketler artık kodlama, dağıtım ve ölçeklendirmenin otomatikleştirilmesi de dahil olmak üzere uygulama modernizasyonu ve kurumsal BT operasyonları için üretken yapay zeka kullanıyor. Kodlama için, geliştiriciler bir kodlama komutunu doğal dil arayüzü aracılığıyla basit bir İngilizce cümle olarak girebilir ve otomatik olarak oluşturulabilir. kod. Kod oluşturma yetenekleriyle birlikte üretken yapay zekanın kullanılması, tüm deneyim seviyelerindeki hibrit bulut geliştiricilerinin eski uygulama kodlarını uygun ölçekte, kod tutarlılığı, daha az hata ve hız ile yeni hedef platformlara taşımasına ve modernize etmesine de olanak tanıyabilir.

Uygulama performansını artırın

Uygulamaların aşırı tedarik ve aşırı harcama olmadan tutarlı ve sürekli performans göstermesini sağlamak kritik bir öneme sahiptir. Yapay zeka işlemleri (AIOps) kullanım durumu. Otomasyon, bulut maliyetlerini optimize etmenin anahtarıdır ve BT ekipleri, ne kadar yetenekli olursa olsun, performansı en düşük maliyetle sunmak için gereken tam bilgi işlem, depolama ve veritabanı yapılandırmalarını sürekli olarak belirleme kapasitesine her zaman sahip olmayabilir. Yapay zeka yazılımı, kaynakların ne zaman ve nasıl kullanıldığını belirleyebilir ve gerçek talebi gerçek zamanlı olarak eşleştirebilir.

Uçtan uca sistem dayanıklılığını güçlendirin

Kesintisiz hizmet kullanılabilirliğini sağlamaya yardımcı olmak için önde gelen kuruluşlar gerçek zamanlı sorun kaynağı çözümlemesi AI ve akıllı otomasyon tarafından desteklenen yetenekler. AIOps, ITOps ekiplerinin olayların altında yatan nedenleri hızlı bir şekilde belirlemesine ve her ikisini de azaltmak için derhal harekete geçmesine olanak sağlayabilir. arızalar arasındaki ortalama süre (MTBF) ve ortalama onarım süresi (MTTR) olayları.

AIOps platform çözümleri aynı zamanda birden fazla kaynaktan gelen verileri birleştirir ve olayları olaylarla ilişkilendirerek dinamik altyapı görselleştirmeleri, entegre yapay zeka yetenekleri ve önerilen iyileştirme eylemleri aracılığıyla tüm BT ortamına net bir görünürlük sağlar.

Tahmine dayalı BT yönetimini kullanan BT ekipleri, olayları hızlı ve verimli bir şekilde çözmek ve sorunları ortaya çıkmadan önce proaktif bir şekilde önlemek, kullanıcı deneyimlerini geliştirmek ve maliyetleri ve yönetim görevlerini azaltmak için BT ve ağ operasyonlarını otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanabilir. Araçların dağınıklığını ortadan kaldırmaya yardımcı olmak için, kurumsal düzeyde bir AIOps platformu, izleme ve yönetim için merkezi bir cam panelde BT operasyonlarının bütünsel bir görünümünü sağlayabilir.

Siber güvenliği kilitleyin

Yapay zekanın gelişmiş siber güvenlik sağlamak için makine öğrenimini kullanabileceği birçok yol vardır; bunlar arasında kimlik doğrulama için yüz tanıma, sahtekarlık tespiti, kötü amaçlı yazılımları tespit etmek ve engellemek için antivirüs programları, siber saldırıları tanımlayan ve bunlara yanıt veren ve izinsiz girişleri ve etiketleyen sınıflandırma algoritmalarını tespit eden modelleri eğitmek için takviyeli öğrenme yer alır. anormallikler veya kimlik avı saldırıları gibi olaylar.

Robotik donanımını geliştirin

Yapay zeka sadece bir kedinin yazdığı haiku'yu istemekten ibaret değil. Robotlar fiziksel nesneleri tutar ve hareket ettirir. Endüstriyel ortamlarda, dar yapay zeka malzeme taşıma, montaj ve kalite kontrollerini içeren rutin, tekrarlanan görevleri gerçekleştirebilir. Yapay zeka, hayati değerleri izleyerek ve prosedürler sırasında olası sorunları tespit ederek cerrahlara yardımcı olabilir. Tarım makineleri otonom budama, taşıma, seyreltme, ekim ve ilaçlama işlemlerini gerçekleştirebilmektedir. iRobot Roomba gibi akıllı ev cihazları, bilgisayar görüşünü kullanarak bir evin içinde gezinebilir ve ilerlemesini anlamak için bellekte saklanan verileri kullanabilir. Ve eğer yapay zeka bir Roomba'ya rehberlik edebiliyorsa, aynı zamanda otonom arabaları otoyolda yönlendirebilir ve robotlar Malları bir dağıtım merkezinde taşımak veya güvenlik ve emniyet protokolleri için devriye gezmek.

Kestirimci bakımla temizleyin

AI şu amaçlarla kullanılabilir: öngörücü bakım Sorunları belirlemek ve gerekli bakımı işaretlemek için doğrudan makineden gelen verileri analiz ederek. Yapay zeka aynı zamanda mekanik verimliliği artırmak ve motorlardaki karbon emisyonlarını azaltmak için de kullanılıyor. Bakım programları, daha fazla verimlilik oluşturmak için yapay zeka destekli tahmine dayalı analitiği kullanabilir.

İleride ne olduğunu görün

AI yardımcı olabilir öngörme. Örneğin, bir tedarik zinciri işlevi gelecekteki ihtiyaçları ve ürünlerin zamanında ulaşması için gönderilmesi gereken zamanı tahmin etmek için algoritmalar kullanabilir. Bu, yeni verimlilikler yaratılmasına, fazla stokların azaltılmasına ve yeniden sipariş gözden geçirmelerinin telafi edilmesine yardımcı olabilir.

Sektördeki yapay zeka kullanım örnekleri

Yapay zeka, verimliliği ve üretkenliği artırmak için neredeyse her sektöre yönelik görevlere ve araçlara güç sağlayabilir. Yapay zeka sunabilir akıllı otomasyon Kaynak yoğun, maliyetli ve insan hatasına yatkın olabilen, manuel görevler olan veya eski sistemlerde çalıştırılan iş süreçlerini kolaylaştırmak için. İşte yapay zekanın ek gücünden yararlanan sektörlerden bazıları.

Otomotiv

Yapay zeka uygulamalarıyla, otomotiv üreticiler arz ve talepteki değişikliklere yanıt verecek şekilde üretimi daha etkili bir şekilde tahmin edebiliyor ve ayarlayabiliyor. Verimliliği artırmak, zaman alan görevleri ve üretim, destek, satın alma ve diğer alanlardaki hata riskini azaltmak için iş akışlarını kolaylaştırabilirler. Robotlar, manuel işçilik ihtiyacını azaltmaya ve kusur tespitini iyileştirmeye yardımcı olarak, işletmeye daha düşük maliyetle müşterilere daha kaliteli araçlar sağlar.

Eğitim

In Eğitim ve öğretimYapay zeka, eğitim materyallerini her öğrencinin ihtiyaçlarına göre uyarlayabilir. Öğretmenler ve eğitmenler, öğrencilerin nerede ekstra yardıma ve ilgiye ihtiyaç duyabileceğini görmek için yapay zeka analizlerini kullanabilir. Yazılarından veya ödevlerinden intihal yapmak isteyen öğrenciler için yapay zeka, kopyalanan içeriğin tespit edilmesine yardımcı olabilir. Yapay zeka destekli dil çeviri araçları ve gerçek zamanlı transkripsiyon hizmetleri, anadili olmayan konuşmacıların dersleri anlamasına yardımcı olabilir.

Enerji

Şirketler enerji Sektör, talep tahmini, enerji tasarrufu, yenilenebilir enerji kaynaklarının optimizasyonu ve akıllı şebeke yönetimi için yapay zeka ve veri analitiğinden yararlanarak maliyet rekabet gücünü artırabilir. Yapay zeka, enerji üretimi, iletimi ve dağıtım süreçlerine dahil edilerek müşteri desteğini de geliştirebilir ve kaynakları inovasyon için serbest bırakabilir. Tedarikçi tabanlı yapay zekayı kullanan müşteriler ise enerji tüketimini daha iyi anlayabilir ve talebin yoğun olduğu dönemlerde güç tüketimini azaltmak için gerekli adımları atabilir.

Finansal hizmetler

AI destekli FinOps (Finans + DevOps) yardımcı olur finansal Kurumlar Uyarı yorgunluğunu ve boşa harcanan bütçeyi en aza indirmek amacıyla maliyet ve performansı güvenli bir şekilde dengelemek için veriye dayalı bulut harcama kararlarını operasyonel hale getirin. Yapay zeka platformları makine öğrenimini kullanabilir ve derin öğrenme şüpheli veya anormal işlemleri tespit etmek için. Bankalar ve diğer kredi verenler, kredi kararları önermek için ML sınıflandırma algoritmalarını ve tahmin modellerini kullanabilir.

Çoğu borsa işlemi, trendleri tahmin etmek ve sonuçta satın alma veya satma işleminin ne zaman yapılacağına dair öneride bulunmak için onlarca yıllık borsa verilerini içeren ML'yi kullanır. ML ayrıca insan müdahalesi olmadan algoritmik ticaret gerçekleştirebilir. ML algoritmaları kalıpları tahmin edebilir, doğruluğu artırabilir, maliyetleri düşürebilir ve insan hatası riskini azaltabilir.

Sağlık hizmeti

The sağlık endüstri, veri analizi, teşhis ve tedaviye tutarlı bir yaklaşım sağlamak için NLP ile akıllı otomasyon kullanıyor. Uzaktan sağlık hizmeti randevularında chatbotların kullanılması, daha az insan müdahalesi gerektirir ve genellikle teşhis için daha kısa bir süre gerektirir.

ML, radyoloji görüntülemede yerinde kullanılabilir; yapay zeka destekli bilgisayarlı görüş genellikle mamogramları analiz etmek ve erken akciğer kanseri taraması için kullanılır. ML ayrıca tedavi planları oluşturmak, tümörleri sınıflandırmak, kemik kırıklarını bulmak ve nörolojik bozuklukları tespit etmek için de eğitilebilir.

Genetik araştırmalarda, gen modifikasyonunda ve genom dizilemesinde ML, genlerin sağlığı nasıl etkilediğini belirlemek için kullanılır. ML, belirli bir tedaviye veya ilaca yanıt verecek veya vermeyecek olan genetik belirteçleri ve genleri tanımlayabilir ve belirli kişilerde önemli yan etkilere neden olabilir.

Sigorta

AI ile sigorta sağlayıcılar manuel oran hesaplamalarına veya ödemelere olan ihtiyacı neredeyse ortadan kaldırabilir ve taleplerin ve değerlendirmelerin işlenmesini basitleştirebilir. Akıllı otomasyon aynı zamanda gereksinimlerin karşılanmasını sağlayarak sigorta şirketlerinin uyumluluk düzenlemelerine daha kolay uymasına yardımcı olur. Bu sayede kişi veya kuruluşun riskini de hesaplayarak uygun sigorta oranını hesaplayabilirler.

Üretim

Analitik özellikli gelişmiş yapay zeka yardımcı olabilir üreticileri Pazar eğilimlerine ilişkin tahmine dayalı içgörüler oluşturun. Üretken yapay zeka, şirketlerin birden fazla tasarım seçeneği oluşturmasına yardımcı olarak ürün tasarımını hızlandırabilir ve optimize edebilir. Yapay zeka ayrıca üretim verimliliğini artırmaya yönelik önerilerde de yardımcı olabilir. Üretimin geçmiş verilerini kullanan üretken yapay zeka, ekipman arızalarını gerçek zamanlı olarak tahmin edebilir veya tespit edebilir ve ardından ekipman ayarlamalarını, onarım seçeneklerini veya gerekli yedek parçaları önerebilir.

İlaç

Için yaşam Bilimleri endüstri, ilaç keşfi ve üretimi, çok büyük miktarda veri toplama, derleme, işleme ve analiz gerektirir. Geliştirme ve teste manuel bir yaklaşım, hesaplama hatalarına yol açabilir ve çok büyük miktarda kaynak gerektirebilir. Buna karşılık, Kovid-19 aşılarının rekor sürede üretilmesi, akıllı otomasyonun üretim hızını ve kalitesini artıran süreçleri nasıl mümkün kıldığının bir örneğidir.

Perakende

AI gizli silah haline geliyor perakendeciler Artan tüketici taleplerini daha iyi anlamak ve karşılamak için. Perakende ile rekabet eden son derece kişiselleştirilmiş çevrimiçi alışveriş, doğrudan tüketiciye yönelik modeller ve teslimat hizmetleri ile üretken yapay zeka, perakendecilerin ve e-ticaret şirketlerinin müşteri hizmetlerini iyileştirmelerine, pazarlama kampanyaları planlamalarına ve yeteneklerinin ve uygulamalarının yeteneklerini dönüştürmelerine yardımcı olabilir. Yapay zeka, envanter yönetiminin optimize edilmesine bile yardımcı olabilir.

Üretken yapay zeka, e-postalar, resimler, videolar, ses dosyaları ve sosyal medya içeriği gibi çeşitli veri kaynaklarını yönetme konusunda uzmandır. Bu yapılandırılmamış veriler, model oluşturmanın ve üretken yapay zekanın devam eden eğitiminin omurgasını oluşturur, böylece zaman içinde yararlı olmaya devam edebilir. Bu yapılandırılmamış verilerden yararlanmak, sohbet robotları aracılığıyla müşteri hizmetlerinin geliştirilmesi ve daha etkili e-posta yönlendirmesinin kolaylaştırılması da dahil olmak üzere perakende operasyonlarının çeşitli yönlerine fayda sağlayabilir. Uygulamada bu, kullanıcıları uygun kaynaklara yönlendirmek, ister onları doğru temsilciye bağlamak, ister kullanıcı kılavuzlarına ve SSS'lere yönlendirmek anlamına gelebilir.

Transfer

Yapay zeka birçok kişiyi bilgilendiriyor taşımacılık bu günlerde sistemler. Örneğin Google Haritalar, mevcut trafik koşullarını kontrol etmek, en hızlı rotayı belirlemek, "yakındaki keşfedilecek" yerler önermek ve varış zamanlarını tahmin etmek için ML algoritmalarını kullanır.

Uber ve Lyft gibi araç paylaşımı uygulamaları, yolcuları ve sürücüleri eşleştirmek, fiyatları belirlemek, trafiği incelemek ve sürüş rotalarını optimize etmek ve varış sürelerini tahmin etmek için Google Haritalar gibi gerçek zamanlı trafik koşullarını analiz etmek için ML'yi kullanıyor.

Bilgisayar görüşü, sürücüsüz arabalara rehberlik ediyor. Denetimsiz bir makine öğrenimi algoritması, kendi kendini süren arabaların, etraflarında olup biteni anlamak için kameralardan ve sensörlerden veri toplamasına olanak tanır ve gerçek zamanlı karar almayı mümkün kılar.

Yapay zeka vaadini yerine getiriyor

Yapay zekanın yapabileceklerinin çoğu mucizevi görünüyor, ancak genel medyada bildirilenlerin çoğu anlamsız eğlence ya da sadece korkutucu. Artık iş dünyasının kullanımına sunulan şey, birçok endüstrinin ve işlevin büyük ilerlemeler kaydetmesine yardımcı olabilecek son derece güçlü bir araçtır. Yapay zekanın en faydalı kullanım örneklerini keşfetmeyen ve benimsemeyen şirketler, yakında ciddi bir rekabet dezavantajıyla karşı karşıya kalacak. IBM gibi en kullanışlı yapay zeka araçlarına göz kulak olmak^® watsonx.ai™ ve bu konularda şimdi uzmanlaşmak büyük kazançlar sağlayacaktır.

IBM® watsonx.ai™'yi keşfedin