Khi nghĩ về trí tuệ nhân tạo (AI) trường hợp sử dụng, câu hỏi có thể được đặt ra: Cái gì sẽ không AI có thể làm được? Câu trả lời dễ dàng chủ yếu là lao động chân tay, mặc dù sẽ đến lúc phần lớn lao động chân tay hiện nay sẽ được thực hiện bằng các thiết bị robot do AI điều khiển. Nhưng hiện nay, AI thuần túy có thể được lập trình cho nhiều nhiệm vụ đòi hỏi sự suy nghĩ và Sự thông minh, miễn là trí thông minh đó có thể được thu thập bằng kỹ thuật số và sử dụng để đào tạo hệ thống AI. AI vẫn chưa xếp đồ vào máy rửa chén sau bữa tối—nhưng có thể giúp tạo ra bản tóm tắt pháp lý, thiết kế sản phẩm mới hoặc thư gửi bà.

Tất cả chúng ta đều ngạc nhiên trước những gì AI có thể làm được. Nhưng câu hỏi dành cho những người làm kinh doanh như chúng ta là điều gì là tốt nhất? kinh doanh công dụng? Việc lắp ráp một phiên bản Mona Lisa theo phong cách của Vincent van Gough rất thú vị, nhưng điều đó có thường xuyên thúc đẩy lợi nhuận không? Dưới đây là 27 cách hiệu quả cao mà các trường hợp sử dụng AI có thể giúp doanh nghiệp cải thiện lợi nhuận của họ.

Các trường hợp sử dụng AI hướng tới khách hàng

Cung cấp dịch vụ khách hàng vượt trội

Giờ đây, tương tác của khách hàng có thể được hỗ trợ trong thời gian thực nhờ AI đàm thoại. Sử dụng truy vấn dựa trên giọng nói xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích cảm xúc để nhận dạng giọng nói để cuộc trò chuyện của họ có thể bắt đầu ngay lập tức. sử dụng thuật toán học máy, AI có thể hiểu những gì khách hàng đang nói cũng như giọng điệu của họ và có thể hướng họ đến dịch vụ khách hàng đại lý khi cần thiết. Với tính năng chuyển văn bản thành giọng nói và NLP, AI có thể phản hồi ngay lập tức các truy vấn và hướng dẫn bằng văn bản. Không cần phải bắt khách hàng chờ đợi câu trả lời cho các câu hỏi thường gặp (FAQ) hoặc thực hiện bước tiếp theo để mua hàng. Và các đại lý dịch vụ khách hàng kỹ thuật số có thể nâng cao sự hài lòng của khách hàng bằng cách đưa ra lời khuyên và hướng dẫn cho các đại lý dịch vụ khách hàng.

Cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng

Việc sử dụng AI có hiệu quả trong việc tạo ra trải nghiệm cá nhân ở quy mô thông qua chatbot, trợ lý kỹ thuật số và giao diện khách hàng, mang lại trải nghiệm phù hợp và quảng cáo được nhắm mục tiêu cho khách hàng và người dùng cuối. Ví dụ: Amazon nhắc nhở khách hàng sắp xếp lại các sản phẩm họ thường mua nhất và cho họ xem các sản phẩm hoặc đề xuất liên quan. McDonald's đang xây dựng các giải pháp AI cho chăm sóc khách hàng với công nghệ IBM Watson AI và NLP để đẩy nhanh sự phát triển của công nghệ nhận đơn hàng tự động (AOT). Điều này không chỉ giúp mở rộng quy mô công nghệ AOT trên các thị trường mà còn giúp giải quyết vấn đề tích hợp bao gồm các ngôn ngữ, phương ngữ và biến thể menu bổ sung. Tại Spotify, họ sẽ đề xuất một nghệ sĩ mới để khách hàng hài lòng khi nghe. YouTube sẽ cung cấp nguồn cấp dữ liệu nội dung được tuyển chọn phù hợp với sở thích của khách hàng.

Quảng cáo bán kèm và bán thêm

Công cụ đề xuất sử dụng dữ liệu hành vi của người tiêu dùng và thuật toán AI để giúp khám phá xu hướng dữ liệu được sử dụng để phát triển các chiến lược bán thêm và bán kèm hiệu quả hơn, từ đó đưa ra các đề xuất tiện ích bổ sung hữu ích hơn cho khách hàng khi thanh toán cho các nhà bán lẻ trực tuyến. Các mục đích sử dụng khác bao gồm Netflix đưa ra các đề xuất xem được hỗ trợ bởi các mô hình xử lý tập dữ liệu được thu thập từ lịch sử xem; LinkedIn sử dụng ML để lọc các mục trong nguồn cấp tin tức, đưa ra các đề xuất và đề xuất việc làm về người nên kết nối; và Spotify sử dụng mô hình ML để tạo đề xuất bài hát của mình.

Làm thông minh điện thoại thông minh

Nhận dạng khuôn mặt kích hoạt điện thoại thông minh và trợ lý giọng nói, được hỗ trợ bởi máy học, trong khi Siri của Apple, Alexa của Amazon, Trợ lý Google và Copilot của Microsoft sử dụng NLP để nhận ra những gì chúng ta nói và sau đó phản hồi một cách thích hợp. Các công ty cũng tận dụng ML trong máy ảnh điện thoại thông minh để phân tích và cải thiện ảnh bằng cách sử dụng bộ phân loại hình ảnh, phát hiện vật thể (hoặc khuôn mặt) trong ảnh và thậm chí sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để nâng cao hoặc mở rộng ảnh bằng cách dự đoán những gì nằm ngoài biên giới của nó.

Giới thiệu trợ lý cá nhân

Trợ lý ảo hoặc trợ lý giọng nói, chẳng hạn như Alexa của Amazon và Siri của Apple, được hỗ trợ bởi AI. Khi ai đó đặt câu hỏi qua lời nói hoặc văn bản, ML sẽ tìm kiếm câu trả lời hoặc nhớ lại những câu hỏi tương tự mà người đó đã hỏi trước đó. Công nghệ tương tự có thể hỗ trợ các bot nhắn tin, chẳng hạn như các bot được Facebook Messenger và Slack sử dụng—trong khi Google Assistant, Cortana và Trợ lý IBM Watsonx kết hợp NLP với hiểu câu hỏi và yêu cầu, thực hiện các hành động thích hợp và soạn câu trả lời.

Nhân hóa nguồn nhân lực

AI có thể thu hút, phát triển và giữ chân kỹ năng lực lượng lao động. Hàng loạt đơn đăng ký có thể được sàng lọc, sắp xếp và chuyển đến các thành viên nhóm nhân sự một cách chính xác. Đánh giá thăng tiến thủ công các nhiệm vụ có thể được tự động hóa, giúp dễ dàng thu được những hiểu biết quan trọng về nhân sự với cái nhìn rõ ràng hơn, chẳng hạn như nhân viên sắp được thăng chức và đánh giá xem họ có đáp ứng được yêu cầu hay không điểm chuẩn chính. Các câu hỏi thường lệ của nhân viên có thể được trả lời nhanh chóng bằng AI.

Các trường hợp sử dụng AI sáng tạo

Sáng tạo với AI tổng hợp

Trí tuệ nhân tạo các công cụ như ChatGPT, Bard và DeepAI dựa vào khả năng AI có bộ nhớ hạn chế để dự đoán từ, cụm từ hoặc thành phần hình ảnh tiếp theo trong nội dung mà nó tạo ra. AI sáng tạo có thể tạo ra văn bản, hình ảnh và nội dung khác chất lượng cao dựa trên dữ liệu được sử dụng để đào tạo.

IBM Research đang nỗ lực giúp khách hàng của mình sử dụng các mô hình tổng quát để viết các bài viết chất lượng cao. mã phần mềm nhanh hơn, khám phá phân tử mớivà đào tạo người đáng tin cậy trò chuyện trò chuyện dựa trên dữ liệu của doanh nghiệp. Nhóm IBM thậm chí còn sử dụng AI tổng hợp để tạo ra dữ liệu tổng hợp để xây dựng các mô hình AI mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn cũng như bảo vệ dữ liệu trong thế giới thực được bảo vệ bởi luật về quyền riêng tư và bản quyền.

Cung cấp những hiểu biết mới

Các hệ thống chuyên gia có thể được đào tạo trên một kho dữ liệu—siêu dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình học máy—để mô phỏng quá trình ra quyết định của con người và áp dụng kiến ​​thức chuyên môn này để giải quyết các vấn đề phức tạp. Các hệ thống này có thể đánh giá lượng dữ liệu khổng lồ để khám phá các xu hướng và mô hình cũng như đưa ra quyết định. Họ cũng có thể giúp doanh nghiệp dự đoán các sự kiện trong tương lai và hiểu lý do tại sao các sự kiện trong quá khứ lại xảy ra.

Làm rõ tầm nhìn máy tính

Thị giác máy tính được hỗ trợ bởi AI cho phép phân đoạn hình ảnh, có nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, bao gồm hỗ trợ chẩn đoán trong hình ảnh y tế, tự động hóa chuyển động cho robot và ô tô tự lái, xác định các đối tượng quan tâm trong hình ảnh vệ tinh và gắn thẻ ảnh trên mạng xã hội. Chạy tiếp mạng thần kinh, thị giác máy tính cho phép các hệ thống trích xuất thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh kỹ thuật số, video và các đầu vào trực quan khác.

Các trường hợp sử dụng AI kỹ thuật

Hoạt động tốc độ với AIOps

Có nhiều lợi ích khi sử dụng  trí tuệ nhân tạo cho hoạt động CNTT (AIOps). Bằng cách truyền AI vào Hoạt động CNTT, các công ty có thể khai thác sức mạnh đáng kể của NLP, dữ liệu lớn và mô hình ML để tự động hóa và hợp lý hóa quy trình vận hành, đồng thời theo dõi mối tương quan sự kiện và xác định quan hệ nhân quả.

CỨU là một trong những cách nhanh nhất để tăng ROI từ đầu tư chuyển đổi kỹ thuật số. Tự động hóa quy trình thường tập trung vào nỗ lực tối ưu hóa chi tiêu, đạt được hiệu quả hoạt động cao hơn và kết hợp các công nghệ mới và cải tiến, thường mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng. Nhiều lợi ích hơn từ AI bao gồm xây dựng hệ thống CNTT bền vững hơn và cải thiện quy trình phân phối tích hợp/liên tục (CI/CD).

Tự động hóa mã hóa và hiện đại hóa ứng dụng

Các công ty hàng đầu hiện đang sử dụng AI tổng quát để hiện đại hóa ứng dụng và vận hành CNTT doanh nghiệp, bao gồm tự động hóa mã hóa, triển khai và mở rộng quy mô. Để mã hóa, nhà phát triển có thể nhập lệnh mã hóa dưới dạng một câu tiếng Anh đơn giản thông qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên và được tạo tự động mã. Việc sử dụng AI tổng quát với khả năng tạo mã cũng có thể cho phép các nhà phát triển đám mây lai ở mọi cấp độ kinh nghiệm di chuyển và hiện đại hóa mã ứng dụng cũ trên quy mô lớn sang các nền tảng mục tiêu mới với tính nhất quán của mã, ít lỗi hơn và tốc độ.

Tăng hiệu suất ứng dụng

Đảm bảo rằng các ứng dụng hoạt động ổn định và liên tục—không cung cấp quá mức và chi tiêu quá mức—là một điều quan trọng Hoạt động AI (AIOps) trường hợp sử dụng. Tự động hóa là chìa khóa để tối ưu hóa chi phí đám mây và các nhóm CNTT, cho dù họ có kỹ năng đến đâu, không phải lúc nào cũng có khả năng xác định liên tục cấu hình điện toán, lưu trữ và cơ sở dữ liệu chính xác cần thiết để mang lại hiệu suất với chi phí thấp nhất. Phần mềm AI có thể xác định thời điểm và cách thức sử dụng tài nguyên cũng như đáp ứng nhu cầu thực tế trong thời gian thực.

Tăng cường khả năng phục hồi của hệ thống từ đầu đến cuối

Để giúp đảm bảo tính sẵn có của dịch vụ không bị gián đoạn, các tổ chức hàng đầu sử dụng thời gian thực phân tích nguyên nhân gốc rễ khả năng được hỗ trợ bởi AI và tự động hóa thông minh. AIOps có thể cho phép các nhóm ITOps nhanh chóng xác định nguyên nhân cơ bản của sự cố và thực hiện hành động ngay lập tức để giảm thiểu cả hai. thời gian trung bình giữa các lần thất bại (MTBF) và thời gian trung bình để sửa chữa các sự cố (MTTR).

Các giải pháp nền tảng AIOps cũng hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn và liên hệ các sự kiện với sự cố, mang lại khả năng hiển thị rõ ràng về toàn bộ môi trường CNTT thông qua trực quan hóa cơ sở hạ tầng động, khả năng AI tích hợp và các hành động khắc phục được đề xuất.

Bằng cách sử dụng quản lý CNTT dự đoán, các nhóm CNTT có thể sử dụng AI để tự động hóa các hoạt động CNTT và mạng nhằm giải quyết sự cố nhanh chóng và hiệu quả—và chủ động ngăn chặn sự cố trước khi chúng xảy ra, nâng cao trải nghiệm người dùng cũng như cắt giảm chi phí và nhiệm vụ quản trị. Để giúp loại bỏ tình trạng ngổn ngang công cụ, nền tảng AIOps cấp doanh nghiệp có thể cung cấp cái nhìn toàn diện về hoạt động CNTT trên một khung kính trung tâm để theo dõi và quản lý.

Khóa trong an ninh mạng

Có nhiều cách AI có thể sử dụng ML để cải thiện an ninh mạng, bao gồm: nhận dạng khuôn mặt để xác thực, phát hiện gian lận, chương trình chống vi-rút để phát hiện và chặn phần mềm độc hại, học tăng cường để đào tạo các mô hình xác định và ứng phó với các cuộc tấn công mạng cũng như phát hiện các hành vi xâm nhập và thuật toán phân loại gắn nhãn các sự kiện bất thường hoặc các cuộc tấn công lừa đảo.

Trang bị robot

AI không chỉ yêu cầu một bài thơ haiku do một con mèo viết. Robot xử lý và di chuyển các vật thể. Trong môi trường công nghiệp, AI hẹp có thể thực hiện các công việc thường xuyên, lặp đi lặp lại liên quan đến xử lý vật liệu, lắp ráp và kiểm tra chất lượng. AI có thể hỗ trợ bác sĩ phẫu thuật bằng cách theo dõi sức sống và phát hiện các vấn đề tiềm ẩn trong quá trình phẫu thuật. Máy nông nghiệp có thể thực hiện việc cắt tỉa, di chuyển, tỉa thưa, gieo hạt và phun thuốc tự động. Các thiết bị nhà thông minh như iRobot Roomba có thể điều hướng bên trong ngôi nhà bằng cách sử dụng thị giác máy tính và sử dụng dữ liệu được lưu trữ trong bộ nhớ để hiểu tiến trình của nó. Và nếu AI có thể hướng dẫn Roomba, nó cũng có thể điều khiển xe tự lái trên đường cao tốc và robot di chuyển hàng hóa trong trung tâm phân phối hoặc tuần tra để đảm bảo an ninh và an toàn.

Dọn dẹp bằng bảo trì dự đoán

AI có thể được sử dụng để bảo trì dự đoán bằng cách phân tích dữ liệu trực tiếp từ máy móc để xác định vấn đề và đưa ra tín hiệu cần bảo trì. AI cũng đã được sử dụng để cải thiện hiệu suất cơ học và giảm lượng khí thải carbon trong động cơ. Lịch bảo trì có thể sử dụng các phân tích dự đoán do AI cung cấp để tạo ra hiệu quả cao hơn.

Xem những gì phía trước

AI có thể hỗ trợ dự báo. Ví dụ: chức năng chuỗi cung ứng có thể sử dụng thuật toán để dự đoán nhu cầu trong tương lai và thời gian sản phẩm cần được vận chuyển để đến nơi kịp thời. Điều này có thể giúp tạo ra những hiệu quả mới, giảm tình trạng tồn kho quá mức và giúp bù đắp cho những sai sót sắp xếp lại.

Các trường hợp sử dụng AI trong ngành

AI có thể hỗ trợ các nhiệm vụ và công cụ cho hầu hết mọi ngành để tăng hiệu quả và năng suất. AI có thể cung cấp tự động hóa thông minh để hợp lý hóa các quy trình kinh doanh vốn là các tác vụ thủ công hoặc chạy trên các hệ thống cũ—có thể tốn nhiều tài nguyên, tốn kém và dễ xảy ra lỗi của con người. Dưới đây là một số ngành hiện đang được hưởng lợi từ sức mạnh bổ sung của AI.

Ô tô

Với các ứng dụng của AI, ô tô các nhà sản xuất có thể dự đoán và điều chỉnh sản xuất hiệu quả hơn để đáp ứng những thay đổi về cung và cầu. Họ có thể hợp lý hóa quy trình công việc để tăng hiệu quả và giảm các nhiệm vụ tốn thời gian cũng như nguy cơ xảy ra lỗi trong sản xuất, hỗ trợ, mua sắm và các lĩnh vực khác. Robot giúp giảm nhu cầu lao động thủ công và cải thiện khả năng phát hiện lỗi, cung cấp phương tiện chất lượng cao hơn cho khách hàng với chi phí thấp hơn cho doanh nghiệp.

Đào tạo

In Giao dục va đao tạo, AI có thể điều chỉnh tài liệu giáo dục phù hợp với nhu cầu của từng học sinh. Giáo viên và giảng viên có thể sử dụng phân tích AI để xem học sinh có thể cần trợ giúp và chú ý thêm ở đâu. Đối với những học sinh có ý định đạo văn bài tập hoặc bài tập về nhà, AI có thể giúp phát hiện nội dung sao chép. Các công cụ dịch ngôn ngữ được điều khiển bằng AI và dịch vụ phiên âm theo thời gian thực có thể giúp những người không phải bản xứ hiểu được bài học.

Năng lượng

Các công ty trong năng lượng ngành có thể tăng khả năng cạnh tranh về chi phí bằng cách khai thác AI và phân tích dữ liệu để dự báo nhu cầu, bảo tồn năng lượng, tối ưu hóa năng lượng tái tạo và quản lý lưới điện thông minh. Bằng cách đưa AI vào quá trình sản xuất, truyền tải và phân phối năng lượng, AI cũng có thể cải thiện dịch vụ hỗ trợ khách hàng, giải phóng nguồn lực cho đổi mới. Và đối với những khách hàng sử dụng AI dựa trên nhà cung cấp, họ có thể hiểu rõ hơn mức tiêu thụ năng lượng của mình và thực hiện các bước để giảm mức tiêu thụ điện năng trong thời gian có nhu cầu cao nhất.

Các dịch vụ tài chính

Hỗ trợ AI FinOps (Tài chính + DevOps) giúp tổ chức tài chính vận hành các quyết định chi tiêu trên nền tảng đám mây dựa trên dữ liệu để cân bằng chi phí và hiệu suất một cách an toàn nhằm giảm thiểu sự mệt mỏi do cảnh báo và lãng phí ngân sách. Nền tảng AI có thể sử dụng máy học và học kĩ càng để phát hiện các giao dịch đáng ngờ hoặc bất thường. Các ngân hàng và những người cho vay khác có thể sử dụng thuật toán phân loại ML và mô hình dự đoán để đề xuất các quyết định cho vay.

Nhiều giao dịch trên thị trường chứng khoán sử dụng ML với dữ liệu thị trường chứng khoán trong nhiều thập kỷ để dự báo xu hướng và cuối cùng đề xuất nên mua hay bán khi nào và khi nào. ML cũng có thể tiến hành giao dịch thuật toán mà không cần sự can thiệp của con người. Thuật toán ML có thể dự đoán các mẫu, cải thiện độ chính xác, giảm chi phí và giảm nguy cơ lỗi của con người.

Chăm sóc sức khỏe

Sản phẩm chăm sóc sức khỏe ngành đang sử dụng tự động hóa thông minh với NLP để cung cấp cách tiếp cận nhất quán để phân tích, chẩn đoán và điều trị dữ liệu. Việc sử dụng chatbot trong các cuộc hẹn chăm sóc sức khỏe từ xa đòi hỏi ít sự can thiệp của con người hơn và thường có thời gian chẩn đoán ngắn hơn.

Tại chỗ, ML có thể được sử dụng trong chụp ảnh X quang, với thị giác máy tính hỗ trợ AI thường được sử dụng để phân tích ảnh chụp quang tuyến vú và sàng lọc ung thư phổi sớm. ML cũng có thể được đào tạo để lập kế hoạch điều trị, phân loại khối u, tìm các vết gãy xương và phát hiện các rối loạn thần kinh.

Trong nghiên cứu di truyền, chỉnh sửa gen và giải trình tự bộ gen, ML được sử dụng để xác định gen tác động đến sức khỏe như thế nào. ML có thể xác định các dấu hiệu di truyền và gen sẽ đáp ứng hoặc không đáp ứng với một phương pháp điều trị hoặc thuốc cụ thể và có thể gây ra tác dụng phụ đáng kể ở một số người.

Bảo hiểm

Với AI, bảo hiểm các nhà cung cấp hầu như có thể loại bỏ nhu cầu tính toán hoặc thanh toán tỷ lệ thủ công và có thể đơn giản hóa việc xử lý các khiếu nại và đánh giá. Tự động hóa thông minh cũng giúp các công ty bảo hiểm tuân thủ các quy định tuân thủ dễ dàng hơn bằng cách đảm bảo đáp ứng các yêu cầu. Bằng cách này, họ cũng có thể tính toán rủi ro của một cá nhân hoặc tổ chức và tính tỷ lệ bảo hiểm phù hợp.

Sản xuất Chế tạo

AI nâng cao với khả năng phân tích có thể giúp ích nhà sản xuất tạo ra những hiểu biết dự đoán về xu hướng thị trường. AI sáng tạo có thể tăng tốc và tối ưu hóa thiết kế sản phẩm bằng cách giúp các công ty tạo ra nhiều lựa chọn thiết kế. AI cũng có thể hỗ trợ đưa ra các đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất. Bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử sản xuất, AI tổng hợp có thể dự đoán hoặc xác định vị trí lỗi của thiết bị trong thời gian thực, sau đó đề xuất điều chỉnh thiết bị, phương án sửa chữa hoặc phụ tùng thay thế cần thiết.

Dược phẩm

Đối với khoa học đời sống ngành công nghiệp, phát hiện và sản xuất thuốc đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu được thu thập, đối chiếu, xử lý và phân tích. Cách tiếp cận thủ công để phát triển và thử nghiệm có thể dẫn đến lỗi tính toán và đòi hỏi một lượng lớn tài nguyên. Ngược lại, việc sản xuất vắc xin Covid-19 trong thời gian kỷ lục là một ví dụ về cách tự động hóa thông minh hỗ trợ các quy trình cải thiện tốc độ và chất lượng sản xuất.

Bán lẻ

AI đang trở thành vũ khí bí mật cho các nhà bán lẻ để hiểu rõ hơn và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người tiêu dùng. Với việc mua sắm trực tuyến được cá nhân hóa cao, các mô hình trực tiếp đến người tiêu dùng và dịch vụ giao hàng cạnh tranh với ngành bán lẻ, AI tổng quát có thể giúp các nhà bán lẻ và công ty thương mại điện tử cải thiện dịch vụ chăm sóc khách hàng, lập kế hoạch chiến dịch tiếp thị và chuyển đổi khả năng của nhân tài cũng như ứng dụng của họ. AI thậm chí có thể giúp tối ưu hóa việc quản lý hàng tồn kho.

AI sáng tạo vượt trội trong việc xử lý các nguồn dữ liệu đa dạng như email, hình ảnh, video, tệp âm thanh và nội dung mạng xã hội. Dữ liệu phi cấu trúc này tạo thành xương sống cho việc tạo mô hình và đào tạo liên tục về AI tổng hợp, vì vậy dữ liệu này có thể vẫn hữu ích theo thời gian. Việc tận dụng dữ liệu phi cấu trúc này có thể mở rộng lợi ích cho các khía cạnh khác nhau của hoạt động bán lẻ, bao gồm nâng cao dịch vụ khách hàng thông qua chatbot và tạo điều kiện định tuyến email hiệu quả hơn. Trong thực tế, điều này có thể có nghĩa là hướng dẫn người dùng đến các tài nguyên thích hợp, cho dù đó là kết nối họ với đại lý phù hợp hay hướng họ đến hướng dẫn sử dụng và Câu hỏi thường gặp.

Di chuyển

AI thông báo cho nhiều người giao thông vận tải các hệ thống ngày nay. Ví dụ: Google Maps sử dụng thuật toán ML để kiểm tra tình trạng giao thông hiện tại, xác định tuyến đường nhanh nhất, đề xuất các địa điểm để “khám phá khu vực lân cận” và ước tính thời gian đến.

Các ứng dụng chia sẻ chuyến đi như Uber và Lyft sử dụng ML để kết nối hành khách và tài xế, đặt giá, kiểm tra giao thông và giống như Google Maps, phân tích điều kiện giao thông theo thời gian thực để tối ưu hóa các tuyến đường lái xe và ước tính thời gian đến.

Thị giác máy tính hướng dẫn xe tự lái. Thuật toán ML không giám sát cho phép ô tô tự lái thu thập dữ liệu từ camera và cảm biến để hiểu những gì đang xảy ra xung quanh chúng và cho phép đưa ra quyết định theo thời gian thực.

Thực hiện lời hứa của AI

Phần lớn những gì AI có thể làm có vẻ kỳ diệu, nhưng phần lớn những gì được đưa tin trên các phương tiện truyền thông đại chúng chỉ là trò vui phù phiếm hoặc đơn giản là đáng sợ. Những gì doanh nghiệp hiện có là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ có thể giúp nhiều ngành và chức năng đạt được những bước tiến lớn. Những công ty không khám phá và áp dụng các trường hợp sử dụng AI có lợi nhất sẽ sớm gặp bất lợi trong cạnh tranh nghiêm trọng. Để mắt đến các công cụ AI hữu ích nhất, chẳng hạn như IBM^® watsonx.ai™ và việc nắm vững chúng ngay bây giờ sẽ mang lại lợi ích lớn.

Khám phá IBM® watsonx.ai™