Oggi faremo un viaggio nel mondo delle moderne tecnologie, vi racconterò come l’intelligenza artificiale non solo risolve i problemi esistenti e automatizza i processi aziendali, ma apre anche nuove opportunità di crescita e sviluppo.
- Che cos'è l'intelligenza artificiale e perché le aziende ne hanno bisogno?
- TOP 10 attività le cui prestazioni aumenteranno in modo esponenziale utilizzando le reti neurali
- Quali settori richiedono l'introduzione dell'intelligenza artificiale e quali sono i vantaggi
- Quali reti neurali dovrebbero essere utilizzate e chi dovrebbe farlo?
Che cos’è l’intelligenza artificiale e perché le aziende ne hanno bisogno?
Le reti neurali stanno diventando uno degli strumenti più rilevanti per il business. Prevedono la domanda e altri fattori, calcolano modelli, automatizzano molte attività, inclusa l’interazione con i clienti, e molte altre attività che esamineremo oggi.
Nel loro insieme, le soluzioni AI possono ottimizzare il processo decisionale, l’esperienza del cliente e l’efficienza in tutti i settori.
Prima di esplorare l’impatto delle tecnologie di intelligenza artificiale sugli imprenditori, è importante definire il termine.
Chiamare servizi specifici intelligenza artificiale è come chiamare un’auto un veicolo: tecnicamente corretto, ma senza coprire alcun dettaglio.
Per capire quale tipo di intelligenza artificiale è dominante nel mondo degli affari, bisogna scavare più a fondo.
L’apprendimento automatico è uno dei tipi più comuni di intelligenza artificiale sviluppati oggi. L’apprendimento automatico viene utilizzato principalmente per elaborare rapidamente grandi quantità di dati. Questi tipi di IA sono algoritmi che “imparano” nel tempo.
L’apprendimento automatico consente di analizzare rapidamente i dati non appena arrivano, identificando modelli e anomalie. Ad esempio, se le apparecchiature di un’azienda funzionano a prestazioni ridotte, un algoritmo di apprendimento automatico può monitorarlo e avvisare le persone necessarie che è ora di eseguire la manutenzione. servizio.
Il deep learning è una versione ancora più sofisticata dell’apprendimento automatico che utilizza le reti neurali per impegnarsi in quello che viene chiamato ragionamento non lineare. Questo tipo di intelligenza artificiale apre le porte a funzioni più complesse, come il rilevamento delle frodi. Ciò avviene analizzando contemporaneamente un’ampia gamma di fattori.
Il deep learning è una grande promessa nel mondo degli affari ed è probabile che venga utilizzato più spesso.
Gli algoritmi di machine learning più vecchi perdono funzionalità dopo aver raccolto una certa quantità di dati, mentre i modelli di deep learning continuano a migliorare le loro prestazioni man mano che ricevono più input.
Passiamo alla parte più interessante e consideriamo quali processi possono essere trasferiti alle tecnologie AI!
TOP 10 attività le cui prestazioni aumenteranno in modo esponenziale utilizzando le reti neurali
Automazione dell’immissione dei dati
Utilizzando servizi e componenti aggiuntivi basati su ChatGPT (ad esempio Numerous.Ai), puoi automatizzare il riempimento di celle e documenti, abilitare la generazione automatica di report, nonché analizzare la posta in arrivo e raccogliere informazioni in Doc.
Previsione
L’intelligenza artificiale è in grado di prevedere tendenze, domanda, stagionalità, ecc. e di calcolare modelli nascosti, sia dai dati in arrivo che da una richiesta specifica.
Raccolta e analisi dei dati
Le reti neurali raccolgono rapidamente informazioni da qualsiasi fonte, riconoscono oggetti e possono anche analizzare big data.
Formazione dei dipendenti
Formazione adattiva e test automatizzati: l’intelligenza artificiale può analizzare il profilo di un dipendente e generare contenuti che meglio si adattano alle sue conoscenze e capacità, accelerando il processo di apprendimento e aumentando l’efficienza del personale.
Interazione con il cliente
L’intelligenza artificiale automatizza il servizio clienti tramite chatbot, fornendo risposte rapide 24 ore su 24, 7 giorni su 7, e analizza il comportamento degli utenti per migliorare il servizio e comprendere le esigenze dei clienti.
AI nella videosorveglianza
Utilizzando gli strumenti di intelligenza artificiale, puoi monitorare il lavoro del magazzino e dei dipendenti dell’azienda in un formato di reporting automatico basato su indicatori specifici. Nei negozi, i sistemi di video analisi raccolgono dati sul comportamento dei clienti e del personale.
Controllo e ottimizzazione del lavoro dei dipendenti
Le reti neurali possono raccogliere dati sulle prestazioni dei dipendenti in tempo reale analizzando i processi e i risultati lavorativi. Ciò include il monitoraggio del tempo trascorso in varie applicazioni e sistemi, nonché l’analisi della qualità del lavoro svolto.
Ottimizzazione SEO
L’intelligenza artificiale analizza gli algoritmi dei motori di ricerca, ottimizza i contenuti per le query chiave e prevede le tendenze SEO, migliorando la visibilità del sito e aumentandone il posizionamento nei risultati di ricerca.
Aiuto con il targeting
Le reti neurali analizzano il pubblico target, ne prevedono gli interessi, automatizzano anche la creazione di campagne pubblicitarie e ottimizzano l’allocazione del budget per aumentare il ROI del target.
AI nel marketing
Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono prevedere il comportamento dei clienti, automatizzare gli invii di posta, ottimizzare e creare contenuti e SEO per il Kazakistan, analizzare big data per creare strategie efficaci e molto altro ancora.
Quali settori richiedono l’introduzione dell’intelligenza artificiale e quali sono i vantaggi
Oggi esistono ovunque punti di crescita e opportunità per introdurre tecnologie innovative. Tuttavia, tutte le soluzioni richiedono un approccio individuale.
Diamo un’occhiata a come l’intelligenza artificiale può essere applicata ad alcuni importanti settori:
- Magazzino e logistica: gli algoritmi di rete neurale aiutano a ottimizzare le operazioni di magazzino prevedendo la domanda e automatizzando la gestione e l’inventario delle scorte. La previsione dei percorsi di consegna ottimali riduce i tempi e i costi di trasporto.
- Produzione: l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per monitorare e analizzare i processi di produzione, la necessità di manutenzione delle attrezzature, il controllo delle azioni del personale, ecc.
- Vendita al dettaglio: l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per analizzare il comportamento e le preferenze dei clienti consente di creare offerte personalizzate, ottimizzare l’assortimento e migliorare l’esperienza del cliente.
- Istruzione: gli strumenti di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per personalizzare il materiale, valutare automaticamente il lavoro e adattare i materiali alle esigenze e al livello di conoscenza degli utenti, nonché per cercare e creare prodotti informativi.
- Servizi: nel settore dei servizi, l’intelligenza artificiale può migliorare la qualità del servizio attraverso i chatbot, personalizzare le offerte in base all’analisi del comportamento, dei bisogni e della soddisfazione dei clienti.
Sappiamo tutti che la risorsa più preziosa è il tempo. Oltre al notevole risparmio di tempo dovuto all’automazione di molti processi aziendali, l’uso delle reti neurali può migliorare la qualità del lavoro svolto.
Se parliamo dei vantaggi che qualsiasi azienda riceverà a seguito dell’implementazione dell’intelligenza artificiale, possiamo evidenziare 3 indicatori principali:
- Processo decisionale informato: utilizzando l’intelligenza artificiale, le aziende disporranno sempre di analisi approfondite e modelli predittivi, che a loro volta consentiranno loro di prendere decisioni più informate, più rapide e più accurate.
- Maggiore soddisfazione del cliente: gli algoritmi di rete neurale ci consentono di identificare accuratamente le esigenze dei clienti, adattando prodotti e servizi alle esigenze e preferenze individuali di ciascun utente, migliorando significativamente la sua esperienza di interazione con l’azienda.
- Ottimizzazione del marketing: le tecnologie AI ti consentono di condurre analisi approfondite del tuo pubblico di destinazione, prevedere e monitorare le tendenze e creare contenuti di alta qualità per aumentare la percentuale di clic delle campagne pubblicitarie.
Quali reti neurali dovrebbero essere utilizzate e chi dovrebbe farlo?
Come ho detto prima, ogni compito è unico. È impossibile scegliere una soluzione universale, così come un dipendente universale che sarà l’unico a interagire con l’intelligenza artificiale nell’azienda.
L’opzione migliore è formare il personale a lavorare con le reti neurali come parte delle loro mansioni. Come dimostra la mia pratica di introdurre l’intelligenza artificiale nei processi aziendali degli imprenditori, bastano solo 1-2 giorni affinché un dipendente inizi immediatamente ad applicare nella pratica le conoscenze acquisite e risparmi ore di lavoro ogni giorno.
Di seguito sono riportati gli strumenti più popolari che puoi iniziare a utilizzare da solo adesso. Usalo!
ChatGPT: può essere utilizzato per creare testi, generare immagini (nella versione 4), rispondere a domande complesse, calcolare, ecc.
Numerous.Ai: un plugin per Excel e Fogli Google che permette di automatizzarne il riempimento e accedere a ChatGPT senza uscire dalle tabelle.
Rytr: uno strumento online per la generazione automatica di contenuti che aiuta gli utenti a creare testo in una varietà di formati, inclusi post di blog, pubblicità, email e altro ancora.
Uberduck: nota per le sue capacità di sintesi vocale e di generazione vocale, la piattaforma consente agli utenti di creare contenuti vocali utilizzando una varietà di voci, inclusi personaggi famosi e celebrità.
Synthesia: un altro servizio che utilizza l’intelligenza artificiale per creare contenuti video con avatar virtuali che parlano lingue diverse. Semplifica la creazione di video di formazione, spot pubblicitari, Reels e presentazioni aziendali senza la necessità di riprese o persone dal vivo.
GitHub Copilot: sviluppato da GitHub in collaborazione con OpenAI, lo strumento aiuta i programmatori a scrivere codice più velocemente e in modo più efficace in modo efficiente offrendo completamenti automatici e frammenti di codice in tempo reale.
