오늘 우리는 현대 기술의 세계로 여행을 떠나면서 AI가 어떻게 기존 문제를 해결하고 비즈니스 프로세스를 자동화할 뿐만 아니라 성장과 발전을 위한 새로운 기회를 열어주는지 알려 드리겠습니다.
AI란 무엇이며 비즈니스에 AI가 필요한 이유는 무엇인가요?
신경망은 비즈니스에 가장 관련성이 높은 도구 중 하나가 되고 있습니다. 수요 및 기타 요소를 예측하고, 패턴을 계산하고, 고객과의 상호 작용을 포함한 많은 작업과 오늘 살펴볼 기타 많은 작업을 자동화합니다.
AI 솔루션을 종합하면 모든 산업 분야에서 의사결정, 고객 경험, 효율성을 최적화할 수 있습니다.
인공지능 기술이 기업가에게 어떤 영향을 미치는지 알아보기 전에 용어를 정의하는 것이 중요합니다.
특정 서비스를 인공 지능이라고 부르는 것은 자동차를 차량이라고 부르는 것과 같습니다. 기술적으로는 정확하지만 구체적인 내용은 다루지 않습니다.
비즈니스에서 어떤 유형의 AI가 지배적인지 이해하려면 더 깊이 파고들어야 합니다.
머신러닝은 오늘날 개발되고 있는 가장 일반적인 유형의 인공지능 중 하나입니다. 머신러닝은 주로 대량의 데이터를 빠르게 처리하는 데 사용됩니다. 이러한 유형의 AI는 시간이 지남에 따라 “학습”하는 알고리즘입니다.
기계 학습을 사용하면 들어오는 데이터를 빠르게 분석하여 패턴과 이상 현상을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 기업의 장비가 저하된 성능으로 작동하는 경우 기계 학습 알고리즘은 이를 추적하고 유지 관리를 수행할 시간임을 필요한 사람들에게 알릴 수 있습니다. 서비스.
딥 러닝은 신경망을 사용하여 비선형 추론이라는 작업에 참여하는 훨씬 더 정교한 버전의 기계 학습입니다. 이러한 유형의 AI는 사기 탐지와 같은 보다 복잡한 기능을 제공합니다. 이는 다양한 요인을 동시에 분석함으로써 발생합니다.
딥러닝은 비즈니스에서 큰 가능성을 갖고 있으며 더 자주 사용될 가능성이 높습니다.
오래된 기계 학습 알고리즘은 특정 양의 데이터를 수집한 후 기능을 잃는 반면, 딥 러닝 모델은 더 많은 입력을 받을수록 성능이 계속 향상됩니다.
가장 흥미로운 부분으로 넘어가서 어떤 프로세스가 AI 기술로 이전될 수 있는지 생각해 봅시다!
신경망을 사용하여 성능이 기하급수적으로 향상되는 상위 10개 작업
데이터 입력 자동화
ChatGPT(예: Numerous.Ai) 기반 서비스 및 추가 기능을 사용하면 셀 및 문서 채우기를 자동화하고 보고서 자동 생성을 활성화할 뿐만 아니라 수신 메일을 분석하고 Doc에서 정보를 수집할 수 있습니다.
예측
AI는 추세, 수요, 계절성 등을 예측하고 들어오는 데이터와 특정 요청 모두에서 숨겨진 패턴을 계산할 수 있습니다.
데이터 수집 및 분석
신경망은 모든 소스에서 신속하게 정보를 수집하고 객체를 인식하며 빅데이터를 분석할 수도 있습니다.
직원 교육
적응형 교육 및 자동화된 테스트: AI는 직원의 프로필을 분석하고 지식과 역량에 가장 잘 맞는 콘텐츠를 생성하여 학습 프로세스를 가속화하고 직원 효율성을 높일 수 있습니다.
고객 상호작용
AI는 챗봇을 통해 고객 서비스를 자동화하여 연중무휴 24시간 빠른 응답을 제공하고, 사용자 행동을 분석하여 서비스 개선과 고객 요구 사항을 이해합니다.
영상 감시의 AI
AI 도구를 사용하면 지정된 지표를 기반으로 자동 보고 형식으로 창고 및 회사 직원의 작업을 추적할 수 있습니다. 매장에서는 비디오 분석 시스템이 고객과 직원의 행동에 대한 데이터를 수집합니다.
직원 업무 제어 및 최적화
신경망은 업무 프로세스와 결과를 분석하여 실시간 직원 성과 데이터를 수집할 수 있습니다. 여기에는 다양한 애플리케이션과 시스템에서 소요된 시간을 추적하고 수행된 작업의 품질을 분석하는 것이 포함됩니다.
SEO 최적화
AI는 검색 엔진 알고리즘을 분석하고, 주요 쿼리에 대한 콘텐츠를 최적화하고, SEO 추세를 예측하여 사이트 가시성을 향상하고 검색 결과에서 순위를 높입니다.
타겟팅 도움말
신경망은 타겟 고객을 분석하고 관심도를 예측하며 광고 캠페인 생성을 자동화하고 예산 할당을 최적화하여 타겟의 ROI를 높입니다.
마케팅 분야의 AI
AI 알고리즘은 고객 행동을 예측하고, 메일링을 자동화하고, 카자흐스탄의 콘텐츠와 SEO를 최적화 및 생성하고, 빅 데이터를 분석하여 효과적인 전략을 만드는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
AI 도입이 필요한 산업과 이점은 무엇입니까
오늘날 어디에서나 혁신적인 기술을 도입할 수 있는 성장 지점과 기회가 있습니다. 그러나 모든 솔루션에는 개별적인 접근 방식이 필요합니다.
AI가 일부 주요 산업에 어떻게 적용될 수 있는지 살펴보겠습니다.
- 창고 및 물류: 신경망 알고리즘은 수요를 예측하고 재고 관리 및 재고를 자동화하여 창고 운영을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 최적의 배송 경로를 예측하면 운송 시간과 비용이 절감됩니다.
- 생산: AI는 생산 프로세스, 장비 유지 관리의 필요성, 인사 조치 제어 등을 모니터링하고 분석하는 데 사용될 수 있습니다.
- 소매: AI를 사용하여 고객 행동과 선호도를 분석하면 개인화된 제안을 만들고 제품 구성을 최적화하며 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
- 교육: AI 도구를 사용하면 자료를 개인화하고 작업을 자동으로 평가하며 자료를 사용자의 필요와 지식 수준에 맞게 조정하고 정보 제품을 검색하고 생성할 수 있습니다.
- 서비스: 서비스 부문에서 AI는 챗봇을 통해 서비스 품질을 향상하고 고객 행동, 요구 사항, 만족도 분석을 기반으로 제안을 개인화할 수 있습니다.
우리 모두는 가장 귀중한 자원이 시간이라는 것을 알고 있습니다. 많은 비즈니스 프로세스의 자동화로 인한 상당한 시간 절약 외에도 신경망을 사용하면 수행되는 작업의 품질을 향상시킬 수 있습니다.
AI 구현의 결과로 모든 기업이 얻게 될 이점에 대해 이야기하면 다음과 같은 3가지 주요 지표를 강조할 수 있습니다.
- 정보에 기반한 의사 결정: AI를 사용하면 기업은 항상 심층 분석과 예측 모델을 갖게 되며, 이를 통해 더 많은 정보를 바탕으로 더 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있습니다.
- 고객 만족도 향상: 신경망 알고리즘을 사용하면 고객의 요구 사항을 정확하게 식별하고 제품과 서비스를 각 사용자의 개별 요구 사항과 선호도에 맞게 조정하여 회사와의 상호 작용 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 마케팅 최적화: AI 기술을 사용하면 타겟 고객에 대한 심층 분석을 수행하고 추세를 예측 및 추적하며 고품질 콘텐츠를 생성하여 광고 캠페인의 클릭률을 높일 수 있습니다.
어떤 신경망을 사용해야 하며 누가 사용해야 하나요?
앞서 말했듯이 모든 작업은 고유합니다. 보편적인 솔루션을 선택하는 것은 불가능하며, 기업 내에서 AI와 상호 작용하는 유일한 사람이 될 보편적인 직원도 선택할 수 없습니다.
가장 좋은 방법은 직원이 업무의 일부로 신경망을 사용하도록 교육하는 것입니다. 기업가의 비즈니스 프로세스에 AI를 도입하는 나의 사례에서 알 수 있듯이 직원이 습득한 지식을 실제로 실제로 적용하기 시작하고 매일 작업 시간을 절약하는 데 1~2일이면 충분합니다.
다음은 지금 바로 사용할 수 있는 가장 인기 있는 도구입니다. 그걸 써!
ChatGPT: 텍스트 생성, 이미지 생성(버전 4), 복잡한 질문에 답변, 계산 등에 사용할 수 있습니다.
Numberous.Ai: 테이블에서 나가지 않고도 채우기를 자동화하고 ChatGPT에 액세스할 수 있게 해주는 Excel 및 Google 스프레드시트용 플러그인입니다.
Rytr: 사용자가 블로그 게시물, 광고, 이메일 등 다양한 형식의 텍스트를 생성하는 데 도움이 되는 온라인 자동 콘텐츠 생성 도구입니다.
Uberduck: 음성 합성 및 음성 생성 기능으로 유명한 이 플랫폼을 통해 사용자는 유명 캐릭터와 유명인을 포함한 다양한 음성을 사용하여 음성 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
합성: AI를 사용하여 다양한 언어를 말하는 가상 아바타로 동영상 콘텐츠를 만드는 또 다른 서비스입니다. 촬영이나 실제 인물 없이도 교육 비디오, 광고, 릴 및 기업 프리젠테이션을 쉽게 만들 수 있습니다.
GitHub Copilot: GitHub가 OpenAI와 협력하여 개발한 이 도구는 프로그래머가 코드를 더 빠르고 더 많이 작성할 수 있도록 도와줍니다. 자동 완성 및 실시간 코드 조각을 제공하여 효율적으로 작업할 수 있습니다.
