Przykłady sztucznej inteligencji w biznesie
Sztuczna inteligencja została zdemokratyzowana dzięki ChatGPT, a firmy zaczęły ją stosować do rutynowego rozwiązywania problemów. I to z doskonałym skutkiem.
Od zrewolucjonizowania interakcji z klientami po usprawnienie operacji, wpływ sztucznej inteligencji jest wykładniczy i wykracza poza technologię autonomicznej jazdy z autonomicznymi pojazdami lub robotami.
Sztuczna inteligencja w przykładach biznesowych: 6 przypadków użycia
Według badania przeprowadzonego przez Forbes, 4 na 5 firm uznaje sztuczną inteligencję za najwyższy priorytet w swoich procesach biznesowych, co nie jest zaskoczeniem.
Sztuczna inteligencja w biznesie oznacza systemy AI, które bardzo szybko dostrzegają wzorce, gdy mają dostęp do zestawów danych i automatyzują dużą część pracy dzięki generatywnym algorytmom AI.
Nie martw się, ponieważ algorytmy głębokiego uczenia są tak rozwinięte, że nie potrzebują dostępu do złożonych lub dużych zbiorów danych. Są skuteczne nawet na skromnej ilości zebranych danych.
1. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu czasem
Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje zarządzanie czasem, automatyzując zadania związane ze śledzeniem czasu, oferując wgląd w to, jak podchodzimy do naszych obciążeń i dając nam osobiste, spersonalizowane spostrzeżenia.
Oprócz ujawniania wzorców pracy, pomaga w przyjęciu optymalnej alokacji zadań i zrozumieniu procesów, które wymagają optymalizacji, ponieważ marnują czas.
Dokładny proces śledzenia i zarządzania czasem ze sztuczną inteligencją pomaga firmom zwiększyć rentowność, zmniejszając również poziom nadmiernej obsługi klientów.
Przykłady sztucznej inteligencji w zarządzaniu czasem:
Zespół IT Bang&Olufsen zwiększył produktywność i zaoszczędził 10 godzin tygodniowo dzięki śledzeniu czasu za pomocą narzędzia do śledzenia czasu opartego na sztucznej inteligencji. Zrozumieli, dokąd zmierza ich czas, bez konieczności edytowania ręcznych kart czasu pracy, co z kolei pomogło zespołowi w bardziej efektywnym ustalaniu priorytetów zadań i czasu.
Beilquadrat, agencja komunikacyjna, zwiększyła przychody z projektów o 25% dzięki aplikacjom do zarządzania czasem AI. Pozwoliło to również zespołowi na dokładne śledzenie większej ilości czasu pracy i obiektywne rozliczanie do 25% więcej czasu na różne projekty.
Envision Design, firma konsultingowa z branży IT, stała się o 20% bardziej rentowna po tym, jak zespół zaczął śledzić czas za pomocą sztucznej inteligencji. Zespół opracował lepsze relacje w zakresie zarządzania czasem i był w stanie naliczać dokładne opłaty za każdą usługę.
Analizując przeszłe trendy i bieżące postępy za pomocą systemów sztucznej inteligencji, firmy mogą podejmować strategiczne ruchy z większą pewnością i eliminować domysły związane z ogromnymi ilościami danych. Prowadzi to do ogólnie lepszego zarządzania firmą.
Timeular
Timeular jest jednym z najlepszych narzędzi AI zwiększających produktywnośći obejmuje również funkcje zarządzania urlopami.
To oparte na sztucznej inteligencji narzędzie do śledzenia czasu, które działa również jako narzędzie do śledzenia produktywności , obiecuje automatycznie wykonywać wszystkie operacje śledzenia czasu, poświęcając na to tylko jedną minutę dziennie.
Firma Capterra przyznała jej nagrodę "Best Ease of Use Tool in 2023" za ułatwienie śledzenia czasu pracy, a także wyróżniła ją nagrodą "Best Ease of Use Tool in 2023":
Kaitlin Snow Seamons, dyrektor kreatywny w Harmon Brothers
Oto przykłady tego, jak Timeular pomaga w biznesie:
Zwiększa osobistą produktywność dzięki pulpitowi nawigacyjnemu generowanemu przez sztuczną inteligencję - pomaga zrozumieć na poziomie indywidualnym, co blokuje produktywność i jak ją poprawić. Sztuczna inteligencja rejestruje najczęściej używane aplikacje, narzędzia, które sprawiają, że zwlekasz, oraz godziny, w których jesteś najbardziej produktywny lub nieproduktywny. Wszystkie dane są śledzone automatycznie, z zachowaniem 100% prywatności - tylko Ty masz dostęp do tego pulpitu nawigacyjnego.
Oparte na sztucznej inteligencji narzędzie do śledzenia czasu automatycznie dodaje sugerowane wpisy czasu do kalendarza, dzięki czemu masz dokładny rejestr czasu, obiektywny przegląd czasu spędzonego na pracy i dokładne karty czasu pracy do raportowania lub rozliczania klientów. Automatyczna rejestracja czasu jest generowana na podstawie wydarzeń w kalendarzu i wcześniejszych wpisów w kalendarzu.
Inne sposoby, w jakie Timeular przyczynia się do rozwoju Twojej firmy:
Oferuje fizyczny gadżet do śledzenia czasu który pomaga śledzić czas szybciej, łatwiej i z przyjemnością, co prowadzi do dokładniejszego śledzenia czasu;
- Generuje zautomatyzowane , łatwe do przyswojenia raporty czasowe, które pomagają zrozumieć, w jaki sposób zespół spędza czas, jakie działania są najbardziej produktywne w porównaniu z ich rentownością i sprawiają, że raportowanie klientów jest bezproblemowe;
Pomaga utrzymać budżet czasowy dzięki powiadomienia budżetowe i alerty, dzięki którym nie przekroczysz budżetu czasu przeznaczonego na projekt lub zadanie i zachowasz rentowność;
Jeśli potrzebujesz śledzenie rozliczanych godzinmożesz monitorować i śledzić rozliczany czas jednym kliknięciem.
- Umożliwia śledzenie nadgodzin i WOM.
WSKAZÓWKA: Timeular to doskonałe oprogramowanie do śledzenia czasu dla agencji marketingowych.
Pożegnaj się z chaotycznymi narzędziami AI do zarządzania czasem i urlopami. TimeularSugestie AI dotyczące wprowadzania czasu, automatyczne śledzenie i inteligentne analizy produktywności są połączone w ramach tej samej aplikacji.
2. Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta i usługach
Sztuczna inteligencja to nie tylko fenomen back-office. Jedną z pierwszych funkcji biznesowych, które zostały zrewolucjonizowane dzięki wdrożeniu AI, jest obsługa klienta.
Wszechobecne skargi, takie jak długi czas oczekiwania lub trudne do znalezienia informacje, mogą być łatwo rozwiązane przez chatboty i wirtualnych asystentów opartych na sztucznej inteligencji. Oparte na kognitywnym silniku obliczeniowym, który naśladuje ludzkie argumenty, chatboty AI mogą w szerokim zakresie oferowaćspersonalizowane punkty styku, które zwiększajązaangażowanie klientów.
Przykłady sztucznej inteligencji w obsłudze klienta i usługach:
Lemonade, firma ubezpieczeniowa, wykorzystuje chatboty AI do odpowiadania na nowe zapytania klientów - jej agenci AI, Jim i Maya, są zasilani algorytmami uczenia maszynowego. Inteligentni asystenci AI mogą analizować rozmowy z klientami, rozumieć ich żądania i korelować punkty danych w celu wygenerowania ceny składki ubezpieczeniowej.
Meta zintegrowała również sztuczną inteligencję z infrastrukturą obsługi klienta, dostrzegając potencjał sztucznej inteligencji nie tylko do zapewnienia szybkiej i niezawodnej usługi, ale także do znacznego obniżenia kosztów operacyjnych.
WSKAZÓWKA: Zapoznaj się z naszym artykułem na temat najlepszych narzędzi AI do dodania do swojego stosu, w którym rozszerzyłem funkcje Kustomer, narzędzia AI, które usprawnia obsługę klienta.
Choć może się to wydawać groźne dla zespołów obsługujących klientów, chatboty i wirtualni asystenci mogą rzeczywiście stać się pierwszą linią relacji z klientami, oferując natychmiastowe, całodobowe wsparcie.
Z drugiej strony, pracownicy ludzcy mogą uniknąć ciężaru zbędnej pracy, czasami będącej częścią tej funkcji biznesowej. Mogą skupić się na potrzebach automatyzacji procesów w celu skalowania wpływu, wydłużania czasu SLA w bardziej złożonych sprawach lub przeprowadzania kontroli jakości wydajności agentów AI.
3. Sztuczna inteligencja w marketingu
Podobnie jak sztuczna inteligencja w obsłudze klienta pomaga w lepszym zarządzaniu relacjami z klientami, zespoły marketingowe wykorzystują sztuczną inteligencję do angażowania i przewidywania zakupów i zachowań klientów z większą precyzją.
Zasadniczo sztuczna inteligencja umożliwia marketerom angażowanie klientów za pomocą dostosowanych komunikatów we właściwym czasie i za pośrednictwem właściwego kanału. Jednak sztuczna inteligencja obejmuje już wszystkie kluczowe funkcje marketingu.
Od spersonalizowanych rekomendacji produktów, przez zoptymalizowane kampanie e-mail marketingowe, po tworzenie i selekcję treści - sztuczna inteligencja automatyzuje większość funkcji.
Aby zapewnić, że każda interakcja ma znaczenie i sprzyja lojalności wobec marki, funkcje takie jak lookalike audiences, dynamiczne optymalizacje reklam lub analiza nastrojów są częścią zestawu narzędzi AI marketera.
Zalecana lektura:
- Produktywność biznesowa odkryta na nowo: Sposoby na wyprzedzenie konkurencji.
Przykłady marketingu opartego na sztucznej inteligencji:
Popularne Google Ads i Facebook Ads wykorzystują sztuczną inteligencję do kierowania reklam na określone grupy demograficzne, analizowania słów kluczowych i przewidywania działań klientów, zapewniając maksymalizację wydatków marketingowych w celu uzyskania najwyższego zwrotu z inwestycji.
Giganci Amazon i Netflix wykorzystują sztuczną inteligencję do analizy predykcyjnej w celu generowania spersonalizowanych rekomendacji w oparciu o historię klienta. Amazon wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji, aby pomóc klientom w zakupach online w oparciu o wcześniejsze zakupy i osobiste preferencje, podczas gdy Netflix sugeruje użytkownikom, co obejrzeć w następnej kolejności.
Podsumowując, sztuczna inteligencja stosowana w marketingu poprawia kierowanie reklam i wprowadza możliwości predykcyjne i adaptacyjne, które w przeciwnym razie wymagałyby ogromnych ilości analizy danych.
- Sprawdź najlepsze narzędzia AI dla marketerów, aby odkryć 11 skutecznych narzędzi marketingowych, które można dodać do swojego zestawu narzędzi.
4. Sztuczna inteligencja w sprzedaży
Zarówno zespoły sprzedaży, jak i marketingu wykorzystują silniki rekomendacji AI, aby zapewnić spersonalizowany kontakt, który rezonuje z konsumentami. Wydaje się jednak, że zespoły sprzedaży były pierwszymi użytkownikami ChatGPT.
Sztuczna inteligencja w biznesie może znacznie zwiększyć obroty firmy i zwiększyć możliwości sprzedaży.
A Badanie McKinsey & Company wykazało, że istnieje wyraźny związek między dojrzałością firmy w zakresie sztucznej inteligencji a wzrostem przychodów:
"Organizacje, które zgłosiły szybszy wzrost przychodów w ciągu ostatnich trzech lat, były również bardziej skłonne do dalszego rozwoju, jeśli chodzi o dojrzałość AI. Sztuczna inteligencja jest postrzegana jako długoterminowy priorytet strategiczny dla innowacji, a 76 procent respondentów uważa ją za fundamentalną dla sukcesu strategii ich organizacji".
Przykłady sztucznej inteligencji w sprzedaży:
Amazon opanował sztukę zautomatyzowanego upsellingu i cross-sellingu dzięki swojemu system rekomendacji oparty na sztucznej inteligencji. Podobne możliwości są dostępne dla przedstawicieli handlowych, którzy mogą rekomendować usługi lub produkty w oparciu o to, co spodobało się wcześniejszym nabywcom.
Liderzy sprzedaży mogą przeglądać dane klientów i zamiary zakupowe na pierwszy rzut oka. Mogą sprawdzić zautomatyzowany raport, który zawiera wszystkie sygnały w rozmowach telefonicznych przedstawicieli handlowych i sporządzić prognozę przyszłych transakcji przychodzących. Gong.io to narzędzie, które pomaga firmom w podobnych sprawach.
Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować dane sprzedażowe w systemach CRM w celu zidentyfikowania wzorców, które pomagają w udoskonalaniu kwalifikacji potencjalnych klientów i ustalaniu priorytetów dla potencjalnych klientów o wysokiej wartości.
Możliwości sprzedaży mogą znacznie wzrosnąć dzięki zdolności AI do wydobywania dogłębnych danych o klientach i zwolnienia czasu na strategiczne myślenie.
5. Sztuczna inteligencja w zatrudnianiu
Chociaż sztuczna inteligencja przeni ka do funkcji zasobów ludzkich w wolniejszym tempie, staje się coraz bardziej widoczna.
Sztuczna inteligencja w rekrutacji nie ma na celu zastąpienia ludzkich decydentów, ale umożliwienie im dokonywania bardziej świadomych i uczciwych wyborów przy jednoczesnym usprawnieniu selekcji kandydatów.
Rekruterzy wykorzystują analitykę predykcyjną do szybszego sortowania kandydatów i analizowania życiorysów, profili w mediach społecznościowych i innych źródeł online, pomagając we wstępnej selekcji.
Wspaniałym efektem sztucznej inteligencji w zatrudnianiu jest zmniejszenie nieświadomych uprzedzeń, które mogą wkraść się do decyzji rekrutacyjnych. Analizując życiorysy i aplikacje bez uprzedzeń i założeń, algorytmy AI zapewniają bardziej sprawiedliwą ocenę kompetencji potencjalnych pracowników.
Zatrudnianie sztucznej inteligencji w przykładach biznesowych:
LinkedIn od lat wykorzystuje sztuczną inteligencję w procesach biznesowych, takich jak algorytmy pomagające rekruterom w pisaniu opisów stanowisk, dopasowywaniu osób poszukujących pracy do odpowiednich możliwości lub pomaganiu profesjonalistom w łączeniu się z rówieśnikami o podobnych zainteresowaniach.
Amazon poszedł jeszcze dalej, opracowując swoje narzędzie do zatrudniania za pomocą sztucznej inteligencji, zwane Automated Applicant Evaluation. Narzędzie to ocenia kandydatów na wolne stanowiska pracy, porównując ich CV z obecnymi pracownikami na tym samym stanowisku.
Skuteczność sztucznej intelig encji wynika z jej zdolności do szybkiego przetwarzania ogromnych ilości danych, identyfikując najlepiej dopasowanych kandydatów na dane stanowisko w oparciu o wcześniej określone kryteria, wraz z dodatkowymi korzyściami, takimi jak usuwanie uprzedzeń.
6. Sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie
Im bardziej firmy stają się cyfrowe w wielu branżach, tym ważniejsza staje się rola bezpieczeństwa, ponieważ zagrożenia rosną i stają się coraz bardziej złożone.
Rozwiązania cyberbezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują sztuczną inteligencję do rozpoznawania wzorców i wykrywania anomalii z ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych w celu ochrony wrażliwych danych przed cyberatakami i naruszeniami.
Sztuczna inteligencja cyberbezpieczeństwa w przykładach biznesowych:
Apple można nazwać pionierem produktów bezpieczeństwa AI, a jego modele uczenia maszynowego identyfikują potencjalne luki w zabezpieczeniach, zanim zostaną wykorzystane.
Ostatecznym celem cyberbezpieczeństwa AI jest stworzenie autonomicznego systemu bezpieczeństwa, który może nie tylko reagować na zagrożenia, ale także je przewidywać.
Przykłady narzędzi AI
Więcej przykładów narzędzi AI dla biznesu można znaleźć w naszym osobnym artykule na blogu.
Kustomer
Kustomer to ujednolicony system do zarządzania obsługą klienta i interakcjami z nim. Usprawnia obsługę klienta i interakcje, automatyzuje odpowiedzi na często zadawane pytania i chatboty oraz zapewnia obsługę 24/7.
Przykłady jak Kustomer pomaga w biznesie:
Tłumaczy automatycznie w ponad 70 językach i odpowiada za pośrednictwem bota lub przekazuje czat do native speakera, zgodnie z szybką analizą;
Ten agent AI wdraża boty na różnych platformach, takich jak poczta e-mail, czat i media społecznościowe, aby zautomatyzować wszystkie rutynowe zadania;
Wykrywa zachowanie użytkownika i ton klienta oraz oferuje spersonalizowane sugestie swoim rozmówcom, jednocześnie automatycznie przewidując czas oczekiwania;
Odpowiedzi opierają się na historycznych danych klientów;
Textio
Textio to aplikacja , która pomaga usunąć nieświadome uprzedzenia i lepiej dostosować się do różnorodności i integracji jako jednej z wartości w całym procesie rekrutacji. Textio koncent ruje się przede wszystkim na usprawnianiu rekrutacji, usuwaniu uprzedzeń związanych z zatrudnianiem, a także kierowaniu procesami oceny wyników.
Przykłady tego, jak Textio pomaga w biznesie:
Pomaga menedżerom zautomatyzować proces pisania informacji zwrotnych na temat wyników w bezstronny i praktyczny sposób;
Dodaje automatyczne sugestie w czasie rzeczywistym dotyczące różnorodności procesu rekrutacji w oparciu o to, co menedżer ds. rekrutacji pisze w opisie stanowiska;
Wyjaśnia, w jaki sposób oferta pracy przemawia do różnych grup poprzez przerywanie uprzedzeń;
LogRhythm
LogRhythm koncentruje się na dostarczaniu rozwiązań cyberbezpieczeństwa AI do wykrywania zagrożeń i anomalii.
Przykłady tego, jak LogRhythm pomaga w biznesie:
Automatycznie wykrywa zagrożenia, co pomaga zminimalizować czas wykrywania.
Automatyzuje czas reakcji na incydenty, aby szybko neutralizować zagrożenia;
Posiada samorozwijającą się sztuczną inteligencję, jedną z najwygodniejszych funkcji LogRhythm, ponieważ stale poprawia swoją zdolność do wykrywania zagrożeń i analizowania ich, aby wyprzedzać cyberzagrożenia.
Oferuje niestandardowe rozwiązania bezpieczeństwa dla wielu branż, takich jak opieka zdrowotna, usługi finansowe i usługi użyteczności publicznej, odpowiadając na unikalne potrzeby branżowe.
Wnioski
Zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) w biznesie staje się koniecznością, a nie tylko trendem. Od poprawy wydajności operacyjnej po usprawnienie obsługi klienta i wspieranie cyberbezpieczeństwa, narzędzia AI, takie jak TimeularLogRhythm, Kustomer i Textio odgrywają kluczową rolę w przekształcaniu firm. Ich zdolność do automatyzacji zadań, dostarczania spostrzeżeń i personalizacji doświadczeń zapewnia firmom znaczną przewagę konkurencyjną.
Możesz być zainteresowany:
- Czym jest automatyzacja miejsca pracy?
- Najlepsze narzędzia dla małych firm w 2024 roku
- Jakie są najlepsze narzędzia zwiększające produktywność?
- Najwyżej oceniane narzędzia do ustalania priorytetów pracy
- Jakie są najlepsze narzędzia AI dla małych firm?
- 10 najlepszych technik ustalania priorytetów w 2024 roku
FAQ
Czym jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i jaki jest jego wpływ?
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to gałąź sztucznej inteligencji skupiająca się na umożliwieniu komputerom rozumienia i generowania ludzkiego języka i argumentów podobnych do ludzkich. Jest szeroko stosowany w funkcjach biznesowych, takich jak obsługa klienta dla chatbotów, analiza treści w celu wykrywania nastrojów i aplikacje do tłumaczenia języków, znacznie zwiększając możliwości komunikacji i przetwarzania danych.
W jaki sposób sztuczna inteligencja usprawnia wykrywanie oszustw?
Sztuczna inteligencja usprawnia wykrywanie oszustw, wykorzystując głębokie uczenie do analizowania transakcji i identyfikowania anomalii, sygnalizując potencjalne oszustwo. Wykorzystuje również technologię rozpoznawania twarzy do weryfikacji tożsamości, dodając krytyczną warstwę zabezpieczeń przed podszywaniem się i nieuczciwymi działaniami. W związku z tym znacznie wzmacnia wysiłki na rzecz zapobiegania oszustwom. Na przykład banki wdrożyły już sztuczną inteligencję do wykrywania podejrzanych transakcji.
W jaki sposób sztuczna inteligencja przyczynia się do konserwacji predykcyjnej?
Konserwacja predykcyjna jest wykorzystywana głównie przez firmy posiadające sprzęt lub maszyny i przewiduje potencjalne usterki, zanim spowodują one przestoje. Konserwacja predykcyjna jest niezbędna, ponieważ przekształca konserwację workflows z reaktywnej w predykcyjną i proaktywną, zapobiegając przedwczesnemu uszkodzeniu sprzętu.