luty 2023 - Sztuczna inteligencja w biznesie

Wskaźnik Churn a Sztuczna Inteligencja

Sztuczna inteligencja (AI) i przetwarzanie w chmurze to dwa ważne narzędzia, które mogą pomóc firmom zmniejszyć wskaźnik churn. Churn, znany również jako utrata klientów, to tempo, w jakim klienci przestają robić interesy z firmą. Jest to kosztowny problem dla firm, ponieważ może prowadzić do utraty przychodów i zmniejszenia lojalności klientów.

Przetwarzanie w chmurze może pomóc firmom ograniczyć churn, zapewniając im możliwość szybkiego i wydajnego skalowania operacji. Sztuczna inteligencja może również pomóc firmom ograniczyć odpływ klientów, dostarczając analizy predykcyjne, które mogą pomóc w identyfikacji zagrożonych klientów. Używając tych dwóch narzędzi razem, firmy mogą skuteczniej zarządzać odejściem i dbać o zadowolenie klientów.

Jak widać na poniższym wykresie, wydatki na chmurę rosną i oczekuje się, że wzrosną w ciągu najbliższych kilku lat. Dlatego ważne jest, aby zrozumieć, w jaki sposób Ty i Twoja firma możecie ograniczyć odejście dzięki mocy przetwarzania w chmurze.

Zarządzanie chmurą

Przetwarzanie w chmurze stało się główną siłą w świecie IT, a sztuczna inteligencja odgrywa coraz ważniejszą rolę w zarządzaniu chmurą. Przetwarzanie w chmurze odnosi się do świadczenia usług obliczeniowych — w tym przechowywania, tworzenia sieci i mocy obliczeniowej — przez Internet. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do zarządzania chmurą na wiele sposobów, w tym do optymalizacji zasobów, automatyzacji zadań i dostarczania analiz predykcyjnych.

Wykorzystując sztuczną inteligencję do zarządzania chmurą, organizacje mogą poprawić wydajność i wydajność przy jednoczesnym obniżeniu kosztów. Ponadto sztuczna inteligencja może pomóc w zwiększeniu bezpieczeństwa systemów opartych na chmurze poprzez identyfikację potencjalnych zagrożeń i słabych punktów. W miarę wzrostu wykorzystania sztucznej inteligencji w zarządzaniu chmurą prawdopodobne jest, że pojawi się jeszcze więcej korzyści.

Firma o nazwie CloudMinds wykorzystuje sztuczną inteligencję do zarządzania usługami w chmurze. CloudMinds to firma zajmująca się przetwarzaniem w chmurze i sztuczną inteligencją, która oferuje platformę dla programistów do tworzenia i wdrażania aplikacji AI. Firma opracowała szereg narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, które pomagają programistom zarządzać chmurą, w tym narzędzie, które automatycznie skaluje zasoby w zależności od zapotrzebowania.

Przetwarzanie danych

Przetwarzanie w chmurze to potężne narzędzie, które pozwala firmom przechowywać i uzyskiwać dostęp do danych na zdalnych serwerach. Wykorzystując sztuczną inteligencję do przetwarzania tych danych, firmy mogą zmniejszyć rotację i poprawić wydajność. Przetwarzanie w chmurze oferuje szereg zalet w porównaniu z tradycyjnymi metodami przetwarzania danych, w tym skalowalność i elastyczność. Jednak jedną z najważniejszych korzyści jest możliwość wykorzystania sztucznej inteligencji do analizy dużych zbiorów danych. Ta umiejętność pomaga firmom identyfikować wzorce i trendy, które następnie można wykorzystać do usprawnienia procesu decyzyjnego. W miarę jak coraz więcej firm wdraża przetwarzanie w chmurze, rola sztucznej inteligencji w przetwarzaniu danych będzie coraz ważniejsza.

Badanie przeprowadzone przez McKinsey Global Institute wykazało, że sztuczna inteligencja może pomóc firmom poprawić możliwości przetwarzania danych nawet o 50%. Badanie wykazało również, że sztuczna inteligencja może pomóc firmom zmniejszyć rotację nawet o 20%. Odkrycia te podkreślają potencjał sztucznej inteligencji w ograniczaniu rezygnacji firm

Niższe koszty

Ponieważ coraz więcej firm korzysta z chmury do przechowywania i przetwarzania danych, dostawcy usług w chmurze opracowują sposoby na obniżenie kosztów ponoszonych przez klientów. Dostawcy usług w chmurze zwykle pobierają dodatkowe opłaty za swoje usługi, a ten wysoki koszt może odstraszać małe firmy. Jednak sztuczna inteligencja zaczyna to zmieniać i pomaga firmom oszczędzać pieniądze. Wykorzystując sztuczną inteligencję do optymalizacji swojej infrastruktury, dostawcy usług w chmurze są w stanie obniżyć koszty i oferować bardziej przystępne cenowo usługi.

Ponadto sztuczna inteligencja może pomóc obniżyć koszty, zmniejszając potrzebę interwencji człowieka. Dzięki automatyzacji zadań, takich jak konserwacja serwerów i zarządzanie danymi, sztuczna inteligencja zmniejsza całkowity koszt przetwarzania w chmurze. Ponieważ koszt usług w chmurze jest niższy dzięki sztucznej inteligencji, firmy mogą czerpać korzyści z chmury bez nadwyrężania swojego budżetu. W związku z tym firmy mogą korzystać z zalet przetwarzania w chmurze, aby zmniejszyć rotację pracowników przy niższych kosztach.

Poniższy wykres pokazuje, że koszt pamięci masowych spadł, a globalna dostępność danych wzrosła na początku XXI wieku. Wraz z wprowadzeniem sztucznej inteligencji do chmury w 2010 roku, koszt przechowywania drastycznie spadł. Tańsze przechowywanie i większa dostępność danych znacząco obniżyły koszty usług chmurowych.

Inteligentna automatyzacja

Przetwarzanie w chmurze stało się popularne w ostatnich latach ze względu na jego zdolność do obniżania kosztów i zwiększania wydajności. Jedną z kluczowych zalet przetwarzania w chmurze jest możliwość wykorzystania inteligentnej automatyzacji. Wykorzystując sztuczną inteligencję do automatyzacji rutynowych zadań, firmy mogą uwolnić pracowników, aby mogli skupić się na ważniejszych zadaniach i zwiększyć produktywność.

Ponadto inteligentna automatyzacja może pomóc w zmniejszeniu wskaźnika rezygnacji dla firm, ponieważ może zautomatyzować proces przyjmowania nowych klientów i zapewnić im bezproblemową obsługę. W rezultacie sztuczna inteligencja odgrywa ważną rolę w przetwarzaniu w chmurze i pomaga firmom w osiąganiu ich celów.

Firmą specjalizującą się w inteligentnej automatyzacji w chmurze obliczeniowej jest X.ai. Firma oferuje platformę opartą na sztucznej inteligencji, która pomaga firmom automatyzować rutynowe zadania. Platforma została zaprojektowana tak, aby ułatwić firmom rozpoczęcie korzystania z inteligentnej automatyzacji i zapewnia szereg funkcji, które pomagają firmom zwiększyć wydajność.

Wady wykorzystania sztucznej inteligencji w przetwarzaniu w chmurze

Chociaż sztuczna inteligencja oferuje firmom szereg korzyści, ma również szereg wad. Jednym z głównych mankamentów jest zapotrzebowanie na wykwalifikowaną siłę roboczą. Aby wykorzystać sztuczną inteligencję, firmy potrzebują pracowników, którzy znają się na przetwarzaniu danych i sztucznej inteligencji.

Ponadto firmy muszą mieć silne połączenie z Internetem, aby móc korzystać z usług przetwarzania w chmurze. Jeśli połączenie jest wolne lub zawodne, może to mieć wpływ na wydajność usługi w chmurze. Kolejną wadą przetwarzania w chmurze jest problem z opóźnieniem czasowym. Ten problem odnosi się do opóźnienia, które czasami może wystąpić podczas wysyłania lub odbierania danych i może być problematyczny dla firm, które muszą podejmować szybkie decyzje.

Wreszcie, jedną z największych obaw związanych z korzystaniem z usług w chmurze jest prywatność danych. Kiedy firmy przechowują swoje dane w chmurze, ufają dostawcy w zakresie tych danych. Gdyby dostawca naruszył to zaufanie, udostępniając lub sprzedając dane, mogłoby to mieć poważne konsekwencje dla firmy. Dlatego ważne jest, aby firma przeprowadziła dokładne badania w celu wybrania bezpiecznego i niezawodnego dostawcy usług w chmurze.

Wniosek

Sztuczna inteligencja odgrywa ważną rolę w przetwarzaniu w chmurze i pomaga firmom osiągać ich cele. Istnieją jednak pewne wady korzystania ze sztucznej inteligencji w chmurze, takie jak potrzeba wykwalifikowanej siły roboczej i obawy dotyczące prywatności danych. Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja może być cennym narzędziem dla firm, ale ważne jest, aby rozważyć zalety i wady przed podjęciem decyzji, czy jest to właściwe rozwiązanie dla Twojej firmy.

Źrodła

Sztuczna inteligencja i muzyka: zarabianie na dźwięku

Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji (AI) jest ona wykorzystywana w wielu sektorach, w tym w przemyśle muzycznym. Sztuczna inteligencja pomaga muzykom w komponowaniu i strumieniowaniu ich muzyki, a także generowaniu pieniędzy dzięki tworzonym przez nich treściom. Na przykład Taryn Southern jest nowoczesną artystką, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do generowania kompozycji muzycznych, a nawet pełnych albumów. Ponieważ artyści tacy jak Southern stają się coraz bardziej popularni, omówimy wpływ sztucznej inteligencji na przemysł muzyczny, szczególnie w odniesieniu do monetyzacji dźwięku. W tym artykule omówimy branżę muzyczną w Stanach Zjednoczonych, wpływ sztucznej inteligencji na nią oraz sposób, w jaki artyści wykorzystują moc sztucznej inteligencji we własnej pracy.

Rentowność przemysłu muzycznego w Stanach Zjednoczonych

W ostatnich latach przemysł muzyczny w Stanach Zjednoczonych przeszedł dramatyczną transformację. Dzięki pojawieniu się cyfrowych serwisów streamingowych, takich jak Spotify i Apple Music, konsumpcja muzyki osiągnęła najwyższy poziom w historii. Jednocześnie jednak tradycyjne źródła dochodów, takie jak sprzedaż płyt CD i pobieranie, gwałtownie spadły. W rezultacie ogólna rentowność przemysłu muzycznego znalazła się pod presją. Podczas gdy niektórzy eksperci twierdzą, że branża muzyczna znajduje się w stanie ostatecznego upadku, inni utrzymują, że po prostu przechodzi ona moment przejściowy. Tylko czas pokaże, który pogląd jest właściwy. W międzyczasie rentowność przemysłu muzycznego w Stanach Zjednoczonych pozostaje tematem wysoce spornym.

Pomimo tego, w co wierzą krytycy, jedna rzecz pozostaje prawdziwa w przemyśle muzycznym w Stanach Zjednoczonych – rosnące wykorzystanie technologii. Rozwojowi cyfrowych usług przesyłania strumieniowego towarzyszyło rosnące wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w przemyśle muzycznym. Sztuczna inteligencja pomaga artystom generować przychody, komponować i przesyłać strumieniowo muzykę, a nawet tworzyć całe albumy. Dlatego technologia powinna mieć pozytywny wpływ na przemysł muzyczny i pomagać mu w rozwoju, ponieważ artyści mają większe szanse na czerpanie zysków z produkcji muzyki. Jak widać na poniższym wykresie, przemysł muzyczny w USA uzyskał 83% swoich przychodów ze strumieniowego przesyłania dźwięku w 2020 roku i nie wykazuje oznak spowolnienia.

Kompozycja muzyczna

Jednym ze sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji w przemyśle muzycznym jest pomoc artystom w komponowaniu piosenek. Na przykład program sztucznej inteligencji Flow Machines był używany przez takich muzyków jak Taryn Southern i Pete Townshend do tworzenia nowej i innowacyjnej muzyki. Flow Machines wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do analizy bazy danych istniejącej muzyki i generowania nowych pomysłów na podstawie tego, czego się nauczył. Program jest w stanie generować całe szkice piosenek, wraz z melodiami, akordami i tekstami.

Southern użył Flow Machines do skomponowania całego albumu złożonego w całości z muzyki generowanej przez sztuczną inteligencję. Płyta zatytułowana I AM AI to zbiór 12 utworów, które powstały przy użyciu sztucznej inteligencji. Southern współpracował z Flow Machines, aby stworzyć album w ciągu dwóch lat. W wywiadzie Southern stwierdziła, że była „zszokowana” wynikami współpracy. „Myślę, że to, co sztuczna inteligencja zrobiła dla komponowania muzyki, jest niezwykłe” – powiedziała. „To naprawdę otworzyło wiele możliwości kreatywności, które wcześniej nie były możliwe”.

Z drugiej strony Townshend wykorzystał Flow Machines do generowania pomysłów na nowe piosenki. W wywiadzie Townshend stwierdził, że był „zdumiony” zdolnością programu do wymyślania oryginalnych koncepcji muzycznych. „To tak, jakby mieć nowego członka zespołu” – powiedział. „Flow Machines podsunęło mi pomysły na piosenki, o których sam nigdy bym nie pomyślał”.

Wraz z Flow Machines istnieją inne programy sztucznej inteligencji, które pomagają muzykom komponować ich piosenki. Na przykład projekt Google Magenta wykorzystuje uczenie maszynowe do generowania nowych utworów muzycznych. Projekt jest wciąż na wczesnym etapie, ale już przyniósł imponujące wyniki. W jednym eksperymencie algorytm był w stanie wygenerować utwór muzyczny, który brzmiał tak, jakby został skomponowany przez Bacha.

Strumieniowe przesyłanie muzyki

Oprócz pomocy artystom w komponowaniu muzyki sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do strumieniowego przesyłania muzyki. Najpopularniejszy serwis streamingowy na świecie, Spotify, wykorzystuje sztuczną inteligencję do polecania swoim użytkownikom nowych utworów i wykonawców. Algorytm Spotify bierze pod uwagę historię słuchania użytkownika i generuje rekomendacje na podstawie tych informacji. Algorytm stale się uczy i ulepsza, co oznacza, że rekomendacje, które wydaje, będą z czasem stawały się coraz dokładniejsze.

Spotify nie jest jedyną usługą przesyłania strumieniowego, która wykorzystuje sztuczną inteligencję. Apple Music, kolejna popularna usługa przesyłania strumieniowego, również wykorzystuje uczenie maszynowe do polecania użytkownikom nowej muzyki. Algorytm Apple Music bierze pod uwagę gust muzyczny użytkownika i jego nawyki słuchania. Następnie wykorzystuje te informacje do generowania rekomendacji dotyczących nowych utworów i wykonawców. Poniższy wykres pokazuje liczbę płatnych subskrybentów Spotify i Apple Music na całym świecie w 2020 roku. Oczekuje się, że liczba ta będzie rosła w przypadku obu firm, ponieważ zapoczątkowana przez nie rywalizacja zachęca coraz więcej użytkowników do przyłączenia się do jednej z platform streamingowych i opowiedzenia się po którejś ze stron.

Wpływ na artystów

Aplikacje do przesyłania strumieniowego, takie jak Spotify, Apple Music i Pandora, zmieniły sposób, w jaki ludzie słuchają muzyki. W przeszłości ludzie kupowali płyty CD lub pobierali utwory z iTunes. Ale teraz coraz więcej osób korzysta z aplikacji do przesyłania strumieniowego, aby słuchać swoich ulubionych artystów. Ta zmiana ma duży wpływ na przemysł muzyczny. Dla artystów aplikacje do przesyłania strumieniowego zapewniają nowy sposób zarabiania pieniędzy.

W przeszłości artyści czerpali większość dochodów ze sprzedaży albumów i biletów na koncerty. Ale teraz są w stanie generować przychody ze strumieni w Spotify, Apple Music i Pandorze. Jest to szczególnie ważne dla początkujących artystów, którzy mogą nie mieć dużej rzeszy fanów. Aplikacje do przesyłania strumieniowego umożliwiają także artystom dotarcie do globalnej publiczności. Dzięki milionom ludzi korzystających z tych aplikacji artyści mogą dotrzeć do ogromnej liczby słuchaczy.

I wreszcie, aplikacje do przesyłania strumieniowego są zasilane przez sztuczną inteligencję, co oznacza, że mogą sugerować słuchaczom nową muzykę na podstawie ich nawyków słuchania. Pomaga to przedstawić nowych artystów potencjalnym fanom. Podsumowując, aplikacje do przesyłania strumieniowego miały pozytywny wpływ na przemysł muzyczny, zapewniając artystom nowe sposoby generowania przychodów i docierania do nowych słuchaczy.

Wniosek

Sztuczna inteligencja ma duży wpływ na przemysł muzyczny. Jest używany do komponowania nowych piosenek, przesyłania strumieniowego muzyki i generowania przychodów dla artystów. Ta technologia jest wciąż na wczesnym etapie, ale już wywarła pozytywny wpływ na przemysł muzyczny. Ponieważ sztuczna inteligencja nadal się rozwija, prawdopodobnie będzie miała jeszcze większy wpływ na przemysł muzyczny w przyszłości. Podczas gdy niektórzy krytycy kwestionują rentowność i przyszły wzrost przemysłu muzycznego w Stanach Zjednoczonych, zapominają o sile sztucznej inteligencji, która zaczyna zmieniać krajobraz biznesowy wielu branż.

Źródła: