Przekształcanie Modeli Biznesowych za Pomocą Analizy Danych

Analiza danych jest nieocenionym narzędziem dla firm wszystkich rozmiarów, pozwalającym im podejmować świadome decyzje oparte na inteligentnych wglądach i sztucznej inteligencji (AI) dotyczących zachowania klientów. Wykorzystując DA, firmy mogą tworzyć innowacyjne modele biznesowe, które pozwalają im lepiej zrozumieć swoich klientów i odpowiednio zoptymalizować swoje produkty lub usługi.

Analiza danych może mieć szeroki zakres istotnych implikacji dla modeli biznesowych. Na przykład może być używana do pomocy w redukcji utraty klientów i zwiększenia lojalności klientów. Może również dostarczyć firmom informacji o tym, jak klienci wchodzą w interakcje z ich produktami lub usługami, jak również wglądów w trendy rynkowe, które mogą kształtować przyszłe projektowanie produktów i strategie marketingowe.

Wprowadzenie do Analizy Danych

Analiza danych obejmuje zbieranie i analizowanie danych w celu odkrycia trendów i korelacji. Dane te mogą pochodzić z różnych źródeł, w tym z ankiet konsumenckich, statystyk użytkowania stron internetowych, raportów sprzedaży, historii zakupów i innych. Dane te są następnie analizowane przy pomocy algorytmów sztucznej inteligencji, aby zidentyfikować wzorce, które dostarczają wglądu w zachowanie klientów.

Identyfikacja wzorców w danych może pomóc firmom opracować bardziej skuteczne strategie zaangażowania klientów, a także zidentyfikować nowe możliwości. Na przykład, analityka predykcyjna może być używana do określenia, kiedy klienci są prawdopodobnie skłonni do dokonania zakupu lub jakie produkty mogą ich zainteresować. Algorytmy AI mogą być również wykorzystywane do wykrywania oszustw i zapewnienia zgodności z przepisami.

Zrozumienie Analizy Danych

To nie jest nowy koncept. W rzeczywistości istnieje od wieków i była po raz pierwszy używana przez kupców w XVIII wieku do śledzenia przesyłek i zapasów. Z czasem technologia ewoluowała w bardziej zaawansowane systemy, które pozwalały firmom zbierać, przechowywać i analizować dane na znacznie większą skalę.

Pojawienie się sztucznej inteligencji (AI) w latach 80. i 90. XX wieku umożliwiło analizie danych stać się jeszcze bardziej potężną. Algorytmy AI mogą być wykorzystywane do wykrywania wzorców w dużych zbiorach danych, które inaczej byłyby trudne lub niemożliwe do zidentyfikowania ręcznie. To pozwoliło firmom w pełni wykorzystać swoje dane i stworzyć innowacyjne modele biznesowe oparte na inteligentnych wglądach.

Dane i Analiza w Świecie Biznesu

Analiza danych miała głęboki wpływ na sposób działania firm. Umożliwiła im lepsze zrozumienie swoich klientów i odpowiednie zoptymalizowanie swoich produktów lub usług. Na przykład sztuczna inteligencja (AI) może być używana do analizowania danych klientów w celu zidentyfikowania wzorców, które mogą być wykorzystane do zmniejszenia utraty klientów i zwiększenia lojalności. DA może również dostarczać wglądów w trendy rynkowe, które mogą kształtować przyszłe projektowanie produktów i strategie marketingowe.

Analiza danych może być również wykorzystywana do poprawy efektywności operacyjnej. Analizując dane z różnych źródeł, firmy mogą zidentyfikować obszary marnotrawstwa lub nieefektywności, które następnie mogą być adresowane poprzez ulepszenia procesów lub zmiany w strategii. Ta analiza może prowadzić do oszczędności kosztów i poprawy doświadczenia klienta.

Wykorzystanie Analizy Danych do Przekształcania Modeli Biznesowych

Analiza danych otworzyła całkiem nowy świat możliwości dla firm. Wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji (AI), firmy mogą tworzyć innowacyjne modele biznesowe, które pozwalają im lepiej zrozumieć swoich klientów i odpowiednio zoptymalizować swoje produkty lub usługi.

Firmy mogą również używać DA do opracowywania modeli predykcyjnych, które mogą pomóc im przewidzieć zachowania klientów i podejmować bardziej świadome decyzje. Ponadto, może być wykorzystywana do identyfikacji nowych możliwości i opracowywania strategii, które pozwalają firmom wyprzedzić konkurencję.

Firmy Wykorzystujące Analizę Danych do Wspierania Swoich Modeli Biznesowych

Wiele z najbardziej udanych firm na świecie wykorzystało sztuczną inteligencję (AI) i analizę danych do przekształcenia swoich modeli biznesowych. Apple, na przykład, używało analizy danych opartej na AI, aby dostarczać spersonalizowane rekomendacje klientom na podstawie ich poprzednich zakupów. Pozwoliło to zwiększyć satysfakcję klientów i budować lojalność.

Amazon również wykorzystuje AI w różnych sposóbach, w tym do przewidywania nawyków zakupowych klientów i identyfikowania wschodzących trendów na rynku. Ta analiza pozwoliła im stworzyć innowacyjne modele biznesowe i pozostać konkurencyjnym na stale zmieniającym się rynku. Jak widać na poniższym wykresie, przychody Amazona wzrosły eksponencjalnie na początku lat 2000 dzięki zwiększonemu wykorzystaniu analizy danych.

amazon revenue

Uber to kolejny przykład firmy, która przekształciła swój model biznesowy dzięki analizie danych. Korzystając z algorytmów sztucznej inteligencji (AI), Uber był w stanie analizować dane pasażerów, aby tworzyć bardziej efektywne trasy i przewidywać lokalizację pasażerów. Pozwoliło to Uberowi skrócić czasy oczekiwania, zwiększyć satysfakcję klientów i zwiększyć swoje przychody.

Dodatkowo, Apple również używało analizy danych opartej na AI do identyfikowania potencjalnych możliwości sprzedaży i lepszego zrozumienia potrzeb klientów. Apple było w stanie podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące projektowania, rozwoju i cenowania produktów na podstawie danych zebranych od swoich klientów. Podobnie jak w przypadku Amazona, poniższy wykres pokazuje, jak przychody Apple wzrosły na początku lat 2000. Nawet dzisiaj Apple nadal wykorzystuje analizę danych, aby dostosować się do zmieniającego się rynku i preferencji konsumentów.

Wniosek

Analiza danych przekształciła sposób działania firm. Wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji (AI), firmy mogą tworzyć innowacyjne modele biznesowe, które pozwalają im lepiej zrozumieć swoich klientów i odpowiednio zoptymalizować swoje produkty lub usługi. Ta analiza może pomóc firmom zidentyfikować nowe możliwości, podejmować bardziej świadome decyzje, zmniejszać utratę klientów i zwiększać lojalność. Firmy takie jak Apple, Amazon i Uber odniosły sukces, wykorzystując analizę danych do przekształcania swoich modeli biznesowych. W miarę rozwoju sztucznej inteligencji więcej firm będzie miało możliwość jej wykorzystania, aby wyprzedzić konkurencję i stworzyć innowacyjne modele biznesowe, które spełniają wymagania klientów.

Podsumowanie Kluczowe:

  • Analiza danych może być używana do tworzenia innowacyjnych modeli biznesowych, które pozwalają firmom lepiej zrozumieć swoich klientów i odpowiednio zoptymalizować swoje produkty lub usługi.
  • Firmy takie jak Apple, Amazon i Uber odniosły sukces, wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji (AI) do poprawy doświadczeń klientów i redukcji utraty klientów.
  • Analiza danych może pomóc firmom zidentyfikować nowe możliwości, podejmować bardziej świadome decyzje i wyprzedzać konkurencję. W miarę rozwoju sztucznej inteligencji więcej firm będzie miało możliwość wykorzystania DA na swoją korzyść.

Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji w Metaverse

Sztuczna inteligencja (AI) przekształca sposób, w jaki wchodzimy w interakcje ze światem cyfrowym, a jej wpływ na Metaverse – wirtualny wszechświat połączonych sztucznych światów – jest jeszcze bardziej znaczący. AI może być wykorzystywane do tworzenia immersyjnych doświadczeń, dostarczania spersonalizowanych usług, automatyzacji codziennych zadań oraz pomagać nam w zrozumieniu trendów w czasie rzeczywistym. W tym artykule zbadamy, jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje Metaverse i co to oznacza dla użytkowników tego wirtualnego świata.

Korzyści z wykorzystania AI w Metaverse

AI ma potencjał do rewolucjonizowania metaverse poprzez optymalizację istniejących systemów, dodawanie nowych poziomów realizmu i zaangażowania oraz tworzenie bardziej spersonalizowanego doświadczenia użytkownika. AI może pomóc w generowaniu sztucznych środowisk, które są bardziej atrakcyjne wizualnie i reagujące niż kiedykolwiek wcześniej. Na przykład, może być używana do tworzenia realistycznych awatarów, które naturalnie reagują na zachowanie lub zmiany w środowisku. AI może również być wykorzystywane do generowania interaktywnych scen, takich jak fotorealistyczne krajobrazy lub sztuczne miasta, które reagują na zachowanie użytkownika w czasie rzeczywistym.

AI może pomóc użytkownikom w szybszym i łatwiejszym niż dotąd odnajdywaniu poszukiwanych treści. Analizując dane dotyczące preferencji i zainteresowań użytkowników, algorytmy AI mogą sugerować treści lub aktywności, które mogą ich zainteresować. Sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana do automatyzacji codziennych zadań, takich jak wybieranie najlepszych przedmiotów dla awatara czy śledzenie inwentarza. Uwalnia to więcej czasu dla użytkowników, aby cieszyć się swoim doświadczeniem w metaverse.

Wreszcie, sztuczna inteligencja może dostarczać wglądu i analiz na temat zachowań użytkowników, trendów w metaverse oraz wydajności wirtualnych produktów. AI może pomóc programistom zrozumieć, jakie treści są popularne wśród użytkowników, zidentyfikować obszary, w których mogą poprawić swój projekt, i stworzyć bardziej angażujące doświadczenie dla użytkowników.

Wyzwania związane z wykorzystaniem AI w Metaverse

Chociaż sztuczna inteligencja ma potencjał do rewolucjonizowania metaverse, istnieją również wyzwania, które należy rozwiązać. Na przykład, algorytmy AI mogą być podatne na uprzedzenia z powodu szkolenia na stronniczych zestawach danych, co może prowadzić do nierównego dostępu dla różnych użytkowników. Ponadto, systemy sztucznej inteligencji mogą brakować przejrzystości, pozostawiając użytkowników w niewiedzy, jak wykorzystywane są ich dane lub dlaczego podejmowane są pewne decyzje.

Wreszcie, systemy sztucznej inteligencji mogą być podatne na ataki, co oznacza, że ​​złośliwi aktorzy mogą wykorzystać je do uzyskania dostępu do wrażliwych informacji lub zakłócenia metaverse. Ważne jest, aby programiści i użytkownicy podjęli kroki w celu ochrony swoich systemów przed tymi zagrożeniami.

Zastosowania AI w Metaverse

Poniższa grafika podkreśla różne potencjalne zastosowania AI w metaverse. Ta część artykułu zagłębi się nieco głębiej w te koncepcje.

metaverse

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

NLP to forma sztucznej inteligencji, która pozwala maszynom interpretować i rozumieć ludzki język. Ta technologia może być wykorzystywana w metaverse, aby umożliwić użytkownikom interakcję z wirtualnymi środowiskami za pomocą naturalnej mowy lub tekstu, bez konieczności uczenia się nowego języka. Boty sterowane przez AI mogą być również wykorzystywane do świadczenia pomocy, ułatwiając użytkownikom nawigację w metaverse i odnajdywanie tego, czego szukają.

Rzeczywistość wirtualna (VR) również jest przekształcana przez sztuczną inteligencję. Algorytmy AI mogą być używane do generowania realistycznych środowisk, które są bardziej responsywne na zachowanie użytkownika niż kiedykolwiek wcześniej, czyniąc doświadczenie bardziej immersyjnym i angażującym. AI może być również wykorzystywane do tworzenia fotorealistycznych awatarów, które zachowują się naturalnie i reagują na zachowanie użytkownika. Wreszcie, sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do generowania interaktywnych scen dostosowanych do preferencji i zainteresowań użytkownika, tworząc bardziej spersonalizowane doświadczenie.

vr

Blockchain

Blockchain również może być wykorzystany w metaverse do tworzenia bezpiecznej i przejrzystej platformy dla transakcji. Korzystając z sztucznej inteligencji opartej na blockchainie, użytkownicy mogą przeprowadzać transakcje z pewnością, że ich dane są bezpieczne, a ich tożsamości chronione. Firmy takie jak Microsoft i IBM już badają wykorzystanie sztucznej inteligencji i blockchainu w metaverse.

Sieciowanie

Sztuczna inteligencja może być wykorzystana do tworzenia bardziej efektywnego i niezawodnego sieciowania w Metaverse. Algorytmy AI mogą przetwarzać duże ilości danych szybko i dokładnie, umożliwiając bardziej połączone doświadczenia między użytkownikami. Oprogramowanie oparte na AI może również automatyzować proces rozwiązywania problemów z siecią i płynnego łączenia użytkowników na różnych platformach.

Cyfrowe Bliźniaki

Cyfrowe bliźniaki mogą być używane do tworzenia wirtualnych wersji osób i obiektów, umożliwiając bardziej realistyczne interakcje w metaverse. Algorytmy AI mogą analizować dane użytkowników i generować cyfrową reprezentację, która jest unikalna dla każdego indywidualnego. Ta technologia sztucznej inteligencji może być wykorzystana w edukacji i szkoleniach, grach, a nawet marketingu.

Interfejsy Neuronowe

Interfejsy neuronowe oparte na AI mogą być używane w Metaverse, aby umożliwić użytkownikom interakcję z wirtualnymi obiektami i środowiskami za pomocą umysłu. Ta technologia sztucznej inteligencji może być wykorzystana do tworzenia bardziej immersyjnych doświadczeń, pozwalając użytkownikom na interakcję z Metaverse bez potrzeby korzystania z fizycznych urządzeń.

Chatboty AI Chatboty AI mogą być również używane do tworzenia interaktywnych rozmów między użytkownikami w Metaverse. Te systemy napędzane sztuczną inteligencją mogą odpowiadać na zapytania użytkowników i dostarczać spersonalizowane porady, pomagając ludziom sprawniej nawigować po Metaverse. Chatboty AI mogą być nawet wykorzystywane do dokonywania wirtualnych transakcji lub pomocy w diagnozowaniu problemów technicznych.

Podsumowanie

Potencjał sztucznej inteligencji w Metaverse jest ogromny. AI może tworzyć bardziej realistyczne, immersyjne doświadczenia, pozwalając użytkownikom na interakcję z ich wirtualnymi środowiskami w naturalny i intuicyjny sposób. Od awatarów i wirtualnych obiektów napędzanych sztuczną inteligencją, przez transakcje oparte na blockchainie, po interfejsy neuronowe, możliwości są nieograniczone. W miarę ewolucji technologii, sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę w Metaverse. Będzie ekscytująco obserwować, jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w nadchodzących latach.

W przyszłości sztuczna inteligencja będzie coraz częściej wykorzystywana do zasilania metaverse. Od technologii wizji komputerowej i blockchainu, po cyfrowe bliźniaki i chatboty AI, sztuczna inteligencja może zapewnić bardziej realistyczne i immersyjne doświadczenie dla użytkowników. Będzie fascynujące obserwować, jak sztuczna inteligencja ewoluuje i staje się integralną częścią naszego wirtualnego życia.

Źródła:

Science Direct

IBM

Microsoft

Data Camp

McKinsey

Monetyzacja Danych i jej Transformacyjna Moc

Gospodarka oparta na danych szybko się rozwija i ewoluuje. Dane stają się coraz bardziej wartościowe, ponieważ sztuczna inteligencja (AI) i inne formy zaawansowanych analiz stają się coraz bardziej powszechne. W rezultacie firmy coraz częściej szukają sposobów na monetyzację swoich danych. Monetyzacja danych to proces przekształcania danych w zasób generujący przychody. Istnieje wiele sposobów zarabiania na danych, takich jak sprzedawanie ich stronom trzecim, wykorzystywanie ich do opracowywania nowych produktów i usług lub wykorzystywanie ich do ulepszania istniejących produktów i usług.

Zarabianie na danych może być wyzwaniem dla firm, ponieważ muszą one znaleźć właściwą równowagę między maksymalizacją przychodów a ochroną swoich zasobów danych. Firmy mają jednak wiele możliwości zarabiania na swoich danych. W tym artykule przyjrzymy się niektórym sposobom, w jakie firmy mogą zarabiać na swoich danych. Jak widać na poniższym wykresie, oczekuje się, że rynek monetyzacji danych będzie rósł wykładniczo w ciągu najbliższych kilku lat. Dlatego ważne jest, aby zrozumieć, w jaki sposób można zarabiać na danych i wykorzystywać je.

Informacje o zarabianiu na danych

Monetyzacja danych to proces przekształcania danych w zasób generujący przychody. Na danych można zarabiać na wiele sposobów, na przykład sprzedając je stronom trzecim, wykorzystując je do opracowywania nowych produktów i usług lub wykorzystując je do ulepszania istniejących produktów i usług.

Dane stają się coraz bardziej wartościowe, ponieważ sztuczna inteligencja (AI) i inne formy zaawansowanych analiz stają się coraz bardziej powszechne. W rezultacie firmy coraz częściej szukają sposobów na monetyzację swoich danych.

Podczas zarabiania na danych należy wziąć pod uwagę wiele czynników, takich jak rodzaj danych, zamierzone wykorzystanie danych oraz zasady zarządzania danymi firmy. Ważne jest, aby znaleźć właściwą równowagę między maksymalizacją przychodów a ochroną zasobów danych.

Dlaczego warto zarabiać na danych?

Istnieje wiele powodów, dla których firmy zarabiają na swoich danych. Najczęstszym powodem jest generowanie przychodów. Dane mogą być sprzedawane stronom trzecim, takim jak firmy zajmujące się badaniami marketingowymi, z zyskiem.

Innym powodem, dla którego firmy zarabiają na swoich danych, jest opracowywanie nowych produktów i usług. Dane mogą być wykorzystywane do tworzenia nowych funkcji dla istniejących produktów lub do opracowywania zupełnie nowych produktów i usług.

Wreszcie, firmy mogą zarabiać na swoich danych, aby ulepszać istniejące produkty i usługi. Dane mogą być wykorzystywane do optymalizacji istniejących produktów i usług lub do opracowywania nowych wersji istniejących produktów i usług.

Możliwości zarabiania na danych

Firmy mają wiele możliwości zarabiania na swoich danych. Dane mogą być wykorzystywane na różne sposoby do generowania przychodów, tworzenia nowych produktów i usług lub ulepszania istniejących produktów i usług.

1. Sprzedawaj dane stronom trzecim

Jednym ze sposobów, w jaki firmy mogą zarabiać na swoich danych, jest sprzedaż ich stronom trzecim. Dane mogą być sprzedawane firmom zajmującym się badaniami marketingowymi, brokerom danych i innym firmom zainteresowanym danymi.

2. Opracuj nowe produkty i usługi

Dane mogą być wykorzystywane do opracowywania nowych produktów i usług. Dane mogą być wykorzystywane do tworzenia nowych funkcji dla istniejących produktów lub do opracowywania zupełnie nowych produktów i usług.

3. Ulepsz istniejące produkty i usługi

Dane mogą być również wykorzystywane do ulepszania istniejących produktów i usług. Dane mogą być wykorzystywane do optymalizacji istniejących produktów i usług lub do opracowywania nowych wersji istniejących produktów i usług.

4. Utwórz usługi oparte na danych

Innym sposobem zarabiania na danych jest tworzenie usług opartych na danych. Usługi oparte na danych mają na celu pomóc firmom w lepszym wykorzystaniu ich danych. Usługi oparte na danych mogą być wykorzystywane do poprawy obsługi klienta, tworzenia nowych kampanii marketingowych lub opracowywania nowych produktów i usług.

5. Wykorzystaj dane do celów marketingowych

Dane mogą być również wykorzystywane do celów marketingowych. Dane mogą być wykorzystywane do kierowania reklam do potencjalnych klientów, tworzenia spersonalizowanych komunikatów marketingowych i śledzenia skuteczności kampanii marketingowych.

6. Analizuj dane, aby zidentyfikować trendy

Dane mogą być również wykorzystywane do identyfikacji trendów. Analizę danych można wykorzystać do zrozumienia zachowań klientów, opracowania nowych strategii biznesowych i podejmowania lepszych decyzji dotyczących rozwoju produktów i marketingu.

7. Popraw jakość danych

Jednym ze sposobów zarabiania na danych jest poprawa jakości danych. Jakość danych można poprawić, czyszcząc dane, standaryzując formaty danych i zapewniając dokładność danych. Poprawa jakości danych może sprawić, że staną się one bardziej wartościowe i łatwiejsze do sprzedaży.

8. Chroń zasoby danych

Innym sposobem zarabiania na danych jest ochrona zasobów danych. Ochronę danych można osiągnąć poprzez szyfrowanie danych, kontrolę dostępu i inne środki bezpieczeństwa. Ochrona danych może sprawić, że dane staną się bardziej wartościowe i mniej prawdopodobne, że zostaną skradzione lub wykorzystane niezgodnie z przeznaczeniem.

9. Generuj spostrzeżenia z danych

Dane mogą być również wykorzystywane do generowania spostrzeżeń. Analitykę danych można wykorzystać do zrozumienia zachowań klientów, identyfikacji trendów i podejmowania lepszych decyzji dotyczących rozwoju produktów i marketingu.

10. Wspieraj kulturę opartą na danych

Wreszcie, firmy mogą zarabiać na swoich danych, wspierając kulturę opartą na danych. Kultura oparta na danych to taka, w której dane są wykorzystywane do podejmowania decyzji dotyczących wszystkich aspektów działalności. Kultury oparte na danych mają większe szanse na sukces w dzisiejszym świecie opartym na danych.

Monetyzacja danych – ryzyka

Pomimo wielu zalet monetyzacji danych, istnieje również pewne potencjalne ryzyko. Jednym z największych zagrożeń jest naruszenie prywatności konsumentów. Jeśli dane nie są odpowiednio chronione, mogą zostać ujawnione lub skradzione. Naruszenia danych mogą prowadzić do ujawnienia danych osobowych konsumentów.

Innym problemem jest to, że monetyzacja danych może prowadzić do niesprawiedliwości. Na przykład, jeśli dane są wykorzystywane do podejmowania decyzji dotyczących cen, niektórzy konsumenci mogą zostać obciążeni bardziej niż inni. Dane mogą być również wykorzystywane do dyskryminacji określonych grup osób.

Wreszcie istnieje ryzyko, że monetyzacja danych może zdusić innowacje. Jeśli dane są wykorzystywane wyłącznie do generowania przychodów, firmy mogą rzadziej wykorzystywać je do tworzenia nowych produktów lub usług. Monetyzacja danych może również doprowadzić do konsolidacji władzy wśród kilku firm, które kontrolują większość danych.

Pomimo tych zagrożeń monetyzacja danych może być potężnym narzędziem dla firm. Monetyzacja danych może pomóc firmom generować przychody, opracowywać nowe produkty i usługi oraz ulepszać istniejące produkty i usługi. Monetyzacja danych może również pomóc firmom zrozumieć swoich klientów i podejmować lepsze decyzje dotyczące rozwoju produktów i marketingu. Firmy muszą jednak zdawać sobie sprawę z potencjalnych zagrożeń związanych z monetyzacją danych i podejmować kroki w celu ochrony prywatności konsumentów.

Wniosek

Monetyzacja danych to potężne narzędzie, które może pomóc firmom w generowaniu przychodów, opracowywaniu nowych produktów i usług oraz ulepszaniu istniejących produktów i usług. Monetyzacja danych może również pomóc firmom zrozumieć swoich klientów i podejmować lepsze decyzje dotyczące rozwoju produktów i marketingu. Jak widać na poniższej grafice, rynek monetyzacji danych ma ogromny potencjał. Firmy muszą jednak zdawać sobie sprawę z potencjalnych zagrożeń związanych z monetyzacją danych i podejmować kroki w celu ochrony prywatności konsumentów.

Źródła

Business Insider

Forbes

McKinsey

Entrepreneur

Search Engineland

CB Insights

Business 2 Community

ING

Information Management

Chief Data Officer Insights

Gartner

Forbes

Business Insider

American Banker

Linkwood Reserach

Generowanie obrazów przez AI: rozwój i implikacje

W ostatnich latach stosowanie sztucznej inteligencji (AI) do generowania obrazów wzrosła. Generowanie obrazów przez sztuczną inteligencję jest wykorzystywane na różne sposoby, od reklam i zdjęć produktów po sztukę AI. Konsekwencje tego trendu są dalekosiężne i potencjalnie mogą zmienić reguły gry dla branży monetyzacji obrazów. Przykład tego, jak daleko zaszła technologia generowania obrazów AI, znajduje się na poniższym obrazku. Żadna z osób na obrazie nie jest prawdziwa. Zamiast tego zostały wygenerowane w unikalny sposób dzięki sile sztucznej inteligencji.

Z jednej strony obrazy generowane przez sztuczną inteligencję stanowią nowe źródło dochodów dla firm i przedsiębiorców. Mogą być sprzedawane lub licencjonowane do różnych celów, od marketingu i reklamy po sztukę i rozrywkę.

Z drugiej strony obrazy generowane przez sztuczną inteligencję mogą również zakłócić tradycyjną branżę monetyzacji obrazów. Te obrazy są często wyższej jakości niż tradycyjne obrazy i można je wyprodukować za ułamek kosztów. Ponieważ obrazy generowane przez sztuczną inteligencję stają się coraz bardziej rozpowszechnione, prawdopodobnie zjadają udział w rynku tradycyjnych dostawców obrazów.

W tym artykule przyjrzymy się rozwojowi obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję i ich implikacjom dla branży monetyzacji obrazów.

Historia

Obrazy generowane przez sztuczną inteligencję mają długą historię, sięgającą początków grafiki komputerowej. Na początku lat 60. po raz pierwszy użyto komputerów do generowania prostych kształtów geometrycznych. Po tym rozwoju nastąpił rozwój bardziej wyrafinowanych technik renderowania, które umożliwiły komputerom generowanie realistycznych obrazów obiektów trójwymiarowych.

Zaczęto je wykorzystywać komercyjnie pod koniec lat 80., kiedy używano ich do tworzenia efektów specjalnych do filmów i programów telewizyjnych. W ostatnich latach sztuczna inteligencja została wykorzystana do stworzenia realistycznych obrazów ludzi i zwierząt. Wraz z rozwojem i ewolucją technologii sztucznej inteligencji obrazy generowane przez sztuczną inteligencję stają się coraz bardziej realistyczne i realistyczne.

Firmy takie jak Adobe i NVIDIA opracowały oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji, które może generować realistyczne obrazy ludzi, zwierząt i przedmiotów. Firmy te sprzedają swoje oprogramowanie do generowania obrazów AI firmom i osobom fizycznym, które używają go do różnych celów, w tym do reklamy, zdjęć produktów i grafiki AI. Ponadto firma o nazwie DALL-E oferuje teraz wszystkim usługi generowania obrazów AI. Ten zwiększony dostęp do obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję ma swoje zalety, ale i obawy.

Możliwości

Obrazy generowane przez sztuczną inteligencję okazują się korzystne na wiele sposobów. Jedną z kluczowych korzyści jest to, że sztuczna inteligencja może pomóc w tworzeniu obrazów, które są bardziej realistyczne niż te, które ludzie są w stanie wygenerować samodzielnie. Ta korzyść jest osiągana dzięki zastosowaniu techniki zwanej generatywnymi sieciami przeciwstawnymi lub GAN.

Sieci GAN porównują ze sobą dwa algorytmy sztucznej inteligencji — jeden generuje fałszywe obrazy, a drugi próbuje zidentyfikować je jako fałszywe. Ponieważ algorytmy sztucznej inteligencji konkurują ze sobą, sztuczna inteligencja generująca fałszywe obrazy staje się coraz lepsza w tworzeniu realistycznych obrazów. Technologia ta jest już wykorzystywana przez firmy do tworzenia realistycznych obrazów 3D do celów marketingowych i reklamowych.

Ponadto obrazy generowane przez sztuczną inteligencję można również wykorzystać do tworzenia modeli symulacyjnych dla takich rzeczy, jak samochody bez kierowcy i badania medyczne. Ponieważ sztuczna inteligencja nadal ewoluuje, prawdopodobnie obrazy generowane przez sztuczną inteligencję staną się jeszcze bardziej realistyczne i znajdą jeszcze więcej zastosowań w nadchodzących latach.

Niektóre branże, które odnoszą korzyści z obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję, to:

  1. Trening i rozwój: obrazów można używać do tworzenia symulacji do celów szkoleniowych. Na przykład sztuczną inteligencję można wykorzystać do generowania obrazów różnych warunków drogowych, które można wykorzystać do szkolenia samochodów bez kierowcy.
  2. Badania medyczne: obrazy mogą być wykorzystywane do tworzenia modeli narządów i tkanek ludzkich. Jest to pomocne w badaniach medycznych, ponieważ umożliwia naukowcom badanie postępu chorób bez konieczności wykorzystywania ludzi.
  3. Reklama i marketing:obrazów można używać do tworzenia realistycznych zdjęć produktów i materiałów marketingowych. Jest to pomocne dla firm, ponieważ pozwala im zaoszczędzić pieniądze na profesjonalnych usługach fotograficznych. Jak widać na poniższym wykresie, sztuczna inteligencja i obrazy generowane przez sztuczną inteligencję mają pozytywny wpływ na reklamę i marketing
  4. Sztuka: obrazy mogą służyć do tworzenia dzieł sztuki. Na przykład algorytm sztucznej inteligencji o nazwie DeepDream może służyć do generowania obrazów, które wyglądają, jakby zostały stworzone przez Salvadora Dali.

Problemy

Chociaż obrazy generowane przez sztuczną inteligencję mają wiele zalet, należy wziąć pod uwagę również pewne kwestie. Jedną z głównych obaw jest to, że obrazy generowane przez sztuczną inteligencję mogą być wykorzystywane do tworzenia fałszywych wiadomości. Technologia sztucznej inteligencji może być wykorzystana do generowania realistycznych obrazów ludzi i wydarzeń. Ta moc może być wykorzystana do tworzenia fałszywych wiadomości, które trudno odróżnić od prawdziwych. Ten problem jest poważnym problemem, ponieważ może sprawić, że ludzie uwierzą w fałszywe informacje.

Innym problemem jest to, że obrazy generowane przez sztuczną inteligencję mogą być wykorzystywane do tworzenia nieprzyzwoitych lub obraźliwych treści. Technologia sztucznej inteligencji może być wykorzystywana do generowania obrazów, które są realistyczne, ale także mają charakter pornograficzny lub brutalny. Problem ten budzi obawy, ponieważ może prowadzić do wykorzystywania obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję do celów przestępczych.

Wreszcie, głębokie podróbki to problem, który należy wziąć pod uwagę. Głębokie podróbki to obrazy lub filmy generowane przez sztuczną inteligencję, które zostały zmienione w taki sposób, aby sprawiały wrażenie, jakby ktoś powiedział lub zrobił coś, czego w rzeczywistości nie powiedział ani nie zrobił. Ten problem jest niepokojący, ponieważ może prowadzić do tego, że ludzie będą wierzyć w fałszywe informacje o innych. Jak widać na poniższym wykresie, liczba deep fake’ów w 2020 roku prawie podwajała się co sześć miesięcy.

Jak dziś wykorzystywane są obrazy generowane przez sztuczną inteligencję

Są wykorzystywane do różnych celów. Niektóre firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania realistycznych zdjęć produktów i materiałów marketingowych. Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do tworzenia symulacji do celów szkoleniowych. Na przykład sztuczną inteligencję można wykorzystać do generowania obrazów różnych warunków drogowych, które można wykorzystać do szkolenia samochodów bez kierowcy. Obrazy generowane przez sztuczną inteligencję są również wykorzystywane w badaniach medycznych do tworzenia modeli ludzkich narządów i tkanek. Ponieważ technologia sztucznej inteligencji wciąż ewoluuje, prawdopodobne jest, że obrazy te znajdą jeszcze więcej zastosowań w nadchodzących latach.

Wniosek

Obrazy generowane przez sztuczną inteligencję prawdopodobnie staną się jeszcze bardziej realistyczne w nadchodzących latach. Ponieważ technologia sztucznej inteligencji wciąż ewoluuje, prawdopodobnie obrazy generowane przez sztuczną inteligencję znajdą jeszcze więcej zastosowań w nadchodzących latach. Chociaż mają wiele zalet, istnieją również pewne obawy, które należy wziąć pod uwagę. Obawy te obejmują możliwość wykorzystania obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję do tworzenia fałszywych wiadomości, treści obscenicznych lub obraźliwych oraz głębokich podróbek. Ponieważ technologia sztucznej inteligencji wciąż ewoluuje, ważne jest, aby zastanowić się, w jaki sposób obrazy generowane przez sztuczną inteligencję będą wykorzystywane i regulowane.

Źródła

The Verge

The Hindu

Marketing Profs

Petapixel

INC

Wired

Forbes

Technology Review

The Conversation

Znajdowanie uprzedzeń w treściach generowanych przez AI

W sztucznej inteligencji (AI) uprzedzenia to osądy lub upodobania, które prowadzą do błędnych decyzji. W niektórych przypadkach te uprzedzenia mogą być pomocne, na przykład gdy pomagają nam w dokonywaniu lepszych prognoz. Jednak w innych przypadkach te uprzedzenia mogą być szkodliwe, prowadząc do nieoptymalnych lub nawet katastrofalnych decyzji.

Istnieje wiele różnych rodzajów uprzedzeń, które mogą wpływać na systemy AI. Niektóre z najczęstszych obejmują:

– Błąd potwierdzenia: Jest to tendencja do poszukiwania informacji, które potwierdzają nasze wcześniejsze przekonania i ignorowania informacji, które są z nimi sprzeczne.

– Błąd selekcji: Jest to tendencja do wybierania próby danych, która nie jest reprezentatywna dla całej populacji.

– Nadmierne dopasowanie: występuje, gdy model jest zbyt ściśle dopasowany do danych uczących i nie daje się dobrze uogólnić na nowe dane.

– Niedopasowanie: występuje, gdy model nie jest wystarczająco złożony, aby uchwycić podstawowe wzorce w danych.

Te uprzedzenia mogą prowadzić do niedokładnych wyników z systemów AI. Na przykład, jeśli model jest szkolony na tendencyjnym zbiorze danych, może nauczyć się utrwalać te uprzedzenia. Może to mieć szkodliwe konsekwencje w świecie rzeczywistym, na przykład gdy systemy rozpoznawania twarzy są szkolone na zbiorach danych, które nie są reprezentatywne dla różnorodności populacji, co prowadzi do błędów w identyfikacji osób kolorowych.

W tym artykule omówimy historię stronniczości w treści generowanej przez sztuczną inteligencję oraz sposoby identyfikowania stronniczości w treści generowanej przez AI.

Historia uprzedzeń w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję

Stronniczość w sztucznej inteligencji nie jest nowym zjawiskiem. W rzeczywistości istnieje od wczesnych dni badań nad AI. Jeden z pierwszych odnotowanych przypadków stronniczości w sztucznej inteligencji miał miejsce w 1956 roku, kiedy informatyk Alan Turing zaproponował test mający na celu określenie, czy można powiedzieć, że maszyna wykazuje inteligentne zachowanie.

W swoim artykule „Computing Machinery and Intelligence” Turing zaproponował, że jeśli maszyna może oszukać człowieka, aby myślał, że jest innym człowiekiem przez ponad 30% czasu, to można ją uznać za inteligentną.

Jednak, jak zauważyła badaczka AI, Joy Buolamwini, „test na sztuczną inteligencję jest stronniczy w stosunku do kobiet i osób kolorowych, ponieważ opiera się na zdolności maszyny do oszukania człowieka, aby pomyślał, że jest innym człowiekiem”.

Innymi słowy, test jest skierowany przeciwko grupom osób, które tradycyjnie są niedostatecznie reprezentowane w badaniach i rozwoju AI. Ta tendencja została przeniesiona do innych aspektów badań i rozwoju sztucznej inteligencji, takich jak tworzenie zestawów danych.

Zestawy danych to kolekcje danych, które są używane do uczenia i testowania modeli uczenia maszynowego. Te zbiory danych mogą być obciążone na wiele sposobów, na przykład przez błąd selekcji (obejmujący tylko niektóre rodzaje danych) lub błąd potwierdzenia (obejmujący tylko dane, które potwierdzają istniejące wcześniej przekonanie).

Stronnicze zestawy danych mogą prowadzić do stronniczych modeli uczenia maszynowego. Na przykład, jeśli zestaw danych używany do uczenia systemu rozpoznawania twarzy jest stronniczy, wynikowy system może być niedokładny w swoich przewidywaniach.

Zostało to zademonstrowane w 2016 r., kiedy Zdjęcia Google udostępniły nową funkcję, która automatycznie oznaczała zdjęcia etykietami, takimi jak „pies” lub „kot”. Jednak system oznaczył również czarnego mężczyznę jako „goryla”, co doprowadziło do oskarżeń o rasizm.

Incydent doprowadził Google do zmiany nazw etykiet, a także spowodował, że firma utworzyła wewnętrzny zbiór danych zawierający ponad 100 000 obrazów, których użyła do trenowania swojego systemu, aby był dokładniejszy.

Pomimo tych wysiłków uprzedzenia w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję nadal stanowią problem, co widać na poniższym wykresie. W 2017 roku naukowcy z Vanderbilt University odkryli, że trzy komercyjne systemy rozpoznawania twarzy były dokładne przy identyfikacji białych mężczyzn, ale mniej dokładne przy identyfikacji kobiet i osób kolorowych.

Systemy te częściej błędnie identyfikowały czarne kobiety jako mężczyzn, a także częściej oznaczały zdjęcia białych mężczyzn jako „neutralne” lub „nieznane”.

Naukowcy doszli do wniosku, że „systemy sztucznej inteligencji dostępne obecnie dla ogółu społeczeństwa wykazują znaczne uprzedzenia rasowe i płciowe”.

Sposoby wykrywania uprzedzeń w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję

Istnieje wiele sposobów identyfikowania uprzedzeń w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję. Jednym ze sposobów jest zbadanie zestawu danych, który został użyty do uczenia modelu uczenia maszynowego.

Jeśli zbiór danych jest stronniczy, prawdopodobne jest, że wynikowy nauczanie maszynowe model będzie również stronniczy. Innym sposobem zidentyfikowania stronniczości jest zbadanie danych wyjściowych modelu uczenia maszynowego.

Jeśli dane wyjściowe są konsekwentnie niedokładne dla pewnych grup ludzi, może to wskazywać na stronniczość. Na koniec ważne jest również rozważenie kontekstu, w którym używany jest model uczenia maszynowego.

Na przykład, jeśli system rozpoznawania twarzy jest używany do celów egzekwowania prawa, jest bardziej prawdopodobne, że będzie miał negatywny wpływ na osoby kolorowe, które już teraz są nieproporcjonalnie często atakowane przez policję.

Istnieje wiele sposobów na ograniczenie uprzedzeń w treściach generowanych przez AI. Jednym ze sposobów jest użycie większego i bardziej zróżnicowanego zestawu danych podczas uczenia modelu uczenia maszynowego.

Innym sposobem na zmniejszenie błędu systematycznego jest zastosowanie techniki zwanej powiększaniem danych, która polega na sztucznym generowaniu dodatkowych punktów danych, które są zróżnicowane pod względem rasy, płci i innych cech.

Na koniec ważne jest również rozważenie wpływu treści generowanych przez sztuczną inteligencję na wrażliwe grupy ludzi przed udostępnieniem systemu światu.

Wniosek

Jak widać na poniższym wykresie, etyka w sztucznej inteligencji stała się gorącym tematem w świecie sztucznej inteligencji. AI może być stronnicza na wiele sposobów, a te uprzedzenia mogą mieć negatywny wpływ na wrażliwe grupy ludzi, takie jak kobiety i osoby kolorowe.

Istnieje wiele sposobów na zmniejszenie stronniczości w treści generowanej przez sztuczną inteligencję, na przykład przy użyciu większego i bardziej zróżnicowanego zestawu danych podczas uczenia modelu uczenia maszynowego. Ważne jest również rozważenie wpływu treści generowanych przez AI na wrażliwe grupy ludzi przed udostępnieniem systemu światu.

Podejmując te kroki, możemy zacząć ograniczać uprzedzenia w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję i tworzyć bardziej sprawiedliwą przyszłość dla wszystkich.

Bibliografia

Phillytrib

Spectrum

VOX

NY Times

NY Times

Forbes

McKinsey

Technology Review

Wired

Nature

ACL Web

Arxiv

Science Direct

NY Times

Zarządzanie wskaźnikiem churn za pomocą platform Digital Experience

Cyfrowe platformy doświadczeń (DXP) zyskują na popularności w ostatnich latach, ponieważ firmy starają się zapewnić klientom spersonalizowane i angażujące doświadczenia. Kluczową zaletą DXP jest ich zdolność do gromadzenia i wykorzystywania danych oraz sztucznej inteligencji (AI) w celu identyfikacji trendów i preferencji klientów. Dane te mogą być następnie wykorzystane do zarządzania rezygnacją lub szybkością, z jaką klienci anulują swoje subskrypcje lub usługi.

Churn jest poważnym problemem dla firm z różnych branż, ponieważ może prowadzić do utraty przychodów i zmniejszenia zadowolenia klientów. DXP mogą pomóc firmom zidentyfikować przyczyny rezygnacji i podjąć kroki w celu jej złagodzenia. Na przykład, jeśli sztuczna inteligencja wykryje, że klienci rezygnują z rezerwacji z powodu braku funkcji, firma może opracować nowe funkcje, aby rozwiązać ten problem.

Ponadto DXP można wykorzystać do segmentacji klientów na podstawie ich ryzyka odejścia. Pozwala to firmom skoncentrować swoje wysiłki na zatrzymaniu wartościowych klientów, którzy są zagrożeni odejściem.

DXP to potężne narzędzie do zarządzania churn i dbania o zadowolenie klientów. Wykorzystując dane i sztuczną inteligencję do identyfikowania trendów, firmy mogą podejmować kroki w celu rozwiązania przyczyn rezygnacji klientów i utrzymania subskrypcji.

Czym jest DXP?

DXP, czyli platforma cyfrowych doświadczeń, to oprogramowanie, które pomaga firmom tworzyć atrakcyjne i spersonalizowane doświadczenia klientów. DXP są zbudowane na fundamencie sztucznej inteligencji i technologii e-commerce i zapewniają kompletny zestaw narzędzi do zarządzania treścią witryny, personalizowania podróży klienta i mierzenia wyników. Łącząc wszystkie te możliwości w jedną platformę, DXP ​​umożliwiają firmom tworzenie spójnych, wielokanałowych doświadczeń klientów we wszystkich punktach styku. Jak widać na poniższej grafice, DXP ​​umożliwia bezproblemowe cyfrowe doświadczenie, które łączy wszystkie aspekty obsługi klienta.

W dzisiejszym konkurencyjnym krajobrazie zapewnienie wyjątkowej obsługi klienta jest niezbędne do odniesienia sukcesu, a DXP pomagają dużym i małym firmom sprostać temu wyzwaniu.

Historia handlu elektronicznego i wykorzystania DXP

Sztuczna inteligencja i handel elektroniczny mają ze sobą długą historię. Niektóre z najwcześniejszych aplikacji AI zostały opracowane, aby pomóc sprzedawcom internetowym przetwarzać i rozumieć dane klientów. Na początku XXI wieku systemy rekomendacyjne oparte na sztucznej inteligencji stały się wszechobecne w witrynach handlu elektronicznego, a sztuczna inteligencja nadal obsługuje wiele funkcji personalizacji, które dziś uważamy za oczywiste. Wraz z rozwojem handlu elektronicznego rośnie również wykorzystanie sztucznej inteligencji.

W ostatnich latach pojawiła się rosnąca tendencja do wykorzystywania platform DXP (Digital Experience Platform) opartych na sztucznej inteligencji do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń zakupowych. DXP są w stanie zapewnić bardziej indywidualnie dostosowane doświadczenie, biorąc pod uwagę takie czynniki, jak historia zakupów w przeszłości, zachowania związane z przeglądaniem i lokalizacja. To ulepszone doświadczenie pozwala firmom oferować poziom dostosowania, który wcześniej nie był możliwy. W miarę ewolucji sztucznej inteligencji prawdopodobne jest, że DXP staną się jeszcze bardziej wyrafinowane, zapewniając klientom jeszcze bardziej spersonalizowane zakupy.

Zmniejszenie odpływu i poprawa utrzymania klientów dzięki DXP

Churn to termin używany do opisania tempa, w jakim klienci anulują lub nie odnawiają swoich subskrypcji w firmie. Wskaźniki rezygnacji są ważne dla firm do śledzenia, ponieważ mogą być wskaźnikiem zadowolenia i utrzymania klientów. Wysokie wskaźniki rezygnacji mogą oznaczać, że klienci nie są zadowoleni z produktu lub usługi i nie są lojalni wobec firmy. Odpływ może mieć znaczący wpływ na wyniki finansowe firmy, dlatego ważne jest, aby dokładnie śledzić współczynniki odpływu i zarządzać nimi. Ograniczenie rezygnacji może być wyzwaniem, ale jest niezbędne dla każdej firmy, która chce się rozwijać i odnosić sukcesy w dłuższej perspektywie.

W konkurencyjnym świecie e-commerce utrzymanie klienta jest kluczem do sukcesu. Utrzymanie zadowolenia obecnych klientów jest niezbędne dla długoterminowego wzrostu, ale wyprzedzenie konkurencji i nadążanie za ich ciągle zmieniającymi się potrzebami może być wyzwaniem. W tym momencie wkraczają DXP. DXP to cyfrowe platformy doświadczeń, które wykorzystują sztuczną inteligencję i inne najnowocześniejsze technologie, aby zapewnić zoptymalizowaną obsługę klienta. Jak widać na poniższym wykresie, poprawa obsługi klienta jest najbardziej skuteczna w zwiększaniu utrzymania klientów, zwiększaniu satysfakcji klientów i zwiększaniu sprzedaży. Zmniejszając churn i poprawiając utrzymanie klientów, DXP ​​mogą przenieść firmy na wyższy poziom.

Etapy wdrażania DXP

Rozważając wdrożenie DXP, ważne jest, aby zrozumieć różne etapy rozwoju DXP. Pierwszy etap, znany jako faza „budowania”, polega na opracowaniu i przetestowaniu platformy. Ta faza może być czasochłonna i kosztowna, ale jest niezbędna do prawidłowego uruchomienia platformy.

Drugi etap, zwany fazą „uruchomienia”, to udostępnienie platformy klientom. Ta faza ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że ​​platforma jest w stanie spełnić potrzeby i oczekiwania klientów.

Trzeci i ostatni etap, znany jako faza „skalowania”, polega na udoskonalaniu i ulepszaniu platformy w oparciu o opinie klientów. Ten etap jest ważny, aby upewnić się, że platforma jest w stanie nadążyć za popytem klientów i pozostać aktualna w czasie.

Chociaż łatwo jest podzielić etapy wdrażania DXP na trzy etapy, podczas procesu wdrażania pojawi się wiele wyzwań. Firmy takie jak Accenture, Deloitte i PwC mają doświadczenie we wdrażaniu tych systemów i mogą pomóc w zapewnieniu sprawnego przebiegu procesu.

Co dalej z DXP?

Ponieważ sztuczna inteligencja i inne najnowocześniejsze technologie wciąż ewoluują, tak samo będą ewoluować cyfrowe platformy doświadczeń. W przyszłości DXP prawdopodobnie staną się jeszcze bardziej wyrafinowane, zapewniając klientom jeszcze bardziej spersonalizowane zakupy. Ponieważ DXP stają się coraz bardziej powszechne, firmy, które nie przyjmą tej technologii, prawdopodobnie znajdą się w niekorzystnej sytuacji konkurencyjnej. Ci, którzy chcą wyprzedzić konkurencję, powinni zacząć planować wdrożenie DXP już teraz.

Platformy doświadczeń cyfrowych szybko stają się niezbędne dla firm, które chcą zachować konkurencyjność w świecie e-commerce. Zmniejszając churn i poprawiając utrzymanie klientów, DXP ​​oferują firmom wyjątkową okazję do przeniesienia swojej działalności na wyższy poziom. Ponieważ sztuczna inteligencja i inne najnowocześniejsze technologie wciąż ewoluują, tak samo będą ewoluować cyfrowe platformy doświadczeń. W przyszłości DXP prawdopodobnie staną się jeszcze bardziej wyrafinowane, zapewniając klientom jeszcze bardziej spersonalizowane zakupy. Ponieważ DXP stają się coraz bardziej powszechne, firmy, które nie przyjmą tej technologii, prawdopodobnie znajdą się w niekorzystnej sytuacji konkurencyjnej. Ci, którzy chcą wyprzedzić konkurencję, powinni zacząć planować wdrożenie DXP już teraz.

Bibliografia

Quantumbooks

Any For Soft

Gartner

Forbes

Accenture

Deloitte

PWC

ZDNet

Personalizacja AI a Customer Experience

Jeśli chodzi o sztuczną inteligencję (AI), doświadczenie klienta jest zawsze na pierwszym miejscu. Wykazano, że personalizacja poprawia zadowolenie klientów, buduje lojalność i zwiększa sprzedaż. W rzeczywistości, zgodnie z badaniem przeprowadzonym przez Accenture, 78% konsumentów twierdzi, że jest bardziej skłonnych do zakupu od firmy, która oferuje spersonalizowane doświadczenia.

Personalizacja treści jest już powszechnie widziana w reklamie. Jak widać na poniższym wykresie, spersonalizowane reklamy cyfrowe doprowadziły na przestrzeni lat do powszechnego wzrostu sprzedaży reklam cyfrowych. Dlatego personalizacja AI jest cennym narzędziem dla firm do zwiększania sprzedaży i ograniczania rezygnacji. W tym artykule przyjrzymy się, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do personalizacji i obsługi klienta.

No alt text provided for this image

Co to jest personalizacja AI?

Personalizacja produktów z wykorzystaniem AI to proces, który staje się coraz bardziej popularny wśród firm. Dzięki personalizacji produktów firmy mogą zapewnić swoim klientom bardziej dostosowane i unikalne wrażenia, które są specyficzne dla ich potrzeb i preferencji.

Ponadto personalizacja może pomóc firmom zwiększyć sprzedaż i lojalność wobec marki. Personalizacja produktów za pomocą sztucznej inteligencji polega na wykorzystaniu danych zebranych o kliencie w celu stworzenia spersonalizowanego doświadczenia produktu. Dane te mogą być gromadzone za pomocą różnych środków, takich jak media społecznościowe, ankiety, aktywność na stronie internetowej i historia zakupów. Po zebraniu tych danych można je wykorzystać do stworzenia profilu klienta, który można wykorzystać do spersonalizowania doświadczenia z produktem.

Firmy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do personalizowania produktów na wiele sposobów, takich jak dostosowywanie projektu produktu, dostosowywanie interfejsu użytkownika i dostarczanie spersonalizowanych rekomendacji. Personalizując produkty za pomocą sztucznej inteligencji, firmy mogą zapewnić swoim klientom bardziej spersonalizowane i unikalne doświadczenie, które może pomóc w zwiększeniu sprzedaży i lojalności wobec marki.

Starbucks to jedna firma, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do personalizacji obsługi klienta. Sieć kawiarni wykorzystuje sztuczną inteligencję do personalizacji aplikacji mobilnej i dostarczania klientom spersonalizowanych rekomendacji. Ponadto Starbucks wykorzystuje sztuczną inteligencję do dostosowywania obsługi klientów w sklepie. Na przykład super sieć kawiarni chce wykorzystać sztuczną inteligencję do analizy preferencji klienta, pogody, pory dnia i innych wskaźników, aby polecić mu idealną filiżankę kawy. Chociaż przetwarzanie danych konsumentów wiąże się z różnymi obawami dotyczącymi prywatności, strategia ta może okazać się niezwykle cenna dla firmy kawowej.

W jaki sposób personalizacja AI przynosi korzyści klientom?

Personalizacja AI może zapewnić klientom szereg korzyści. Dzięki zrozumieniu indywidualnych potrzeb i preferencji klientów firmy mogą zapewnić bardziej spersonalizowane i osobiste doświadczenia. Spersonalizowane doświadczenia często skutkują zwiększoną satysfakcją i lojalnością klientów. Ponadto personalizacja AI może pomóc firmom zaoszczędzić czas i zasoby, zmniejszając potrzebę ręcznego wprowadzania danych i analizy danych. W miarę jak firmy coraz częściej wdrażają personalizację AI, klienci mogą spodziewać się bardziej spersonalizowanego i dostosowanego doświadczenia.

Firmy, które pracują nad poprawą obsługi klienta dzięki personalizacji AI, to Amazon, Google i Facebook. Wszystkie trzy firmy wdrożyły sztuczną inteligencję, aby zapewnić swoim użytkownikom bardziej spersonalizowane wrażenia. Amazon od wielu lat wykorzystuje sztuczną inteligencję do dostarczania klientom spersonalizowanych rekomendacji produktów. Funkcja „Personalizuj swoje rekomendacje” firmy wykorzystuje dane klientów, takie jak historia zakupów i historia wyszukiwania, w celu dostarczania spersonalizowanych rekomendacji produktów.

W jaki sposób personalizacja AI zmniejsza churn?

Churn jest poważnym problemem dla firm, zwłaszcza w gospodarce opartej na subskrypcji. Churn ma miejsce, gdy klient anuluje subskrypcję lub przestanie korzystać z produktu. Może być to kosztowne dla firm i może zaszkodzić lojalności wobec marki.

Sztuczna inteligencja może być wykorzystana do personalizacji obsługi klienta i ograniczenia rezygnacji. Rozumiejąc, dlaczego klienci odchodzą, firmy mogą podjąć kroki, aby temu zapobiec. Personalizacja AI może pomóc firmom zrozumieć zachowania klientów i zidentyfikować wzorce, które mogą prowadzić do rezygnacji. Jak widać na poniższym wykresie, słaba obsługa klienta i słabe budowanie relacji to dwie z trzech głównych przyczyn rezygnacji. W związku z tym personalizacja AI może zmniejszyć rotację klientów poprzez usprawnienie obsługi klienta za pomocą chatbotów i wspieranie relacji ze zrozumieniem preferencji konsumentów.

No alt text provided for this image

Przyszłość personalizacji AI

Personalizacja zawsze była kluczowym punktem sprzedaży dla firm. W końcu klienci chętniej kupują produkty, które zostały dopasowane do ich indywidualnych potrzeb i preferencji. W przeszłości personalizację często przeprowadzano ręcznie, co było procesem zarówno czasochłonnym, jak i kosztownym. Jednak ostatnie postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji stworzyły nowe możliwości dla firm w zakresie personalizacji produktów na znacznie większą skalę.

Jednym z najbardziej obiecujących zastosowań personalizacji AI jest obszar e-commerce. Sprzedawcy internetowi mogą teraz wykorzystywać sztuczną inteligencję do analizowania danych klientów i przedstawiania rekomendacji dotyczących innych produktów, którymi mogą być zainteresowani. Ta personalizacja nie tylko pomaga zwiększyć sprzedaż, ale także zapewnia lepsze wrażenia dla klienta, który jest bardziej skłonny do powrotu na stronę w przyszłości. Ponadto personalizację AI można również wykorzystać do dostosowania opakowań i etykiet produktów. Takie podejście może być szczególnie przydatne dla firm sprzedających łatwo psujące się towary, takie jak żywność lub kwiaty, które mają ograniczony okres przydatności do spożycia. Wykorzystując sztuczną inteligencję do personalizacji opakowań, firmy mogą zapewnić, że ich produkty będą wyróżniać się na tle konkurencji i będą chętniej kupowane przez klientów.

Patrząc w przyszłość, jasne jest, że personalizacja nadal będzie ważną częścią prowadzenia działalności. Z pomocą sztucznej inteligencji firmy będą mogły personalizować swoje produkty i usługi jak nigdy dotąd, zapewniając każdemu klientowi wyjątkowe i dostosowane do potrzeb doświadczenie.

Wniosek

Personalizacja nie jest niczym nowym, ale sztuczna inteligencja uczyniła ją prostszą i skuteczniejszą niż kiedykolwiek wcześniej. Piękno sztucznej inteligencji polega na tym, że można ją zastosować praktycznie w każdej branży, niezależnie od tego, czy jest to opieka zdrowotna, marketing, a nawet fast food.

Rozumiejąc zachowania klientów i wykorzystując sztuczną inteligencję do formułowania rekomendacji, firmy mogą poprawić jakość obsługi klienta i zmniejszyć odpływ. W przyszłości personalizacja AI stanie się jeszcze bardziej powszechna, ponieważ firmy będą szukać sposobów, aby wyróżnić się na tle konkurencji i zapewnić swoim klientom wyjątkowe wrażenia.

Źródła:

Marketing Charts

Filiva

HBR

ZD NET

Venture Beat

Forber

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.

No alt text provided for this image

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.

No alt text provided for this image

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

Vexx Host

Insight

CB Insight

Forbes

ZD Net

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.

No alt text provided for this image

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.

No alt text provided for this image

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:

Emerj

HiFi Next

Statista

NY Times

Wired

The Verge

Business Insider

Forbes

CNN

Sztuczna inteligencja i łańcuch dostaw: redukcja churn

Sztuczna inteligencja ma transformacyjny wpływ na łańcuch dostaw. Dzięki automatyzacji różnych procesów i zwiększeniu wydajności firmy odnotowują zmniejszenie współczynnika churn. Jednym z kluczowych sposobów, w jaki sztuczna inteligencja ogranicza odpływ klientów (churn), jest zwiększenie przejrzystości w całym łańcuchu dostaw. Ta przejrzystość pozwala firmom wcześnie identyfikować potencjalne problemy i podejmować działania naprawcze, zanim spowodują one poważne zakłócenia. Ponadto sztuczna inteligencja pomaga firmom lepiej prognozować popyt, co zmniejsza potrzebę wprowadzania zmian w ostatniej chwili, które często mogą prowadzić do niezadowolenia klientów. Ponieważ sztuczna inteligencja wciąż się rozwija, możemy spodziewać się jeszcze większej liczby ulepszeń w łańcuchu dostaw, które jeszcze bardziej zmniejszą współczynnik churn dla firm. Jak widać poniżej, AI jest już jednym z trzech głównych rodzajów zaawansowanej analityki wykorzystywanej do podejmowania lepszych decyzji w procesach łańcucha dostaw.

No alt text provided for this image

Prognozowanie popytu usprawnia zarządzanie podażą i popytem

Dokładne przewidywanie zapotrzebowania klientów jest kluczowym czynnikiem sukcesu każdej firmy, a stawka jest szczególnie wysoka w świecie zarządzania łańcuchem dostaw. W końcu, jeśli firma nie może przewidzieć, na jaki produkt będzie popyt, ryzykuje, że utknie z nadmiarem zapasów lub straci na sprzedaży z powodu niedoborów zapasów.

W ostatnich latach sztuczna inteligencja stała się potężnym narzędziem do prognozowania popytu. Wykorzystując sztuczną inteligencję, firmy mogą dokładniej przewidywać wzorce zachowań klientów, przewidywać zmiany popytu i optymalizować poziomy zapasów w czasie rzeczywistym. W rezultacie prognozowanie popytu oparte na sztucznej inteligencji staje się istotną częścią zarządzania łańcuchem dostaw dla wielu firm. Nie tylko pomaga firmom uniknąć kosztownych błędów, które mogą wynikać z niedokładnych prognoz, ale także umożliwia im proaktywne reagowanie na wahania popytu i utrzymywanie na półkach produktów potrzebnych klientom.

Firma o nazwie Blue Yonder używa sztucznej inteligencji, aby pomóc firmom w prognozowaniu popytu i osiągnęła imponujące wyniki. Jeden klient, duża sieć sklepów spożywczych w Europie, był w stanie obniżyć koszty zapasów o 20% i braki zapasów o 60% po wdrożeniu rozwiązania AI firmy Blue Yonder. Rozwiązanie zawiera funkcję, która wykorzystuje uczenie maszynowe do automatycznego identyfikowania wzorców zachowań klientów i prognozowania przyszłego popytu. W rezultacie sieć sklepów spożywczych była w stanie zapełnić półki odpowiednimi produktami we właściwym czasie, co przełożyło się na zadowolenie klientów i ograniczenie rezygnacji.

Optymalizacja tras i logistyki dostaw

Sztuczna inteligencja odgrywa coraz ważniejszą rolę w świecie logistyki i zarządzania łańcuchem dostaw. Optymalizując wydajność tras i logistykę dostaw, sztuczna inteligencja pomaga obniżyć koszty i poprawić zadowolenie klientów. W szczególności oprogramowanie obsługujące sztuczną inteligencję jest w stanie uczyć się na podstawie danych historycznych, aby identyfikować wzorce zachowań klientów. Ta analiza pozwala firmom przewidywać potrzeby i preferencje klientów, co może prowadzić do poprawy efektywności wyznaczania tras i skrócenia czasu dostawy.

Ponadto sztuczna inteligencja może pomóc w identyfikacji obszarów łańcucha dostaw, które są podatne na zmiany. Identyfikując te obszary, firmy mogą podjąć kroki w celu zapobiegania zakłóceniom lub ich łagodzenia, zapewniając płynniejszy i wydajniejszy łańcuch dostaw. Ostatecznie sztuczna inteligencja zapewnia znaczące korzyści firmom, które polegają na wydajnej logistyce dostaw. Według badania przeprowadzonego przez McKinsey, pomyślne wdrożenie zarządzania łańcuchem dostaw z wykorzystaniem sztucznej inteligencji umożliwiło wczesnym użytkownikom obniżenie kosztów logistyki o 15 procent.

Jedną z firm, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do usprawnienia logistyki dostaw, jest UPS. Firma opracowała platformę sztucznej inteligencji o nazwie ORION, co oznacza On-Road Integrated Optimization and Navigation. ORION wykorzystuje dane z urządzeń GPS, prognozy pogody i warunki drogowe, aby zaplanować najbardziej efektywną trasę dla kierowców UPS. Dzięki zastosowaniu ORION, UPS był w stanie zmniejszyć zużycie paliwa o ponad 10 milionów galonów rocznie. Ponadto firma ograniczyła emisję dwutlenku węgla o 100 000 ton metrycznych rocznie.

Uczenie maszynowe poprawia zdrowie i żywotność pojazdów transportowych

Ponieważ sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe stają się coraz bardziej zaawansowane, mają również pozytywny wpływ na zdrowie i żywotność pojazdów transportowych. W przeszłości zakłócenia i zmiany w łańcuchu dostaw były dwoma największymi wyzwaniami stojącymi przed firmami transportowymi. W rzeczywistości firmy borykają się dziś z ogromnymi problemami w łańcuchu dostaw z powodu nieoczekiwanego popytu spowodowanego przez COVID-19.

Wykorzystując uczenie maszynowe do przewidywania popytu i optymalizacji tras, sztuczna inteligencja pomaga zmniejszyć te zakłócenia i poprawić wydajność sieci transportowych. Ponadto uczenie maszynowe jest również wykorzystywane do diagnozowania problemów z pojazdami przed ich wystąpieniem, co znacznie zmniejsza potrzebę napraw i przestojów. W rezultacie sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w poprawie stanu technicznego i żywotności pojazdów transportowych.

Sztuczna inteligencja dostarcza informacji, które zwiększają wydajność i rentowność łańcucha dostaw

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw dostarcza firmom informacji, które prowadzą do zwiększenia wydajności i rentowności. W szczególności sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do poprawy prognozowania popytu, identyfikowania problemów, zapewniania aktualizacji w czasie rzeczywistym, wspomagania produkcji i kontroli jakości. W rezultacie firmy są w stanie obniżyć koszty, poprawić satysfakcję klientów i zwiększyć zyski. W przyszłości sztuczna inteligencja będzie nadal odgrywać kluczową rolę w łańcuchu dostaw, dostarczając firmom informacji potrzebnych do rozwoju. Poniższy wykres przedstawia różne spostrzeżenia, które sztuczna inteligencja oferuje w celu zwiększenia wydajności i rentowności w łańcuchu dostaw.

No alt text provided for this image

Ogólnie rzecz biorąc, spostrzeżenia i pomoc, jaką sztuczna inteligencja oferuje w łańcuchu dostaw, mogą pomóc firmom obniżyć koszty, poprawić zadowolenie klientów i zwiększyć zyski. Wraz ze wzrostem zadowolenia klientów spadają wskaźniki churn dla firm.

Amazon jest doskonałym przykładem ograniczania rezygnacji z AI w łańcuchu dostaw. W 2017 roku Amazon ogłosił, że Prime Air – jego usługa dostawy dronem – dostarczyła swoją pierwszą paczkę do klienta w Wielkiej Brytanii. Klient otrzymał paczkę już po 13 minutach od złożenia zamówienia. Teraz, w 2022 roku, Amazon ma największą sieć łańcucha dostaw i jest w stanie wykorzystać moc sztucznej inteligencji do dostarczania cennych informacji i dostarczania paczek klientom na całym świecie w ciągu kilku dni, a nawet godzin.

Wniosek

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w poprawie wydajności łańcucha dostaw i zmniejszeniu współczynnika churn przedsiębiorstw. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw zapewnia firmom wgląd i dokładne prognozowanie popytu, które prowadzą do zwiększenia wydajności i rentowności. Ponadto uczenie maszynowe jest również wykorzystywane do diagnozowania problemów z pojazdami przed ich wystąpieniem, co znacznie zmniejsza potrzebę napraw i przestojów. W rezultacie sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w poprawie stanu technicznego i żywotności pojazdów transportowych. W przyszłości sztuczna inteligencja będzie nadal odgrywać kluczową rolę w łańcuchu dostaw, dostarczając firmom informacji potrzebnych do rozwoju.

Źródła

Datamation

Tools Group

ERP Solutions