Czy sztuczna inteligencja może uczynić nas ludźmi bardziej kreatywnymi?

https://aie24.pl/

Wstęp

W dzisiejszej gospodarce cyfrowej systemy sztucznej inteligencji (AI) stały się już potężnymi metodami pomagającymi ludziom rozwiązywać coraz bardziej złożone problemy biznesowe, ale nadal istnieje przekonanie, że systemy sztucznej inteligencji i automatyzacja mogą hamować ludzką kreatywność. Chociaż poczyniliśmy ogromne postępy w wykorzystywaniu systemów sztucznej inteligencji do wspomagania procesu twórczego, maszyny ostatecznie nie mogą myśleć ani czuć i potrzebują coachingu ze strony ludzi. Jednak możliwość polegania na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym (ML) w celu zautomatyzowania przepływów pracy może zabrać organizację w nowe i odważne miejsca, pozwalając jej skoncentrować swój czas i zasoby na bardziej kreatywnych zadaniach i stymulować inny sposób myślenia. Ale czy systemy sztucznej inteligencji mogą być katalizatorem napędzającym naszą ludzką kreatywność? W literaturze kreatywność definiowana jest jako zdolność do tworzenia nowych i użytecznych pomysłów oraz jedna z najbardziej uderzających zdolności człowieka, którą przejawiamy w naszych myślach i zachowaniach. Zdolność ta jest istotna dla konsumentów i przedsiębiorstw. Konsumenci podejmują twórcze zachowania w celu zaspokojenia swoich potrzeb i rozwiązania problemów konsumpcyjnych, czerpania przyjemności i relaksu (np. poprzez kolorowanki). Kreatywni pracownicy lubią wyzwania wymagające innowacyjnego podejścia, wnoszą świeże koncepcje, nie boją się kwestionować sposobu, w jaki coś się robi i widzą lepszy sposób na sprawienie, by świat działał. Dlatego firmy potrzebują ludzkich umiejętności, takich jak kreatywność, nawet w dobie automatyzacji, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (AI). Udowodniono, że różne czynniki wpływają na zdolności twórcze i wydajność, w tym zewnętrzne ograniczenia, zaangażowanie, analogiczne myślenie, systematyczne szkolenie i doświadczenia życiowe. Systemy rekomendacji wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do przeczesywania w czasie rzeczywistym odpowiednich kontekstowo danych o cechach i interakcjach klientów, aby zasugerować mniejszy, łatwiejszy w zarządzaniu zestaw „prawdopodobnych” opcji, które mogą być wykorzystane przez marketerów do bardziej spersonalizowanych interakcji z klientami. Systemy sztucznej inteligencji umożliwiają również gromadzenie w czasie rzeczywistym odpowiednich danych sprawdzanych przez sztuczną inteligencję w celu diagnozowania nastrojów klientów, stymulowania nowych rozwiązań i ofert. Oparte na sztucznej inteligencji chatboty konwersacyjne, zarządzające bardziej rutynowymi zadaniami, pozwalają pracownikom obsługi klienta spędzać więcej czasu na wyjątkowych interakcjach z klientami, z którymi się spotykają, w których kreatywność i empatia będą odgrywać pewną rolę. W dziedzinie sztuki systemy sztucznej inteligencji mogą już wykonywać złożone i kreatywne zadania, takie jak pisanie wierszy, naśladowanie stylu wielkich malarzy lub podejmowanie kreatywnych decyzji w kręceniu filmów. Postęp w systemach sztucznej inteligencji zaczął przekształcać i wspomagać procesy twórcze, a także kwestionować to, co uważamy za kreatywne myślenie, i nie ma wątpliwości, że granice roli sztucznej inteligencji w kreatywnych przedsięwzięciach będą przesuwane dalej.

Pomimo tego wszystkiego, nawet jeśli systemy sztucznej inteligencji mogą z pewnością oferować wiele korzyści, służąc jako inteligentni, wydajni i inspirujący asystenci, badania nie zbadały w pełni, w jaki sposób systemy sztucznej inteligencji mogą inspirować ludzką duszę kreatywności. W związku z tym wiemy zaskakująco mało o rzeczywistym wpływie systemów sztucznej inteligencji na kreatywność na poziomie indywidualnym oraz o tym, jak można to wykorzystać jako narzędzie współpracy, aby ją pobudzić. W tej części zajmujemy się tym nierozwiązanym problemem, a konkretnie zastanawiamy się, w jaki sposób systemy sztucznej inteligencji mogą wspierać indywidualną kreatywność, definiowaną jako „tworzenie nowych, odpowiednich pomysłów w dowolnej dziedzinie działalności człowieka, od nauki po sztukę, edukację i biznes”. , do życia codziennego”, zatem pomysły muszą być nowe i adekwatne do przedstawionej możliwości lub problemu. Najpierw wprowadzamy kreatywność obliczeniową i ludzką kreatywność. Następnie opisujemy trzy różne poziomy obserwowanej kreatywności systemów AI. Na koniec przyjrzymy się szczególnie branżom kreatywnym i przedstawimy wyniki badań przeprowadzonych na temat tego, w jaki sposób artyści wykorzystują systemy sztucznej inteligencji w swoich twórczych przedsięwzięciach, aby głębiej zbadać swoje doświadczenia. Identyfikujemy trzy główne sposoby, w jakie sztuczna inteligencja może wpływać na proces twórczy i zapewniamy wytyczne dla menedżerów. Menedżerowie jako artyści potrzebują wizji i pasji, aby osiągnąć swoje cele oraz wyobraźni i śmiałości, aby przeprojektować swoje organizacje. Co więcej, wdrożenie nowej strategii zarządzania w życie oznacza podejmowanie decyzji, których nigdy wcześniej nie podejmowano i kwestionowanie sposobu, w jaki firma zawsze postępowała. Nasze pytanie badawcze będzie brzmiało: czy sztuczna inteligencja może uczynić nas ludźmi bardziej kreatywnymi?

Wnioski

https://aie24.pl/

W bieżącej części przedstawiono przykłady sposobów, w jakie innowacyjne aplikacje AI pomogły we wdrażaniu ośmiu wytycznych dotyczących zwiększania innowacyjności. Przykłady pokazują, że sztuczna inteligencja może prowadzić do lepszych innowacji. W szczególności stwierdzono, że sztuczna inteligencja pomaga w generowaniu nowych pomysłów, identyfikowaniu nowych możliwości, optymalizacji procesu innowacji oraz wzmacnianiu współpracy i kreatywności w organizacjach. Okazuje się, że generatywna sztuczna inteligencja najprawdopodobniej pomoże zwiększyć kreatywność i innowacyjność, ponieważ może tworzyć nowe i unikalne treści, a nie tylko analizować istniejące dane. Można to wykorzystać w wielu dziedzinach, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, projektowanie i sztuka. Najbardziej obiecujące są potencjalne możliwości wynikające z inwestycji Microsoftu w Open AI, czyli potencjalny wpływ integracji ChatGPT i innych innowacji Open AI z narzędziami Microsoftu, takimi jak Word, Outlook, Bing i inne. Ponadto uznaje się, że sztuczna inteligencja odgrywa fundamentalną rolę w wielu powszechnie stosowanych innowacyjnych produktach, usługach i doświadczeniach. Aby skorzystać z tych korzyści, menedżerów zachęca się do rozważenia wdrożenia narzędzi i procesów opartych na sztucznej inteligencji w swoich organizacjach. Może to obejmować inwestowanie w narzędzia do tworzenia pomysłów oparte na sztucznej inteligencji, wykorzystywanie algorytmów uczenia maszynowego do analizy danych lub optymalizację procesu innowacji za pomocą sztucznej inteligencji. Wykorzystując sztuczną inteligencję, menedżerowie mogą zwiększać kreatywność i osiągać lepsze wyniki w zakresie innowacji. Ponadto sztuczna inteligencja może silnie wpłynąć na innowacyjność naszego społeczeństwa. W dziedzinie opieki zdrowotnej sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do analizowania ogromnych ilości danych medycznych i identyfikowania wzorców, które mogą prowadzić do opracowania nowych metod leczenia i terapii, które mogą skutkować bardziej spersonalizowanymi i skutecznymi terapiami dla pacjentów (tj. algorytmy sztucznej inteligencji są wykorzystywane do analizowania elektronicznej dokumentacji medycznej, danych genetycznych i danych obrazowych w celu identyfikacji potencjalnych celów leków i poprawy dokładności diagnoz). W rolnictwie sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do zwiększania plonów i zmniejszania zużycia zasobów, takich jak woda i nawozy. Na przykład algorytmy sztucznej inteligencji są wykorzystywane do analizowania danych z czujników pogodowych, dronów i satelitów w celu przewidywania wzrostu upraw oraz optymalizacji nawadniania i nawożenia. Może to prowadzić do bardziej zrównoważonych i wydajnych praktyk rolniczych. W dziedzinie energii sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do optymalizacji wydajności systemów energii odnawialnej, takich jak energia wiatrowa i słoneczna. Na przykład algorytmy sztucznej inteligencji są wykorzystywane do analizowania danych z prognoz pogody i danych z czujników w celu przewidywania produkcji energii i optymalizacji działania turbin wiatrowych i paneli słonecznych. Może to prowadzić do bardziej wydajnych i opłacalnych systemów energii odnawialnej. W transporcie sztuczna inteligencja optymalizuje działanie systemów transportowych, takich jak samochody i pociągi. Na przykład algorytmy sztucznej inteligencji są wykorzystywane do analizowania danych z czujników i kamer w celu przewidywania wzorców ruchu i optymalizacji tras samochodów i pociągów. Może to prowadzić do bardziej wydajnych systemów transportowych oraz zmniejszenia zatorów komunikacyjnych i emisji. W dziedzinie inteligentnych miast sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do usprawnienia funkcjonowania miast poprzez analizę danych z różnych źródeł, takich jak kamery drogowe, czujniki pogodowe i media społecznościowe. Na przykład algorytmy sztucznej inteligencji są wykorzystywane do przewidywania schematów ruchu, identyfikowania obszarów zatoru i optymalizacji działania sygnalizacji świetlnej. Może to prowadzić do bardziej wydajnych i zrównoważonych miast. Wreszcie, aby uzyskać dalsze wyjaśnienia dotyczące wpływu sztucznej inteligencji na klientów i zaangażowanie ludzi, zobacz specjalne wydanie Management and Business Review on AI for Customer Engagement. Mamy nadzieję, że ten rozdział i kolejne rozdziały książki, w których omówiono różne zastosowania systemów sztucznej inteligencji w celu zwiększenia kreatywności, zainspirują Cię do wykorzystania sztucznej inteligencji do generowania pomysłów, ich oceny i wdrażania z korzyścią dla wszystkich.

Wyzwania

https://aie24.pl/

Wdrażanie sztucznej inteligencji wiąże się z szeregiem wyzwań dla jednostek, firm i społeczeństw. Jednym z kluczowych wyzwań jest konieczność aktywnego zaangażowania pracowników w proces wdrażania sztucznej inteligencji, aby zapewnić wewnętrzny sukces. Może to obejmować reorganizację zespołów, zdobywanie nowych zestawów umiejętności i promowanie zdolności adaptacyjnych wśród siły roboczej. Aby skutecznie zarządzać i ustalać priorytety różnych systemów i zespołów AI w celu uzyskania optymalnych innowacji i zwrotu z inwestycji, korporacje mogą również skorzystać z powołania korporacyjnego specjalisty ds. AI lub zapewnienia, że CTO jest orędownikiem i orędownikiem AI. Kolejnym ważnym wyzwaniem, które należy wziąć pod uwagę, są kwestie etyczne związane ze sztuczną inteligencją, w szczególności uprzedzenia, które mogą wynikać z danych wykorzystywanych do szkolenia. Ponadto pojawiają się pytania dotyczące ważności wyników uzyskanych przez systemy sztucznej inteligencji oraz tego, czy korzyści płynące ze sztucznej inteligencji uzasadniają szum i obietnice związane z technologią. Ponadto istnieje potrzeba rozważenia dopasowania rozwiązania AI do potrzeb użytkowników oraz tego, czy najbardziej zaawansowane systemy AI są skierowane do innowatorów, a nie do innych segmentów adopcyjnych. Wreszcie, istnieją również ważne względy związane z zarządzaniem i regulacjami dotyczącymi sztucznej inteligencji, szczególnie w Stanach Zjednoczonych, Unii Europejskiej i innych krajach. W zależności od konkretnego kontekstu i wdrożenia sztucznej inteligencji mogą pojawić się również inne wyzwania.

Sztuczna inteligencja i eksperymenty na rzecz przełomowych innowacji

https://aie24.pl/

Coraz więcej firm wykorzystuje sztuczną inteligencję do ułatwienia eksperymentów poprzez automatyzację analizy danych i koordynację eksperymentów. Prowadzi to do wydajniejszego i skuteczniejszego eksperymentowania. Przykładem może być wykorzystanie sztucznej inteligencji w odkrywaniu i opracowywaniu leków, gdzie firmy takie jak Pfizer i Novartis wykorzystują sztuczną inteligencję do automatyzacji analizy dużych ilości danych i identyfikowania nowych kandydatów na leki. Algorytmy sztucznej inteligencji są wykorzystywane do analizowania danych z różnych źródeł, takich jak elektroniczna dokumentacja medyczna, literatura naukowa i badania kliniczne, w celu identyfikacji wzorców i potencjalnych celów leków. Dzięki temu firmy mogą przeprowadzać więcej eksperymentów przy mniejszych zasobach iw krótszym czasie. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesie opracowywania leków może skrócić czas potrzebny na wprowadzenie leku na rynek nawet o 35%. Innym przykładem jest produkcja, gdzie firmy takie jak GE i Siemens wykorzystują sztuczną inteligencję do automatyzacji analizy danych z procesów produkcyjnych w celu identyfikacji wzorców i potencjalnych nieefektywności. Algorytmy sztucznej inteligencji są wykorzystywane do analizowania danych z różnych źródeł, takich jak dane z czujników, dzienniki produkcji i rejestry konserwacji, w celu identyfikacji wzorców i potencjalnych obszarów wymagających ulepszeń. Dzięki temu firmy mogą przeprowadzać więcej eksperymentów przy mniejszych zasobach iw krótszym czasie. W dziedzinie marketingu firmy takie jak Adobe i Optimizely wykorzystują sztuczną inteligencję do automatyzacji analizy danych z interakcji z klientami oraz optymalizacji wyników testów A/B i testów wielowymiarowych. Algorytmy AI służą do analizy danych. Podsumowując, coraz więcej firm wykorzystuje sztuczną inteligencję do ułatwienia eksperymentowania poprzez automatyzację analizy danych i koordynację eksperymentów. Prowadzi to do wydajniejszych i skuteczniejszych eksperymentów, w których firmy z różnych branż, takich jak odkrywanie i opracowywanie leków, produkcja i marketing, wykorzystują sztuczną inteligencję do automatyzacji analizy danych oraz identyfikowania wzorców i potencjalnych obszarów wymagających ulepszeń.

Sztuczna inteligencja do organizowania wysiłków innowacyjnych

https://zsf24.eu/

Sztuczna inteligencja może również przewodzić innowacyjnym wysiłkom firmy, wcielając się w rolę „oświeconego dyrygenta orkiestry”. Obrazowym przykładem jest firma Google, która wdrożyła system o nazwie „AutoML”, platformę AI automatyzującą proces budowania modeli uczenia maszynowego. Ten system pozwala osobom niebędącym ekspertami na tworzenie skomplikowanych modeli przy minimalnym kodowaniu, umożliwiając w ten sposób członkom zespołu realizację wspólnych celów w ramach spójnej orkiestry dążącej do perfekcji. AutoML pomaga również zidentyfikować najlepsze modele i parametry, zmniejszając prawdopodobieństwo wystąpienia błędów ludzkich i zwiększając szybkość opracowywania modeli. AutoML firmy Google jest używany w różnych branżach i aplikacjach, co skutkuje lepszą wydajnością i wydajnością. Na przykład w branży opieki zdrowotnej AutoML został wykorzystany do opracowania modeli do diagnozowania raka i identyfikacji potencjalnych terapii lekowych. W branży finansowej został wykorzystany do poprawy wykrywania oszustw i analizy ryzyka kredytowego. Jeśli chodzi o wyniki, system ten pomógł klientom osiągnąć nawet 18-krotnie szybsze opracowywanie modeli i poprawę dokładności modeli o 37%. Innym przykładem firmy wykorzystującej sztuczną inteligencję w podobny sposób jest IBM, który wdrożył platformę opartą na sztucznej inteligencji o nazwie „Watson Studio”, która umożliwia naukowcom danych, programistom i analitykom biznesowym współpracę nad projektami AI. Watson Studio zapewnia wspólną platformę do przygotowywania danych, opracowywania modeli i wdrażania, pomagając dostosować członków zespołu do wspólnych celów i umożliwiając im wydajniejszą i wydajniejszą pracę. IBM Watson Studio był również używany w różnych branżach i aplikacjach, co skutkowało lepszą wydajnością i wydajnością. W branży handlu detalicznego rozwiązanie Watson Studio zostało wykorzystane do poprawy obsługi klienta i personalizacji poprzez analizę danych klientów i dostarczanie spersonalizowanych rekomendacji. W energetyce został wykorzystany do optymalizacji wydajności turbin wiatrowych. Firma IBM poinformowała, że rozwiązanie Watson Studio pomogło klientom skrócić czas opracowywania modeli nawet o 80% i poprawić ich dokładność nawet o 25%. Podsumowując, firmy te wykorzystują sztuczną inteligencję do kierowania i koordynowania procesu innowacji poprzez automatyzację i usprawnianie różnych zadań związanych z procesem innowacji, takich jak budowanie modeli uczenia maszynowego, przygotowywanie danych oraz opracowywanie i wdrażanie modeli. Pomaga to dostosować członków zespołu do wspólnych celów i umożliwia im wydajniejszą i wydajniejszą pracę, prowadząc do poprawy wydajności i wydajności w różnych branżach i zastosowaniach. Są to cenne narzędzia koordynacji dla liderów inicjatyw innowacyjnych.

Sztuczna inteligencja w celu mobilizacji i orkiestracji portfela innowatorów

https://aie24.pl/

Innocentive, jeden z pionierów otwartej innowacji, wykorzystuje sztuczną inteligencję do łączenia organizacji z globalną siecią osób rozwiązujących problemy. Platforma wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji, aby dopasować organizacje do najbardziej odpowiednich osób do rozwiązywania problemów z otwartymi talentami dla ich konkretnych wyzwań, w oparciu o takie czynniki, jak umiejętności, doświadczenie i reputacja. Innym przykładem jest Cisco, które historycznie dokonywało udanych przejęć, a ich skuteczna integracja kontynuuje to w obszarze sztucznej inteligencji. Na przykład w 2016 roku Cisco przejęło MindMeld, start-up, który opracował platformę konwersacyjną opartą na sztucznej inteligencji. W 2018 roku Cisco zainwestowało w Perspica, opartą na sztucznej inteligencji platformę analityczną dla aplikacji chmurowych. Przejęli również firmę Accompany, która wykorzystywała sztuczną inteligencję do tworzenia baz danych osób i firm. Firma została przejęta w celu zwiększenia możliwości sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w portfolio Cisco do współpracy. Innym przykładem firmy, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia portfela potrzebnych innowatorów, jest Quid, firma programistyczna, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania ogromnych ilości danych, takich jak artykuły prasowe, patenty i literatura naukowa, w celu identyfikowania trendów i wzorców w innowacja. Pomagają firmom i organizacjom identyfikować potencjalnie przełomowe technologie, pojawiające się trendy i kluczowych graczy w danej dziedzinie. Technologia oparta na sztucznej inteligencji pozwala firmie Quid szybko i skutecznie analizować ogromne ilości danych, identyfikować wzorce i trendy, a ostatecznie pomagać organizacjom w tworzeniu portfolio innowatorów i technologii, które są zgodne z ich celami strategicznymi. Podsumowując, wiele firm, zdając sobie sprawę ze znaczenia sztucznej inteligencji, stosuje różne podejścia do budowania potrzebnych kompetencji w tym obszarze, w tym wykorzystanie fuzji i przejęć, budowanie wewnętrznych talentów, dostęp do otwartych talentów i tworzenie strategicznych sojuszy w celu stworzenia efektywnego portfela innowatorów AI

Sztuczna inteligencja do projektowania idealnej architektury organizacyjnej

https://aie24.pl/

Aby zrealizować dowolną strategię, można wykorzystać sztuczną inteligencję do dostosowania wszystkich elementów architektury organizacyjnej. Obejmują one strukturę, wartości, procesy, model biznesowy, mierniki wydajności i zachęty, wymagane kompetencje, technologię, wymagane zasoby, zarządzanie łańcuchem dostaw oraz inne zasoby wewnętrzne i zewnętrzne potrzebne do osiągnięcia wizji i celów organizacji. Na przykład firma Accenture opracowała oparty na sztucznej inteligencji system o nazwie „MyWizard”, który pomaga pracownikom w szybkim i łatwym znajdowaniu informacji. System wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego w celu zrozumienia próśb pracowników i dostarcza odpowiednich treści z wewnętrznych systemów firmy. Innym przykładem firmy wykorzystującej sztuczną inteligencję do zaprojektowania idealnej architektury organizacyjnej jest GitHub. Wdrożyła funkcję o nazwie „Copilot”, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do dopasowywania programistów do odpowiednich stanowisk w oparciu o ich umiejętności i doświadczenie. Innym przykładem jest IBM, który wdrożył platformę opartą na sztucznej inteligencji o nazwie „Watson Assistant for HR”, która pomaga menedżerom w rekrutacji, zaangażowaniu pracowników i innych zadaniach związanych z HR. Firma Salesforce opracowała platformę o nazwie Einstein opartą na sztucznej inteligencji, która pomaga zespołom sprzedaży w prognozowaniu, ocenianiu potencjalnych klientów i innych zadaniach związanych ze sprzedażą. Wiele firm wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji i optymalizacji różnych aspektów swojej architektury organizacyjnej, w tym HR, operacji i zarządzania łańcuchem dostaw. Wdrożenie sztucznej inteligencji w tych obszarach może skutkować poprawą wydajności, obniżeniem kosztów i zwiększeniem produktywności.

Sztuczna inteligencja dla inicjatyw tworzenia wartości

https://aie24.pl/

Firmy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do innowacyjnych inicjatyw tworzenia wartości, w tym pozycjonowania dla segmentów docelowych, eksplorowania wielokanałowej dystrybucji i promocji oraz opracowywania modeli biznesowych i modeli przychodów. Przykładem firmy wykorzystującej sztuczną inteligencję do innowacyjnych inicjatyw we wszystkich aspektach swojej oferty tworzenia wartości jest Amazon. Firma wdrożyła narzędzia oparte na sztucznej inteligencji w różnych obszarach działalności, takich jak rekomendacje produktów i optymalizacja łańcucha dostaw, aby poprawić wydajność i stymulować wzrost. Amazon wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do personalizacji rekomendacji produktowych dla poszczególnych klientów, co pomaga zwiększyć sprzedaż i poprawić zaangażowanie klientów. Ponadto firma wdrożyła narzędzia oparte na sztucznej inteligencji w swoich operacjach łańcucha dostaw, aby zoptymalizować zarządzanie zapasami i przewidywać popyt na produkty, umożliwiając bardziej wydajną dystrybucję i promocję. McDonald’s wdrożył narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, aby poprawić efektywność swoich operacji i stymulować wzrost. Na przykład McDonald’s używa w swoich restauracjach kiosków opartych na sztucznej inteligencji, aby usprawnić proces składania zamówień przez klientów, skrócić czas oczekiwania i zwiększyć sprzedaż. Ponadto firma wdrożyła narzędzia oparte na sztucznej inteligencji w swoich operacjach łańcucha dostaw, aby zoptymalizować zarządzanie zapasami i przewidywać popyt na produkty, umożliwiając bardziej wydajną dystrybucję i promocję. Innym przykładem jest Amelia AI, która jest konwersacyjną platformą AI opracowaną przez IPSoft (Amelia, 2023). Amelia jest powszechnie wykorzystywana przez banki w celu zastąpienia pracowników obsługi klienta poprzez świadczenie usług 24/7 dla swoich klientów. Platforma jest przeszkolona w zakresie rozumienia języka naturalnego, odpowiadania na pytania i wykonywania zadań, takich jak między innymi zapytania o saldo konta, transfer środków, płatność kartą kredytową. Amelia jest również w stanie zintegrować się z istniejącymi systemami i bazami danych banku, zapewniając klientowi bezproblemową obsługę. Dzięki Amelii banki mogą poprawić obsługę klienta, obniżyć koszty oraz zwiększyć zaangażowanie i satysfakcję klientów. Wreszcie firma taka jak Tesla wykorzystuje sztuczną inteligencję do optymalizacji procesów produkcyjnych i poprawy wydajności swoich pojazdów elektrycznych. Na przykład funkcja autopilota Tesli wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do przetwarzania danych z czujników w pojeździe, aby umożliwić takie funkcje, jak półautonomiczna jazda i poprawić ogólną wydajność pojazdu. Ponadto Tesla wykorzystuje sztuczną inteligencję do optymalizacji wydajności swoich systemów akumulatorowych, co pomaga poprawić zasięg i wydajność jej pojazdów elektrycznych. Wszystkie te przykłady pokazują, w jaki sposób AI można wykorzystać do wyznaczania celów dla innowacyjnych inicjatyw w całym procesie tworzenia wartości, poprawiając w ten sposób wydajność i konkurencyjność firmy w wielu obszarach, takich jak rozwój produktu, dystrybucja, promocja i modele przychodów oraz w dążeniu do zaangażowania i satysfakcji klientów oraz własnych krótko- i długoterminowych celów i wizji.

AI do generowania innowacyjnych rozwiązań produktowych i usługowych w alternatywnych scenariuszach

https://aie24.pl/

Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana przez różne firmy do generowania innowacyjnych, a czasami naprawdę przełomowych produktów, usług i doświadczeń na dwa sposoby: (a) będąc rdzeniem innowacyjnych ofert oraz (b) pomagając w generowaniu innowacyjnych nowych ofert.

(A)

Innowacyjne rozwiązania możliwe tylko dzięki sztucznej inteligencji Firmy takie jak Netflix i Spotify wdrożyły sztuczną inteligencję w celu generowania innowacyjnych rozwiązań, które istnieją dzięki tej technologii. Używają swoich systemów rekomendacji, które są oparte na algorytmach uczenia maszynowego, aby personalizować treści sugerowane każdemu indywidualnemu użytkownikowi. Inne przykłady firm, które znajdują rozwiązania, które są wykonalne tylko dzięki silnikowi sztucznej inteligencji, to Match.com, która wykorzystuje algorytmy dopasowywania oparte na sztucznej inteligencji, aby łączyć użytkowników ze zgodnymi partnerami na podstawie takich czynników, jak osobowość, zainteresowania i preferencje. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w ten sposób pozwala Match.com zapewnić dokładniejszą i bardziej spersonalizowaną usługę kojarzenia niż byłoby to możliwe przy użyciu tradycyjnych metod. OpenAI opracowało GPT-3 i ChatGPT, model języka oparty na sztucznej inteligencji, który może generować tekst podobny do ludzkiego. Ta technologia jest wykorzystywana w wielu aplikacjach, takich jak chatboty, generowanie treści i tłumaczenie językowe, co nie byłoby możliwe bez użycia sztucznej inteligencji. Sklep Amazon Go wykorzystuje zaawansowaną sztuczną inteligencję i technologię widzenia komputerowego, aby stworzyć doświadczenie zakupów bez kasjera. Sklep wykorzystuje kamery i czujniki, aby śledzić, co klienci zdejmują z półek i pobierać je automatycznie, dzięki czemu proces kasowania jest szybszy i bardziej wydajny. Google DeepMind opracował AlphaGo, program komputerowy, który może grać w starożytną chińską grę Go.

(B)

Innowacyjne rozwiązania generowane przy pomocy sztucznej inteligencji Niektóre firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania innowacyjnych rozwiązań. Jednym z przykładów jest Emotient, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania mimiki twarzy i języka ciała w celu zrozumienia emocji, których doświadczają ludzie. Technologia firmy może być wykorzystywana w różnych sytuacjach, w tym w reklamach sklepowych, filmach online i mediach społecznościowych, a także umożliwia reklamodawcom uzyskiwanie w czasie rzeczywistym informacji zwrotnych na temat odbioru ich reklam. Realeyes wykorzystuje sztuczną inteligencję i wizję komputerową do analizy mimiki widzów, aby zrozumieć, w jaki sposób reagują na reklamę. Noldus Information Technology wykorzystuje kombinację sztucznej inteligencji, wizji komputerowej i analizy behawioralnej, aby zrozumieć, w jaki sposób ludzie reagują na reklamę.

W takich przypadkach firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania innowacyjnych rozwiązań w ramach alternatywnych scenariuszy, które mogą zakłócić tradycyjne branże i stworzyć nowe możliwości.

Sztuczna inteligencja dla lepszego zrozumienia konsumentów oraz ich obecnych i przyszłych potrzeb

https://aie24.pl/

Sztuczna inteligencja stała się potężnym narzędziem w badaniach marketingowych i konsumenckich, umożliwiając firmom uzyskanie cennych informacji na temat postrzegania, preferencji i zachowań klientów. Zastosowanie sztucznej inteligencji w analityce klienta pozwala na analizę danych klienta z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, recenzje on-line i historia zakupów, w celu głębszego zrozumienia potrzeb klientów i decyzji zakupowych. Ulepszenia AI zostały zastosowane w tradycyjnej dyscyplinie badań marketingowych, prowadząc do zautomatyzowanego oprogramowania badawczego, które może uczyć się i dostosowywać do opinii klientów w czasie rzeczywistym. Pozwoliło to na identyfikację nowych lub bardziej znaczących spostrzeżeń z danych, które zostały już zebrane, a także możliwość szybkiego znalezienia i weryfikacji respondentów badania. Co więcej, narzędzia sztucznej inteligencji zostały wykorzystane do ulepszenia ankiet w czasie rzeczywistym, optymalizacji pytań na podstawie informacji zwrotnych, zwiększenia udziału uczestników i przewidywania danych niskiej jakości (a następnie poprawy zbiorów danych). Wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji do napędzania nowych usług marketingowych i badań konsumenckich zostało wdrożone przez kilka firm z różnych branż. Jednym z przykładów jest Emotient, firma, która wykorzystuje technologię rozpoznawania twarzy opartą na sztucznej inteligencji do analizowania reakcji emocjonalnych konsumentów na reklamy i inne materiały marketingowe. Ta technologia jest w stanie wykryć mimikę twarzy, która wskazuje na emocje, takie jak szczęście, smutek i zaskoczenie, umożliwiając w ten sposób marketerom zrozumienie, w jaki sposób konsumenci reagują na ich kampanie. Innym przykładem jest Affectiva, która również wykorzystuje technologię rozpoznawania twarzy opartą na sztucznej inteligencji do analizowania reakcji emocjonalnych konsumentów na reklamy i inne materiały marketingowe, ale dodatkowo wykorzystuje analizę mowy i głosu, aby zrozumieć reakcje emocjonalne konsumentów. Cogito wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania stanu emocjonalnego klientów podczas rozmów telefonicznych i interakcji z obsługą klienta oraz udzielania wskazówek agentowi w czasie rzeczywistym, co może poprawić satysfakcję i lojalność klientów. Oto kilka przykładów firm, które wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia nowych usług marketingowych i badań konsumenckich. Wykorzystując technologie oparte na sztucznej inteligencji, takie jak rozpoznawanie twarzy oraz analiza mowy i głosu, firmy mogą lepiej zrozumieć emocjonalne reakcje konsumentów na reklamy i inne materiały marketingowe, poprawiając w ten sposób skuteczność swoich kampanii.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do przewidywania przyszłych potrzeb i zachowań w czasie rzeczywistym w celu zapewnienia bardziej spersonalizowanej i wydajnej obsługi klienta zostało wdrożone przez kilka firm z różnych branż. Jednym z przykładów jest Salesforce, który wykorzystuje sztuczną inteligencję Einsteina, algorytm uczenia maszynowego, do przewidywania, którzy potencjalni klienci najprawdopodobniej przekształcą się w klientów, a którym kontom grozi odejście, pomagając w ten sposób zespołom sprzedaży w ustaleniu priorytetów działań informacyjnych. Innym przykładem jest Domino’s Pizza, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania danych klientów, takich jak historia zakupów i zachowanie podczas przeglądania Internetu, w celu tworzenia spersonalizowanych rekomendacji produktów i ukierunkowanych kampanii marketingowych, poprawiając w ten sposób ogólne wrażenia klientów związane z zamówieniami i dostawami. Tesco, brytyjski gigant supermarketów, wykorzystuje sztuczną inteligencję do przewidywania zapotrzebowania klientów na określone produkty i optymalizowania poziomów zapasów w czasie rzeczywistym, zmniejszając ilość odpadów i zwiększając wydajność, co poprawia ogólne wrażenia klientów z zakupów. Podobnie Starbucks wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do analizowania danych klientów i przewidywania przyszłego popytu, pomagając firmie optymalizować poziomy zapasów i poprawiać wydajność łańcucha dostaw, poprawiając w ten sposób ogólne wrażenia klientów. Wszystkie te firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do przewidywania przyszłych potrzeb i zachowań w czasie rzeczywistym, aby zapewnić bardziej spersonalizowaną i wydajną obsługę klienta. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w ten sposób może pomóc firmom usprawnić ich działalność, zwiększyć wydajność i zapewnić lepszą obsługę klienta. Podsumowując, poprawa marketingu i badań konsumenckich, modelowania i analiz dzięki sztucznej inteligencji doprowadzi do lepszego zrozumienia potrzeb konsumentów, co zainspiruje do tworzenia lepszych produktów, usług i doświadczeń.