Paghahatid ng Halaga ng Negosyo sa pamamagitan ng AI sa Impact Top Line, Bottom Line At Unlock ROI



<div _ngcontent-c14 = "" innerhtml = "

Pinahusay ng mga depositphotos ng CogWorld

Tulad ng kaso sa mga pamumuhunan sa anumang iba pang lugar ng teknolohiya, kailangan ng AI na maghatid ng makatutulong na epekto sa top line ng negosyo at sa ilalim ng linya. Sa competitive na landscape ng negosyo ngayong araw, ang mga negosyo ay inaasahan na masukat ang incremental ROI para sa bawat gastos at bawat investment na ginawa – teknolohiya o kung hindi man. Ang kaso ng Artipisyal na Katalinuhan ay hindi naiiba. Mahalaga na ang teknolohiya at mga lider ng negosyo ay humihiling ng epekto ng ROI para sa teknolohiyang ito upang mapalakas ang paglago nito at bigyang-katwiran ang paglaganap nito sa negosyo.

Tiyaking may dalawang pangunahing lugar kung saan ang Artipisyal na Katalinuhan ay maaaring magbigay ng napakalawak na halaga; Ang pagtaas ng mga nangungunang linya ng mga numero sa pamamagitan ng pag-unlock ng mga bagong daluyan ng kita at pagpapabuti sa ilalim ng linya sa pamamagitan ng mga kahusayan sa mga operasyon. Hindi na kailangang sabihin, ang mga nangungunang linya ay humahantong sa pagtatapos ng kanilang paraan sa pagpapakita ng pagpapabuti sa ilalim ng linya – ngunit para sa layunin ng post na ito, tutukuyin namin ang epekto sa ilalim ng linya bilang mga lugar kung saan pinagsasama ng AI ang mga kahusayan sa gastos sa pamamagitan ng pagtulong sa mga organisasyon na bawasan ang kanilang pangkalahatang gastos ng mga operasyon .

Ang mga application na hinihimok ng Artipisyal na Intelligence ay maaaring magkaroon ng nakikilalang epekto sa mga nangungunang linya ng negosyo at mga linya sa ibaba at tumutulong sa mga organisasyon na i-unlock ang ROI mula sa kanilang pagpapatupad.

AI-Powered Topline Growth

Ang mga application na ginawa ng Artipisyal na Intelligence ay may malaking potensyal na idagdag sa paglago ng kita sa itaas na linya para sa anumang organisasyon. Ang karaniwang mga interbensyong AI para sa layuning ito ay mula sa pagpapabuti ng pagiging epektibo ng mga pag-andar sa pagmemerkado at pagbebenta, pagpapabuti ng katapatan ng customer sa pamamagitan ng mga inisyatibo sa karanasan ng mga customer na may gabay na laser at direktang at hindi tuwirang monetization ng data.

Pinagana ang Mga Bagong Mga Kita ng Kita sa pamamagitan ng Monetization ng Data:

Kailangan ng mga lider ng negosyo na mapagtanto ang potensyal ng AI upang i-unlock ang mga bagong pinagkukunan ng kita bilang karagdagan sa pagpapabuti ng pag-target sa customer at katapatan. Ang isa sa mga ganitong paraan ay ang monetization ng data. Ano ang monetization ng data? Sa madaling salita, ang monetization ng data ay tumutukoy sa pagkilos ng pagbuo ng masusukat na benepisyong pangkabuhayan mula sa magagamit na mapagkukunan ng data. Ayon sa Gartner, mayroong dalawang magkakaibang paraan kung saan ang mga lider ng negosyo ay makakakuha ng pera sa data. Ang pinakakaraniwang nakikitang pamamaraan mula sa dalawa ay Direktang Monetization. Ang paraan upang mapagtanto ang halaga mula sa avenue na ito ay nagsasangkot nang direkta pagdaragdag ng AI bilang isang tampok sa mga kasalukuyang handog. Ang mga kumpanya tulad ng Nielsen, D & amp; B, TransUnion, Equifax, Acxiom, Bloomberg at IMS ay nagpapatakbo ng kanilang negosyo sa paglilisensya ng kanilang data sa isang raw na format o bilang bahagi ng kanilang imprastraktura sa aplikasyon. Sa mga umuusbong na modelo ng Data-bilang-isang-Serbisyo at ang application para sa direktang paghahatid ng pananaw sa pamamagitan ng intelligent na application ng AI, ang direktang pag-monetize ng data ay mas simple kaysa kailanman. Sa pamamagitan ng pagpapaputi ng mga pananaw sa tabi ng pinagmulan ng data, ang mga vendor ay maaaring lumikha ng isang malakas na palitan ng impormasyon ng symbiotically para sa parehong mga mamimili at nagbebenta ng data. Sa kabilang kamay, Indirect Monetization ay nagsasangkot ng pag-embed ng AI sa mga tradisyonal na proseso ng negosyo na may pagtuon sa pagmamaneho ng mas mataas na kita. Ang isang tanyag na halimbawa nito ay mga korporasyon na lumabas na may branded, bayad-para sa mga ulat batay sa data na pagmamay-ari nila. Halimbawa, ang mga propesyonal na kumpanya ng serbisyo tulad ng Aon, Deloitte, McKinsey, atbp., Ay madalas na nagdadala ng mga pang-industriya na pananaw at mga ulat na partikular sa pag-andar batay sa data na kinokolekta nila bilang bahagi ng kanilang mga takdang pagkonsulta.

Pag-enable ng Intelligent Marketing at Sales

Marami sa mga pinaka-kilalang nabanggit tagumpay ng AI-enable ang pagbabagong-anyo ng negosyo ay mula sa marketing at sales arena. Ang mga benta at pagmemerkado ay patuloy na nangunguna sa mga kapana-panabik na imbensyon sa AI dahil direktang nakapag-ambag sila sa paglago ng top line. Gamitin ang mga kaso na natuklasan sa arena na ito ng social media na pagmimina ng pagmimina, programang pagpili ng mga katangian ng advertising, pagsukat ng pagiging epektibo ng mga programa sa pagmemerkado, pagtiyak ng katapatan ng customer at mga intent na rekomendasyon sa pagbebenta. Ang Ai ay may malaking potensyal na magmaneho ng mga negosyo upang galugarin at pagsamantalahan ang mga platform ng eCommerce bilang isang kapani-paniwala na channel para sa mga benta at upang makatulong na itaboy ang digital agenda agenda. Ang mga magagamit na tool ay tumutulong sa mas mahusay na mga conversion ng customer sa mga katangian ng eCommerce – sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga digital na footprint (clickstream, atbp.) Ng mga prospective na customer, hikayat ang mga ito sa paggawa ng isang pagbili. Sa ganitong mga kaso ng paggamit, AI ay tumutulong na mapabuti ang pag-personalize sa punto ng pagbili, pagbutihin ang mga conversion at bawasan ang pag-abanduna sa cart. Ang mga kaso sa pagmemerkado at mga benta na ginagamit ngayon ay medyo marami sa sentro ng isang pagkagambala ng AI at mga lider ng negosyo na kailangan upang mag-alis ng higit pang mga kaso ng paggamit na maaaring makatulong sa paghimok ng epektibong paglago ng top line.

AI Muling Pagtukoy sa Karanasan ng Customer

Ang mga customer ay ang sentro ng bawat matagumpay na samahan. Ngayon, nabubuhay kami sa mga panahon kung saan maraming mga kakumpitensya ang mga kostumer na pumili mula sa habang lumilipat ang mga gastos sa paglipat para sa mga customer. Dahil sa sitwasyong ito, para sa mga negosyo na manalo sa kanilang mga customer kailangan nila na magkaroon ng mas matalinong diskarte sa pamamahala ng karanasan sa customer.

Kami ay sumulong nang higit pa sa mga pre-programmed na mga bots na tumutugon sa mga madalas itanong. Ang mga sistema ng pinagana ng AI ngayon ay lalong nagpapatuloy at nagbibigay ng mga customer ng personalized na patnubay. Halimbawa, ang mga industriya ng paglalakbay at pagkamapagpatuloy ay hinog na para sa mga nakagagambalang mga likha. Sa maraming kaso, nakikita namin ang mga chatbots na tumutulong sa mga customer na kilalanin at inirerekomenda ang mga kagiliw-giliw na aktibidad at mga kaganapan na maaaring mapakinabangan ng mga turista. Kapag inilapat sa pagkamalikhain ng tao, maaari tiyakin ng AI na ito ang muling natukoy na pang-unawa sa karanasan ng kostumer, habang pinanatili ang mas mababang halaga ng paghahatid ng karanasang iyon.

AI para sa Pagpapabuti ng Pagganap ng Ika-Line

Sa isang antas ng pagpapatakbo, ang AI ay maaaring makatulong sa mga organisasyon na magpatakbo ng isang mas mahusay na negosyo. Halimbawa, ang mga korporasyon sa buong industriya ay kailangang makahanap ng mga makabagong at mabibigat na paraan upang mabawasan ang gastos ng pagmamanupaktura pati na rin ang pagbubukas ng kanilang paggasta sa network ng supply chain. Ang mga solusyon sa AI-centric ay maaaring magmaneho pababa sa oras ng turnaround para sa pagkuha ng talento at ibahin ang ibang mga facet ng function ng Human Capital.

AI Mga Pagpapatakbo sa Pagmamaneho sa Pagmamaneho

Ang mga tradisyunal na proseso ng pagmamanupaktura ay napapalawak na ngayon ng robotics at AI. Ang mga teknolohiyang ito ay nagdadala ng pagtaas ng pagiging sopistikado sa proseso ng pagmamanupaktura. Ang mga tagumpay ay pinagsama ang katalinuhan ng tao at makina na gumagawa ng AI-augmented na pagmamanupaktura ng malawakang hindi pangkaraniwang bagay. Sa ngayon, ang mga lider ng negosyo sa henerasyon ng Industry 4.0 ay kailangang seryosong isaalang-alang ang pagpaplano ng isang hybrid na labor force na pinapatakbo ng tao at artipisyal na katalinuhan – at matiyak na ang dalawang magkakasamang mabuhay sa pamamagitan ng pagpapatupad ng mga tamang patakaran at mga plano sa lugar.

Mas madunong Supply Chain Pinatatakbo ng Ai

Ang pag-oorganisa ng isang leaner, higit na predictable supply chain ay hinog para sa isang pagkawala ng AI na humantong. Sinasaksihan namin hindi lamang ang mga bagong produkto at kategorya kundi pati na rin ang mga bagong format ng mga retailer na lumalaki sa industriya. Ang iba't ibang portfolio ng mga handog at mga channel ay nangangailangan ng mga korporasyon na pamahalaan ang kanilang paggasta nang mahusay sa pangkalahatang network na responsable para sa network na namamahala sa buong proseso mula sa pagkuha at pagpupulong sa stocking at huling paghahatid ng milyahe. Mayroong maraming mga kaso ng paggamit na magagamit ang multi-source na data mula sa panloob at panlabas na mga repository, na pinagsama ang mga ito ng impormasyon mula sa mga sensor ng IOT. Ang mga algorithm ng AI ay inilalapat sa ibabaw ng pinagsamang imprastraktura ng data na ito sa layunin ng pagtulong sa mga gumagamit ng negosyo na mabilis na makilala ang mga posibleng kahinaan / flaws sa proseso tulad ng mga pagkaantala at posibleng mga shortages. Ang mga lider ng negosyo ay patuloy na nagbabantay para sa mga solusyon na maaaring direktang iangat ang kanilang ilalim na linya sa pamamagitan ng pagdadala ng higit na katalinuhan at pag-automate sa kanilang mga supply chain network – kaya ina-unlock ang mga savings para sa kanilang mga negosyo.

Isang Artipisyal na Facelift para sa Function ng Human Resources

Ang pag-andar ng human resources ay itinuturing na isang cost-center sa mga organisasyon. Bilang karagdagan sa pagbaba ng mga gastos na nauugnay sa pagkuha ng talento at pamamahala – AI ay makakatulong din sa mga koponan ng HR na maging mas maliliit, mas organisado at mabawasan ang oras ng turnaround para sa pagkuha ng talento. Ang mga interbensyong AI ay nakikita sa mga lugar ng pakikipag-ugnayan ng empleyado at pamamahala ng pagkasira, ngunit ang ilan sa mga pinaka kapana-panabik na kaso ng paggamit ay nagmumula sa talento sa pagkuha ng lugar sa loob ng function ng HR. Mayroong maraming mga organisasyon na nagtatrabaho sa mga solusyon na maaaring alisin ang pangangailangan para sa kawani ng HR upang i-scan sa bawat application ng trabaho nang paisa-isa. Sa pamamagitan ng paggamit ng AI nang husto, ang mga talento ng pagkuha ng talento ay maaaring matukoy ang mga kondisyon sa balangkas para sa isang trabaho na iniaalok at iwanan ang paglikha ng mga gawain sa pagtatasa sa mga sistema na pinagagana ng Artipisyal na Intelligence. Pagkatapos ay makakapagsalita ang AI-empowered system ng mga resulta ng pagsusuri at inirerekumenda ang mga pinaka-angkop na kandidato para sa karagdagang mga round ng pakikipanayam.

Isa sa mga pangunahing dahilan kung bakit ang AI ay nasa uso ngayon ay ang nakikita na epekto ng ROI na ipinangako nito upang dalhin sa mga proseso ng negosyo. Na may mas mataas na lakas ng computational at higit na data, ang AI ay naging mas praktikal kaysa sa dati, ngunit kung ano ang tutustusan ang paglago nito ay gaano karaming mga karagdagang halaga na maaari itong i-unlock sa huli para sa mga negosyo sa buong mundo at makapag-kapangyarihan ng mga bagong modelo ng kita para sa mga negosyo upang mag-tap sa. Mahalaga na ang mga lider ng negosyo at teknolohiya ay nagsisikap na magsimula ng mga talakayan sa paligid kung paano bigyang-katwiran ang epekto ng AI at markahan ang mga pangunahing sukatan na gagamitin upang sukatin ito. Kailangan din ng mga kasosyo at tagapagkaloob ng serbisyo na manatili sa itaas ng paghahanap ng mga paraan upang maipakita ang masusukat na mga pagpapabuti na maaaring madala ng kanilang software o mga serbisyo sa mga mamimili ng teknolohiya. Ito ay magbibigay-daan sa buong AI ecosystem na umunlad.& nbsp;

">

Pinahusay ng mga depositphotos ng CogWorld

Tulad ng kaso sa mga pamumuhunan sa anumang iba pang lugar ng teknolohiya, kailangan ng AI na maghatid ng makatutulong na epekto sa top line ng negosyo at sa ilalim ng linya. Sa competitive na landscape ng negosyo ngayong araw, ang mga negosyo ay inaasahan na masukat ang incremental ROI para sa bawat gastos at bawat investment na ginawa – teknolohiya o kung hindi man. Ang kaso ng Artipisyal na Katalinuhan ay hindi naiiba. Mahalaga na ang teknolohiya at mga lider ng negosyo ay humihiling ng epekto ng ROI para sa teknolohiyang ito upang mapalakas ang paglago nito at bigyang-katwiran ang paglaganap nito sa negosyo.

Tiyaking may dalawang pangunahing lugar kung saan ang Artipisyal na Katalinuhan ay maaaring magbigay ng napakalawak na halaga; Ang pagtaas ng mga nangungunang linya ng mga numero sa pamamagitan ng pag-unlock ng mga bagong daluyan ng kita at pagpapabuti sa ilalim ng linya sa pamamagitan ng mga kahusayan sa mga operasyon. Hindi na kailangang sabihin, ang mga nangungunang linya ay humahantong sa pagtatapos ng kanilang paraan sa pagpapakita ng pagpapabuti sa ilalim ng linya – ngunit para sa layunin ng post na ito, tutukuyin namin ang epekto sa ilalim ng linya bilang mga lugar kung saan pinagsasama ng AI ang mga kahusayan sa gastos sa pamamagitan ng pagtulong sa mga organisasyon na bawasan ang kanilang pangkalahatang gastos ng mga operasyon .

Ang mga application na hinihimok ng Artipisyal na Intelligence ay maaaring magkaroon ng nakikilalang epekto sa mga nangungunang linya ng negosyo at mga linya sa ibaba at tumutulong sa mga organisasyon na i-unlock ang ROI mula sa kanilang pagpapatupad.

AI-Powered Topline Growth

Ang mga application na ginawa ng Artipisyal na Intelligence ay may malaking potensyal na idagdag sa paglago ng kita sa itaas na linya para sa anumang organisasyon. Ang karaniwang mga interbensyong AI para sa layuning ito ay mula sa pagpapabuti ng pagiging epektibo ng mga pag-andar sa pagmemerkado at pagbebenta, pagpapabuti ng katapatan ng customer sa pamamagitan ng mga inisyatibo sa karanasan ng mga customer na may gabay na laser at direktang at hindi tuwirang monetization ng data.

Pinagana ang Mga Bagong Mga Kita ng Kita sa pamamagitan ng Monetization ng Data:

Kailangan ng mga lider ng negosyo na mapagtanto ang potensyal ng AI upang i-unlock ang mga bagong pinagkukunan ng kita bilang karagdagan sa pagpapabuti ng pag-target sa customer at katapatan. Ang isa sa mga ganitong paraan ay ang monetization ng data. Ano ang monetization ng data? Sa madaling salita, ang monetization ng data ay tumutukoy sa pagkilos ng pagbuo ng masusukat na benepisyong pangkabuhayan mula sa magagamit na mapagkukunan ng data. Ayon sa Gartner, mayroong dalawang magkakaibang paraan kung saan ang mga lider ng negosyo ay makakakuha ng pera sa data. Ang pinakakaraniwang nakikitang pamamaraan mula sa dalawa ay Direktang Monetization. Ang paraan upang mapagtanto ang halaga mula sa avenue na ito ay nagsasangkot nang direkta pagdaragdag ng AI bilang isang tampok sa mga kasalukuyang handog. Ang mga kumpanya tulad ng Nielsen, D & B, TransUnion, Equifax, Acxiom, Bloomberg at IMS ay nagpapatakbo ng kanilang negosyo sa paglilisensya ng kanilang data sa isang raw na format o bilang bahagi ng kanilang imprastraktura ng aplikasyon. Sa mga umuusbong na modelo ng Data-bilang-isang-Serbisyo at ang application para sa direktang paghahatid ng pananaw sa pamamagitan ng intelligent na application ng AI, ang direktang pag-monetize ng data ay mas simple kaysa kailanman. Sa pamamagitan ng pagpapaputi ng mga pananaw sa tabi ng pinagmulan ng data, ang mga vendor ay maaaring lumikha ng isang malakas na palitan ng impormasyon ng symbiotically para sa parehong mga mamimili at nagbebenta ng data. Sa kabilang kamay, Indirect Monetization ay nagsasangkot ng pag-embed ng AI sa mga tradisyonal na proseso ng negosyo na may pagtuon sa pagmamaneho ng mas mataas na kita. Ang isang tanyag na halimbawa nito ay mga korporasyon na lumabas na may branded, bayad-para sa mga ulat batay sa data na pagmamay-ari nila. Halimbawa, ang mga propesyonal na kumpanya ng serbisyo tulad ng Aon, Deloitte, McKinsey, atbp., Ay madalas na nagdadala ng mga pang-industriya na pananaw at mga ulat na partikular sa pag-andar batay sa data na kinokolekta nila bilang bahagi ng kanilang mga takdang pagkonsulta.

Pag-enable ng Intelligent Marketing at Sales

Marami sa mga pinaka-kilalang nabanggit tagumpay ng AI-enable ang pagbabagong-anyo ng negosyo ay mula sa marketing at sales arena. Ang mga benta at pagmemerkado ay patuloy na nangunguna sa mga kapana-panabik na imbensyon sa AI dahil direktang nakapag-ambag sila sa paglago ng top line. Gamitin ang mga kaso na natuklasan sa arena na ito ng social media na pagmimina ng pagmimina, programang pagpili ng mga katangian ng advertising, pagsukat ng pagiging epektibo ng mga programa sa pagmemerkado, pagtiyak ng katapatan ng customer at mga intent na rekomendasyon sa pagbebenta. Ang Ai ay may malaking potensyal na magmaneho ng mga negosyo upang galugarin at pagsamantalahan ang mga platform ng eCommerce bilang isang kapani-paniwala na channel para sa mga benta at upang makatulong na itaboy ang digital agenda agenda. Ang mga magagamit na tool ay tumutulong sa mas mahusay na mga conversion ng customer sa mga katangian ng eCommerce – sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga digital na footprint (clickstream, atbp.) Ng mga prospective na customer, hikayat ang mga ito sa paggawa ng isang pagbili. Sa ganitong mga kaso ng paggamit, AI ay tumutulong na mapabuti ang pag-personalize sa punto ng pagbili, pagbutihin ang mga conversion at bawasan ang pag-abanduna sa cart. Ang mga kaso sa pagmemerkado at mga benta na ginagamit ngayon ay medyo marami sa sentro ng isang pagkagambala ng AI at mga lider ng negosyo na kailangan upang mag-alis ng higit pang mga kaso ng paggamit na maaaring makatulong sa paghimok ng epektibong paglago ng top line.

AI Muling Pagtukoy sa Karanasan ng Customer

Ang mga customer ay ang sentro ng bawat matagumpay na samahan. Ngayon, nabubuhay kami sa mga panahon kung saan maraming mga kakumpitensya ang mga kostumer na pumili mula sa habang lumilipat ang mga gastos sa paglipat para sa mga customer. Dahil sa sitwasyong ito, para sa mga negosyo na manalo sa kanilang mga customer kailangan nila na magkaroon ng mas matalinong diskarte sa pamamahala ng karanasan sa customer.

Kami ay sumulong nang higit pa sa mga pre-programmed na mga bots na tumutugon sa mga madalas itanong. Ang mga sistema ng pinagana ng AI ngayon ay lalong nagpapatuloy at nagbibigay ng mga customer ng personalized na patnubay. Halimbawa, ang mga industriya ng paglalakbay at pagkamapagpatuloy ay hinog na para sa mga nakagagambalang mga likha. Sa maraming kaso, nakikita namin ang mga chatbots na tumutulong sa mga customer na kilalanin at inirerekomenda ang mga kagiliw-giliw na aktibidad at mga kaganapan na maaaring mapakinabangan ng mga turista. Kapag inilapat sa pagkamalikhain ng tao, maaari tiyakin ng AI na ito ang muling natukoy na pang-unawa sa karanasan ng kostumer, habang pinanatili ang mas mababang halaga ng paghahatid ng karanasang iyon.

AI para sa Pagpapabuti ng Pagganap ng Ika-Line

Sa isang antas ng pagpapatakbo, ang AI ay maaaring makatulong sa mga organisasyon na magpatakbo ng isang mas mahusay na negosyo. Halimbawa, ang mga korporasyon sa buong industriya ay kailangang makahanap ng mga makabagong at mabibigat na paraan upang mabawasan ang gastos ng pagmamanupaktura pati na rin ang pagbubukas ng kanilang paggasta sa network ng supply chain. Ang mga solusyon sa AI-centric ay maaaring magmaneho pababa sa oras ng turnaround para sa pagkuha ng talento at ibahin ang ibang mga facet ng function ng Human Capital.

AI Mga Pagpapatakbo sa Pagmamaneho sa Pagmamaneho

Ang mga tradisyunal na proseso ng pagmamanupaktura ay napapalawak na ngayon ng robotics at AI. Ang mga teknolohiyang ito ay nagdadala ng pagtaas ng pagiging sopistikado sa proseso ng pagmamanupaktura. Ang mga tagumpay ay pinagsama ang katalinuhan ng tao at makina na gumagawa ng AI-augmented na pagmamanupaktura ng malawakang hindi pangkaraniwang bagay. Sa ngayon, ang mga lider ng negosyo sa henerasyon ng Industry 4.0 ay kailangang seryosong isaalang-alang ang pagpaplano ng isang hybrid na labor force na pinapatakbo ng tao at artipisyal na katalinuhan – at matiyak na ang dalawang magkakasamang mabuhay sa pamamagitan ng pagpapatupad ng mga tamang patakaran at mga plano sa lugar.

Mas madunong Supply Chain Pinatatakbo ng Ai

Ang pag-oorganisa ng isang leaner, higit na predictable supply chain ay hinog para sa isang pagkawala ng AI na humantong. Sinasaksihan namin hindi lamang ang mga bagong produkto at kategorya kundi pati na rin ang mga bagong format ng mga retailer na lumalaki sa industriya. Ang iba't ibang portfolio ng mga handog at mga channel ay nangangailangan ng mga korporasyon na pamahalaan ang kanilang paggasta nang mahusay sa pangkalahatang network na responsable para sa network na namamahala sa buong proseso mula sa pagkuha at pagpupulong sa stocking at huling paghahatid ng milyahe. Mayroong maraming mga kaso ng paggamit na magagamit ang multi-source na data mula sa panloob at panlabas na mga repository, na pinagsama ang mga ito ng impormasyon mula sa mga sensor ng IOT. Ang mga algorithm ng AI ay inilalapat sa ibabaw ng pinagsamang imprastraktura ng data na ito sa layunin ng pagtulong sa mga gumagamit ng negosyo na mabilis na makilala ang mga posibleng kahinaan / flaws sa proseso tulad ng mga pagkaantala at posibleng mga shortages. Ang mga lider ng negosyo ay patuloy na nagbabantay para sa mga solusyon na maaaring direktang iangat ang kanilang ilalim na linya sa pamamagitan ng pagdadala ng higit na katalinuhan at pag-automate sa kanilang mga supply chain network – kaya ina-unlock ang mga savings para sa kanilang mga negosyo.

Isang Artipisyal na Facelift para sa Function ng Human Resources

Ang pag-andar ng human resources ay itinuturing na isang cost-center sa mga organisasyon. Bilang karagdagan sa pagbaba ng mga gastos na nauugnay sa pagkuha ng talento at pamamahala – AI ay makakatulong din sa mga koponan ng HR na maging mas maliliit, mas organisado at mabawasan ang oras ng turnaround para sa pagkuha ng talento. Ang mga interbensyong AI ay nakikita sa mga lugar ng pakikipag-ugnayan ng empleyado at pamamahala ng pagkasira, ngunit ang ilan sa mga pinaka kapana-panabik na kaso ng paggamit ay nagmumula sa talento sa pagkuha ng lugar sa loob ng function ng HR. Mayroong maraming mga organisasyon na nagtatrabaho sa mga solusyon na maaaring alisin ang pangangailangan para sa kawani ng HR upang i-scan sa bawat application ng trabaho nang paisa-isa. Sa pamamagitan ng paggamit ng AI nang husto, ang mga talento ng pagkuha ng talento ay maaaring matukoy ang mga kondisyon sa balangkas para sa isang trabaho na iniaalok at iwanan ang paglikha ng mga gawain sa pagtatasa sa mga sistema na pinagagana ng Artipisyal na Intelligence. Pagkatapos ay makakapagsalita ang AI-empowered system ng mga resulta ng pagsusuri at inirerekumenda ang mga pinaka-angkop na kandidato para sa karagdagang mga round ng pakikipanayam.

Isa sa mga pangunahing dahilan kung bakit ang AI ay nasa uso ngayon ay ang nakikita na epekto ng ROI na ipinangako nito upang dalhin sa mga proseso ng negosyo. Na may mas mataas na lakas ng computational at higit na data, ang AI ay naging mas praktikal kaysa sa dati, ngunit kung ano ang tutustusan ang paglago nito ay gaano karaming mga karagdagang halaga na maaari itong i-unlock sa huli para sa mga negosyo sa buong mundo at makapag-kapangyarihan ng mga bagong modelo ng kita para sa mga negosyo upang mag-tap sa. Mahalaga na ang mga lider ng negosyo at teknolohiya ay nagsisikap na magsimula ng mga talakayan sa paligid kung paano bigyang-katwiran ang epekto ng AI at markahan ang mga pangunahing sukatan na gagamitin upang sukatin ito. Kailangan din ng mga kasosyo at tagapagkaloob ng serbisyo na manatili sa itaas ng paghahanap ng mga paraan upang maipakita ang masusukat na mga pagpapabuti na maaaring madala ng kanilang software o mga serbisyo sa mga mamimili ng teknolohiya. Ito ay magbibigay-daan sa buong AI ecosystem na umunlad.