ChatGPT の突然の人気により、人工知能 (AI) の世界が主流になりました。 今後数年間で、人工知能は 21 世紀のビジネス管理における最も強力な技術的ブレークスルーの XNUMX つになるでしょう。 実店舗から完全にオンラインの取り組みへと継続的に移行するにつれて、AI は比類のないデータの洞察、より優れた最適化、より優れたセキュリティをオンラインで提供できるようになりました。
Covid-19 のパンデミックを受けて、多くの企業がデジタル トランスフォーメーションに取り組み、オンライン オーディエンスをより適切に受け入れようとしています。 これは一部の人にとっては困難であることが判明しましたが、他の人はそれを受け入れることを選択しました AIの可能性 操作が主に物理的だったときは不可能だった方法で、ライバルよりも有利になるようにしました。
機械学習の一部門として、人工知能はデジタル ビジネスの重要なプロセスと連携して機能します。これには、自律性、分析、アルゴリズムによる推奨事項、データ マイニング、学習による改善が含まれます。
中小企業の場合、これにより、より多くの人員を採用することで、ギャンブルをする必要なく成長を確保できます。 消費主義の新時代が到来する中、人工知能が中小企業の最適化に役立つプロセスを詳しく見てみましょう。
ビッグデータとの関係の形成
IDC の研究者によると、非構造化ビッグ データは 80 年までにすべてのデータの 90% から 2025% を占めるように設定されています。これは、企業が解釈するための課題を提示しますが、人工知能の力によって提供される多くのソリューションもあります。
これらの大量のデータは、電子メール、ドキュメント、リッチ メディア ファイル、Web ページ、ソーシャル メディア、その他多数の情報源で構成されます。 企業にとってこれを研究するのは難しいかもしれませんが、より効率的な意思決定と顧客体験のより良い理解に関しては、洞察の質は優れている可能性があります.
「ダーク」非構造化データとも呼ばれる人工知能は、機械学習と連携して、ビジネスの最適化に関するより実用的な洞察を得るのに役立ちます。
新しい AI ソリューションは、組織が関連する情報やコンテンツを識別し、分類することさえ可能にします。 かなりのレベルの人間による指導 または介入 - 中小企業が行動できるより強力な洞察を得るのをよりよく支援します。
さらに、機械学習はこの情報を使用して、より事後対応型の IT および製品サポートを提供し、人事部門が運用上の洞察を得るのを支援し、企業により多くの財務および販売支援を提供できます。
データ錬金術の提供
さらに、Gartner のデータによると、AI および分析プロジェクトで使用されるデータの 60% は、 2024 年までに総合的に生成. これは、企業がリスクの高いプロトタイピングからの生データに頼ることなく、新しいアイデアや機能をオンラインでテストできるようになることを意味します。
Azure や Microsoft Intelligent Data Platform などのプラットフォームは、データベース、コンテナー、人工知能によって生成された生の情報を組み合わせて、 新鮮なデータの洞察を統合する 解釈とアクションが簡単です。
これらのプロセスは、一連の生のチャネルを調査して理解することで、オンライン ビジネスにとって価値のある大きなデータセットを基本的に作成するのに役立ちます。
Web 3.0 の時代に備え、消費者がオンラインでブランドと対話するためのまったく新しい方法を準備するにつれて、これらの AI データ錬金術ソリューションへの依存度が高まり、その洞察の価値が、同じフィールド。
将来を見据えた製品
Stemrobo Technologies の共同創設者である Rajeev Tiwari 氏が指摘するように、AI がさまざまな分野で持つ価値は明らかです。
とのインタビューで アナリティクスインサイト、ティワリは、EdTechの世界における人工知能の洞察の可能性と、それらがどのように使用されているかに基づいて製品を最適化するためにどのように使用できるかをすぐに強調しました.
「AI は、各アクションの潜在的な結果をゲームでプレイし、意思決定プロセスを合理化するのに役立ちます。 私たちは AI を利用して、子供たちがどのように言語を学習しているか、同じ母国語を共有するユーザー間で頻繁にエラーが発生するかについてのデータを収集し、知識がどのように記憶されているかの傾向を明らかにします」と Tiwari 氏は説明します。
人工知能 (AI) は、学生の成績、希望する目標、学習履歴、およびその他のデータを追跡して、適切なコンテンツで高度にカスタマイズされた学習体験を提供し、それによって顧客満足度を向上させることもできます。」
重要なことに、Tiwari は、EdTech 部門における人間の代替ではなく、AI が「補助ツール」として最高の状態にあることを認めており、この感情は多くの業界に反映されています。
これらの洞察は、オンライン ビジネスの可能性が急速に拡大しているときに、製品設計を形作ることができます。 メタバースの時代は、企業に革新的な方法で顧客に売り込む新たな機会を提供しています。
たとえば、有名なファッション ハウスの Versace は、2022 年に独自のメタバース ストアを立ち上げ、ユーザーに 購入の機会 NFT としての仮想の衣類、履物、ジュエリー、香水。 仮想ストアには、ユーザーが購入できる独自のアバター アイウェア コレクションもあり、ブランドのアイウェアによく似ていました。 象徴的な 現実世界の眼鏡の範囲。
顧客が製品を購入する際にオンラインで生成するデータ量のため、これらの人気レベルとメタバースでのエンゲージメントは、当時のマーケティング キャンペーンに沿ってコンテキスト化された、AI が利用できる大量の「暗い」非構造化データを生成する可能性があります。ビジネスリーダーがそれに応じて解釈できるようにレイアウトされています。
次世代のセキュリティ
人工知能は、企業がマーケティング戦略や販売実績に関する貴重な洞察を得るのに役立つだけでなく、中小企業をサイバー攻撃から保護することもできます。
中小企業の 50% 以上が生涯のある時点でランサムウェア攻撃を経験するように設定されているため、QuickBooks や Salesforce などのプラットフォームに保存されている大量のデータが失われたり、アクセスできなくなったりする可能性があります。
ただし、FatBrain のようなセキュリティ企業は、継続的に機能する RansomProof のような無料サービスに AI を利用しています。 重要なデータのバックアップ コンサルタントや事前の技術的専門知識は必要ありません。
FatBrain のサーバーにバックアップされたすべてのデータは自動的に暗号化され、最高の業界標準で動作する複数のサーバーに分散されます。
デジタル トランスフォーメーションが進行中の企業にとって、人工知能が最適化されたプロセスと安全性を常に確保するための主要なツールになり得ることは議論の余地がありません。
あらゆる規模の多くの企業が次世代の消費主義に期待を寄せているため、Web 3.0 によってもたらされる将来の最前線では、AI が中心となる可能性があります。
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- 情報源: https://techstartups.com/2023/01/27/how-artificial-intelligence-is-preparing-small-businesses-for-the-future-of-consumerism/
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