La plupart des entreprises en sont aux premières étapes de la détermination de la meilleure façon de mettre l'IA à leur service.
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Mettant de côté pour un instant la promesse future des voitures autonomes et de la médecine de précision, voyons comment l'IA peut déjà répondre à une poignée de besoins commerciaux cruciaux.
Ces implémentations à plus petite échelle ne sont certainement pas ce que vous appelleriez splashy, mais elles ont le pouvoir d'avoir un impact significatif sur vos résultats. Mieux encore, chacune des idées abordées ici est basée sur la technologie existante qui peut être mise en œuvre dans un délai raisonnable et à un coût raisonnable.
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1. Automatisation des processus métier
Dans presque tous les domaines d'activité, un temps considérable de travail des employés est consacré à l'exécution de tâches par cœur et répétitives. Des tâches telles que la saisie et le transfert de données sont nécessaires à la gestion d'une entreprise, mais elles prennent également beaucoup de temps et pèsent considérablement sur les ressources.
C'est là que l'automatisation des processus robotiques (RPA) entre en jeu. RPA est une forme de technologie d'automatisation des processus métier dans laquelle un logiciel (le «robot» de l'automatisation robotique des processus) est déployé pour effectuer des tâches basées sur la logique. S'il existe une règle sur la façon dont une tâche est effectuée, elle peut probablement être accomplie avec RPA. L'administration de back-office, les services financiers et même les ressources humaines sont autant de domaines dans lesquels la RPA peut aider à réduire le fardeau des tâches monotones sur les employés.
La RPA peut être déployée dans toute l'organisation, apportant une plus grande efficacité à pratiquement tous les services. Mieux encore, il est facile et peu coûteux à mettre en œuvre et ne nécessite pas de processus d’intégration onéreux pour le rendre opérationnel.
2. Exploitation d'informations exploitables
L'une des implémentations d'IA les plus prometteuses pour les marques et les spécialistes du marketing est la capacité à extraire des données pour obtenir des informations exploitables. Nous vivons dans un monde rempli de données disponibles sur les consommateurs et leurs comportements. La seule quantité de données pose son propre problème: comment donner un sens à tout cela.
Là encore, l'IA est parfaitement positionnée pour proposer une solution. Les algorithmes sont plus rapides et bien meilleurs que les humains pour détecter des modèles dans d'énormes trésors de données. Plutôt que de perdre un temps précieux aux employés à parcourir les données dans l'espoir de trouver l'aiguille proverbiale dans la botte de foin, les applications d'apprentissage automatique peuvent faire une grande partie du travail de fond pour extraire les informations les plus significatives.
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent également analyser données passées pour prédire les résultats et les comportements futurs, ce qui rend cette forme d'IA indispensable aux spécialistes du marketing. «Apprendre» dans l'apprentissage automatique signifie que les algorithmes deviennent plus intelligents avec le temps. Plus ils sont formés, plus ils deviennent précis.
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3. Engagement avec les clients et les employés
L'implication des clients et des employés internes est une autre façon pour les entreprises de mettre l'IA au service dans un avenir immédiat.
Les technologies d'engagement cognitif telles que les chatbots, les moteurs de recommandation et les agents intelligents peuvent aider à combler le manque de service client. En gérant une gamme de demandes et de problèmes des clients de niveau inférieur, ces technologies réduisent la charge des employés du service client, leur libérant ainsi du temps pour gérer des tâches plus complexes.
Créer des expériences personnalisées plus personnalisées pour les utilisateurs est un objectif essentiel des spécialistes du marketing. Les moteurs de recommandation alimentés par l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel aident à élargir les opportunités pour les initiatives de personnalisation qui sont les moteurs de l'engagement des consommateurs et des ventes .
À présent, il devrait être clair qu'il n'est pas nécessaire de subir une révision de fond en comble pour bénéficier de l'intelligence artificielle . En commençant par l'automatisation des processus métier, en exploitant des données pour générer des informations et des prédictions riches, et en se concentrant sur l'engagement cognitif, les marques peuvent immédiatement commencer à apporter des améliorations organisationnelles significatives avec l'IA.
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