Przypadki użycia sztucznej inteligencji, aplikacje i przykłady w głównych branżach

13 maja 2025 r. 25 min czytania

Sztuczna inteligencja jest często okrzyknięta "przełomem", ale prawdziwa magia dzieje się, gdy wyjdziemy poza powierzchowny szum.

Nie chodzi tylko o kodowanie inteligentniejszych algorytmów lub automatyzację przyziemnych zadań. Sztuczna inteligencja wymaga od nas ponownego przemyślenia samych ram podejmowania decyzji, od tego, jak interpretujemy dane, po to, jak budujemy relacje z klientami.

W tym artykule nie chodzi o gloryfikowanie sztucznej inteligencji - chodzi o zrozumienie, w jaki sposób, we właściwych rękach, może ona odkryć nowe możliwości, pobudzić kreatywność i na nowo zdefiniować to, co jest możliwe w Twojej firmie.

"W Innowise wiemy, że AI to nie tylko kolejna aktualizacja technologii, to zmiana sposobu myślenia. Firmy, które to rozumieją, nie tylko automatyzują, ale także wprowadzają innowacje. Inaczej patrzą na wyzwania, wykorzystując dane do pielęgnowania nowych pomysłów i podejmowania mądrzejszych ruchów. Jesteśmy tutaj, aby pomóc firmom nie tylko nadrobić zaległości, ale także przewodzić dzięki strategiom opartym na sztucznej inteligencji."

Dmitry Nazarevich

CTO

Przyjrzyjmy się przypadkom sztucznej inteligencji w różnych branżach, które robią obecnie najwięcej hałasu.

Opieka zdrowotna

Jeśli istnieje branża, w której sztuczna inteligencja wywarła niezaprzeczalny wpływ, to jest to opieka zdrowotna. Wśród najpotężniejszych zastosowań sztucznej inteligencji, opieka zdrowotna wykracza poza automatyzację rutynowych zadań lub przetwarzanie danych medycznych. Przekształca opiekę nad pacjentem poprzez przewidywanie i personalizację.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

1. Analiza predykcyjna wyników pacjentów

Wyobraź sobie, że jesteś w stanie przewidzieć ryzyko powikłań u pacjenta przed przepisaniem mu leczenia. Analityka predykcyjna w opiece zdrowotnej właśnie to robi. Analizując dane pacjentów - takie jak elektroniczna dokumentacja medyczna (EHR), informacje genetyczne i wskaźniki zdrowotne w czasie rzeczywistym - sztuczna inteligencja może identyfikować wzorce, które sygnalizują potencjalne problemy. Oznacza to, że pracownicy służby zdrowia mogą interweniować wcześniej, co zmniejsza liczbę hospitalizacji i poprawia długoterminowe wyniki.

Innym świetnym przykładem jest zdalne monitorowanie pacjentów. Dzięki modelom predykcyjnym opartym na sztucznej inteligencji, pracownicy służby zdrowia mogą śledzić parametry życiowe i wykrywać anomalie, które mogą wskazywać na problem. To jak trzymanie ręki na pulsie - dosłownie.

2. Spersonalizowane plany leczenia

Personalizacja w opiece zdrowotnej to nie tylko miły akcent - staje się ona medyczną koniecznością. Wśród wielu zastosowania sztucznej inteligencjiJedną z najbardziej znaczących jest zdolność do analizowania historii medycznej pacjenta, genetyki, czynników stylu życia, a nawet społecznych uwarunkowań zdrowia, aby zalecić najbardziej skuteczne opcje leczenia. Jest to szczególnie istotne w przypadku chorób przewlekłych, takich jak cukrzyca, gdzie uniwersalne rozwiązania po prostu nie działają.

3. Obrazowanie diagnostyczne

Porozmawiajmy o jednym z najbardziej obiecujących zastosowania sztucznej inteligencji: obrazowanie diagnostyczne. Tradycyjne metody diagnostyczne często opierają się na subiektywnej interpretacji obrazów przez radiologów. A ludzie mogą czasami przegapić wzorce. Ale sztuczna inteligencja nie popełnia takich błędów - jest wyszkolona do wykrywania nawet najbardziej subtelnych wskaźników. Na przykład w onkologii analiza obrazu oparta na sztucznej inteligencji może wykryć guzy we wczesnym stadium, które ludzkie oko mogłoby przeoczyć.

Ale nie kończy się to tylko na znalezieniu czegoś niezwykłego. Prawdziwa moc tkwi w zdolności sztucznej inteligencji do porównywania danych z tysięcy podobnych przypadków. Nie chodzi tylko o wykrywanie anomalii - chodzi o zrozumienie, co one oznaczają w szerszym kontekście zdrowia pacjenta.

Przykłady z życia wzięte

Skaner skóry wykorzystujący sztuczną inteligencję. Skanery skóry oparte na sztucznej inteligencji już teraz diagnozują choroby skóry z niewiarygodną dokładnością. Analizując obrazy, sztuczna inteligencja może wcześnie zidentyfikować potencjalne problemy, takie jak czerniak lub inne nowotwory skóry.

Sztuczna inteligencja do wykrywania depresji. Platforma sztucznej inteligencji opracowana w celu identyfikacji wczesnych objawów depresji wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego i dane behawioralne, aby zapewnić lekarzom cenne spostrzeżenia, ułatwiając wykrywanie problemów ze zdrowiem psychicznym przed ich eskalacją.

Oprogramowanie do medycyny spersonalizowanej. Systemy sztucznej inteligencji pomagają pracownikom służby zdrowia w tworzeniu planów leczenia dostosowanych do indywidualnych potrzeb, w oparciu o spostrzeżenia oparte na danych.

Nie tylko nadążaj - bądźmy liderem dzięki sztucznej inteligencji. Stwórzmy inteligentniejsze rozwiązania dla Twojej firmy.

Finanse i bankowość

Banki nie są już tylko miejscami do przechowywania pieniędzy. Są one częścią fali branż wykorzystujących sztuczną inteligencjęEwoluując w kierunku dostawców usług opartych na technologii, którzy wykorzystują ją do oferowania inteligentniejszych, bezpieczniejszych i bardziej spersonalizowanych doświadczeń.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w finansach i bankowości

1. Wykrywanie oszustw i zapobieganie im

Wykrywanie nadużyć nie może być kwestią drugorzędną - jest absolutnie niezbędne w finansach. Fajna część? Podobnie jak w przypadku Sztuczna inteligencja w innych branżach, Sztuczna inteligencja sprawia, że jest to o wiele łatwiejsze w zarządzaniu. Zamiast ręcznie przeszukiwać niekończące się dane, algorytmy uczenia maszynowego wykonują ciężką pracę. Wyłapują one dziwne wzorce transakcji lub nagłe zmiany w aktywności konta, gdy tylko się pojawią. To tak, jakby mieć cyfrowego psa stróżującego, który nigdy nie śpi, zapewniając bezpieczeństwo bez utraty rytmu. W ten sposób sztuczna inteligencja zwiększa zaufanie i zmniejsza koszty związane z oszustwami.

2. Analityka predykcyjna do zarządzania ryzykiem

Zarządzanie ryzykiem leży u podstaw finansów. Tradycyjne modele często zawodzą, jeśli chodzi o dynamiczne dane, ale analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji może przetwarzać ogromne zbiory danych, identyfikując trendy i prognozując ryzyko przed jego eskalacją. Banki wykorzystują to podejście do oceny zdolności kredytowej, analizy zmienności rynku i opracowywania strategii inwestycyjnych. Nie chodzi tylko o zmniejszenie ryzyka - sztuczna inteligencja otwiera drzwi do szerszej integracji finansowej, pomagając pożyczkodawcom w ocenie osób, które wcześniej mogły zostać pominięte, przy użyciu alternatywnych danych.

3. Spersonalizowane doświadczenia bankowe

Cóż, oczekiwania klientów ewoluują. Sztuczna inteligencja pomaga bankom spełnić te oczekiwania, analizując indywidualne zachowania i preferencje finansowe. Od oferowania dostosowanych porad inwestycyjnych po dostosowywanie rekomendacji produktów, sztuczna inteligencja sprawia, że bankowość bardziej przypomina rozmowę niż transakcję. Generatywna sztuczna inteligencja pomaga nawet bankom wysyłać wiadomości, które faktycznie brzmią jak ludzkie. A kiedy robisz to dobrze? Nie tylko sprawiasz, że klienci są szczęśliwsi - zwiększasz retencję, otwierasz więcej możliwości sprzedaży krzyżowej i zasadniczo dajesz ludziom więcej powodów do pozostania w pobliżu.

Przykłady z życia wzięte

Oprogramowanie bankowe oparte na sztucznej inteligencji. Jest to platforma bankowa, która nie tylko czeka, aż klienci odejdą - aktywnie przewiduje, kiedy mogą to zrobić. Innowise pomógł bankowi przechodzącemu transformację cyfrową, tworząc rozwiązanie AI, które analizuje zachowanie użytkowników w celu wykrycia wzorców potencjalnego odejścia. Wykorzystując uczenie maszynowe do wykrywania tych wczesnych oznak, system pozwolił bankowi na uruchomienie spersonalizowanych kampanii retencyjnych.

Rozwiązanie uczenia maszynowego dla banku. Ten system bankowy nie tylko reaguje na oszustwa, ale także je przewiduje. Innowise zbudował rozwiązanie do uczenia maszynowego, które analizuje ogromne ilości danych transakcyjnych - od historii kredytowej po aktywność w czasie rzeczywistym. Wykorzystując algorytmy głębokiego uczenia, system identyfikuje podejrzane zachowania w czasie rzeczywistym. Pomaga to bankowi wykryć potencjalne oszustwa, zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów i proaktywnie chronić posiadaczy kont.

Rolnictwo

Kiedy myślisz o sztucznej inteligencji, rolnictwo prawdopodobnie nie jest pierwszą branżą, która przychodzi Ci do głowy. Jest to jednak jedna z najszybciej zmieniających się dziedzin (gra słów nie jest zamierzona) dzięki technologii. Rolnicy nie polegają już tylko na przeczuciach. Korzystają z informacji opartych na danych, aby dokonywać mądrzejszych i bardziej zrównoważonych wyborów. Od przewidywania plonów po automatyzację trudnych, powtarzalnych zadań, sztuczna inteligencja pomaga sprostać wyzwaniom, które istnieją od wieków.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w rolnictwie

1. Rolnictwo precyzyjne

Zapomnij o starym sposobie uprawy, w którym każda część pola była traktowana tak samo. Rolnictwo precyzyjne zmienia zasady gry. Systemy sztucznej inteligencji pobierają dane z czujników gleby, zdjęć satelitarnych i prognoz pogody, aby podejmować inteligentne decyzje dotyczące sadzenia, podlewania i nawożenia. Celem jest zapewnienie uprawom tego, czego potrzebują - nic więcej, nic mniej. Takie ukierunkowane podejście oznacza wyższe plony i znacznie mniej zmarnowanych zasobów.

2. Monitorowanie stanu upraw

Wyobraź sobie możliwość wykrywania chorób roślin, zanim się rozprzestrzenią. Systemy obrazowania oparte na sztucznej inteligencji analizują liście i łodygi, aby zidentyfikować oznaki infekcji, szkodników lub niedoborów składników odżywczych. Zamiast czekać na widoczne objawy, rolnicy mogą wcześnie interweniować, chronić swoje uprawy i zaoszczędzić pieniądze na zabiegach.

3. Zautomatyzowany zbiór

Niedobór siły roboczej to stały problem w rolnictwie. Robotyka oparta na sztucznej inteligencji stara się wypełnić tę lukę. Te zautomatyzowane kombajny wykorzystują wizję komputerową do identyfikacji dojrzałych produktów, starannie zbierając plony bez ich uszkadzania. Zapewnia to nie tylko wydajność, ale także pomaga utrzymać jakość produktu.

Przykłady z życia wzięte

Rozwiązanie ML do eliminacji chwastów. Wyobraź sobie autonomiczne roboty rolnicze wyposażone w wizję komputerową i możliwości uczenia maszynowego, które mogą identyfikować i eliminować chwasty za pomocą laserów, jednocześnie selektywnie nawożąc uprawy w oparciu o ich specyficzne potrzeby. Rozwiązanie uczenia maszynowego Innowise osiąga to poprzez integrację przetwarzania obrazu w czasie rzeczywistym i podejmowania decyzji w oparciu o sztuczną inteligencję. Mniej domysłów, mniej chemikaliów - po prostu inteligentniejsze, bardziej ekologiczne rolnictwo.

Handel detaliczny i e-Commerce

Jeśli istnieje jeden sektor, w którym sztuczna inteligencja robi obecnie furorę, to jest to handel detaliczny i e-Commerce. Gwałtowny rozwój zakupów online, w połączeniu ze zmieniającymi się oczekiwaniami konsumentów, zmusił firmy do ponownego przemyślenia swoich strategii i zbadania Przypadki użycia sztucznej inteligencji. Od spersonalizowanych doświadczeń zakupowych po wydajne zarządzanie zapasami, sztuczna inteligencja pomaga sprzedawcom detalicznym zachować konkurencyjność, podejmując mądrzejsze i szybsze decyzje.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w handlu detalicznym i e-commerce

1. Spersonalizowane doświadczenie klienta

Klienci oczekują dziś dopasowanych rekomendacji i płynnych doświadczeń online. Silniki rekomendacji oparte na sztucznej inteligencji analizują historię przeglądania, wzorce zakupów i zachowania użytkowników, aby oferować spersonalizowane sugestie produktów. To coś więcej niż tylko pokazywanie podobnych produktów - to przewidywanie, czego klienci będą chcieli w następnej kolejności. Kiedy robisz to dobrze, nie tylko poprawiasz wrażenia, ale także zwiększasz średnią wartość zamówienia, zatrzymujesz klientów i uzyskujesz znacznie lepsze współczynniki konwersji.

2. Optymalizacja zapasów i łańcucha dostaw

Efektywne zarządzanie zapasami ma kluczowe znaczenie, zwłaszcza dla firm e-commerce, które mają do czynienia ze zmiennym popytem. Systemy oparte na sztucznej inteligencji przewidują, które produkty mogą się wyprzedać i kiedy. Pozwala to sprzedawcom detalicznym na proaktywne uzupełnianie zapasów i pomaga uniknąć zarówno nadmiernych zapasów, jak i zapasów, utrzymując płynny łańcuch dostaw. Prowadzi to do obniżenia kosztów operacyjnych, poprawy dostępności produktów i szybszej realizacji zamówień.

3. Wyszukiwanie i rozpoznawanie wizualne

Czy kiedykolwiek chciałeś po prostu zrobić zdjęcie produktu i natychmiast znaleźć go online? W tym miejscu pojawia się wyszukiwanie wizualne oparte na sztucznej inteligencji. Analizując dane obrazu, systemy te mogą dopasować elementy ze zdjęcia do produktów dostępnych w sklepie. To prawdziwy przełom dla marek modowych i lifestylowych, które chcą uprościć wyszukiwanie produktów. Oznacza to szybsze odkrywanie produktów, wyższe współczynniki konwersji, ponieważ skracasz etapy zakupu, płynniejsze wrażenia mobilne, które pasują do tego, jak ludzie robią zakupy dzisiaj, oraz większe zadowolenie klientów, ponieważ użytkownicy zachowują kontrolę.

Przykłady z życia wzięte

Aplikacja do rozpoznawania twarzy. Jest on zintegrowany z inteligentnym systemem bezpieczeństwa dla przestrzeni handlowych. Łącząc się z istniejącymi konfiguracjami CCTV, pomaga personelowi identyfikować pracowników i od razu oznaczać potencjalne problemy z bezpieczeństwem - nawet jeśli wideo jest nieco ziarniste lub jest słabe oświetlenie. To tak, jakby dać systemowi bezpieczeństwa szybki czas reakcji, dzięki czemu zawsze jesteś o krok do przodu.

Zarządzanie produkcją i łańcuchem dostaw

Produkcja jest jedną z branż, które wykorzystują sztuczną inteligencję dość aktywnie. Od konserwacji predykcyjnej po optymalizację łańcucha dostaw, sztuczna inteligencja na nowo definiuje sposób działania fabryk. Oznacza to przejście od zarządzania reaktywnego do strategii proaktywnej.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w produkcji i zarządzaniu łańcuchem dostaw

1. Konserwacja predykcyjna

Przestoje zabijają produktywność. Dzięki sztucznej inteligencji zespoły konserwacyjne nie muszą czekać, aż coś się zepsuje. Mogą dostrzec wczesne oznaki problemów i działać, zanim maszyny ulegną awarii. To jak otrzymywanie ostrzeżenia za każdym razem, gdy część wymaga uwagi. Takie proaktywne podejście oszczędza czas, pieniądze i zasoby.

2. Kontrola jakości i wykrywanie wad

Utrzymanie wysokiej jakości jest trudne, gdy zależy wyłącznie od ludzkiej oceny. Sztuczna inteligencja pomaga dostrzec drobne wady, które nawet wprawne oko może przeoczyć. Systemy te sprawdzają każdy produkt schodzący z linii produkcyjnej i wcześnie wychwytują błędy. W ten sposób firmy chronią swoją reputację i jednocześnie ograniczają ilość odpadów.

3. Optymalizacja łańcucha dostaw

Zarządzanie łańcuchami dostaw to nie tylko przemieszczanie towarów. Chodzi o planowanie tego, co nadejdzie w przyszłości. Sztuczna inteligencja analizuje dane z produkcji, dystrybucji, a nawet zapotrzebowania klientów. Przewiduje, co będzie potrzebne i kiedy. Rezultat? Lepsze zarządzanie zapasami, mniej opóźnień i znacznie mniej odpadów. W dzisiejszym świecie, w którym zakłócenia zdarzają się cały czas, proaktywność jest wszystkim.

Przykłady z życia wzięte

Rozszerzenie internetowe do przewidywania zakłóceń w dostawach. Wyobraź sobie, że prowadzisz zakład produkcyjny, w którym nigdy nie jesteś zaskoczony niskim poziomem zapasów. Innowise opracował rozszerzenie internetowe, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do prognozowania potrzeb w zakresie dostaw w oparciu o bieżące wskaźniki produkcji, historyczny popyt i trendy rynkowe. System automatycznie uruchamia alerty, gdy nadejdzie czas na zmianę kolejności materiałów, aby linie produkcyjne działały płynnie i bez opóźnień. To jak posiadanie wirtualnego menedżera łańcucha dostaw, który nigdy nie śpi.

Media i rozrywka

Branża medialna i rozrywkowa zawsze rozwijała się dzięki kreatywności, a w ostatnich latach, Sztuczna inteligencja stała się kluczową częścią tworzenia, dystrybucji i angażowania odbiorców treści. Od generowania spersonalizowanych rekomendacji po tworzenie wciągających doświadczeń, sztuczna inteligencja pomaga firmom medialnym dostarczać bardziej atrakcyjne i odpowiednie treści. Nie chodzi tylko o to, by produkować więcej - chodzi o to, by produkować mądrzej.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w mediach i rozrywce

1. Personalizacja treści

Pomyśl o swoim ulubionym serwisie streamingowym. Zastanawiałeś się kiedyś, skąd zawsze wie, co chcesz obejrzeć w następnej kolejności? To właśnie działa sztuczna inteligencja. Analizując historię oglądania, preferencje, a nawet porę dnia, w której zazwyczaj oglądasz, algorytmy sztucznej inteligencji generują spersonalizowane rekomendacje, które zwiększają zaangażowanie użytkowników i długość sesji. Zmniejszają też rotację użytkowników, utrzymując świeżość i aktualność treści oraz zwiększając konsumpcję w większej liczbie kategorii treści.

Chodzi o dostarczanie odpowiednich treści we właściwym czasie, aby zachęcić odbiorców do powrotu.

2. Zautomatyzowane tworzenie treści

Od pisania artykułów informacyjnych po generowanie muzyki i sztuki wizualnej, narzędzia kreatywne oparte na sztucznej inteligencji stają się zaskakująco biegłe w naśladowaniu ludzkiej kreatywności. Niektóre studia wykorzystują nawet skrypty generowane przez SI jako punkt wyjścia dla nowych projektów, łącząc ludzką kreatywność z wydajnością maszyn. I nie chodzi tylko o bycie sprytnym - sztuczna inteligencja przyspiesza czas produkcji, obniża koszty lokalizacji poprzez automatyczne generowanie napisów i dubbingu oraz sprawia, że treści są bardziej dostępne dla odbiorców na całym świecie. Jest szybsza, inteligentniejsza i o wiele bardziej skalowalna niż stare metody.

3. Wciągające doświadczenia z AR i VR

Granica między światem rzeczywistym a wirtualnym zaciera się dzięki rzeczywistości rozszerzonej (AR) i wirtualnej (VR) opartej na sztucznej inteligencji. Technologie te śledzą sposób, w jaki użytkownicy poruszają się, patrzą i wchodzą w interakcje w środowiskach cyfrowych. W oparciu o te dane dostosowują wizualizacje, dźwięki i fabułę w czasie rzeczywistym. Tworzy to dynamiczne, responsywne doświadczenia, które są niezwykle realistyczne. Co więcej, pogłębia to zanurzenie i zaangażowanie użytkowników, sprawia, że opowiadanie historii jest bardziej adaptacyjne i interaktywne oraz otwiera zupełnie nowe place zabaw dla marketingu empirycznego i rozrywki.

Przykłady z życia wzięte

Sztuczna inteligencja w mobilnej aplikacji AR. Czy kiedykolwiek marzyłeś o wirtualnym towarzyszu, który nie tylko rozmawia z tobą - uczy się od ciebie, rośnie wraz z tobą i istnieje w twojej przestrzeni dzięki rzeczywistości rozszerzonej? Firma Innowise opracowała aplikację mobilną, która łączy sztuczną inteligencję i AR w celu tworzenia spersonalizowanych towarzyszy 3D, którzy angażują się w znaczące, podobne do ludzkich rozmowy. Korzystając z wizji komputerowej i NLP, aplikacja rozpoznaje kontekst wizualny, dostosowuje swoje reakcje i z czasem staje się bardziej dostosowana do każdego użytkownika. Jest to połączenie inteligencji emocjonalnej i wciągającej technologii.

Transport i logistyka

Transport i logistyka są podstawą globalnego handlu, ale zarządzanie nimi nie jest łatwe. Opóźnione przesyłki, nieprzewidywalne trasy, braki w dostawach, rosnące koszty - wyzwania szybko się piętrzą. W tym miejscu wkracza sztuczna inteligencja. Pomaga ona firmom przewidywać problemy przed ich wystąpieniem, optymalizować dostawy w czasie rzeczywistym i utrzymywać łańcuchy dostaw działające jak w zegarku.

Od inteligentniejszego planowania tras po śledzenie w czasie rzeczywistym, a nawet autonomiczne pojazdy - rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji zmieniają sposób, w jaki towary przemieszczają się po całym świecie. Nie chodzi już tylko o dotarcie z punktu A do punktu B. Chodzi o przemieszczanie się szybciej, inteligentniej i przy mniejszym ryzyku.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w transporcie i logistyce

1. Optymalizacja tras i zarządzanie flotą

Efektywne planowanie tras to nie tylko oszczędność paliwa. Chodzi o dostarczanie na czas, za każdym razem - nawet gdy świat rzuca podkręconą piłkę. Algorytmy oparte na sztucznej inteligencji analizują wzorce ruchu drogowego, warunki pogodowe i aktualizacje dróg w czasie rzeczywistym, aby sugerować najlepsze trasy.

Pomagają również firmom zachować elastyczność, gdy warunki nagle się zmieniają, niezależnie od tego, czy chodzi o korek uliczny, zamknięcie granicy, czy zakłócenia w łańcuchu dostaw. Dostosowując plany w locie, sztuczna inteligencja pomaga zmniejszyć opóźnienia, obniżyć zużycie paliwa i utrzymać dostawy zgodnie z harmonogramem bez względu na to, co dzieje się na ziemi.

2. Konserwacja predykcyjna pojazdów

Przestoje konserwacyjne mogą zakłócać całe łańcuchy dostaw. Rozwiązania AI analizują dane z czujników pojazdów, aby przewidzieć potrzeby konserwacyjne przed wystąpieniem awarii. Wczesna identyfikacja potencjalnych problemów pozwala firmom logistycznym utrzymać płynność floty i ograniczyć nieoczekiwane koszty napraw.

3. Automatyzacja magazynu i zarządzanie zapasami

Magazynowanie to coś więcej niż tylko przechowywanie towarów - to także efektywne zarządzanie nimi. Roboty oparte na sztucznej inteligencji są coraz częściej wykorzystywane do kompletacji, pakowania i sortowania, podczas gdy systemy zarządzania zapasami śledzą poziomy zapasów i przewidują potrzeby uzupełniania zapasów. Jest to usprawnione podejście, które oszczędza czas i pracę, jednocześnie zmniejszając liczbę błędów ludzkich.

Przykłady z życia wzięte

Oprogramowanie do optymalizacji łańcucha dostaw. Jest to platforma łańcucha dostaw, która nie tylko śledzi zapasy - pomaga uniknąć opóźnień, zminimalizować przestoje i zaspokoić popyt bez nadmiernych zapasów. Innowise skonfigurował moduł Microsoft Dynamics 365, który zapewnia menedżerom logistyki wgląd w operacje w czasie rzeczywistym, pomagając im mądrzej planować, zmniejszać ryzyko i utrzymywać wysoki poziom usług. Nie chodzi tylko o zarządzanie dostawami - chodzi o przekształcenie ich w strategiczną przewagę.

Platforma logistyczna oparta na sztucznej inteligencji. Wyobraź sobie system logistyczny, który dostosowuje się w czasie rzeczywistym. Innowise zbudował platformę opartą na sztucznej inteligencji dla globalnej firmy logistycznej, aby zoptymalizować trasy dostaw, zmniejszyć emisje i efektywniej koordynować łańcuchy dostaw. Ucząc się na podstawie danych o ruchu drogowym, pogodzie i danych operacyjnych, system pomaga redukować opóźnienia, oszczędzać paliwo i osiągać cele zrównoważonego rozwoju.

Nieruchomości

Branża nieruchomości jest tradycyjnie skoncentrowana na ludziach, ale sztuczna inteligencja zmienia zasady gry, dodając do procesu decyzyjnego precyzję opartą na danych. Niezależnie od tego, czy chodzi o zarządzanie nieruchomościami, wirtualne wycieczki czy analizę inwestycji, sztuczna inteligencja sprawia, że nieruchomości stają się inteligentniejsze i bardziej zorientowane na klienta. Nie chodzi tylko o znalezienie nieruchomości - chodzi o znalezienie odpowiednich nieruchomości szybciej i wydajniej.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w nieruchomościach

1. Inteligentne zarządzanie nieruchomościami

Ręczne zarządzanie nieruchomościami jest czasochłonne i podatne na błędy. Platformy do zarządzania nieruchomościami oparte na sztucznej inteligencji automatyzują zadania, takie jak planowanie konserwacji, komunikacja z najemcami i pobieranie czynszu. Analizując dane dotyczące użytkowania budynku, systemy te mogą nawet przewidzieć, kiedy naprawy będą prawdopodobnie potrzebne, minimalizując przestoje i zwiększając zadowolenie najemców.

2. Wirtualne wycieczki i inscenizacje oparte na sztucznej inteligencji

Wirtualne wycieczki stały się koniecznością, zwłaszcza gdy kupujący lub najemcy nie mogą fizycznie odwiedzić nieruchomości. Wirtualne wycieczki wspomagane sztuczną inteligencją wykorzystują wizję komputerową do tworzenia wciągających, realistycznych spacerów 3D. Ponadto narzędzia do aranżacji wnętrz oparte na sztucznej inteligencji mogą wirtualnie umeblować przestrzeń w oparciu o preferencje kupującego, pomagając klientom wizualizować ich przyszłe domy bez kiwnięcia palcem.

3. Analiza inwestycji i spostrzeżenia prognostyczne

Inwestowanie w nieruchomości zawsze wiąże się z pewnym poziomem ryzyka, ale sztuczna inteligencja może pomóc w jego ograniczeniu poprzez analizę trendów rynkowych, danych o okolicy i historii nieruchomości. Modele analityki predykcyjnej prognozują przyszłą wartość nieruchomości, umożliwiając inwestorom podejmowanie bardziej świadomych decyzji. Chodzi o ograniczenie zgadywania i dokonywanie wyborów inwestycyjnych w oparciu o dane.

Przykłady z życia wzięte

Platforma internetowa nieruchomości. Innowise zintegrowało sztuczną inteligencję w celu zasilania inteligentnych wycen, prognoz trendów rynkowych i sugestii cenowych. Analizując dane historyczne, demograficzne i opinie użytkowników, system pomaga zarówno kupującym, jak i sprzedającym podejmować lepsze decyzje - od ustalania konkurencyjnych cen po wykrywanie okazji inwestycyjnych.

Edukacja i e-learning

Kiedy mówimy o sztucznej inteligencji w edukacji, nie chodzi tylko o ułatwienie pracy administratorom. Chodzi o zmianę sposobu, w jaki się uczymy - i jak nauczamy - w sposób, który wydaje się bardziej naturalny i osobisty. Dzięki sztucznej inteligencji lekcje mogą dostosować się do tempa każdego ucznia, systemy korepetycji mogą wkroczyć, gdy ktoś potrzebuje dodatkowej pomocy, a nauka staje się o wiele bardziej elastyczna. To nie tylko technologia, która ma wyglądać nowocześnie. Chodzi o zapewnienie każdemu uczniowi inteligentniejszej, bardziej osobistej podróży edukacyjnej.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w edukacji i e-learningu

1. Spersonalizowane uczenie się

Każdy uczeń uczy się inaczej. Platformy oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować indywidualne wzorce uczenia się, tempo i preferencje, aby oferować spersonalizowane treści i informacje zwrotne. Niezależnie od tego, czy są to adaptacyjne quizy, czy spersonalizowane plany nauki, sztuczna inteligencja pomaga nauczycielom w zapewnieniu bardziej dostosowanego doświadczenia edukacyjnego, które poprawia zaangażowanie, retencję i wyniki poprzez zaspokojenie indywidualnych potrzeb.

2. Inteligentne systemy nauczania

Wyobraź sobie korepetytora, który nigdy się nie męczy i jest zawsze dostępny. Inteligentne systemy korepetycji wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe, aby odpowiadać na pytania uczniów, zapewniać natychmiastowe informacje zwrotne i prowadzić ich przez złożone tematy. Systemy te dostosowują się do postępów ucznia, oferując więcej wyzwań lub powracając do koncepcji, przyspieszając naukę poza godzinami lekcyjnymi.

3. Zautomatyzowana ocena i informacje zwrotne

Ocenianie jest często czasochłonnym zadaniem dla nauczycieli. Narzędzia oceny oparte na sztucznej inteligencji mogą oceniać zadania, quizy, a nawet eseje z imponującą dokładnością. Narzędzia te analizują nie tylko punktację, ale także typowe błędy i zapewniają wgląd w obszary, w których uczniowie wymagają poprawy. Zwalnia to czas nauczycieli i zwiększa spójność oceny.

Przykłady z życia wzięte

Nauka języków oparta na sztucznej inteligencji w Duolingo. Duolingo wykorzystuje sztuczną inteligencję do personalizacji procesu nauki dla każdego użytkownika. Aplikacja śledzi postępy i dynamicznie dostosowuje trudność lekcji - na przykład oferując dodatkowe ćwiczenia w słabych obszarach, takich jak koniugacje czasowników. Wraz z uruchomieniem Duolingo Max, zasilanego przez GPT-4, użytkownicy uzyskują również dostęp do zaawansowanych funkcji, takich jak Wyjaśnij moją odpowiedź dla spersonalizowanych informacji zwrotnych i Odgrywanie ról do ćwiczenia konwersacji ze sztuczną inteligencją. To adaptacyjne podejście sprawia, że nauka języka jest bardziej angażująca, interaktywna i skuteczna.

Twoi konkurenci są zajęci wykorzystywaniem sztucznej inteligencji do przechytrzenia gry - nadszedł czas, abyś przejął inicjatywę!

Ubezpieczenia, kwestie prawne i zgodność z przepisami

Jeśli istnieje obszar, w którym precyzja i spójność nie podlegają negocjacjom, to jest to ubezpieczenie, kwestie prawne i zgodność z przepisami. Błędy w tym obszarze mogą prowadzić do znacznych strat finansowych, a nawet kar prawnych. Właśnie dlatego sztuczna inteligencja staje się niezbędnym narzędziem, które pomaga organizacjom automatyzować dokumentację, usprawniać kontrole zgodności i ograniczać ryzyko. Nie chodzi tylko o wydajność; chodzi o dokładność i proaktywne zarządzanie ryzykiem.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach, kwestiach prawnych i zgodności z przepisami

1. Zautomatyzowana analiza dokumentów

Zespoły prawne i ds. zgodności mają do czynienia z ogromnymi ilościami dokumentów. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą automatycznie analizować umowy, dokumenty prawne i raporty zgodności, identyfikując kluczowe klauzule, ryzyka i niespójności. Nie tylko oszczędza to czas, ale także zmniejsza liczbę błędów ludzkich, które mogą być kosztowne w kontekście prawnym.

2. Predykcyjna ocena ryzyka

W ubezpieczeniach dokładne obliczanie ryzyka ma kluczowe znaczenie. Modele sztucznej inteligencji analizują historyczne dane dotyczące szkód, szczegóły polis, a nawet czynniki środowiskowe, aby przewidzieć potencjalne ryzyko. Pomaga to ubezpieczycielom opracowywać dokładniejsze polityki cenowe i proaktywnie eliminować luki, zanim doprowadzą one do roszczeń.

3. Monitorowanie zgodności z przepisami

Zachowanie zgodności z nieustannie zmieniającymi się przepisami to nie lada wyzwanie. Platformy zgodności oparte na sztucznej inteligencji stale monitorują aktualizacje przepisów, automatycznie dostosowując wewnętrzne zasady i sygnalizując potencjalne problemy. Pozwala to firmom wyprzedzać zagrożenia związane z przestrzeganiem przepisów bez obciążania zespołów prawnych.

Przykłady z życia wzięte

Oprogramowanie do zarządzania dla kancelarii prawnych. Zintegrowane z MS Word rozwiązanie analizuje kontekst dokumentów prawnych w czasie rzeczywistym, oferując odpowiednie sugestie, identyfikując odniesienia prawne i wyświetlając powiązane klauzule z połączonej bazy wiedzy. Dzięki wbudowanemu wyszukiwaniu, tagowaniu i inteligentnej ekstrakcji metadanych, rutynowa praca z dokumentami staje się usprawnionym, inteligentnym przepływem pracy.

RPA dla branży ubezpieczeniowej. Rozwiązanie RPA firmy Innowise wykorzystuje sztuczną inteligencję do obsługi powtarzalnych zadań, takich jak wprowadzanie danych, weryfikacja roszczeń i przetwarzanie dokumentów. Pozwala to agentom skupić się na złożonych sprawach, zapewniając jednocześnie dokładne i wydajne przetwarzanie rutynowych roszczeń.

Oprogramowanie AI do zapewnienia zgodności z przepisami. Pomyśl o tym, jak często zmieniają się przepisy - nadążanie za nimi ręcznie jest prawie niemożliwe. Oprogramowanie Innowise wykorzystuje sztuczną inteligencję do monitorowania zmian w przepisach i aktualizowania wewnętrznych zasad w czasie rzeczywistym. System skanuje umowy pod kątem zgodności z najnowszymi standardami regulacyjnymi i automatycznie koryguje wszelkie niezgodne klauzule.

Branża motoryzacyjna

Świat motoryzacji zawsze stawiał na innowacje, a dzięki sztucznej inteligencji wszystko dzieje się jeszcze szybciej. Poza samojezdnymi samochodami - istnieje inteligentna konserwacja, spersonalizowane wrażenia z jazdy i zupełnie nowy sposób myślenia o pojazdach. Nie chodzi o dodawanie wymyślnych funkcji, a bardziej o uczynienie jazdy bezpieczniejszą, łatwiejszą i przyjemniejszą.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w przemyśle motoryzacyjnym

1. Jazda autonomiczna i wspomaganie kierowcy

Samojezdne samochody mogą wydawać się futurystyczne, ale dzięki sztucznej inteligencji już jeżdżą po drogach. Algorytmy uczenia maszynowego przetwarzają dane z kamer, czujników i radarów w czasie rzeczywistym, umożliwiając pojazdom podejmowanie decyzji w ułamku sekundy. Sztuczna inteligencja zajmuje się wszystkim za kulisami: wykrywaniem pieszych, decydowaniem, kiedy zwolnić lub przyspieszyć, i ustalaniem najlepszej drogi przez ruch uliczny. Dzięki temu samochód może reagować w czasie rzeczywistym, podobnie jak ludzki kierowca (tylko szybciej).

2. Konserwacja predykcyjna

Konserwacja samochodu to nie tylko naprawianie pojawiających się usterek. Systemy oparte na sztucznej inteligencji analizują osiągi silnika, zużycie hamulców i poziomy płynów, aby przewidzieć, kiedy konieczna będzie konserwacja. Pomaga to właścicielom samochodów i menedżerom flot zapobiegać awariom, obniżać koszty konserwacji i wydłużać żywotność pojazdu.

3. Personalizacja i system informacyjno-rozrywkowy w samochodzie

Nowoczesne samochody to coś więcej niż tylko pojazdy - to mobilne centra rozrywki. Systemy informacyjno-rozrywkowe oparte na sztucznej inteligencji personalizują listy odtwarzania muzyki, rekomendują trasy, a nawet dostosowują ustawienia kabiny w oparciu o preferencje kierowcy. Chodzi o to, aby wrażenia z jazdy były bardziej komfortowe i połączone.

Przykłady z życia wzięte

Tworzenie aplikacji samochodowych na Androida. Firma Innowise opracowała aplikację Android Auto, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do poprawy wrażeń z jazdy. Od nawigacji w trybie głośnomówiącym po wiadomości sterowane głosowo, aplikacja zapewnia kierowcom łączność, jednocześnie skupiając ich uwagę na drodze. Integracja sztucznej inteligencji zapewnia płynne przejścia między funkcjami i oferuje inteligentne sugestie oparte na poprzednich wzorcach użytkowania. Prowadzi to do bezpieczniejszej i inteligentniejszej jazdy.

Marketing

W marketingu zawsze chodziło o to, by ludzie cię zauważyli - i przekonali ich, by się tobą zainteresowali. Sztuczna inteligencja daje markom nowe sposoby, aby to osiągnąć. Teraz możesz dowiedzieć się, czego naprawdę chcą klienci, dostosowywać swój przekaz na bieżąco i być o krok do przodu, zamiast nadrabiać zaległości. To mniej zgadywania, więcej prawdziwego połączenia.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w marketingu

1. Generowanie i personalizacja treści

Konsekwentne tworzenie wysokiej jakości treści może być wyzwaniem. Narzędzia do tworzenia treści oparte na sztucznej inteligencji pomagają marketerom generować angażujące teksty, posty w mediach społecznościowych, a nawet skrypty wideo dostosowane do konkretnych odbiorców, co pozwala firmom zaoszczędzić mnóstwo czasu. Oprócz samego pisania, narzędzia te analizują preferencje klientów, aby zapewnić, że treści za każdym razem trafiają w sedno.

2. Predykcyjne informacje o klientach

Zrozumienie odbiorców ma kluczowe znaczenie. Narzędzia analityczne oparte na sztucznej inteligencji przeszukują ogromne ilości danych, aby zidentyfikować wzorce i przewidzieć przyszłe zachowania klientów. Niezależnie od tego, czy chodzi o przewidywanie rezygnacji, dostrzeganie możliwości sprzedaży czy dostosowywanie rekomendacji produktów, sztuczna inteligencja zapewnia, że strategie marketingowe są zawsze o krok do przodu.

3. Optymalizacja kampanii

Prowadzenie kampanii bez wglądu w dane jest jak strzelanie w ciemno. Platformy marketingowe oparte na sztucznej inteligencji stale analizują wydajność kampanii, identyfikując, które elementy działają, a które nie. Pozwala to marketerom na bieżąco dostosowywać strategie, zapewniając wyższy zwrot z inwestycji i skuteczniejszy zasięg.

Przykłady z życia wzięte

Narzędzie do pisania treści AI. Jest to oparty na sztucznej inteligencji kreator treści, który pomaga marketerom generować posty na blogach, opisy produktów i treści w mediach społecznościowych w ciągu kilku minut. Narzędzie dostosowuje się do różnych stylów i tonów, ułatwiając zachowanie spójności na różnych platformach.

Rozwiązanie marketingowe AI. Pomyśl o pulpicie marketingowym, który powie Ci dokładnie to, co Twoi odbiorcy chcą zobaczyć. Rozwiązanie marketingowe AI Innowise agreguje dane z wielu kanałów - mediów społecznościowych, kampanii e-mailowych, analityki stron internetowych - i wykorzystuje uczenie maszynowe do podkreślania wzorców. Następnie sugeruje korekty treści i harmonogramu, zapewniając, że kampanie za każdym razem trafiają w sedno.

Technologie informacyjne i komunikacyjne

Sektor ICT leży u podstaw nowoczesnej łączności, a sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w ulepszaniu sposobu, w jaki się komunikujemy, analizujemy dane i optymalizujemy sieci. Od inteligentnych chatbotów po rozwiązania telekomunikacyjne oparte na danych, sztuczna inteligencja nie tylko przyspiesza procesy, ale czyni je inteligentniejszymi. Niezależnie od tego, czy chodzi o zarządzanie interakcjami z klientami, czy analizowanie wydajności sieci, sztuczna inteligencja staje się podstawą komunikacji cyfrowej.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w ICT

1. Platformy komunikacyjne oparte na sztucznej inteligencji

Pozostawanie w kontakcie ma kluczowe znaczenie, zarówno dla komunikacji osobistej, jak i współpracy biznesowej. Platformy oparte na sztucznej inteligencji, takie jak aplikacje WebRTC, umożliwiają komunikację głosową i wideo w czasie rzeczywistym z zaawansowanymi funkcjami, takimi jak tłumienie szumów, rozpoznawanie mowy i automatyczna transkrypcja. Dzięki temu zdalna współpraca jest płynniejsza i bardziej wydajna.

2. Inteligentna analiza danych

Branża telekomunikacyjna generuje ogromne ilości danych, a ich ręczne przetwarzanie jest praktycznie niemożliwe. Platformy analityczne oparte na sztucznej inteligencji przetwarzają wskaźniki wydajności sieci, wzorce użytkowania klientów i dane dotyczące konserwacji, aby zapewnić przydatne informacje. Pomaga to operatorom telekomunikacyjnym optymalizować jakość usług i przewidywać zakłócenia w sieci.

3. Chatboty i wirtualni asystenci

Obsługa klienta w branży ICT może wymagać dużych zasobów. Chatboty oparte na sztucznej inteligencji automatyzują rutynowe zapytania, zapewniając natychmiastowe odpowiedzi przy jednoczesnym gromadzeniu danych na temat problemów użytkowników. Bardziej zaawansowani wirtualni asystenci mogą nawet rozwiązywać typowe problemy techniczne, prowadząc użytkowników krok po kroku. Usprawnia to procesy obsługi klienta, skraca czas reakcji i zwiększa zadowolenie klientów dzięki wydajnemu, zawsze dostępnemu wsparciu.

Rzeczywiste przykłady sztucznej inteligencji w ICT

Aplikacja mobilna WebRTC. Wyobraź sobie aplikację, która płynnie łączy użytkowników za pośrednictwem połączeń głosowych i wideo bez opóźnień i zerwanych połączeń. Firma Innowise opracowała aplikację mobilną WebRTC, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do optymalizacji jakości dźwięku i obrazu w oparciu o warunki sieciowe w czasie rzeczywistym. Rezultat? Krystalicznie czysta komunikacja nawet w obszarach o słabym zasięgu Internetu. To jak posiadanie asystenta połączeń wideo, który na bieżąco dostosowuje ustawienia.

Platforma analizy danych. Pomyśl o operatorze telekomunikacyjnym, który musi zarządzać wydajnością sieci w wielu regionach. Innowise stworzył platformę analizy danych, która przetwarza ogromne ilości danych telekomunikacyjnych w celu przewidywania zakłóceń usług, optymalizacji wykorzystania przepustowości i zwiększenia zadowolenia klientów. Analizując dane w czasie rzeczywistym, system proaktywnie rozwiązuje problemy, zanim dojdzie do ich eskalacji.

Sztuczna inteligencja dla aplikacji i witryn internetowych. Innowise opracował platformę internetową opartą na sztucznej inteligencji, która dostosowuje prezentację treści w oparciu o interakcje odwiedzających, poprawiając zaangażowanie użytkowników i zwiększając współczynniki konwersji. To tak, jakby mieć witrynę, która intuicyjnie rozumie, czego szukają odwiedzający.

Chatbot do analizy danych. Chatbot AI Innowise do analizy danych zapewnia użytkownikom łatwy dostęp do złożonych wskaźników za pomocą zapytań w języku naturalnym. To nie tylko chatbot - to towarzysz danych, który sprawia, że analityka jest bardziej intuicyjna.

Inwestycje i handel

Świat inwestycji i handlu jest szybki, oparty na danych i wysoce konkurencyjny. Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w pomaganiu traderom w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji, szybszym wykonywaniu transakcji i skuteczniejszym zarządzaniu ryzykiem. Nie chodzi tylko o obliczanie liczb - chodzi o przekształcanie danych w praktyczne spostrzeżenia i przewidywanie trendów rynkowych, zanim się rozwiną.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w inwestycjach i handlu

1. Handel algorytmiczny

Handel algorytmiczny nie jest niczym nowym - ale dzięki sztucznej inteligencji jest jakby wyższy. Te inteligentne systemy przeżuwają dane rynkowe w czasie rzeczywistym i realizują transakcje w oparciu o szalenie złożone modele, które uwzględniają wszystko, od historii cen po zmiany rynkowe na żywo. A co najlepsze? Sprawia, że handel jest szybszy, bardziej wydajny, bardziej opłacalny - i znacznie mniej podatny na ludzkie "przeczucia".

2. Analiza nastrojów dla prognoz rynkowych

Przewidywanie trendów rynkowych wymaga czegoś więcej niż tylko spojrzenia na dane historyczne. Narzędzia do analizy nastrojów oparte na sztucznej inteligencji skanują artykuły informacyjne, kanały mediów społecznościowych i raporty finansowe w celu oceny nastrojów rynkowych. W ten sposób inwestorzy mogą przewidywać ruchy rynkowe pod wpływem opinii publicznej lub ważnych wydarzeń informacyjnych.

3. Zarządzanie ryzykiem i optymalizacja portfela

Zarządzanie ryzykiem ma kluczowe znaczenie w handlu, a sztuczna inteligencja pomaga analizować różne czynniki ryzyka, takie jak zmienność, wskaźniki ekonomiczne i różnorodność portfela. Symulując potencjalne scenariusze, narzędzia AI pomagają inwestorom optymalizować ich portfele w celu maksymalizacji zysków przy jednoczesnej minimalizacji ekspozycji na ryzyko.

Przykłady z życia wzięte

Oprogramowanie handlowe. Innowise opracował oprogramowanie handlowe, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania ogromnych ilości danych rynkowych, przewidywania ruchów cen i sugerowania optymalnych strategii handlowych. System stale uczy się na podstawie danych historycznych, udoskonalając swoje algorytmy w celu dostosowania się do zmieniających się warunków rynkowych. To jak posiadanie osobistego asystenta handlowego, który nigdy nie śpi.

Turystyka i hotelarstwo

Branża turystyczna i hotelarska rozwija się dzięki dostarczaniu spersonalizowanych doświadczeń i wydajnych usług. Sztuczna inteligencja sprawia, że jest to możliwe dzięki przekształceniu sposobu, w jaki firmy wchodzą w interakcje z klientami, zarządzają rezerwacjami i optymalizują swoje operacje. Niezależnie od tego, czy chodzi o chatboty oparte na sztucznej inteligencji, dynamiczne ceny czy zautomatyzowaną obsługę klienta, celem jest poprawa wrażeń gości przy jednoczesnej maksymalizacji wydajności operacyjnej.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w branży turystycznej i hotelarskiej

1. Spersonalizowane rekomendacje dotyczące podróży

Podróżni oczekują dziś dopasowanych sugestii opartych na ich preferencjach i poprzednich podróżach. Silniki rekomendacji oparte na sztucznej inteligencji analizują profile użytkowników, historię rezerwacji, a nawet dane w czasie rzeczywistym, takie jak pogoda lub lokalne wydarzenia, aby sugerować miejsca docelowe, zakwaterowanie i działania. Chodzi o to, aby planowanie podróży było intuicyjne i spersonalizowane, co zwiększa współczynniki konwersji i lojalność klientów.

2. Dynamiczne ustalanie cen i zarządzanie przychodami

Ustalenie właściwej ceny może być trudne w branży hotelarskiej. Oparte na sztucznej inteligencji dynamiczne algorytmy cenowe analizują popyt rynkowy, stawki konkurencji i wzorce rezerwacji, aby automatycznie dostosowywać ceny. Zapewnia to hotelom i biurom podróży konkurencyjność bez zaniżania lub zawyżania cen.

3. Zautomatyzowana obsługa klienta

Podróże mogą być nieprzewidywalne - opóźnienia, odwołania lub zmiany planów zdarzają się cały czas. Chatboty oparte na sztucznej inteligencji są dostępne przez całą dobę, aby obsługiwać zapytania klientów, przetwarzać rezerwacje, a nawet zarządzać anulacjami. Nie tylko poprawia to wrażenia gości, ale także pozwala pracownikom skupić się na bardziej złożonych zadaniach.

Przykłady z życia wzięte

Aplikacja z poradami medycznymi AI dla podróżnych. Wyobraźmy sobie podróżnika, który zachorował za granicą i nie wie, gdzie szukać pomocy medycznej. Innowise opracował aplikację porad medycznych opartą na sztucznej inteligencji, zaprojektowaną w celu pomocy użytkownikom w nieznanych lokalizacjach. Aplikacja wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy objawów, udzielania wstępnych porad i rekomendowania lokalnych placówek opieki zdrowotnej. Nie chodzi tylko o wygodę - chodzi o bezpieczeństwo i spokój ducha, gdy jesteś daleko od domu.

Wdrażanie sztucznej inteligencji w firmie z Innowise

Gdzie więc wykorzystywana jest sztuczna inteligencja? Jest już jasne, że branże wykorzystujące sztuczną inteligencję są bardzo zróżnicowane. Ale wdrożenie AI to nie tylko wybór odpowiednich narzędzi - to także współpraca z ekspertami, którzy rozumieją unikalne wyzwania Twojej branży. W tym miejscu pojawia się Innowise.

W Innowise wiemy jak opracowywanie rozwiązań AI dostosowanych do potrzeb Twojej firmy. Niezależnie od tego, czy chcesz poprawić obsługę klienta, zoptymalizować procesy, czy też podejmować decyzje w oparciu o dane, jesteśmy do Twojej dyspozycji. Nasz zespół specjalistów ds. sztucznej inteligencji wnosi do każdego projektu dogłębną wiedzę na temat uczenia maszynowego, analizy danych i automatyzacji.

Potencjał sztucznej inteligencji różni się znacznie w zależności od branży, dlatego stosujemy indywidualne podejście. Oto krótki przegląd branż, które obsługujemy:

Nie wiesz od czego zacząć z AI? Nasze usługi konsultingowe może pomóc. Niezależnie od tego, czy badasz automatyzację, analizę danych czy zaangażowanie klientów oparte na sztucznej inteligencji, przeprowadzimy Cię przez cały proces - od strategii po wdrożenie.

Udostępnij:

Philip Tihonovich

Kierownik Działu Big Data

Philip skupia się na wszystkich kwestiach związanych z danymi i sztuczną inteligencją. To on zadaje właściwe pytania na wczesnym etapie, wyznacza silną wizję techniczną i upewnia się, że budujemy nie tylko inteligentne systemy - budujemy te właściwe, dla prawdziwej wartości biznesowej.

Spis treści

Skontaktuj się z nami

Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość

Wyślij nam wiadomość głosową

Załącz dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikając przycisk Wyślij, użytkownik wyraża zgodę na przetwarzanie przez Innowise jego danych osobowych zgodnie z naszą polityką prywatności. Politykę Prywatności w celu dostarczenia użytkownikowi odpowiednich informacji. Podając swój numer telefonu, użytkownik wyraża zgodę na kontaktowanie się z nim za pośrednictwem połączeń głosowych, wiadomości SMS i aplikacji do przesyłania wiadomości. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.