Სარჩევი:

როგორ შეუძლია AI დაეხმაროს მცირე ბიზნესს?
როგორ შეუძლია AI დაეხმაროს მცირე ბიზნესს?

ვიდეო: როგორ შეუძლია AI დაეხმაროს მცირე ბიზნესს?

ვიდეო: როგორ შეუძლია AI დაეხმაროს მცირე ბიზნესს?
ვიდეო: 10 AI Tools To Run Your Business from A to Z 2024, ნოემბერი
Anonim

როგორ დაგეხმარებათ AI უფრო ჭკვიანი მცირე ბიზნესის მართვაში

  • უფრო ჭკვიანი ელ.ფოსტის მარკეტინგი.
  • უფრო ძლიერი გაყიდვები.
  • შეამცირეთ განმეორებადი, ამქვეყნიური ამოცანები.
  • ღრმად ჩაყვინთეთ რა მუშაობს (ან არ მუშაობს)
  • გააფართოვეთ თქვენი გუნდი ჩეთბოტით.
  • გაიგეთ თქვენი მომხმარებლის მოგზაურობა თქვენს საიტზე.
  • ადამიანური რესურსების რევოლუცია.

ანალოგიურად, როგორ შეუძლია AI დაეხმაროს ბიზნესს?

ფართოდ რომ ვთქვათ, AI-ს შეუძლია მხარდაჭერა სამი მნიშვნელოვანი ბიზნესი სჭირდება: ავტომატიზაცია ბიზნესი პროცესები (როგორც წესი, back-ოფისის ადმინისტრაციული და ფინანსური აქტივობები), ინფორმაციის ანალიზის მეშვეობით ინფორმაციის მოპოვება და კლიენტებთან და თანამშრომლებთან ურთიერთობა.

რომელი კომპანიები იყენებენ AI-ს? 10 საუკეთესო მაგალითი იმისა, თუ როგორ იყენებენ კომპანიები ხელოვნურ ინტელექტს პრაქტიკაში

  1. ალიბაბა. ჩინური კომპანია Alibaba არის მსოფლიოში ყველაზე დიდი ელექტრონული კომერციის პლატფორმა, რომელიც ყიდის უფრო მეტს, ვიდრე Amazon და eBay ერთად.
  2. ანბანი – Google. Alphabet არის Google-ის დედა კომპანია.
  3. ამაზონი.
  4. Apple.
  5. ბაიდუ.
  6. ფეისბუქი.
  7. IBM.
  8. JD.com.

ასევე იცით, როგორ შემიძლია განაცხადი ბიზნეს AI-ზე?

  1. გაეცანით AI-ს.
  2. იდენტიფიცირება პრობლემები, რომელთა გადაჭრა გსურთ AI.
  3. პრიორიტეტული კონკრეტული ღირებულება.
  4. აღიარეთ შიდა შესაძლებლობების ხარვეზი.
  5. მოიყვანეთ ექსპერტები და შექმენით საპილოტე პროექტი.
  6. შექმენით სამუშაო ჯგუფი მონაცემთა ინტეგრირებისთვის.
  7. დაიწყე პატარა.
  8. ჩართეთ შენახვა, როგორც თქვენი AI გეგმის ნაწილი.

როგორ შეიძლება მანქანური სწავლის გამოყენება ბიზნესში?

6 ნაბიჯი მანქანური სწავლების გამოსაყენებლად თქვენს ბიზნესში

  1. ნაბიჯი 1: გაიგეთ რა განსხვავებაა AI-სა და ML-ს შორის.
  2. ნაბიჯი 2: შეისწავლეთ თქვენი ბიზნეს პროცესები და დაადგინეთ, რომელი პროცესები შეიძლება იყოს ML-ის ჩართვა.
  3. ნაბიჯი 3: მონაცემთა შეგროვება და მახასიათებლების ამოღება მანქანური სწავლისთვის.
  4. ნაბიჯი 4: იპოვნეთ საუკეთესო მოდელი (მეტი მოდის..)
  5. ნაბიჯი 5: გადაამოწმეთ მოდელის სიზუსტე (დაწვრილებით მოდის..)

გირჩევთ: