La cuarto ola de industrialización llevó a ella una era digital que significaba la generación de cantidades masivas de datos que aumentaron la capacidad de computación y el progreso tecnológico que era inimaginable incluso hace algunas décadas.
En respuesta a la ola, las organizaciones empezaron a aprender cómo utilizar sus datos cada vez mayores para mejorar sus ofrecimientos, satisfacer sus necesidades de mercado y satisfacer las expectativas de cada vez mayores de los clientes.
El uso de la AI aumentó el compromiso de los empleados mediante el análisis de comportamientos, los chatbots, la colaboración en tiempo real y las herramientas de feedback para mejorar el compromiso de los empleados.
La AI de inteligencia artificial, una rutina y una rutina, mientras que los análisis y la ciencia de los datos se han convertido en una rutina, sigue siendo elusiva.
La ciencia de los datos implica examinar un problema empresarial y utilizar técnicas analíticas para resolver el problema en mano, mientras que la AI implica hacer que las máquinas sean más inteligentes y más humanas, utilizando técnicas sofisticadas como el aprendizaje profundo.
Existe la oportunidad de utilizar la AI ML como una herramienta pasiva para permitirle tomar y actuar con decisiones en nombre de nosotros, considerando sus respuestas y cambiando nuestras intenciones como resultado.
El comienzo del COVID-19 llevó a un cambio dramático en las experiencias de consumo tradicionales. Como parte de los participantes, los clientes, los empleados, los vendedores y etc. Deben exigir una mentalidad independiente de la ubicación de todas las plataformas digitales y servicios para cambiar la mayor parte de sus vidas personal y profesional a las plataformas virtuales.
Esto ha impulsado a las organizaciones a aumentar las análisis con AI para crear experiencias de cliente enriquecidas y transformar verdaderamente los procesos empresariales. Hay innumerables maneras en las que las empresas han empezado a reimaginar la naturaleza del trabajo, algunas de las cuales se encuentran a continuación:
Se puede utilizar un modelo de propensity basado en persona para extraer cientos de puntos de datos de múltiples conjuntos de datos, como, por ejemplo, la historia de transacciones de los clientes, los datos de la localización, las preferencias de los productos, etc. Es posible que los clientes construyan personas de cliente bien definidas, según su mapa.
La AI conversacional: La demanda de plataformas digitales es un cambio clave en las expectativas de los consumidores debido al COVID-19, que es la demanda de no sólo plataformas digitales siempre en línea, sino los servicios de los clientes asociados. Para avanzar hacia un modelo de oficina de ayuda Hybrid, las empresas pueden usar AI para decidir si un caso debe ser administrado por un agente vivo o un agente virtual, como, por ejemplo, personalassistantes virtuales, Chatbots, etc. Los 24 7 agentes virtuales pueden ser utilizados en idiomas nativos y responder a una amplia variedad de preguntas, mejorando las eficiencias operativas de un mesa de ayuda y revolucionando la atención de los clientes.
El uso de técnicas de ciencia de datos a través de AI y recomendaciones personalizadas se utiliza para dar recomendaciones personalizadas, una herramienta de comunicación que tiene aplicaciones en industrias que van desde los medios de comunicación hasta el e-commerce.
Las próximas mejores acciones se pueden dar mediante un análisis constantemente de los datos personales de los clientes, la historia y otros metadatos, así como recomendaciones personalizadas de las empresas a sus clientes en forma de contenido individualmente curado. La compañía ofrece una ventaja competitiva que es una buena relación con el cliente, así como crea una relación duradera con el cliente.
Como resultado de la adopción de esas herramientas y técnicas digitales en todo el equipo, existe una demanda de que se usan por parte de expertos y todos los equipos en todo el equipo. Estademocratización de los análisis con inteligencia AI ayuda a las organizaciones a permitir que todos sus recursos formaran su viaje de AI, abriendo así la puerta a innovaciones, mejorando el compromiso de los empleados y, en última instancia, mejorando la experiencia de los clientes.
Por ejemplo, se puede utilizar la automatización de la vida de desarrollo de modelos automática o AutoML para automatizar todo el ciclo de desarrollo de modelos.
Eso significa que cualquier profesional no técnico puede trabajar con ciertas funciones, como las finanzas, la HR, las compras, etc. Los datos generados de este modelo se pueden enviar a la plataforma AutoML, generar cientos de modelos basados en algorithmos de ML existentes, seleccionar el modelo mejor desempeñado que sea apropiado para su pregunta y usar las conclusiones generadas de ese modelo para guiar sus decisiones empresariales.
En el pasado, varios proveedores de tecnología de la tecnología de la computadora, como Microsoft, Amazon y Google, han lanzado herramientas AI premadas o sin codificación que permiten a los profesionales integrar AI a las aplicaciones sin necesitar conocimientos técnicos.
Las organizaciones ahora están preparadas para el futuro combinando la AI y la ciencia de los datos para ofrecer investigación impactante y cambiante.
Varios empresas de servicios, por ejemplo, están explorando sensación remota, cloud, análisis de datos y AI para transformar fundamentalmente la manera en que se gestiona la infraestructura.
El futuro de la gestión de infraestructura se producirá mediante robots en el campo, análisis de datos en el cloud y AI embedded en el proceso. La amalgamación puede ofrecer insights únicas cuando se incorporan a la estrategia y los objetivos de una organización general, que pueden tener un impacto rápido y measurable en el negocio.