Molnet och artificiell intelligens. Hur använder man molnbaserad AI i sitt företag? | Digitalisering av ditt företag #13

Vi bevittnar en teknologisk revolution med artificiell intelligens som huvudkaraktär. Förbättrad AI och maskininlärningsalgoritmer används i nästan alla industrier och områden av det digitala livet. De kommer förmodligen snart att kunna automatisera molnhantering helt och hållet, anpassa resurser efter ett företags behov i realtid.

Molnbaserad AI i ditt företag – innehållsförteckning:

1. Introduktion
2. Molnbaserad AI
3. Vilka problem kan lösas med molnbaserad AI?
4. Hur väljer man rätt lösningar för sitt företag?
5. Övervakning och mätning av effekterna av att implementera molnbaserad AI
6. Sammanfattning

Introduktion

Användningen av molnbaserad AI driver digital transformation i företag och integrerar alltmer de fysiska och digitala världarna. Detta är tydligt i de stora framgångarna för företag som erbjuder molnbaserade AI-digitala assistenttjänster, såsom Siri, Google Home och Amazon Alexa.

De gör det enkelt att utfärda röstkommandon, köpa varor, justera temperaturen i ett smart hem eller spela musik på en ansluten högtalare. Många användare inser inte att de tackar den intuitiva driften av smarta enheter till kombinationen av dessa två teknologier: molnberäkning och artificiell intelligens. Molnbaserad AI spelar också en revolutionerande roll i affärer. Men hur används den?

Molnbaserad AI

Användningen av artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) i molnet erbjuder startups fantastiska möjligheter till tillväxt. Molntjänstleverantörer erbjuder plattformar som underlättar implementeringen av AI och ML för att:

• genomföra dataanalys – till exempel av lager, antal kunder eller frekvens av webbplatsbesök, och till och med analysera människors känslomässiga reaktioner på sociala medier, optimera produktionsprocesser – genom att analysera data relaterad till processer, maskiner och mänskliga resurser kan AI upptäcka förseningar eller förluster, vilket möjliggör strömlinjeformning av processer och ökad produktionseffektivitet,
• personalisera erbjudandet – AI analyserar kundpreferenser, köpbeteende och webbhistorik för att ge personliga produkt- eller tjänsterekommendationer, övervakning och kundservice, AI kan samla in data om kundnöjdhet och rapporterade problem, vilket möjliggör snabbare och mer effektiv problemlösning och förbättrad servicekvalitet,
• automatisera marknadsföring – genom att analysera data och identifiera effektiva strategier kan AI hjälpa till att utveckla effektiva marknadsföringskampanjer som ökar räckvidden och attraherar fler kunder.

Vidare kan AI hjälpa till att övervaka och hantera IT-infrastruktur. Detta beror på att AI automatiskt kan upptäcka prestanda- eller säkerhetsproblem och snabbt reagera, vilket minimerar risken för systemfel eller cyberattacker.

Vilka problem kan lösas med molnbaserad AI?

De kombinerade krafterna av molnet och artificiell intelligens hjälper främst till att lösa problem inom följande områden:

• accelerera beslutsprocesser – molnet och AI hjälper till att analysera enorma mängder data i realtid. För att uppnå detta kan företag använda färdiga verktyg som Google BigQuery eller Amazon Redshift för att snabbt bearbeta data. Genom att använda sådana verktyg kan företag fatta faktabaserade beslut, vilket leder till optimering av affärsprocesser.
• förbättra kundservice – implementering av chattbotar eller system för att analysera kunders känslor möjliggör snabbare och mer precisa svar på deras behov. För att uppnå detta kan företag använda tjänster som IBM Watson, Google Dialog Flow eller Microsoft Azure Bot Service. På så sätt kan företag förbättra kundnöjdheten och öka kundlojaliteten.
• optimera produktionsprocesser – molnet som stöds av artificiell intelligens kan användas för att analysera data relaterad till produktionsprocesser och optimera resursförvaltning. För att uppnå detta kan företag använda verktyg som TensorFlow eller Apache MXNet, vilket möjliggör skapandet av avancerade AI-modeller för att förutsäga driftstopp eller servicebehov. På så sätt kan företag minimera förseningar och uppnå större produktionseffektivitet.
• förutsäga marknadstrender – molnbaserad AI möjliggör insamling och analys av data från olika källor, vilket gör det lättare att förutse marknadsförändringar och justera affärsstrategier. För att uppnå detta kan företag använda tjänster som Amazon Forecast eller Google Cloud AI Platform, som erbjuder avancerade prognosalgoritmer. På så sätt kan företag anpassa sina erbjudanden för att möta kundernas förväntningar och behålla en konkurrensfördel.
• stötta rekrytering och personalhantering – molnbaserad AI kan användas för att analysera kandidaters CV:n och förutsäga hur väl de kommer att passa in i ett givet företag eller en position. För att uppnå detta kan företag använda lösningar som IBM Watson Talent eller Google Cloud Talent Solution, som erbjuder verktyg för att analysera kandidatdata. På så sätt kan företag minska rekryteringstiden och öka effektiviteten i sina team.

Hur väljer man rätt lösningar för sitt företag?

Innan man väljer rätt molnbaserade AI-lösningar är det en bra idé att noggrant förstå företagets mål och förväntningar när det gäller teknologi. Att identifiera sina prioriteringar och de nyckelområden där AI kan ge fördelar kommer att göra det möjligt att göra ett bättre val av tillgängliga verktyg. Särskilt värt att kolla in är erbjudandet från följande leverantörer:

• Google Cloud,
• Amazon Web Services,
• Microsoft Azure, eller
• IBM Cloud,

för att ta reda på vilka som är mest lämpliga för ditt företags behov.

Övervakning och mätning av effekterna av att implementera molnbaserad AI

Innan man implementerar molnbaserad AI är det en bra idé att identifiera specifika prestationsindikatorer (KPI:er) som gör det möjligt att bedöma påverkan av nya teknologier på ditt företag. Dessa kan inkludera:

• spara tid – genom att automatisera olika processer i företaget, såsom dataanalys och kundservice. Till exempel, genom att använda AI-baserade chattbotar kan ett företag minska svarstiden på kundförfrågningar. Den genomsnittliga svarstiden före och efter implementeringen av chattbotar kan sättas som en KPI, och övervakning av denna indikator kan göras genom analysverktyg som finns i CRM-system,
• kostnadsreduktion – molnbaserad AI kan hjälpa till att minska kostnader genom att optimera resursanvändning och eliminera slöseri. Till exempel kan AI analysera ett företags energiförbrukningsdata för att identifiera förbättringsområden och implementera kostnadsbesparande åtgärder. Procentuell minskning av energiförbrukningen efter implementeringen av en AI-lösning kan sättas som en KPI, och övervakning av denna indikator kan göras genom energihanteringssystem,
• öka kundnöjdheten – till exempel kan implementeringen av ett AI-baserat system för analys av kunders känslor hjälpa till att identifiera områden som behöver förbättras. Förändringen i kundnöjdhetsbetyg före och efter implementeringen av detta system kan sättas som en KPI, och övervakning av denna indikator kan göras genom kundnöjdhetsundersökningar och analys av onlinebetyg och recensioner,
• öka processens effektivitet – molnbaserad AI kan hjälpa till att göra produktions- eller driftsprocesser mer effektiva, till exempel genom att automatisera och optimera resursförvaltning. AI kan förutsäga maskinstopp och servicebehov, vilket möjliggör bättre planering och optimering av maskinens drift. En minskning av maskinstopp och en ökning av produktionseffektiviteten kan definieras som en KPI, och detta kan övervakas genom produktionshanteringssystem och servicerapporter.

Efter implementeringen av molnbaserad AI är det avgörande att övervaka och regelbundet analysera resultaten som investeringen ger. Detta kan uppnås genom att tillämpa fördefinierade prestationsindikatorer och använda analytiska verktyg som erbjuds av molnleverantörer. Till exempel erbjuder leverantörer som Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure och Google Cloud Platform en rik uppsättning analys- och övervakningsverktyg som gör det enkelt att följa framsteg mot att uppnå uppsatta KPI:er.

Det är också en bra idé att komma ihåg att regelbundet granska och uppdatera dina KPI:er för att anpassa dem till föränderliga affärs och teknologiska förhållanden. När verksamheten växer och expanderar kan det bli nödvändigt att införa nya KPI:er eller modifiera befintliga för att bättre återspegla aktuella mål och prioriteringar.

Att införa en systematisk metodik för att övervaka och mäta effekterna av att implementera molnbaserad AI hjälper till att bättre bedöma påverkan av investeringar i ny teknologi på verksamheten. Det gör det också möjligt att upptäcka problem tidigt, vilket gör att man snabbt kan genomföra justeringar och optimeringar, vilket leder till att uppsatta prestationsmål uppnås.

Sammanfattning

Molnet och artificiell intelligens erbjuder enorma möjligheter för företag som vill växa och få en konkurrensfördel på marknaden. För att fullt ut utnyttja potentialen hos molnbaserad AI är det avgörande att förstå affärsbehoven, välja rätt lösningar och utveckla en implementeringsstrategi. Att samarbeta med experter och övervaka och mäta effekterna av implementeringen kommer att hjälpa till att uppnå optimala resultat.

Det är också bra att ha i åtanke att dessa teknologier ständigt utvecklas, och innovationer inom området molnbaserad AI kan ge ännu fler fördelar för företag i framtiden. Därför är det viktigt att hålla sig informerad om de senaste utvecklingarna inom detta område och vara öppen för att ytterligare optimera processer och anpassa nya lösningar.

Genom att implementera molnbaserad AI i sina verksamheter får företag möjlighet att snabba upp beslutsprocesser, förbättra kundservice, optimera produktionsprocesser, förutsäga marknadstrender och stödja rekrytering och personalhantering. Som ett resultat kan företag öka sin effektivitet, minska kostnader och få en konkurrensfördel på marknaden.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.