83% doanh nghiệp áp dụng AI đã có lợi ích đáng kể (30%) vừa phải (53%).
Trí tuệ nhân tạo là một bộ phận của khoa học máy tính phát triển và sử dụng trí thông minh của máy móc, trái ngược với trí thông minh do con người thể hiện. Mục đích của công nghệ này là nâng cao các khả năng sau trong máy móc và hệ thống kỹ thuật số:
suy luận tri thức
Học tập
Lập kế hoạch
Nhận dạng mẫu
Giải quyết vấn đề
Học máy, v.v.
Trí tuệ nhân tạo đang mở ra những tiềm năng mới cho các doanh nghiệp trong việc sử dụng tài nguyên và dữ liệu của họ, giúp công nghệ trở nên thông minh hơn thông qua học sâu và đưa ra các ứng dụng thực tế của trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp. Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh đã trở thành mấu chốt trong việc xác định các cơ hội kinh doanh và tạo doanh thu của các công ty.
Tích hợp trí tuệ nhân tạo vào kinh doanh
Có tới 84% giám đốc điều hành doanh nghiệp (trong số 3000 từ 112 quốc gia đã được phỏng vấn trong MIT Sloan Management Review và Boston Consulting Group ) cho biết họ nghĩ rằng AI sẽ giúp họ có được lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực của mình.
Trí tuệ nhân tạo đã giúp nghiên cứu và phát triển các khía cạnh sau của hoạt động kinh doanh mà các công ty sử dụng để thúc đẩy định vị thị trường và tài chính của họ:
Nhận dạng giọng nói và khuôn mặt
Quảng cáo và tiếp thị lại được nhắm mục tiêu
Chatbots , hỗ trợ trực tuyến và đại lý hỗ trợ ảo
Phân tích dự đoán và dịch vụ khách hàng
Gợi ý tìm kiếm trên web
Bộ lọc và phân loại thư rác email
lên lịch tự động
Internet vạn vật
Những tiến bộ đặc biệt này, có thể giải quyết các thách thức ở mọi mức độ phức tạp, hiện đang phổ biến và thịnh hành. Trong một số lĩnh vực khác, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh bao gồm nhưng không giới hạn ở:
cá nhân hóa dịch vụ
Đề xuất và dự đoán sản phẩm
Phát hiện gian lận
trả lời tự động
Thông tin chuyên sâu tự động cho các ngành dựa trên dữ liệu
Newsfeed và cá nhân hóa nội dung
nhận dạng ngôn ngữ
Chuyển giọng nói thành văn bản
dự báo kinh doanh
Những điều trên được thực hiện phổ biến nhất trong tiếp thị và quản lý kinh doanh và quản lý kinh doanh trong Thương mại điện tử, Quản lý quan hệ khách hàng (CRM). Cách để tận dụng hầu hết các hoạt động AI này là triển khai chúng sao cho chúng tập trung vào các mục đích sử dụng cụ thể.
Lợi ích của trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh
Theo nghiên cứu Khuếch đại tiềm năng con người: Hướng tới Trí tuệ nhân tạo có mục đích của Infosys , động cơ chính để các công ty quyết định ủng hộ việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh là – một lợi thế mà họ có thể đạt được so với đối thủ cạnh tranh.
Các động lực đáng chú ý khác để tích hợp trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh là:
Nhu cầu của khách hàng về nó
Một vấn đề cụ thể đòi hỏi phải sử dụng AI
thử nghiệm nội bộ
Một quyết định điều hành trực tiếp, v.v.
Những điều này xác định các cơ hội mà các công ty và doanh nghiệp có thể thu lợi từ các hệ thống trí tuệ nhân tạo bằng cách tăng cường tương tác và giữ chân khách hàng, củng cố mối quan hệ và lòng tin cũng như nâng cao mức độ tin cậy của người tiêu dùng đối với thương hiệu của họ.
Sau đây là một số lợi thế phổ biến nhất của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh trên các ngành công nghiệp khác nhau.
Sau đó, chúng ta sẽ xem xét các ví dụ rất cụ thể về cách một số thương hiệu đưa Ai vào sử dụng và điều đó mang lại lợi ích gì cho họ.
Cải thiện sự tham gia của khách hàng và trải nghiệm của khách hàng
Đối với 84% các nhà lãnh đạo tiếp thị kỹ thuật số, việc sử dụng AI/ML có thể giúp mang lại trải nghiệm được cá nhân hóa theo thời gian thực cho khách hàng.
Chăm sóc khách hàng là ưu tiên số một đối với bất kỳ doanh nghiệp nào. Nó hoạt động như một cách để giữ chân khách hàng và nếu được thực hiện đúng cách, nó có thể truyền đạt cảm giác chuyên nghiệp và cách tiếp cận xuất sắc, giúp xây dựng tính toàn vẹn của thương hiệu.
Các hệ thống và chương trình AI có thể được sử dụng để dự đoán sở thích của khách hàng và xu hướng những gì mọi người thích và không thích thay đổi như thế nào.
Đây là một cửa ngõ để cung cấp cho khách hàng của bạn những trải nghiệm được cá nhân hóa (xem các nghiên cứu điển hình về Coca Cola và Nike trong phần tiếp theo của bài viết này) và các sản phẩm tốt hơn.
Tạo khách hàng tiềm năng chất lượng thông qua khai thác số lượng lớn dữ liệu có thể và sẽ phát triển cơ sở khách hàng của bạn. Đồng thời, chuyên môn và danh tiếng kinh doanh có thể tăng cao nhờ lời khuyên thông minh và hỗ trợ mà các đại lý hỗ trợ ảo cung cấp.
Hỗ trợ thời gian thực có thể được cung cấp cho người dùng liên quan đến Thương mại điện tử, ngân hàng và các nhiệm vụ khác liên quan đến giao dịch tài chính.
Trong bài viết của Entrepreneur về cách AI chatbot biến đổi trải nghiệm thương hiệu , người ta nhận xét rằng 57% doanh nghiệp cho rằng “chatbot mang lại ROI đáng kể với nỗ lực tối thiểu và có thể trả lời 80% câu hỏi phổ biến”.
Hơn nữa, những chatbot này đang cung cấp “hỗ trợ khách hàng đặc biệt” (ước tính rằng 83% mọi người cần hỗ trợ trong quá trình mua sắm trực tuyến).
Chúng cũng làm cho tương tác với khách hàng trở nên năng động và nâng cao, đồng thời “theo dõi dữ liệu khách hàng và thu được thông tin chi tiết có giá trị – từ dữ liệu đó có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định tiếp thị và bán lẻ điều hành sau này”.
AI Tối ưu hóa quy trình, hiệu quả và năng suất
Việc sử dụng chatbot trong lĩnh vực ngân hàng, chăm sóc sức khỏe và bán lẻ sẽ tạo ra khoản tiết kiệm 11 tỷ đô la hàng năm vào năm 2023.
Nhìn vào công việc nội bộ của một công ty, phần mềm trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện quy trình làm việc của bạn và kết quả của nó rất tốt.
Một trí tuệ nhân tạo được tối ưu hóa tốt trong hỗ trợ kinh doanh sẽ giúp tăng năng suất và hiệu quả hoạt động theo những cách sau:
Giảm chi tiêu tài chính và cải thiện quản lý thời gian bằng cách đảo lộn các công việc thường ngày
Tự động hóa khối lượng công việc và sử dụng máy học để phân chia các quy trình làm việc
Tối ưu hóa hậu cần bằng cách sử dụng các công cụ nhận dạng để tăng và giám sát các lĩnh vực nhất định
Tăng sản lượng sản xuất bằng cách đưa lực lượng lao động rô-bốt được lập trình sẵn vào thực hiện các công việc nhàm chán và nhàm chán
36% giám đốc điều hành và quản lý cho rằng họ muốn sử dụng AI để giúp nhân viên sáng tạo hơn bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ
Nhờ tốc độ của các quy trình máy tính và công nghệ tiên tiến, dữ liệu vô cùng quý giá liên quan đến khách hàng, sản phẩm, dịch vụ hoặc quy trình của chính công ty có thể được thu thập nhanh hơn nhiều so với trước đây.
Do đó, các giám đốc điều hành của công ty có thể đưa ra các quyết định và thực hiện một quá trình hành động một cách nhanh chóng, đôi khi ngay lập tức.
Những quyết định này dựa trên kết quả đầu ra của công nghệ nhận thức và kết quả thu thập dữ liệu lớn của chúng.
Khi dự đoán hiệu suất của một nỗ lực kinh doanh hoặc chiến dịch tiếp thị , doanh nghiệp có thể sử dụng các ứng dụng AI để đánh giá thời điểm có thể đạt được mục tiêu hiệu suất.
Hành vi của người dùng cũng có thể được dự đoán thông qua các thuật toán phân tích các mẫu hành vi trực tuyến. Do đó, các công ty có thể cung cấp các dịch vụ tùy chỉnh hoặc nhắm mục tiêu đúng quảng cáo đến đúng nhân khẩu học.
Giảm lỗi do yếu tố con người trong AI
Trí tuệ nhân tạo trong các hệ thống kinh doanh nếu được thiết lập đúng cách có thể làm giảm cái gọi là yếu tố con người và giảm thiểu số lượng lỗi trong sản xuất hoặc quan hệ khách hàng.
Tối đa hóa trí tuệ nhân tạo Cơ hội bán hàng và tăng doanh thu
44% giám đốc điều hành của các công ty đã áp dụng AI đã báo cáo chi phí giảm và 63% báo cáo doanh thu tăng. ( McKinsey & Công ty )
Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh có thể tăng vọt doanh thu của các công ty VÀ thúc đẩy cơ hội bán hàng.
Nghiên cứu Infosys đã nói ở trên cũng kết luận rằng có một mối liên hệ rất rõ ràng giữa sự trưởng thành AI của công ty và tăng trưởng doanh thu:
“Các tổ chức báo cáo doanh thu tăng trưởng nhanh hơn trong ba năm qua cũng có nhiều khả năng sẽ tiến xa hơn khi nói đến sự trưởng thành của AI. AI được coi là ưu tiên chiến lược dài hạn cho sự đổi mới, với 76% số người được hỏi cho rằng AI là nền tảng cho sự thành công trong chiến lược của tổ chức họ và 64% tin rằng sự phát triển trong tương lai của tổ chức của họ phụ thuộc vào việc áp dụng AI trên quy mô lớn.”
Việc nâng cao cơ hội bán hàng có thể xảy ra nhờ khả năng khai thác dữ liệu chuyên sâu của AI với hiệu quả cao nhất. Đây là dữ liệu có thể giúp bạn có cái nhìn tổng quan hơn về tài sản thương hiệu và hành vi của khách hàng. Với dữ liệu này, tiếp thị và quảng cáo cũng có thể được tối ưu hóa.
Chi tiêu toàn cầu cho các hệ thống AI sẽ đạt 110 tỷ USD vào năm 2024.
Khi AI sắp được triển khai vào các quy trình và thông lệ kinh doanh, điều này có thể được tối ưu hóa để công ty của bạn tận dụng tối đa tiềm năng của nó.
Sau đây là các phương pháp khác nhau có thể được áp dụng để tận dụng tối đa các quy trình và hệ thống AI trong tổ chức của bạn.
Bạn nên triển khai AI ở đâu?
Không cần phải nói rằng trước tiên bạn nên tìm hiểu xem doanh nghiệp của mình cần gì bằng cách xác định những vấn đề nào có thể được loại bỏ hoặc cải thiện điểm nào bằng cách sử dụng AI.
Đặt mục tiêu phù hợp cho việc sử dụng AI trong doanh nghiệp của bạn có thể có nghĩa là:
Tự động hóa các nhiệm vụ, ưu tiên một giá trị cụ thể (đánh giá giá trị kinh doanh và tài chính của việc triển khai AI), bổ sung năng lực AI cho các sản phẩm và dịch vụ hiện có của bạn
Sử dụng các thuật toán thông minh để nhắm mục tiêu đối tượng lý tưởng
Khi bạn xác định nhân khẩu học tối ưu (đối tượng mục tiêu), bạn có thể tiến hành nhắn tin có liên quan và giao tiếp với nó một cách hiệu quả.
Điều này lần lượt chuyển đổi người dùng tiềm năng thành người tiêu dùng.
Bằng cách sử dụng các thuật toán thông minh của AI và lập hồ sơ tức thì, công ty của bạn có thể hiển thị các chiến dịch quảng cáo thích hợp và các quảng cáo đơn lẻ cho những người có nhiều khả năng trở thành người mua tiềm năng của bạn.
Các thuật toán thông minh này có thể được áp dụng trong tiếp thị truyền thông xã hội, tiếp thị qua email hoặc tìm kiếm có trả tiền. Phương pháp này cắt giảm chi phí từ việc phân phát quảng cáo không hiệu quả (đến sai đối tượng). Thay vào đó, chúng có thể được sử dụng để giao tiếp với đối tượng mục tiêu theo cách làm tăng mức độ tương tác của họ.
Khả năng của Facebook cho phép người dùng tạo Đối tượng tùy chỉnh là một ví dụ về thuật toán thông minh được sử dụng để nhắm mục tiêu đối tượng lý tưởng.
Tổng hợp dữ liệu lớn
Khi hoạt động kinh doanh tăng lên và các nền tảng được sử dụng cho hoạt động kinh doanh ngày càng nhiều, một công ty sẽ thấy mình cần phần mềm AI để quản lý và hợp nhất tất cả dữ liệu được thu thập từ các tài nguyên này vào một bảng điều khiển duy nhất.
Đây là nguyên tắc cơ bản của Dữ liệu lớn – trích xuất và hệ thống hóa dữ liệu thành một báo cáo ngắn gọn, tương tự như các báo cáo được tìm thấy trong báo cáo Google Analytics (về mặt hình ảnh).
Các trợ lý dữ liệu AI này có thể, bằng cách tổng hợp dữ liệu, thậm chí phát hiện các vấn đề và xu hướng với hiệu suất của doanh nghiệp bạn trên một số mạng nhất định và cảnh báo bạn về điều này.
Biến AI thành một phần của thói quen hàng ngày
Việc đảm bảo các nguồn lực và khả năng công nghệ của doanh nghiệp bạn có thể xử lý các giải pháp AI mà bạn muốn đưa vào các công việc hàng ngày của mình không phải là một vấn đề nhỏ.
Các tiêu chí như có đủ dung lượng lưu trữ và tốc độ internet tối ưu phải được đáp ứng trước khi bắt tay vào dự án trí tuệ nhân tạo và triển khai chiến lược của riêng bạn cho việc này.
Thông tin chi tiết mà AI cung cấp là tài sản quý giá cho nhân viên trong tổ chức của bạn để biến nó thành một phần thiết yếu trong thói quen làm việc hàng ngày của họ. Là nhà truyền bá CNTT toàn cầu của Moogsoft, Dominic Wellington giải thích, vì hầu hết nhân viên phản ứng tiêu cực với cách công nghệ có thể ảnh hưởng đến công việc của họ, tốt nhất nên giới thiệu nó như một thứ sẽ hỗ trợ công việc hàng ngày của họ.
Giảm thiểu và quản lý rủi ro hệ thống AI
Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh có mạo hiểm không? Rất có thể – vì bất kỳ công nghệ mới nào cũng có rủi ro của nó, nhưng không có gì phải sợ. Đây chỉ là một khía cạnh khác của việc tích hợp AI vào kinh doanh mà người ta cần chuẩn bị.
Một số giới hạn và rủi ro của việc sử dụng AI trong kinh doanh có thể chứng minh là:
Sự phức tạp của công nghệ
Sự thiếu hụt kỹ năng của nhân viên
Sự không nhất quán của việc không có dữ liệu (giải pháp: thiết lập chiến lược rõ ràng để tìm nguồn cung cấp dữ liệu AI ngay từ đầu)
Chi phí công nghệ và gia công tiềm năng
Khả năng mất dữ liệu hoặc mã khi các chương trình AI được cập nhật và nâng cấp, do đó việc khôi phục rất tốn kém và mất thời gian
Do đó, cách để giảm thiểu và kiểm soát những rủi ro này là:
Thực hiện các bước nhỏ hơn: tạo ra các sáng kiến và dự án nhỏ hơn lúc đầu và đánh giá những thành công và thất bại khi tích hợp trí tuệ nhân tạo vào kinh doanh. Hiểu được các yếu tố rủi ro sẽ chuyển điều này sang một thứ gì đó có phạm vi lớn hơn và thành công hơn nhiều.
Đạt được sự rõ ràng bằng cách xác định chính xác các rủi ro nghiêm trọng: doanh nghiệp của bạn nên ưu tiên xác định những rủi ro lớn nhất mà AI điều chỉnh kém có thể gây ra. Trong một ví dụ như vậy, Ngân hàng Châu Âu đã suy luận rằng đề xuất sản phẩm của họ là không tốt và hoặc/có thành kiến và nó có thể gây ra nhiều thiệt hại hơn là tốt về lâu dài.
Kiểm soát ngay lập tức ở cấp công ty: kiểm soát và giám sát trí tuệ nhân tạo trong các quy trình kinh doanh ở cấp công ty là công cụ. Các kế hoạch dự phòng, đào tạo nhân viên và các thủ tục theo sổ sách cũng phải được đưa ra để bù đắp cho mọi sai sót và yếu tố rủi ro của AI.
5 Ví Dụ Về Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Kinh Doanh Cho Các Phân Khúc Khác Nhau
Các thương hiệu đi đầu trong các ngành công nghiệp tương ứng của họ đã sử dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh. Các ví dụ sau mô tả cách họ thực hiện và những lĩnh vực nào đã chứng tỏ thành công.
AI Trong B2B Và Trải Nghiệm Khách Hàng
Phân tích dự đoán của FedEx và Sprint
Dữ liệu phân tích dự đoán có thể được sử dụng cho mục đích giữ chân khách hàng. FedEx và Sprint đang sử dụng dữ liệu này để phát hiện những khách hàng có thể rời bỏ họ để đến với đối thủ cạnh tranh và họ tuyên bố rằng họ có thể làm điều đó với độ chính xác 60%-90% .
Bên cạnh việc để đối thủ cạnh tranh, các công ty giao hàng có thể xác định trước những khách hàng có nhiều khả năng hủy giao hàng hơn – khả năng cao gấp 10 lần!
Dữ liệu phân tích dự đoán xác định chính xác các yếu tố khiến một số nhóm nhất định phân tán. Sau đó, các công ty có ưu thế này có thể tối ưu hóa thông điệp và chiến dịch của họ hướng đến những khách hàng đó, ngăn họ rời đi.
Trí tuệ nhân tạo trong B2C và Marketing
Thành công nhờ dữ liệu lớn của Coca Cola
Thương hiệu nước giải khát lớn nhất thế giới, Coca Cola, tích lũy lượng dữ liệu khổng lồ thông qua việc bán hàng tỷ đồ uống hàng ngày.
Và họ đưa dữ liệu đó vào sử dụng hiệu quả một cách đáng kinh ngạc, để đưa ra quyết định kinh doanh ở cấp độ chiến lược!
Quay trở lại năm 2012 khi Coca Cola công bố việc sử dụng Dữ liệu lớn trong hoạt động kinh doanh của họ khi Giám đốc của họ, Esat Sezer, nói rằng “dữ liệu lớn cung cấp trí thông minh để giới hạn phương tiện truyền thông xã hội, điện toán đám mây ứng dụng di động và Thương mại điện tử –” mang lại cho các công ty như Coca Cola một bộ công cụ theo cách họ tiếp cận CNTT và kinh doanh.
Điều này được hỗ trợ bởi tuyên bố gần đây hơn của giám đốc đổi mới kỹ thuật số toàn cầu của Coca Cola, Greg Chambers, đã thú nhận rằng “AI là nền tảng cho mọi thứ chúng tôi làm”, vì chúng “tạo ra những trải nghiệm thông minh”.
Trường hợp điển hình: sự ra mắt của Cherry Sprite !
Quyết định thúc đẩy hương vị mới này dựa trên dữ liệu được thu thập từ cái gọi là đài phun nước tự phục vụ, thế hệ máy bán nước giải khát tự động mới cho phép khách hàng tạo ra đồ uống của riêng mình bằng cách pha trộn các hương vị.
AI trong thương mại điện tử và bán lẻ
Tìm kiếm trực quan của Target và Asos
Tìm kiếm trực quan là một phần quan trọng của Thương mại điện tử nói riêng. Google Hình ảnh và Pinterest đã phổ biến nó và biến nó thành xu hướng chủ đạo, nhưng chính các cửa hàng trực tuyến mới mang lại doanh thu nhờ nó.
Trường hợp cụ thể: Target và Asos . Chính xác là với Pinterest mà Target đã hợp tác vào năm 2017 để tích hợp Pinterest Lens, một công cụ tìm kiếm trực quan được sử dụng trong đời thực. Điều này giúp người mua sắm Target có thể chụp ảnh bất kỳ sản phẩm may mặc nào bằng ứng dụng của họ và tìm thấy thứ gì đó tương tự trong Target.
Asos đã đưa khái niệm này đi xa hơn một chút, với Asos’ Style Match của họ. Nguyên tắc đằng sau nó giống như của Target – chụp ảnh một mặt hàng và sau đó tìm kiếm danh mục Asos để tìm thứ giống như vậy – với một điểm khác biệt quan trọng: nó cũng đòi hỏi cái gọi là “nghe xã hội trực quan”.
Lắng nghe mạng xã hội bằng hình ảnh cho phép các nhà tiếp thị và doanh nghiệp thương mại điện tử phát hiện xu hướng hình ảnh và tận dụng tốt nhất hình ảnh thương hiệu và sản phẩm bằng cách tìm hiểu cách người tiêu dùng tương tác với họ (tên hoặc logo của họ) khi không được gọi bằng tên.
Các Chương trình Tùy chỉnh của Nike và Tương tác của Người dùng
Nhà sản xuất trang phục thể thao lớn nhất thế giới, Nike, đang sử dụng Dữ liệu lớn do AI điều khiển, thực tế tăng cường trong các ứng dụng và thuật toán dự đoán để cung cấp cho khách hàng của họ dịch vụ lấy khách hàng làm trung tâm trong tương lai.
Cửa hàng hàng đầu của họ ở NYC và một ở Tokyo đang cho phép khách hàng tùy chỉnh đôi giày của họ đến từng chi tiết cuối cùng – và mang chúng chỉ trong vài giờ!
Các sản phẩm đáng chú ý khác của họ, chẳng hạn như Nike Fit và Nike Plus sử dụng AI để tạo ra trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa hơn nữa.
Cái trước cho phép người tiêu dùng quét bàn chân của họ để có số đo chính xác nhất khi chọn cỡ giày, trong khi cái sau mang lại nhiều giá trị hơn cho những người dùng trung thành được trải nghiệm giày mới trước khi chúng được phát hành.
AI trong mạng xã hội
Thông điệp tiếp thị được nhắm mục tiêu theo cảm xúc của Persado
Persado là một sản phẩm của công ty sáng tạo trùng tên với mục tiêu chính là hỗ trợ Thương mại điện tử tăng tỷ lệ chuyển đổi của họ thông qua bản sao truyền thông xã hội gây được tiếng vang.
Tin nhắn mạng xã hội có thể được tùy chỉnh cao – đến mức nó nói với người dùng ở cấp độ cá nhân. Lợi thế lớn nhất của Persado – và chắc chắn là thành công lớn nhất của AI – là triển khai các chiến dịch trực tiếp trên phương tiện truyền thông xã hội dựa trên ‘sự gắn kết tình cảm lịch sử’!
PersadoOne giải phóng sức mạnh của ngôn từ (phương châm hấp dẫn đằng sau sản phẩm này) và với các quảng cáo trên nguồn cấp tin tức trên Facebook đầy cảm xúc, nó bỏ qua các phân khúc người tiêu dùng và giao tiếp với từng cá nhân – công ty đầu tiên ở quy mô này (có thể) làm như vậy.
Bạn đoán xem, điều kỳ diệu đằng sau khả năng gần như kỳ lạ này là – học máy . Hồ sơ cảm xúc của người dùng được xác định thông qua phản ứng của máy đối với các chiến dịch trước đó. Ngôn ngữ của Persado phân biệt 15 cảm xúc và 3 mức cường độ – trên 23 ngôn ngữ toàn cầu khác nhau.
Như bản xem trước của video chính thức này đã tuyên bố, Persado tái phát minh sáng tạo kỹ thuật số “bằng cách áp dụng tính chắc chắn toán học cho các từ”. Và ở đâu có toán học – ở đó có AI.
Tổ chức phi lợi nhuận và AI có đạo đức
Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh với mục đích từ thiện đang là xu hướng đang lên.
Một nghiên cứu gần đây cho thấy 89% chuyên gia phi lợi nhuận nói rằng việc triển khai AI có thể cải thiện hiệu quả trong tổ chức của họ
Trí tuệ nhân tạo của Google vì lợi ích xã hội
Google là công ty đầu tiên tham gia vào sự thay đổi xã hội lớn này, được thúc đẩy bởi AI. Họ đã yêu cầu các doanh nghiệp và tổ chức cung cấp cho họ ý tưởng về cách thực hiện điều này và họ đã nhận được đơn đăng ký từ 119 quốc gia. Google đã chọn 20 tổ chức mà họ sẽ hỗ trợ, tất cả đều có những nguyên nhân khác nhau.
Do đó, Google AI đã ra đời – nhờ nghiên cứu, kỹ thuật và các sáng kiến khác, Google đã xây dựng “hệ sinh thái AI để giải quyết các thách thức xã hội”.
Một số câu hỏi mà nhóm tự đặt ra là “Liệu AI có thể dự đoán các thảm họa thiên nhiên trước khi chúng xảy ra không? Nó có thể theo dõi các bệnh khi chúng lây lan không? AI có thể bảo vệ các loài có nguy cơ tuyệt chủng không?”
