Publicerad av Inget har tagit företagsvärlden med storm mer än artificiell intelligens under de senaste månaderna. Det började med lanseringen av OpenAI:s ChatGPT i november förra året, som uppmärksammades av företagsledare och IT-experter för sin imponerande människoliknande förmåga och otroliga träffsäkerhet.
AI förändrar näringslivet
Nu håller AI-intresset på att sprida sig till Silicon Valley.
Microsoft har investerat hela 10 miljarder dollar i utvecklingen av generativ AI-teknik som ska integreras i sökmotorn Bing. Google har utfärdat en “kod-röd” och flyttar enorma mängder resurser till AI-avdelningar som svar på den nya konkurrensen från OpenAI och Microsoft. Samtidigt har Meta samarbetat med Baidu för att skapa sin egen chattbot efter en resultatnedgång, vilket höjde aktiekurserna med 201 procent över natten.
Med en AI-utveckling som exploderar inom Big Tech är stora framsteg inom AI att vänta i år, trots de ekonomiska utmaningar som många företag står inför. Enligt Fortune kommer företagen att investera över 50 miljarder dollar under det kommande året – och tekniken kommer att leda till en ekonomisk tillväxt på över 13 biljoner dollar fram till 2030. AI-revolutionen är verkligen här.
Uppsägningar eller nya affärsmöjligheter
Samtidigt som AI gör vågen online är dess roll i företagens framtid fortfarande osäker. Medan skeptikerna oroar sig för att tekniken kommer att göra miljontals människor arbetslösa, förutspår optimisterna att nya affärsmöjligheter kommer att skapas för alla sektorer. Men kommer AI verkligen att förändra företaget som vi känner det?
Från AI i leveranskedjan till AI-informerat beslutsfattande – i den här listan har vi sammanställt en lista över de tio främsta sätten som AI-framsteg förändrar företag på.
AI tar bort språkbarriärer
Språkbarriärer kan vara några av de största utmaningarna för alla företag som vill expandera sin marknad. Förutom att orsaka problem under personliga möten och konferenssamtal kan språkbarriärer hindra e-postkommunikation, skapa missförstånd och irritation samt leda till fel och stora misstag i hela leveranskedjan.
AI-baserade tekniker, som Google Translate, finns redan för att delvis undanröja språkbarriärer, men de kan vara felaktiga och opraktiska för direkt kommunikation mellan multinationella företag.
Men ny AI-utveckling som bygger på NLP (National Language Processing) skulle kunna göra underverk för att undanröja de utmaningar som språkbarriärer innebär för företagen. NLP ger maskiner förmågan att lyssna, förstå, läsa och till och med dra slutsatser på en mängd olika mänskliga språk. Med hjälp av NLP kommer företag att kunna använda enheter för att tillämpa språkliga definitioner på text eller tal.
AI-automatisering förbättrar tillverkningen
Ett av de viktigaste områdena för digital omvandling i företagen har varit tillverkningsindustrin. Företagen använder redan AI-aktiverad teknik för att upptäcka avvikelser i tillverkningsprocessen och varna tillverkarna för produktionsfel och funktionsstörningar innan de inträffar. Detta har hjälpt företagen att sänka driftskostnaderna, förbättra effektiviteten och minska leveranstiden till marknaden.
Med utvecklingen av AI kommer maskinerna i tillverkningslinjen att kunna hantera allt fler repetitiva uppgifter, vilket gör att det inte längre behövs någon mänsklig inblandning. AI och maskininlärning kommer att göra det möjligt för företagen att utöka räckvidden för potentiella tillämpningar i tillverkningsprocessen, från underhåll av utrustning i realtid till virtuell design, vilket gör det möjligt att använda nya, förbättrade och anpassade produkter i leveranskedjan.
Hållbarhet genom AI
I takt med att miljötillämpningarna för artificiell intelligens breddas börjar tekniken implementeras i hållbarhetsprojekt. Ett brett spektrum av ekonomiska sektorer kan utnyttja AI i en mängd olika situationer för att bidra till att hantera miljöeffekterna av klimatförändringarna.
Det kan handla om AI-infunderade rena distribuerade energinät, precisionsjordbruk, hållbara leveranskedjor, miljöövervakning samt förbättrade väder- och katastrofprognoser och insatser.
Microsoft beställde nyligen en undersökning av PwC som modellerar de ekonomiska effekterna av AI:s tillämpning för att hantera miljön inom fyra sektorer – jordbruk, vatten, energi och transport. Studien uppskattar att AI för miljötillämpningar kan bidra med upp till 5,2 biljoner dollar till den globala ekonomin 2030, en ökning med 4,4 procent jämfört med idag.
AI inom marknadsföring och innehållsskapande
Generativ AI har exploderat i popularitet under de senaste månaderna i och med lanseringen av AI-baserade verktyg som OpenAI:s bildgenerator DALL-E 2 och ChatGPT. Dessa tekniker har sänt chockvågor genom marknadsföringsvärlden när team upptäcker nya sätt att effektivisera sina arbetsbelastningar – med hjälp av AI för att automatisera allt inom e-postmarknadsföring och innehållsskapande.
Särskilt under de senaste månaderna har allt fler annonsörer vänt sig till AI för mer prediktiv analys av data, vilket gör att de kan fatta mer välgrundade marknadsföringsbeslut och avsevärt förbättra sina marknadsföringsstrategier.
Samtidigt förändrar AI-utvecklingens dominoeffekter på andra sektorer hur marknadsförare positionerar sina företag i den digitala världen. Generativa AI-chatbots som Microsofts Bing Chat, som syftar till att ge direkta svar, kan potentiellt förändra dagens sök- och SEO-industri.
AI för att hitta talanger
Den typiska rekryteringsprocessen för de flesta företag innebär att man lägger ut en jobbannons på nätet, granskar ansökningar och genomför intervjuer. Även om mänsklig interaktion sannolikt alltid kommer att vara den bästa kandidaten, har många företag redan börjat använda AI-aktiverade lösningar för rekrytering och talent-sourcing för att filtrera kvalificerade sökande snabbt och effektivt.
Ett exempel på sådana lösningar är AI-verktyg för screening av ansökningar som läser jobbeskrivningar och rekommenderar de bästa kandidaterna baserat på deras beskrivna kvalifikationer.
Andra AI-baserade chatbots kan också hjälpa rekryterare med anställningsfrågor genom att ställa frågor till kandidater om deras kompetens och erfarenhet så att rekryterande chefer kan få svar från en stor pool av kandidater med minimal ansträngning. Detta påskyndar rekryteringsprocessen avsevärt, så att företagen snabbare kan hitta de mest kvalificerade kandidaterna och slipper vänta i veckor på att få svar på en ansökan.
AI som en cybersköld mot hotaktörer
Cyberattacker kan vara förödande för alla företag. En studie från Positive Technologies visar att i 93 % av alla fall av hackning kan aktörerna bryta sig in i säkerhetsförsvaret och komma åt lokala nätverksfiler.
På grund av den globala bristen på kvalificerad personal inom cybersäkerhet kämpar organisationerna för att hålla jämna steg med den ständigt föränderliga hotbilden och den senaste tidens ökade cyberbrottslighet. I takt med att hotet från cyberbrottsligheten ökar vänder sig allt fler organisationer till AI för att minska trycket på säkerhetsteamen och skapa ett stabilt försvar mot cyberbrottslingar.
AI-baserade verktyg gör det möjligt för teamen att upptäcka, upptäcka och reagera på hot i realtid med hjälp av maskin- och djupinlärning. De automatiserar också manuella och repetitiva uppgifter som annars skulle utföras av människor, samtidigt som de analyserar nätverk på djupet för att identifiera säkerhetsluckor som kan göra ett företags infrastruktur sårbar för attacker.
Förutom att bygga upp försvar mot attacker påskyndar AI upptäckt och svarstider när attacker slår till och identifierar skadlig aktivitet tillräckligt tidigt för att blockera dem innan de orsakar någon allvarlig skada.
AI-informerat beslutsfattande
Många företag har anpassat sig till en datadriven strategi för operativt beslutsfattande. Termen “datadriven” innebär till och med att processorn är bearbetad av människor och sammanfattad för att människor ska kunna bearbeta den. Men för att till fullo utnyttja värdet av datainsamlingen kan företagen använda AI för att ersätta människor och gå från datadrivna till AI-drivna arbetsflöden.
Ett genomsnittligt företag måste analysera enorma mängder data innan det fattar ett beslut – en process som kan vara slösaktig, felaktig och tidskrävande. AI- och ML-teknik gör det möjligt för dataanalysteam att ha enorma mängder data lättillgängliga.
Med hjälp av dessa data kan AI hjälpa teamen att identifiera trender, göra förutsägelser om framtida resultat och föreslå rätt handlingsplan för beslutsplanen. Eftersom AI i allmänhet är mer exakt och snabbare på att fatta beslut än människor kan det spara företag tid, pengar och resurser som används för manuellt beslutsfattande.
Efterfrågan på AI-talanger exploderar
Trots den senaste tidens uppsägningar inom Big Tech till följd av den ekonomiska nedgången efter pandemin fortsätter många stora företag att utöka sina AI-team och påskynda utvecklingen av tekniken.
Företagen har blivit medvetna om de effektivitetsvinster som kan uppnås genom att utnyttja kraften i AI och maskininlärning, datorseende och liknande tekniker, och efterfrågan på kvalificerade medarbetare inom området överstiger snabbt utbudet.
Detta har ytterligare ökat den redan höga efterfrågan på arbetstagare som kan arbeta med intelligenta maskiner, vilket har gjort AI-ingenjörer och data- och maskininlärningsexperter till några av de mest eftertraktade yrkesgrupperna i branschen. Det förutspås att 97 miljoner jobb som involverar artificiell intelligens (AI) kommer att skapas mellan 2022 och 2025.
AI i hantering av kundrelationer (CRM)
Programvaror som Salesforce och Zoho kräver stora mängder mänsklig inblandning för att förbli uppdaterade och konsekvent korrekta. Men när AI tillämpas på dessa plattformar kan ett normalt CRM-system omvandlas till ett självuppdaterande, autokorrigerande system som kan hantera och upprätthålla relationshantering inom ett företag.
Förutom att underhålla CRM har AI dock potential att ge prognoser och insikter om försäljningstrender, mätvärden och statistik. AI i kombination med CRM-programvara kan göra det möjligt för användare att förutse kundkrav och försäljningstrender som är unika för deras verksamhet.
Generativ AI-teknik som OpenAI:s chatGPT kan också integreras i CRM-system för att få tillgång till insikter från inspelade möten, intäkts- och affärslivscykler samt go-to-market-datauppsättningar för att dynamiskt generera kontextualiserade uppmaningar och personliga e-postförslag.
AI i leveranskedjan
Pandemin och de efterföljande störningarna har visat vilken dramatisk inverkan osäkerheter har på leveranskedjorna och skapat ett behov av smarta beredskapsplaner som hjälper företagen att hantera dessa osäkerheter på rätt sätt.
Även om användningen av AI fortfarande är relativt låg i hela leveranskedjan har allt fler företag under de senaste åren börjat använda AI för bättre lagerhantering, smart tillverkning, dynamiska logistiksystem och leveranskontroller i realtid.
Men den största fördelen med en AI-uppkopplad leveranskedja är dess förmåga att automatisera flera hanteringsprocesser. Detta möjliggör mer exakt kapacitetsplanering, förbättrade efterfrågeprognoser, ökad produktivitet, lägre supply chain-kostnader och större produktion, samtidigt som det främjar säkrare arbetsförhållanden.
Experter tror att AI-aktiverad hantering av leveranskedjan snart kan förändra branschen och göra det möjligt för tore-nätverkets övervakningsgrupp att hantera lager på ett konsekvent och intelligent sätt.