De impact van kunstmatige intelligentie op online bedrijven

Kunstmatige intelligentie, of AI zoals we het vaak noemen, gaat over het creëren van slimme computersystemen die dingen kunnen doen die wij mensen gewoonlijk doen. Denk aan het verstaan ​​van spraak, het maken van keuzes, het ontdekken van patronen – dat is AI aan het werk.

Nu is AI niet meer zomaar een hightechconcept. Het maakt echt een verschil in de manier waarop bedrijven functioneren, van het besparen van tijd en geld tot het gelukkiger maken van klanten. Stel je een wereld voor waarin AI een normaal onderdeel van je dag is, vooral als je online bent. Dat is waar we naartoe gaan!

Je ziet AI opduiken in allerlei bedrijfstakken. Het verandert de manier waarop we met klanten praten, zorgt ervoor dat onze activiteiten soepeler verlopen en geeft ons veel inzichten uit gegevens waarvan we voorheen niet wisten hoe we ze moesten gebruiken. Het is behoorlijk verbazingwekkend om te zien hoe ver AI is gekomen en hoe het onze wereld opnieuw vormgeeft.

In dit artikel laat ik u zien hoe AI de online bedrijven zoals wij die kennen verandert en hoe u deze kunt benutten.

Evolutie van AI in online zakelijke omgevingen

Het concept van AI bestaat al sinds de oudheid, zoals blijkt uit mythen en folklore. Echter, volgens Prometheus caféIn de context van technologie begon de vroege modellering van AI met de creatie van neurale netwerken in de jaren veertig, met als doel de hersenfunctie te simuleren. Belangrijke mijlpalen zijn onder meer de ontwikkeling van MIT’s eerste neurale netwerkimplementatie in 1940 en de creatie van de Mark I Perceptron in 1954.

Vroege toepassingen in het bedrijfsleven: In 1959 ontwikkelden Bernard Widrow en Marcian Hoff systemen voor praktische zakelijke problemen, zoals het elimineren van ruis in telefoonlijnen. Deze periode markeerde de groeiende belangstelling voor AI voor zakelijke toepassingen.

AI Winter: De publicatie van ‘Perceptrons’ in 1969 benadrukte de beperkingen van vroege AI-modellen, wat leidde tot een afname van AI-onderzoek en -ontwikkeling, bekend als de ‘AI Winter’.

Opkomst van natuurlijke taalverwerking (NLP): AI kreeg weer grip met de ontwikkeling van NLP in de jaren vijftig, waarbij de nadruk lag op de interactie tussen computers en menselijke taal. De eerste belangrijke zakelijke toepassing van NLP vond halverwege de jaren 1950 plaats met de ontwikkeling van chatbots voor geautomatiseerde klantenondersteuning.

Hedendaagse AI-integratie: De recente stijging van de populariteit van AI, gekenmerkt door technologieën als ChatGPT, heeft geleid tot een snelle adoptie ervan in zakelijke functies. AI is nu van cruciaal belang op gebieden als klantenservice en digitale marketing, waarbij een aanzienlijk percentage van de organisaties AI in ten minste één bedrijfsfunctie adopteert. Het heeft geresulteerd in verbeterde klantbetrokkenheid, loyaliteit en omzet.

AI-implementatie in online bedrijven

De implementatie van AI in online bedrijven zorgt voor een revolutie in verschillende sectoren. Belangrijke gebieden zijn onder meer het maken van inhoud, data-analyse, het voorspellen van klantgedrag en het automatiseren van taken zoals klantenondersteuning en SEO-onderzoek. Deze integratie verbetert de efficiëntie, personaliseert klantervaringen en biedt diepgaande inzichten, wat leidt tot datagestuurde besluitvorming en aanzienlijke operationele verbeteringen. Overwegende Voorbeelden van kunstmatige intelligentie van echte merkenzijn de volgende gegevens beschikbaar.

AI-tools zoals Jasper voor het genereren van tekst en Midjourney voor het maken van afbeeldingen worden een integraal onderdeel van het maken van inhoud. Deze hulpmiddelen lijken veel op hoe EssayPay helpt studenten met 'doe mijn opdracht'-verzoeken, helpt bij het produceren van tekst en afbeeldingen en muziek of code op basis van specifieke invoer en vereisten. Het gebruik ervan wordt steeds mainstreamer: 48% van de marketeers integreert deze AI-tools al in hun workflows. Deze trend benadrukt de groeiende afhankelijkheid van AI voor het creatief en efficiënt genereren van inhoud op verschillende gebieden.

AI automatiseert complexe data-analyse en transformeert inzichten in begrijpelijke rapporten en visualisaties. Ongeveer 45% van de marketeers gebruikt AI om data-interpretatie en besluitvormingsprocessen te stroomlijnen.

AI speelt een belangrijke rol bij het bieden van inspiratie en het ondersteunen van onderzoek, vooral op het gebied van marketing. Het genereert ideeën op basis van trends, doelgroepvoorkeuren en succesvolle campagnes uit het verleden, en helpt daarbij keyword research en concurrentieanalyse.

AI maakt gebruik van uitgebreide databases om patronen in consumenteninteracties en -voorkeuren te identificeren en zo het gedrag van klanten te voorspellen. Het bevat tools zoals Predict AI van Neurons en Vizit, die inzicht bieden in de reacties van klanten op advertenties en productontwerpen.

AI in voorspellende analyses wordt gebruikt om gegevens te classificeren en toekomstige trends, klantgedrag en marktdynamiek te voorspellen. Tools zoals Moz’s Domain Authority checker gebruiken AI om de ranking van websites op de resultatenpagina’s van zoekmachines te voorspellen.

AI evalueert potentiële klanten op basis van hun waarschijnlijkheid om te converteren, waardoor het verkoopproces wordt gestroomlijnd door de inspanningen te richten op de meest veelbelovende leads.

AI helpt bij het classificeren van klantondersteuningstickets, waardoor de responstijden en de klanttevredenheid worden verbeterd. Zapier gebruikt bijvoorbeeld AI om problemen met productondersteuning te sorteren en analyseren.

AI helpt bij consistente en efficiënte data-analyse. Zapier gebruikt bijvoorbeeld AI om gegevens te analyseren en visuele rapporten in Slack te leveren, waardoor actuele besluitvorming op basis van de nieuwste gegevens wordt gegarandeerd.

Bedrijven zoals ASUS gebruiken AI-platforms zoals Improvado om gegevens over wereldwijde vestigingen te centraliseren en te standaardiseren, wat leidt tot aanzienlijke tijd- en middelenbesparingen.

AI-tools maken grondiger SEO-onderzoek mogelijk, waarbij de relevantie, kwaliteit en context van de inhoud met betrekking tot gebruikersvragen worden geanalyseerd. Deze aanpak biedt inzichten die verder gaan dan de traditionele statistieken, voor een betere ranking in zoekmachines en contentoptimalisatie.

Gegevens en statistieken over de adoptie van AI in verschillende online industrieën

Om een ​​idee te krijgen van de huidige tendensen van AI goedkeuring Laten we in verschillende industrieën de volgende statistieken eens bekijken:

• Wereldwijde AI-marktgroei: De AI-markt werd in 136.6 geschat op 2022 miljard dollar en zou in 1,811.8 naar verwachting 2023 miljard dollar bereiken, met een CAGR van 38.0% tussen 2021 en 2030.
• Zakelijke adoptie van AI: Ongeveer 77% van de bedrijven is betrokken bij AI, waarbij 35% AI al gebruikt en 42% de implementatie ervan onderzoekt. Het markeert een gestage toename van de adoptie van AI door de jaren heen.
• Internationale variaties in AI-gebruik: Indiase en Chinese bedrijven zijn met 60% koploper in het AI-gebruik, terwijl de adoptiepercentages in de VS (25%), Groot-Brittannië (26%), Canada (28%) en Australië (24%) relatief lager zijn.
• AI in IT-bedrijven: In 2022 rapporteerde 53% van de IT-bedrijven een toegenomen gebruik van AI in de afgelopen twee jaar, tegen 43% in 2021.
• AI in productie: De implementatie van AI in de productiesector heeft geleid tot een vermindering van 20% van de voorspellingsfouten.
• AI in de gezondheidszorgautomatisering: AI in de automatisering zou tegen 10 2030% van het medisch personeel kunnen vrijmaken, waardoor de gezondheidszorgactiviteiten kunnen worden gestroomlijnd.
• AI in de detailhandel: Verwacht wordt dat de AI-markt in de detailhandel in 31.18 2028 miljard dollar zal bereiken, met een aanzienlijke groei ten opzichte van 4.84 miljard dollar in 2021.
• Amazon's AI-implementatie: Amazon heeft AI gebruikt om de ‘click to ship’-tijd terug te brengen tot 15 minuten, een verbetering van 225%.
• AI in verkoop en marketing: 87% van de bedrijven die AI gebruiken, hebben AI omarmd of overwegen dit om verkopen te voorspellen en hun e-mailmarketingstrategieën te verbeteren.

De kracht van AI in automatisering en efficiëntie

AI automatiseert een breed scala aan taken in online bedrijven, waaronder:

• Inhoud genereren: Het genereren van tekstuele en visuele content voor marketing en communicatie.
• Data analyse: Automatisering van de verwerking en interpretatie van grote datasets.
• Klantenservice: Het afhandelen van klantvragen en supporttickets via chatbots en geautomatiseerde systemen.
• Marketing en verkoop: Automatisering van leadscores, analyse van klantgedrag en voorspellende analyses voor marketingstrategieën.
• SEO en webanalyse: Het uitvoeren van diepgaand SEO-onderzoek en -analyse om de webinhoud te optimaliseren.
• Datacentralisatie: Het stroomlijnen van de gegevensverzameling en het beheer over verschillende afdelingen en regio's heen.

ASUS: Door AI te gebruiken om gegevens te centraliseren, bespaarde ASUS tot 80-100 uur per week aan IT en verlaagde het de jaarlijkse marketingkosten met 30%.

Amazon: Het implementeren van AI in logistieke en leveringssystemen heeft de ‘click-to-ship’-tijd dramatisch verkort, waardoor de operationele efficiëntie is verbeterd.

De automatisering van taken door middel van AI leidt tot aanzienlijke verbeteringen in efficiëntie en productiviteit. Het omvat snellere gegevensverwerking, nauwkeurige klantinzichten, verbeterde contentcreatie en gestroomlijnde marketingstrategieën. De algehele impact wordt waargenomen in de toegenomen operationele efficiëntie, kostenbesparingen en het vermogen om snel datagestuurde beslissingen te nemen.

Hoe AI functies in online bedrijven transformeert

AI hervormt verschillende bedrijfsrollen, van leiderschap en marketing tot verkoop en klantenondersteuning, waarbij de nadruk ligt op automatisering, efficiëntie en datagestuurde besluitvorming. Hier zijn enkele cijferstatistieken van HubSpot’s artikel.

Leiderschap: Bedrijfsleiders integreren steeds meer AI en automatisering in hun modellen. 62% geeft aan te investeren in AI/automatiseringstools voor hun werknemers, en 66% van deze leiders heeft nieuwe werknemers aangenomen om met AI/automatiseringstools te werken.

marketing: AI en automatisering zijn cruciaal voor marketeers, vooral bij het creëren van gepersonaliseerde ervaringen. 69% van de marketeers beschouwt generatieve AI als noodzakelijk voor contentmarketing, 53% gebruikt chatbots en 44% gebruikt AI-tools voor visuele en tekstgeneratie.

Aantal verkopen: AI en automatisering stellen professionals in staat zich meer te concentreren op het opbouwen van relaties en minder op administratieve taken. 35% van de verkoopprofessionals gebruikt AI-tools voor handmatige taakautomatisering, en 60% zegt dat AI-tools essentieel zijn voor hun algemene verkoopstrategie.

Klantenservice: Verwacht wordt dat AI in 2024 de meeste klantenservicegerelateerde taken op zich zal nemen, waarbij 67% van de klantenserviceprofessionals gelooft dat AI het gemakkelijker zal maken om op verzoeken van klanten te reageren.

Vaardigheden die vereist zijn voor de AI-gestuurde online zakelijke werkplek

Think hackerrank.comVaardigheden voor een AI-gestuurde werkplek omvatten programmeren (Python, R), begrip van lineaire algebra en statistiek, natuurlijke taalverwerking, machine learning-technieken, AI-ethiek en bias-management, cloud- en edge-AI-kennis, signaalverwerking, uitgebreid gegevensbeheer en vaardigheden op het gebied van AI-delegatie.

Technische vaardigheden. Het begrijpen van de basisprincipes van AI en machine learning, data-analyse en programmeervaardigheden wordt steeds belangrijker. Werknemers moeten samenwerken met AI-tools en hun resultaten interpreteren.

Kritisch denken en probleemoplossend denken. Terwijl AI routinetaken uitvoert, moeten werknemers uitblinken in kritisch denken en het oplossen van complexe problemen, vaardigheden die AI niet gemakkelijk kan repliceren.

Aanpassingsvermogen en continu leren. De snelle evolutie van AI-technologieën vereist een cultuur van continu leren en aanpassingsvermogen onder werknemers.

Interpersoonlijke en emotionele intelligentie. Ondanks de bekendheid van AI blijven mensgerichte vaardigheden zoals empathie, communicatie en teamwerk cruciaal, vooral in rollen waarbij menselijke interactie en besluitvorming betrokken zijn.

Voordelen van AI in online bedrijven

AI verbetert de efficiëntie, personaliseert klantervaringen en maakt datagestuurde besluitvorming in online bedrijven mogelijk, wat een revolutie teweegbrengt in de bedrijfsvoering en dienstverlening.

Automatisering van routinetaken

AI verhoogt de efficiëntie in online bedrijven aanzienlijk door routinematige en repetitieve taken te automatiseren. Dankzij deze mogelijkheid kunnen organisaties taken uitvoeren met volumes en snelheden die de menselijke capaciteit te boven gaan. AI kan bijvoorbeeld worden gebruikt bij de ontwikkeling van software om testgegevens te creëren, waardoor ontwikkelaars zich kunnen concentreren op complexer en boeiender werk.

Productiviteitswinst

Door tijdrovende handmatige taken te elimineren, zorgt AI voor een substantiële productiviteitsboost. Werknemers kunnen zich dan concentreren op taken op een hoger niveau die alleen mensen kunnen uitvoeren, wat leidt tot een effectiever en efficiënter gebruik van menselijke hulpbronnen.

Gepersonaliseerde diensten en ervaringen

AI analyseert en leert van data om zeer gepersonaliseerde ervaringen en diensten te creëren. Dit is duidelijk zichtbaar in online retail- en streamingdiensten. AI-systemen bestuderen kooppatronen en individuele consumentengegevens om aanbevelingen en ervaringen af ​​te stemmen op persoonlijke stijlen, interesses en behoeften.

Toepassing in verschillende industrieën

De personalisatiemogelijkheden van AI reiken verder dan de typische consumentendiensten. In de gezondheidszorg past AI bijvoorbeeld behandelingen aan op basis van individuele patiëntgegevens, en in werkomgevingen ondersteunt het de behoeften van werknemers.

Geïnformeerde besluitvorming

Bij datagestuurde besluitvorming wordt gebruik gemaakt van datasets, inzichten en patronen om betere beslissingen te nemen op basis van feiten en cijfers in plaats van op basis van instinct. Deze aanpak stelt bedrijven in staat om Key Performance Indicators (KPI’s) en statistieken effectief te meten, waardoor ze ervoor kunnen zorgen dat hun doelen worden bereikt met op data gebaseerde strategieën.

Eliminatie van cognitieve vooroordelen

AI in de besluitvorming fungeert als een ‘spiegel van de waarheid’, elimineert cognitieve vooroordelen en benadrukt de beste weg voorwaarts voor een bedrijf. Het baseert beslissingen op cijfers en KPI’s in plaats van op emoties, wat leidt tot rationelere en effectievere bedrijfsstrategieën.

Geavanceerde besluitvorming met AI

AI-gestuurde besluitvorming brengt het concept van datagestuurde besluitvorming een stap verder. Het verzamelt gegevens en combineert deze in dashboards en verwerkt deze, extraheert inzichten, voert meerdere scenario's uit en maakt voorspellingen en categorisaties rond de uitkomsten. Deze meer geavanceerde aanpak stelt bedrijven in staat hun data effectiever in te zetten, wat leidt tot intelligentere en voorspellendere besluitvorming.

Uitdagingen en risico’s van AI

De gevoelige data-analyse van AI leidt tot zorgen over de privacy, wat zorgvuldige regelgeving en een verschuiving in de regelgeving noodzakelijk maakt privacywetten.

Privacygevoelige gegevensanalyse

Het vermogen van AI om privacygevoelige gegevens te analyseren, zoals zoekalgoritmen, aanbevelingsmotoren en advertentietechnologienetwerken, roept aanzienlijke zorgen op het gebied van de privacy op. Naarmate AI evolueert, vergroot het de kracht en snelheid van de analyse van persoonlijke informatie, wat mogelijk inbreuk maakt op de privacybelangen.

Wetgevende uitdagingen

Er ligt een uitdaging voor wetgevende instanties om privacywetten te creëren die individuen beschermen tegen de nadelige gevolgen van persoonlijke informatie die in AI wordt gebruikt, zonder de ontwikkeling van AI te belemmeren. Historische kwesties, zoals voorspellend politiewerk dat gevolgen heeft voor minderheden of bevooroordeelde wervingsalgoritmen, benadrukken de noodzaak van zorgvuldige regelgeving.

Het veranderen van het paradigma van de privacyregelgeving

De huidige privacywetten zijn voornamelijk gebaseerd op het ‘notice-and-choice’-model, dat steeds ineffectiever wordt op het gebied van AI. Er is een paradigmaverschuiving nodig waarbij de verantwoordelijkheid voor het beschermen van de individuele privacy verschuift van consumenten naar bedrijven, waarbij de nadruk meer ligt op het reguleren van de manier waarop bedrijven gegevens verwerken.

AI kan mogelijk hele bedrijfstakken verdringen, de economische ongelijkheid vergroten en de kloof op het gebied van onderwijs en vaardigheden onder de beroepsbevolking vergroten. Hoewel AI de banengroei kan stimuleren door middel van innovatie, is het potentieel ervan om banen overbodig te maken een grote zorg. Om dit aan te pakken is een mensgerichte ontwerpbenadering van de technologie-implementatie vereist.

AI-implementatie wordt geconfronteerd uitdagingen zoals ondersteuning van belanghebbenden, gegevensbeheer, tekort aan vaardigheden, zorgen van werknemers over overtolligheid en het waarborgen van de juiste gegevensprivacy en -beveiliging.

Ondersteuning van belanghebbenden

Het verkrijgen van steun van belanghebbenden is van cruciaal belang, omdat weerstand vaak voortkomt uit risicoaversie, gebrek aan inzicht in de voordelen van AI en onzekerheid over de impact ervan op bedrijfsprocessen.

Data Management

Effectieve AI-implementatie vereist toegang tot consistente, nuttige en betrouwbare gegevens. Uitdagingen zijn onder meer het beheren van ongestructureerde dataformaten en het waarborgen van de data-integriteit.

De vaardigheidskloof overbruggen

De introductie van AI creëert een vaardigheidskloof die moet worden opgevuld. Het trainen en voorlichten van het personeel over de complexiteit van AI is essentieel voor een soepele adoptie en integratie.

Het aanpakken van zorgen over redundantie

De zorgen van werknemers over baanzekerheid als gevolg van de implementatie van AI moeten worden aangepakt door middel van een open dialoog en door te demonstreren hoe AI menselijke vaardigheden kan vergroten in plaats van deze te vervangen.

Een robuuste data-infrastructuur bouwen

Het opzetten van een solide data-infrastructuur is van cruciaal belang voor het succes van AI. Het gaat om het waarborgen van de nauwkeurigheid en volledigheid van gegevens en het vaststellen van sterke regels voor gegevensbeheer.

Prioriteit geven aan gegevensprivacy en -beveiliging

Het naleven van de wetgeving inzake gegevensprivacy en het implementeren van robuuste gegevensbeveiligingsmaatregelen zijn essentieel om bescherming te bieden tegen inbreuken en het vertrouwen te behouden.

Toekomstige AI-trends

Opkomende AI-technologieën zoals op maat gemaakte chatbots, geavanceerde videogeneratie en multitasking-robots zullen het AI-gebruik democratiseren en de automatisering uitbreiden, waardoor verschillende sectoren worden getransformeerd.​

Bedrijven als Google en OpenAI richten zich op het ontwikkelen van gebruiksvriendelijke platforms waarmee mensen mini-chatbots kunnen maken die zijn afgestemd op specifieke behoeften, zonder codeervaardigheden te vereisen. Het democratiseert krachtige taalmodellen, waardoor generatieve AI-toepassingen toegankelijker worden voor een breder publiek.

Na het succes van tools voor het genereren van fotorealistische beelden zoals DALL-E, zal de daaropvolgende belangrijke ontwikkeling in generatieve AI zich in het videodomein afspelen. Het zou zowel de positieve als de negatieve aspecten van door AI gegenereerde inhoud kunnen versterken, waardoor het van cruciaal belang wordt om deze technologieën op verantwoorde wijze te beheren.

Geïnspireerd door generatieve AI-technieken wordt de ontwikkeling verwacht van robots voor meer algemene doeleinden die een uitgebreider scala aan taken kunnen uitvoeren. Het zou de automatiseringsmogelijkheden in verschillende sectoren aanzienlijk kunnen verbeteren.

Voorspellingen voor AI in online bedrijven

• Er wordt voorspeld dat AI de bedrijfsvoering zal veranderen, van omzetgroei en dagelijkse activiteiten tot klant- en medewerkersbetrokkenheid. In 2024 wordt verwacht dat de meeste Amerikaanse bedrijven AI in een bepaalde hoedanigheid zullen hebben geadopteerd, waarbij generatieve AI (GenAI) deze transformatie zal leiden.
• De behoefte aan AI-vaardigheden op alle personeelsniveaus wordt steeds belangrijker. Managers en leiders zullen moeten begrijpen hoe AI processen kan aanvullen en vervangen, en werknemers zullen moeten leren hoe ze AI-tools op een verantwoorde en effectieve manier kunnen gebruiken.
• Vertrouwen in AI zal van het allergrootste belang zijn, waarbij de noodzaak van conforme, veilige systemen en verantwoorde AI-praktijken wordt benadrukt. Het omvat het inzetten van passende oplossingen met de juiste gegevens, beleid en toezicht.

Voorbereiding op de toekomst van AI in de online zakelijke sector

Centraliseren van bedrijfsgegevens. Data vormen de kern van AI-technologieën. Bedrijven moeten hun gegevens over verschillende kanalen centraliseren om één enkele bron van waarheid te bieden, wat essentieel is voor de effectieve inzet van AI.

Het ontkrachten van AI-mythes op de werkvloer. Het aanpakken van veelvoorkomende misvattingen over AI, zoals de angst voor baanverlies, is van cruciaal belang. Organisaties moeten zich richten op het voorlichten van werknemers over hoe AI hun rol kan vergroten en de productiviteit kan verbeteren.

Geleidelijke AI-integratie. Bedrijven wordt geadviseerd om te beginnen met kleine AI-integraties en het gebruik ervan geleidelijk uit te breiden. Deze aanpak stelt werknemers in staat vertrouwd te raken met de rol van AI op de werkplek en de nodige vaardigheden te ontwikkelen voor het praktische gebruik ervan. Het wordt aanbevolen om verschillende AI-tools en use cases op specifieke afdelingen te testen voordat een uitgebreidere implementatie plaatsvindt.

Conclusie

De evolutie van kunstmatige intelligentie in onlinebedrijven, van de eeuwenoude conceptuele oorsprong tot de centrale rol in moderne industrieën, markeert een diepgaande transformatie. 

De integratie van AI in verschillende bedrijfsfuncties heeft een revolutie teweeggebracht in klantinteracties, operationele efficiëntie en datagestuurde inzichten. Deze vooruitgang culmineert in de hedendaagse golf van AI-technologieën zoals ChatGPT, die de bedrijfsrollen op het gebied van leiderschap, marketing, verkoop en klantenondersteuning opnieuw vormgeven. 

Terwijl AI taken blijft automatiseren en de beroepsbevolking transformeert, onderstreept het de noodzaak van voortdurende aanpassing en leren in het digitale tijdperk. De toekomst van AI in onlinebedrijven, gekenmerkt door opkomende technologieën en de behoefte aan een verantwoorde implementatie, belooft aanzienlijke vooruitgang en benadrukt tegelijkertijd het belang van ethische overwegingen, privacy en de ontwikkeling van vaardigheden.

Vergeet niet dit artikel te delen!