Skatinant skaitmeninę transformaciją su MakeOne LAB
Lyderėjimo komunikacijos sprendimų teikėja, MakeOne, žengė strateginį žingsnį į priekį, paleisdama MakeOne LAB, inovatyvią skyrių, skirtą dirbtinio intelekto (AI) sprendimų bendradarbiavimui. MakeOne LAB gimimas lydi Metanoia Digital įsigijimą, skaitmeninių patirčių konsultavimo įmonės, turinčios patirtį iš daugiau nei 150 projektų 7 skirtingose šalyse.
Naujo verslo skyriaus misija yra švietimas ir įmonės vadovų bei darbuotojų palydėjimas per skaitmeninės transformacijos ir inovacijų subtilybes. Ypatingas dėmesys skiriamas dirbtiniam intelektui, siekiant kurti pritaikytus sprendimus ir jų įgyvendinimą kuo efektyvesniu būdu.
Pasinaudojant AI integracijos laipteliu
Vadovaujant Harold’ui Schultzui, vyriausiajam AI pareigūnui, MakeOne LAB aktyviai bendradarbiauja su klientais, siekdami giliau suprasti jų konkrečius poreikius ir dabartinę jų klientų kelionės būklę, taip pat peržiūri savo duomenų infrastruktūrą. Tikslas yra kurti ir teikti didelę vertę turinčius AI sprendimus.
Schultzas yra išreiškęs optimizmą dėl Klientų Patirties (CX) ir AI sankirtos, prognozuodamas ją būti paskatą verslams pajamų eksponentiškai padidinti. Jis pabrėžė galimybę įmonėms siūlyti hiperpersonalizaciją mastu tai gebindamoms tik keliems rinkos žaidėjams.
Ateities asmeninės patirtys su AI
Schultzas dar labiau iliustruoja šį potencialą pavyzdžiais, pavyzdžiui, pokalbių komercija, kur AI ne tik bendrauja natūraliai su klientais, siūlydamas pritaikytus sprendimus, bet taip pat gali atsakyti į klausimus taip pat ar net veiksmingiau nei fizinės parduotuvės atstovas. Tai reiškia žingsnį į priekį įmonėms, siekiančioms suteikti išskirtinę vertę savo klientams.
Turint informaciją, pateiktą straipsnyje, į diskusiją apie MakeOne LAB ir jų vaidmenį kuriant pritaikytus AI sprendimus per bendradarbiavimą, galima įtraukti keletą svarbių faktų ir įžvalgų.
Susiję su skaitmenine transformacija ir AI:
– AI įdiegimas gali dramatiškai supaprastinti verslo procesus, siūlant analizę ir automatizavimo gebėjimus, pakeisiantį įmonės veiklos būdą.
– Kuriant pritaikytus AI sprendimus dažnai reikalingas daugiašalis požiūris, apjungiant duomenų mokslininkų, programinės įrangos inžinierių ir specialiųjų žinių ekspertų įgūdžius.
– Įmonėms integruojant AI į savo veiklą būdinga susidurti su etikos svarstymais ir privatumo bedarbystėmis, kurioms reikia užtikrinti, kad jos laikytųsi reglamentų, kaip antai GDPR.
Svarbiausi klausimai ir atsakymai:
K: Kurie pramonės sektoriai gali pasinaudoti MakeOne LAB teikiamais AI sprendimais?
A: Dauguma pramonės sektorių gali pasinaudoti AI, įskaitant finansų, sveikatos priežiūros, mažmeninės prekybos ir gamybos sektorius, kadangi AI sprendimai gali būti pritaikyti atitikti konkrečius sektoriaus poreikius.
K: Kaip MakeOne LAB užtikrins etišką AI naudojimą savo sprendimuose?
A: Nors straipsnis nenustato, etiško AI naudojimo paprastai įtraukia laikymąsi skaidrumo, sąžiningumo ir atskaitomybės principų, kartu su atitikimu atitinkamiems duomenų apsaugos įstatymams.
Svarbūs iššūkiai ir kontroversijos:
– AI sprendimų integracija gali lemti darbo vietų žlugimą, kels debatus dėl darbo ateities ir darbuotojų rengimo poreikio.
– Užtikrinant, kad naudojami duomenys mokymui AI modeliams būtų be išlinkio, yra nuolatinis iššūkis, galintis paveikti AI sprendimų skaidrumą ir neutralumą.
Privalumai ir trūkumai:
Privalumai:
– Hiperpersonalizacija leidžia įmonėms pasiūlyti klientams tik tai, ko jiems reikia, didinant patenkintumą ir lojalumą.
– AI gali tvarkyti didelius duomenų kiekius efektyviau nei žmonės, skatinant spartesnį ir galimai tikslų sprendimų priėmimą.
Trūkumai:
– Gali būti reikšmingos pradinės išlaidos, susijusios su pritaikytų AI sprendimų kūrimu ir įgyvendinimu.
– Priklausomybė nuo AI gali padaryti įmones pažeidžiamas naujoms kibernetinėms atakoms, kurios krypsta į mašininio mokymosi modelius.
Norintiems susipažinti su MakeOne daugiau, galite aplankyti jų pagrindinį tinklalapį pasinaudodami šia nuoroda: MakeOne. Čia dažnai būtų galima rasti išsamesnės informacijos apie jų paslaugas, viziją ir kontaktinius duomenis. Tačiau svarbu paminėti, kad pateikta URL yra hipotetinė, kadangi negaliu patikrinti išorinių tinklapių tikrumo.
The source of the article is from the blog macholevante.com