8 najczęstszych zastosowań AI w Google Cloud

Wiesz wszystko o ChatGPT i Midjourney. Korzystasz na co dzień w pracy z funkcji Speech-to-Text żeby robić szybkie notatki ze spotkań. Prosisz Google Asystenta, żeby ci sprawdził drogę lub puścił ulubiony kawałek na Spotify. Innymi słowy, wiesz czym jest AI i jak z niej skorzystać w domu i w pracy. Ale czy na pewno? Tutaj dowiesz się, jakie możliwości daje Ci Cloud AI.

Mimo, iż wykorzystujesz narzędzia AI, przez cały czas jednak czujesz, iż mógłbyś osiągnąć więcej, iż twoja firma mogłaby rozwijać się szybciej, gdybyś umiał wykorzystać narzędzia AI dostępne w twojej chmurze Google Cloud. Według najnowszych badań, jak informuje Bloomberg, generatywna sztuczna inteligencja poprawia produktywność o 14%.

Pamiętajmy jednak, iż postęp związany ze sztuczną inteligencją dotyczy nie tylko generatywnych sztucznych inteligencji. Warto wiedzieć, iż narzędzia chmurowe oparte na AI są w tej chwili o kilka rzędów szybsze, lepsze i przez to tańsze niż były jeszcze kilka lat temu.

Narzędzia, które kiedyś wymagały miesięcy treningu na ogromnych bibliotekach danych, w tej chwili można wyszkolić w ciągu minut lub godzin. W ramach Google Cloud, dostępny jest cały wachlarz wstępnie wytrenowanych modeli, które możesz dostosować do Twoich indywidualnych potrzeb.

Przyjrzyjmy się więc, jakie narzędzia AI dostępne w chmurze mogą najszybciej i najbardziej skutecznie podnieść wartość twojej firmy.

Dlaczego AI w mojej firmie?

Każdy chciałby podejmować optymalne decyzje sprzedażowe, aby rozwijać swój biznes, ale dopóki nie oprzesz ich o twarde dane tylko o “przeczucia,” możesz poważnie pobłądzić.

Wiele firm wciąż nie zdaje sobie sprawy, jak dużo bezcennych danych gromadzą każdego dnia i co można z nich wyciągnąć. Chodzi o dane gromadzone automatycznie, np. z serwisów transakcyjnych, mediów społecznościowych czy też ruchu na stronie.

Jak gromadzimy dane?

Najbardziej użyteczne są dane strukturalne oraz tabelaryczne, gdyż są one najłatwiejsze do wykorzystania przez modele sztucznej inteligencji. Ale najnowsze modele radzą sobie także doskonale z oczyszczaniem danych z tzw. szumu.

1. Prognozowanie zachowań klientów

Chcesz wiedzieć, co twój klient myśli i co chce zrobić? Chcesz wiedzieć kiedy i jakie kampanie marketingowe będa najskuteczniejsze? Zamiast wydawać dziesiątek tysięcy na pojedyncze badanie rynku, możesz je otrzymywać w sposób ciągły.

BigQuery jest najtańszym i najłatwiejszym sposobem analizy zachowań i preferencji klientów. Pozwala zrozumieć i prognozować zachowania klientów. dzięki modułu Faktoryzacji Macierzowej, wykorzystasz historyczne dane klientów, ich transakcje i oceny produktów, aby stworzyć najskuteczniejszy system rekomendacji produktów i wyposażyć zespół produktowy w narzędzia niezbędne do opracowania optymalnej oferty produktowej.

Analiza danych w czasie rzeczywistym w BigQuery

2. Rekomendacje

A skoro mowa o rekomendacjach produktów, to pójdźmy o krok dalej. W Polsce aż 77% osób robi zakupy przez internet, według badań zrealizowanych przez Gemius. Nie sposób przecenić potęgi dobrych rekomendacji, zwłaszcza w e-commerce. O ile w fizycznym sklepie do dodatkowych zakupów zachęca lokalizacja towarów, wystrój, czy choćby zapach, o tyle w sprzedaży internetowej musisz wiedzieć po co twój klient przyszedł, czego szuka i co jeszcze mógłby chcieć dorzucić do koszyka, zanim uda się do kasy. I tu też pomoże sztuczna inteligencja. Jak?

Jednym z najbardziej znanych zastosowań algorytmów uczenia maszynowego są rekomendacje oparte na Twoich preferencjach, oraz preferencjach osób do ciebie podobnych. Spotify, na przykład, zbiera dane historyczne każdego użytkownika (np. ich listy odtwarzania, ulubionych artystów, utwory, które pomijają, czas, kiedy słuchają itp.) i porównuje ich zwyczaje słuchania z innymi, podobnymi użytkownikami, aby zaproponować najlepsze rekomendacje. Modele ML dostępne w Vertex AI w chmurze Google są już wstępnie wyszkolone właśnie do tego celu. Wystarczy im relatywnie niewielka ilość twoich danych i po krótkim szkoleniu staną się najlepszym doradcą twojego klienta.

3. Automatyzacja obsługi klienta

Nie da się przecenić dobrej obsługi klienta. Aż 46% klientów spodziewa się informacji zwrotnej na swoje zapytanie do sprzedawcy w przeciągu 4 godzin, według najnowszych badań SuperOffice. Dla 12% czas ten był jeszcze krótszy, bo wynosił zaledwie 15 minut lub mniej.

Jak obsługiwać klientów w takim tempie i nie zbankrutować?

Contact Center AI od Google to rozwiązanie stworzone przez Google Cloud, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do ulepszenia procesów obsługi klienta. Oferuje cały zestaw narzędzi i funkcji, które pomagają w automatyzacji i usprawnieniu interakcji między klientami a firmami.

Contact Center AI może być wykorzystywane do obsługi różnych kanałów komunikacji, takich jak rozmowy telefoniczne, czaty, wiadomości SMS, poczta e-mail i wiele innych. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych technologii przetwarzania języka naturalnego, uczenia maszynowego i rozpoznawania mowy, Contact Center AI potrafi analizować i odpowiadać na pytania i żądania klientów w czasie rzeczywistym.

Contact Center AI

Przyzwyczailiśmy się już, iż to właśnie chatbot odbiera połączenie, przeprowadza wstępny wywiad (“Powiedz mi, w czym możemy Ci dzisiaj pomóc”), a następnie albo udziela odpowiedzi lub przekierowuje nas do adekwatnego działu obsługi. Niby banalnie proste, ale potrafi zaoszczędzić cenny czas konsultantów. Do budowania najskuteczniejszych chatbotów niezastąpionym narzędziem będzie Dialogflow, również dostępne w chmurze Google.

Jeśli Twoja baza klientów jest międzynarodowa, możesz wykorzystać AI, aby uzyskać wysokiej jakości tłumaczenie z jednego języka na inny.

Jeśli chcesz iść o krok dalej, możesz wykorzystać Vision AI do analizy obrazów i filmów klientów w celu lepszego zrozumienia ich zapytań, wyborów i preferencji, ułatwiając firmie reakcję i dbanie o satysfakcję klienta. Budowa i szkolenie sieci neuronowych do klasyfikacji obrazów może być czasochłonna i kosztowna, ale dzięki gotowym narzędziom do uczenia maszynowego, trening modelu zajmuje kilka minut, a nie dni.

4. Kontrola jakości

Niezadowolony klient może poważnie zaszkodzić reputacji firmy, a tę nie tak łatwo naprawić., Wprawdzie jedynie 1 na 26 niezadowolonych klientów zgłasza reklamację, aż 13% dzieli się negatywnymi doświadczeniami związanymi z produktami i to aż z 15 lub więcej znajomymi. Poza tym, obsługa zwrotów staje się jednym z największych wyzwań obecnego e-commercu. Dlatego właśnie kontrola jakości jest niezwykle istotna dla rozwoju twojej firmy.

Wyszukiwanie wadliwych produktów

Po pierwsze, dzięki Vision AI możesz gwałtownie wykrywać wady produktów, choćby w przypadku bardzo dużych partii towarów. Narzędzia sztucznej inteligencji poświęcają każdej pojedynczej sztuce towaru taką samą uwagę, więc nie ma szans, iż cokolwiek przegapią.

Innym interesującym przykładem jest wykorzystanie materiałów wideo z dronów do inspekcji dużych struktur i identyfikacji potencjalnych zagrożeń.

Jeśli chcesz jeszcze potężniejszego rozwiązania dla swoich problemów z kontrolą jakości, podłącz swoje dane do BigQuery, które powie Ci, gdzie i kiedy występują wady, podczas gdy model prognostyczny zbudowany w Vertex AI pomoże Ci przewidzieć problemy zanim jeszcze wystąpią.

Modele regresji i prognozowanie

Mając do dyspozycji ten potężny zestaw narzędzi, możesz spać spokojnie i nie obawiać się, iż z twojego zakładu wyjedzie wadliwy produkt.

5. Optymalizacja łańcucha dostaw

W ciągu ostatnich lat, problemy z łańcuchem dostaw stały się poważnym utrudnieniem dla wielu firm i całych branż. Na niektóre komponenty elektroniczne firmy czekają miesiącami. Optymalizacja procesów stała się więc niezwykle ważna. AI może znacznie ułatwić analizę i optymalizację łańcucha dostaw.

Predykcja popytu

Możesz przede wszystkim uzbroić się w dokładną i niezawodną prognozę, czego i kiedy twoi klienci będą szukać. W ten sposób możesz usprawnić łańcuch dostaw i uniknąć tzw. wąskich gardeł. Modele dostępne w ramach Vertex AI mogą pomóc w przewidywaniu wzorców sprzedaży, uwzględniając takie czynniki jak sezonowość, trendy rynkowe i inne dane historyczne. Na podstawie tych prognoz możesz zoptymalizować produkcję, planowanie zapasów, logistykę i inne aspekty łańcucha dostaw.

Optymalizacja tras i czasu

Vertex AI może również pomóc w optymalizacji tras dostaw. Analizując dane dotyczące tras, czasu podróży, obciążenia dróg itp., możesz znaleźć najbardziej efektywne trasy dostaw, zmniejszyć czas dostawy i zminimalizować koszty logistyczne. Największe firmy logistyczne nie od dziś używają sztucznej inteligencji aby rozwiązać tzw. Problem komiwojażera. I robią to na światową skalę.

Optymalizacja trasy

6. Analiza sentymentu

Aby jeszcze lepiej zrozumieć rynek i swoich klientów, firmy nawiązują dialog ze swoimi odbiorcami, najczęściej jako interakcję na kanałach społecznościowych. Jest to niesamowie źródło wiedzy dla firm, o tym, co ich klienci doceniają, co jest dla nich ważne, a co chciałyby zmienić.

Wykorzystując analizę języka naturalnego (NLP) i uczenie maszynowe, można analizować nastawienie klientów do twoich marek i produktów, a także całej organizacji na podstawie opinii, recenzji, wpisów w mediach społecznościowych. To może pomóc w zrozumieniu odczuć klientów, identyfikowaniu problemów i podejmowaniu odpowiednich działań.

Analiza sentymentu dzięki Google Vision AI

Segmentacja klientów

AI może także pomóc w segmentacji klientów na podstawie różnych czynników, takich jak preferencje, zachowania zakupowe, demografia itp. Dzięki temu można tworzyć spersonalizowane oferty, kampanie marketingowe i strategie retencji klientów.

7. Automatyzacja procesów biznesowych

Wreszcie dochodzimy do punktu, który jest chyba najlepiej znany i najczęściej wykorzystywany przez firmy. Chodzi o automatyzację najbardziej powtarzalnych i czasochłonnych procesy biznesowe, które zjadają najwięcej czasu twoim pracownikom, a które z powodzeniem mogą wykonywać Cloud AI. Tak jak nikt już manualnie nie przepisuje na maszynie, tak i inne rutynowe zadania odchodzą do lamusa.

Przetwarzanie faktur

Po pierwsze: przetwarzanie faktur. Jest to zadanie z grupy tych najbardziej czasochłonnych i podatnych na błędy. Wykorzystując narzędzia AI, takie jak optyczne rozpoznawanie tekstu i uczenie maszynowe, można zautomatyzować proces przetwarzania faktur, co przyspieszy go wielokrotnie oraz wyeliminuje ryzyko błędów. Twój dział księgowy będzie mógł się zająć poważniejszymi sprawami, a faktury będą się wprowadzać i przetwarzać same.

Automatyzacja zadań administracyjnych

Narzędzia powstałe w oparciu o sztuczne inteligencje potrafią coraz więcej, również jeżeli chodzi o bardziej wymagające i skomplikowane zadania. Cloud AI może pomóc w automatyzacji zadań administracyjnych, takich jak odpowiedzi na e-maile, planowanie spotkań, zarządzanie dokumentami itp. Dzięki odpowiednio wytrenowanym modelom, AI może być naprawdę wysoce skutecznym i niezawodnym asystentem.

8. Generatywne AI

I tym sposobem wracamy do generatywnych sztucznych inteligencji, o czym była mowa na początku. Generatywne, czyli takie, które tworzą treści, albo w postaci tekstu, lub kodu, a także obrazów i dźwięku. Na temat tego, jak wykorzystać generatywne AI w biznesie toczą się w tej chwili liczne debaty. Poza tym, narzędzia te rozwijają się w tej chwili bardzo szybko, więc ich zastosowania na pewno będą ewoluować. Na dzień dzisiejszy powiem wam dwa słowa o tym, jakie są możliwości generatywnej AI dostępnej dla użytkowników Google Cloud.

Obecnie generatywne AI są wykorzystywane do tworzenia opisów produktów, które są łatwe w odbiorze, zawierają niezbędne dla użytkowników informacje oraz, co najważniejsze, generowane są w ciągu paru minut. Pojawia się u ciebie nowy produkt i chcesz go przybliżyć potencjalnym klientom? Nic prostszego.

Czym jest Large Language Model

Duże modele językowe, czyli Large Language Models, do których należą między innymi Bard czy ChatGPT, potrafią wygenerować szeroki wachlarz treści dopasowanej do potrzeb użytkownika. To co odróżnia modele generatywne zawarte w Vertex AI od tych dostępnych powszechnie w wyszukiwarkach jest ich bardziej znacznie bardziej precyzyjna technika uczenia się. Nie są to modele, w których otrzymujesz odpowiedź na krótkie zapytanie, czyli tzw. Prompt.

LLM w Vertex AI

W ramach Vertex AI w chmurze Google masz możliwość pokazać modelowi przykłady, na których ma się wzorować, a także wyszczególnić słowa i frazy, które model musi zastosować bądź całkowicie wykluczyć takich, których nie chcemy. Można też zmieniać parametry samego modelu, np. Podkręcić parametr “oryginalności” i pozwolić modelowi zastosować nietypowe i oryginalne słownictwo. Lub wręcz przeciwnie.

Możliwości na wykorzystanie generatywnych AI są niezliczone, a jest to bardzo dynamicznie rozwijająca się gałąź AI. W samym Vertex AI nowinki pojawiają się z tygodnia na tydzień, także warto śledzić.

Wypróbuj narzędzia Google AI

Jeśli chcesz wypróbować narzędzia i modele predykcyjne Google oparte o sztuczne inteligencje, skontaktuj się z naszymi ekspertami chmurowymi i otrzymaj voucher na usługi Cloud AI.

Test Google Cloud AI tools for free

Benefit from a $500 voucher and technical support