Sztuczna inteligencja w biznesie to temat, który w ostatnich latach zyskuje popularność. AI wykorzystuje się chociażby w celu automatyzowania zadań, usprawniania procesów biznesowych oraz optymalizowania ścieżki użytkownika w e-commerce. Ale nie tylko.
Sztuczna inteligencja – zastosowanie
Z badania firmy Coresight Research przeprowadzonego w listopadzie 2021 r. wynika, że w digital marketingu coraz częściej sięga się po zaawansowane technologie, w tym sztuczną inteligencję (AI), uczenie maszynowe (Machine Learning – ML) i głębokie uczenie.
Użycie AI w biznesie umożliwia podejmowanie automatycznych decyzji w oparciu o gromadzone dane, analizę i dodatkowe obserwacje klientów lub trendów gospodarczych, które mogą wpływać na działania marketingowe. Narzędzia sztucznej inteligencji wykorzystują dane, aby wybrać najlepsze sposoby komunikowania się z odbiorcami (klientami), a następnie dostarczać im – w sposób zautomatyzowany – spersonalizowany content. Na tym właśnie skupimy się w artykule.
Sztuczna inteligencja – język
Obecnie marketerzy wykorzystują sztuczną inteligencję do dystrybucji, zarządzania i analizowania treści, a także ich generowania. To proces obejmujący identyfikowanie pomysłów na tematy, które „przemawiają” do klientów, tworzenie pisemnych lub wizualnych treści wokół tych pomysłów i udostępnianie contentu w wielu formatach.
Kluczową technologią opartą na sztucznej inteligencji używaną do tworzenia treści jest przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing – NLP). Interpretuje ono ludzką mowę lub tekst za pomocą oprogramowania. Upraszczając – NLP sprawia, że język ludzki jest zrozumiały dla maszyn.
Ankieta Coresight Research wykazała, że używanie NLP jest jednym z trzech najważniejszych sposobów, w jakich firmy eksperymentują obecnie ze sztuczną inteligencją w digital marketingu (wraz z rozpoznawaniem twarzy i głosu oraz zapewnianiem odbiorcom spersonalizowanych doświadczeń).
Istnieje pięć typowych zastosowań NLP:
- generowanie języka naturalnego (NLG) – przekształcanie danych/plików na język zrozumiały dla człowieka;
- konwersja mowy na tekst;
- konwersja tekstu na mowę;
- przetwarzanie tekstu – z niewielką lub żadną ingerencją człowieka w celu zidentyfikowania i wyodrębnienia istotnych informacji i wygenerowania znaczących spostrzeżeń.
- działanie botów – chatboty oraz voiceboty, w ramach komunikacji z użytkownikiem, odpowiadają na konkretne pytania.
NLG znacznie skraca czas potrzebny na wyprodukowanie tysięcy wiadomości poprzez automatyzację procesu. Narzędzie AI dobiera bowiem najbardziej odpowiednie słowa i frazy do każdej treści przekazywanej odbiorcom.
Sztuczna inteligencja – przykłady zastosowania
Sztuczna inteligencja ma już praktyczne zastosowania. Oto kilka przykładów firm, które obecnie korzystają z NLG.
- Niemiecki Commerzbank używa rozwiązań AI do generowania raportów z badań kapitałowych. W wywiadzie opublikowanym przez „Financial Times” w czerwcu 2018 r. dyrektor ds. badań i rozwoju w Commerzbanku Michael Spitz powiedział, że technologia może wykonać około 75 proc. pracy analityka.
- JPMorgan Chase posługuje się platformą językową opartą na sztucznej inteligencji do tworzenia treści. Wykorzystując NLG, firma odnotowała nawet 450 proc. wzrost współczynników klikalności reklam powstających w ten sposób w porównaniu do 50-200 proc. w przypadku innych metod generowania treści.
- Amerykańska gazeta „The Washington Post” korzysta z wewnętrznego narzędzia NLG do tworzenia artykułów i postów w mediach społecznościowych. Mówiąc wprost: to sztuczna inteligencja do pisania tekstów. Według Scota Gillespiego, dyrektora ds. technologii w „The Washington Post”, technologia taka może zmienić pracę wszystkich redakcji. Umożliwia bowiem dziennikarzom skupienie się na reportażach i innych bardziej zaawansowanych materiałach. Skoro jednak sztuczna inteligencja pisze artykuły, to jak długo zajmie jej nauczenie się tworzenia wszystkich rodzajów tekstów i zastąpienie ludzi, w tym – co z obawą można wspomnieć – autora tego materiału?
Źródło: AI-Powered Language: A New Era of Enhanced Customer Engagement, Coresight Research