{"id":119932,"date":"2023-08-01T10:10:26","date_gmt":"2023-08-01T08:10:26","guid":{"rendered":"https:\/\/fotc.com\/?p=119932"},"modified":"2023-08-21T11:57:27","modified_gmt":"2023-08-21T09:57:27","slug":"8-najczestszych-zastosowan-ai-w-google-cloud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fotc.com\/pl\/blog\/8-najczestszych-zastosowan-ai-w-google-cloud\/","title":{"rendered":"8 najcz\u0119stszych zastosowa\u0144 AI w Google Cloud"},"content":{"rendered":"\n
Wiesz wszystko o ChatGPT i Midjourney. Korzystasz na co dzie\u0144 w pracy z funkcji Speech-to-Text \u017ceby robi\u0107 szybkie notatki ze spotka\u0144. Prosisz Google Asystenta, \u017ceby ci sprawdzi\u0142 drog\u0119 lub pu\u015bci\u0142 ulubiony kawa\u0142ek na Spotify. Innymi s\u0142owy, wiesz czym jest AI i jak z niej skorzysta\u0107 w domu i w pracy. Ale czy na pewno? Tutaj dowiesz si\u0119, jakie mo\u017cliwo\u015bci daje Ci Cloud AI.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Mimo, \u017ce wykorzystujesz narz\u0119dzia AI, nadal jednak czujesz, \u017ce m\u00f3g\u0142by\u015b osi\u0105gn\u0105\u0107 wi\u0119cej, \u017ce twoja firma mog\u0142aby rozwija\u0107 si\u0119 szybciej, gdyby\u015b umia\u0142 wykorzysta\u0107 narz\u0119dzia AI dost\u0119pne w twojej chmurze Google Cloud. Wed\u0142ug najnowszych bada\u0144, jak donosi Bloomberg, generatywna sztuczna inteligencja poprawia produktywno\u015b\u0107 o 14%.<\/a> <\/p>\n\n\n\n Pami\u0119tajmy jednak, \u017ce post\u0119p zwi\u0105zany ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 dotyczy nie tylko generatywnych sztucznych inteligencji. Warto wiedzie\u0107, \u017ce narz\u0119dzia chmurowe oparte na AI s\u0105 obecnie o kilka rz\u0119d\u00f3w szybsze, lepsze i przez to ta\u0144sze ni\u017c by\u0142y jeszcze kilka lat temu.<\/p>\n\n\n\n Narz\u0119dzia, kt\u00f3re kiedy\u015b wymaga\u0142y miesi\u0119cy treningu na ogromnych bibliotekach danych, obecnie mo\u017cna wyszkoli\u0107 w ci\u0105gu minut lub godzin. W ramach Google Cloud, dost\u0119pny jest ca\u0142y wachlarz wst\u0119pnie wytrenowanych modeli, kt\u00f3re mo\u017cesz dostosowa\u0107 do Twoich indywidualnych potrzeb. <\/p>\n\n\n\n Przyjrzyjmy si\u0119 wi\u0119c, jakie narz\u0119dzia AI dost\u0119pne w chmurze mog\u0105 najszybciej i najbardziej skutecznie podnie\u015b\u0107 warto\u015b\u0107 twojej firmy.<\/p>\n\n\n\n Ka\u017cdy chcia\u0142by podejmowa\u0107 optymalne decyzje sprzeda\u017cowe, aby rozwija\u0107 sw\u00f3j biznes, ale dop\u00f3ki nie oprzesz ich o twarde dane tylko o \u201cprzeczucia,\u201d mo\u017cesz powa\u017cnie pob\u0142\u0105dzi\u0107. <\/p>\n\n\n\n Wiele firm wci\u0105\u017c nie zdaje sobie sprawy, jak du\u017co bezcennych danych gromadz\u0105 ka\u017cdego dnia i co mo\u017cna z nich wyci\u0105gn\u0105\u0107. Chodzi o dane gromadzone automatycznie, np. z serwis\u00f3w transakcyjnych, medi\u00f3w spo\u0142eczno\u015bciowych czy te\u017c ruchu na stronie. <\/p>\n\n\n\n Najbardziej u\u017cyteczne s\u0105 dane strukturalne oraz tabelaryczne, gdy\u017c s\u0105 one naj\u0142atwiejsze do wykorzystania przez modele sztucznej inteligencji. Ale najnowsze modele radz\u0105 sobie tak\u017ce doskonale z oczyszczaniem danych z tzw. szumu.<\/p>\n\n\n\n Chcesz wiedzie\u0107, co tw\u00f3j klient my\u015bli i co chce zrobi\u0107? Chcesz wiedzie\u0107 kiedy i jakie kampanie marketingowe b\u0119da najskuteczniejsze? Zamiast wydawa\u0107 dziesi\u0105tek tysi\u0119cy na pojedyncze badanie rynku, mo\u017cesz je otrzymywa\u0107 w spos\u00f3b ci\u0105g\u0142y. <\/p>\n\n\n\n BigQuery jest najta\u0144szym i naj\u0142atwiejszym sposobem analizy zachowa\u0144 i preferencji klient\u00f3w. Pozwala zrozumie\u0107 i prognozowa\u0107 zachowania klient\u00f3w. Za pomoc\u0105 modu\u0142u Faktoryzacji Macierzowej, wykorzystasz historyczne dane klient\u00f3w, ich transakcje i oceny produkt\u00f3w, aby stworzy\u0107 najskuteczniejszy system rekomendacji produkt\u00f3w i wyposa\u017cy\u0107 zesp\u00f3\u0142 produktowy w narz\u0119dzia niezb\u0119dne do opracowania optymalnej oferty produktowej.<\/p>\n\n\n\n A skoro mowa o rekomendacjach produkt\u00f3w<\/a>, to p\u00f3jd\u017amy o krok dalej. W Polsce a\u017c 77% os\u00f3b robi zakupy przez internet, wed\u0142ug bada\u0144 zrealizowanych przez Gemius. Nie spos\u00f3b przeceni\u0107 pot\u0119gi dobrych rekomendacji, zw\u0142aszcza w e-commerce. O ile w fizycznym sklepie do dodatkowych zakup\u00f3w zach\u0119ca lokalizacja towar\u00f3w, wystr\u00f3j, czy nawet zapach, o tyle w sprzeda\u017cy internetowej musisz wiedzie\u0107 po co tw\u00f3j klient przyszed\u0142, czego szuka i co jeszcze m\u00f3g\u0142by chcie\u0107 dorzuci\u0107 do koszyka, zanim uda si\u0119 do kasy. I tu te\u017c pomo\u017ce sztuczna inteligencja. Jak?<\/p>\n\n\n\n Jednym z najbardziej znanych zastosowa\u0144 algorytm\u00f3w uczenia maszynowego s\u0105 rekomendacje oparte na Twoich preferencjach, oraz preferencjach os\u00f3b do ciebie podobnych. Spotify, na przyk\u0142ad, zbiera dane historyczne ka\u017cdego u\u017cytkownika (np. ich listy odtwarzania, ulubionych artyst\u00f3w, utwory, kt\u00f3re pomijaj\u0105, czas, kiedy s\u0142uchaj\u0105 itp.) i por\u00f3wnuje ich zwyczaje s\u0142uchania z innymi, podobnymi u\u017cytkownikami, aby zaproponowa\u0107 najlepsze rekomendacje. Modele ML dost\u0119pne w Vertex AI w chmurze Google s\u0105 ju\u017c wst\u0119pnie wyszkolone w\u0142a\u015bnie do tego celu. Wystarczy im relatywnie niewielka ilo\u015b\u0107 twoich danych i po kr\u00f3tkim szkoleniu stan\u0105 si\u0119 najlepszym doradc\u0105 twojego klienta.<\/p>\n\n\n\n Nie da si\u0119 przeceni\u0107 dobrej obs\u0142ugi klienta. A\u017c 46% klient\u00f3w spodziewa si\u0119 informacji zwrotnej na swoje zapytanie do sprzedawcy w przeci\u0105gu 4 godzin, wed\u0142ug najnowszych bada\u0144 SuperOffice. Dla 12% czas ten by\u0142 jeszcze kr\u00f3tszy, bo wynosi\u0142 zaledwie 15 minut lub mniej.<\/p>\n\n\n\n Jak obs\u0142ugiwa\u0107 klient\u00f3w w takim tempie i nie zbankrutowa\u0107? <\/p>\n\n\n\n Contact Center AI od Google to rozwi\u0105zanie stworzone przez Google Cloud, kt\u00f3re wykorzystuje sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 do ulepszenia proces\u00f3w obs\u0142ugi klienta. Oferuje ca\u0142y zestaw narz\u0119dzi i funkcji, kt\u00f3re pomagaj\u0105 w automatyzacji i usprawnieniu interakcji mi\u0119dzy klientami a firmami.<\/p>\n\n\n\n Contact Center AI mo\u017ce by\u0107 wykorzystywane do obs\u0142ugi r\u00f3\u017cnych kana\u0142\u00f3w komunikacji, takich jak rozmowy telefoniczne, czaty, wiadomo\u015bci SMS, poczta e-mail i wiele innych. Dzi\u0119ki wykorzystaniu zaawansowanych technologii przetwarzania j\u0119zyka naturalnego, uczenia maszynowego i rozpoznawania mowy, Contact Center AI potrafi analizowa\u0107 i odpowiada\u0107 na pytania i \u017c\u0105dania klient\u00f3w w czasie rzeczywistym.<\/p>\n\n\n\n Przyzwyczaili\u015bmy si\u0119 ju\u017c, \u017ce to w\u0142a\u015bnie chatbot odbiera po\u0142\u0105czenie, przeprowadza wst\u0119pny wywiad (\u201cPowiedz mi, w czym mo\u017cemy Ci dzisiaj pom\u00f3c\u201d), a nast\u0119pnie albo udziela odpowiedzi lub przekierowuje nas do w\u0142a\u015bciwego dzia\u0142u obs\u0142ugi. Niby banalnie proste, ale potrafi zaoszcz\u0119dzi\u0107 cenny czas konsultant\u00f3w. Do budowania najskuteczniejszych chatbot\u00f3w niezast\u0105pionym narz\u0119dziem b\u0119dzie Dialogflow, r\u00f3wnie\u017c dost\u0119pne w chmurze Google. <\/p>\n\n\n\n Je\u015bli Twoja baza klient\u00f3w jest mi\u0119dzynarodowa, mo\u017cesz wykorzysta\u0107 AI, aby uzyska\u0107 wysokiej jako\u015bci t\u0142umaczenie z jednego j\u0119zyka na inny.<\/p>\n\n\n\n Je\u015bli chcesz i\u015b\u0107 o krok dalej, mo\u017cesz wykorzysta\u0107 Vision AI do analizy obraz\u00f3w i film\u00f3w klient\u00f3w w celu lepszego zrozumienia ich zapyta\u0144, wybor\u00f3w i preferencji, u\u0142atwiaj\u0105c firmie reakcj\u0119 i dbanie o satysfakcj\u0119 klienta. Budowa i szkolenie sieci neuronowych do klasyfikacji obraz\u00f3w mo\u017ce by\u0107 czasoch\u0142onna i kosztowna, ale dzi\u0119ki gotowym narz\u0119dziom do uczenia maszynowego, trening modelu zajmuje kilka minut, a nie dni.<\/p>\n\n\n\n Niezadowolony klient mo\u017ce powa\u017cnie zaszkodzi\u0107 reputacji firmy, a t\u0119 nie tak \u0142atwo naprawi\u0107., Wprawdzie jedynie 1 na 26 niezadowolonych klient\u00f3w zg\u0142asza reklamacj\u0119, a\u017c 13% dzieli si\u0119 negatywnymi do\u015bwiadczeniami zwi\u0105zanymi z produktami i to a\u017c z 15 lub wi\u0119cej znajomymi. Poza tym, obs\u0142uga zwrot\u00f3w staje si\u0119 jednym z najwi\u0119kszych wyzwa\u0144 obecnego e-commercu. Dlatego w\u0142a\u015bnie kontrola jako\u015bci jest niezwykle istotna dla rozwoju twojej firmy. <\/p>\n\n\n\n Po pierwsze, dzi\u0119ki Vision AI mo\u017cesz szybko wykrywa\u0107 wady produkt\u00f3w, nawet w przypadku bardzo du\u017cych partii towar\u00f3w. Narz\u0119dzia sztucznej inteligencji po\u015bwi\u0119caj\u0105 ka\u017cdej pojedynczej sztuce towaru tak\u0105 sam\u0105 uwag\u0119, wi\u0119c nie ma szans, \u017ce cokolwiek przegapi\u0105. <\/p>\n\n\n\n Innym interesuj\u0105cym przyk\u0142adem jest wykorzystanie materia\u0142\u00f3w wideo z dron\u00f3w do inspekcji du\u017cych struktur i identyfikacji potencjalnych zagro\u017ce\u0144.<\/p>\n\n\n\n Je\u015bli chcesz jeszcze pot\u0119\u017cniejszego rozwi\u0105zania dla swoich problem\u00f3w z kontrol\u0105 jako\u015bci, pod\u0142\u0105cz swoje dane do BigQuery, kt\u00f3re powie Ci, gdzie i kiedy wyst\u0119puj\u0105 wady, podczas gdy model prognostyczny zbudowany w Vertex AI pomo\u017ce Ci przewidzie\u0107 problemy zanim jeszcze wyst\u0105pi\u0105. <\/p>\n\n\n\n Maj\u0105c do dyspozycji ten pot\u0119\u017cny zestaw narz\u0119dzi, mo\u017cesz spa\u0107 spokojnie i nie obawia\u0107 si\u0119, \u017ce z twojego zak\u0142adu wyjedzie wadliwy produkt. <\/p>\n\n\n\n W ci\u0105gu ostatnich lat, problemy z \u0142a\u0144cuchem dostaw sta\u0142y si\u0119 powa\u017cnym utrudnieniem dla wielu firm i ca\u0142ych bran\u017c. Na niekt\u00f3re komponenty elektroniczne firmy czekaj\u0105 miesi\u0105cami. Optymalizacja proces\u00f3w sta\u0142a si\u0119 wi\u0119c niezwykle wa\u017cna. AI mo\u017ce znacznie u\u0142atwi\u0107 analiz\u0119 i optymalizacj\u0119 \u0142a\u0144cucha dostaw.<\/p>\n\n\n\n Mo\u017cesz przede wszystkim uzbroi\u0107 si\u0119 w dok\u0142adn\u0105 i niezawodn\u0105 prognoz\u0119, czego i kiedy twoi klienci b\u0119d\u0105 szuka\u0107. W ten spos\u00f3b mo\u017cesz usprawni\u0107 \u0142a\u0144cuch dostaw i unikn\u0105\u0107 tzw. w\u0105skich garde\u0142. Modele dost\u0119pne w ramach Vertex AI mog\u0105 pom\u00f3c w przewidywaniu wzorc\u00f3w sprzeda\u017cy, uwzgl\u0119dniaj\u0105c takie czynniki jak sezonowo\u015b\u0107, trendy rynkowe i inne dane historyczne. Na podstawie tych prognoz mo\u017cesz zoptymalizowa\u0107 produkcj\u0119, planowanie zapas\u00f3w, logistyk\u0119 i inne aspekty \u0142a\u0144cucha dostaw.<\/p>\n\n\n\n Vertex AI mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c pom\u00f3c w optymalizacji tras dostaw. Analizuj\u0105c dane dotycz\u0105ce tras, czasu podr\u00f3\u017cy, obci\u0105\u017cenia dr\u00f3g itp., mo\u017cesz znale\u017a\u0107 najbardziej efektywne trasy dostaw, zmniejszy\u0107 czas dostawy i zminimalizowa\u0107 koszty logistyczne. Najwi\u0119ksze firmy logistyczne nie od dzi\u015b u\u017cywaj\u0105 sztucznej inteligencji aby rozwi\u0105za\u0107 tzw. Problem komiwoja\u017cera. I robi\u0105 to na \u015bwiatow\u0105 skal\u0119.<\/p>\n\n\n\n Aby jeszcze lepiej zrozumie\u0107 rynek i swoich klient\u00f3w, firmy nawi\u0105zuj\u0105 dialog ze swoimi odbiorcami, najcz\u0119\u015bciej jako interakcj\u0119 na kana\u0142ach spo\u0142eczno\u015bciowych. Jest to niesamowie \u017ar\u00f3d\u0142o wiedzy dla firm, o tym, co ich klienci doceniaj\u0105, co jest dla nich wa\u017cne, a co chcia\u0142yby zmieni\u0107. <\/p>\n\n\n\nSpis tre\u015bci<\/h2>
Dlaczego AI w mojej firmie?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Jak gromadzimy dane? <\/strong><\/h3>\n\n\n\n
1. Prognozowanie zachowa\u0144 klient\u00f3w<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
<\/a>2. Rekomendacje <\/strong><\/h2>\n\n\n\n
3. Automatyzacja obs\u0142ugi klienta<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Contact Center AI<\/h3>\n\n\n\n
4. Kontrola jako\u015bci<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Wyszukiwanie wadliwych produkt\u00f3w<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
<\/a>5. Optymalizacja \u0142a\u0144cucha dostaw<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Predykcja popytu<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Optymalizacja tras i czasu<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
<\/a>6. Analiza sentymentu<\/strong><\/h2>\n\n\n\n