人工智能已经占据了我们生活的中心舞台 人工智能在工作中的使用正在积极重塑我们在复杂工作空间中的导航方式。 从日常工作的自动化到彻底重新思考商业策略，人工智能正在迅速成为现代工作场所中不可谈判的工具。
这种转变不再仅仅关乎效率。 人工智能使企业能够重新思考战略，从数据中收集更深入的见解，并提供以前不可能的客户体验。
如果您对如何在您的业务中利用人工智能感到好奇，或者只是想了解它的真正含义，那么欢迎阅读我们对工作中的人工智能的报道。
工作中的人工智能到底是什么样子的？
人工智能的工作通常是在幕后开始的。 最初的大部分工作涉及清理和组织数据，这是人工智能的重要燃料。 然后，工程师和数据科学家致力于训练和微调人工智能算法。 这教会人工智能系统如何识别模式或做出预测。 最后一个要素是将人工智能系统与公司现有的数据库、客户关系管理平台或其他软件连接起来，确保信息无缝流动以实现最佳利用。
不要指望人工智能总是表现为闪亮的机器人或会说话的计算机。 工作中的人工智能可能是在您的网站上提出个性化产品推荐的工具，或者是优化公司运输路线以节省时间和资源的软件。 您可能会与友好的聊天机器人进行交互以获得客户支持，却没有意识到人工智能算法正在协助甚至完全处理您的请求。
在其他情况下，人工智能的工作是无形的， 分析制造数据 加强质量控制或识别 医学扫描中的微妙模式 以帮助诊断。
关键的一点是，人工智能在工作场所的存在通常是将技术集成到特定任务中，而不一定是彻底的改革。 人工智能擅长自动化日常流程、从大量数据集中提取见解并提供建议。 然而，最明智的策略是 人工智能与人类员工一起工作，结合两者的优势以获得真正变革性的结果。
人工智能在工作中的例子非常多
事实是， 人工智能是许多不同技术的总称。 想想能够理解我们声音的虚拟助理，或者网站可以提出极其准确的产品推荐的方式——这些都是人工智能的不同应用。
因此，企业利用人工智能的方式极其多样化，一些最令人着迷的应用程序位于人工智能的特定分支中：
机器学习 (ML)：您的数据驱动主力
想象一个可以根据经验进行调整和改进的计算机程序——这就是机器学习 (ML) 背后的关键原理。 与遵循严格指令的传统软件不同，机器学习系统分析数据并识别模式。 这使他们能够：
- 改进产品：分析客户评论以查明常见问题，从而实现更好的产品开发
- 目标 顾客：预测哪些潜在客户最有可能转化为付费客户，从而提高销售工作的效率
- 优化库存：预测产品需求，从而实现更智能的库存管理并减少浪费
自然语言处理（NLP）：打破语言障碍
NLP 教授计算机理解和处理人类语言。 这在很多方面彻底改变了交互：
- 24/7 客户服务：人工智能驱动的聊天机器人处理常见查询，为人工代理识别复杂问题，并收集有价值的客户见解
- 了解您的客户：使用 NLP 分析社交媒体、评论和反馈，以衡量客户对您品牌的情绪并发现潜在的问题领域
- 写作、翻译和交流：NLP协助内容创作、报告撰写，通过实时翻译打破语言障碍
计算机视觉：赋予机器视觉
计算机视觉使用相机和人工智能来解释视觉世界。 这在各个行业都有应用：
- 完美的质量控制：检测人类检查员可能会错过的微小制造缺陷，确保产品符合最高标准
- 增强安全性：使用面部识别、对象跟踪和异常检测来实现高级安全措施
- 自动驾驶汽车的眼睛：计算机视觉使汽车能够导航道路并识别障碍物
- 跨领域分析：帮助医疗专业人员进行图像分析，帮助研究人员对视觉数据进行分类，并扩展无数领域的可能性
有适合各种规模企业的人工智能工具
人工智能专属于科技巨头或未来实验室的日子早已一去不复返了。 如今，商用人工智能工具无处不在，为各种规模的企业提供了难以置信的机会，可以通过在工作中使用人工智能来简化运营、优化决策并从根本上提高效率。
让我们深入了解商业人工智能工具的特定类别以及等待改变您的运营的人工智能实际工作示例：
客户支持
想象一下，拥有一支从不睡觉、总是礼貌回答、轻松扩展以同时处理数百个对话的客户服务团队。 这就是人工智能聊天机器人的力量！ 这些虚拟助理正在改变企业与客户的联系方式。
想一想：不再需要等待或因有限的营业时间而感到沮丧。 聊天机器人 提供常见问题的即时答案，甚至可以自己解决更简单的问题。 这解放了你的人类 客户服务 代理可以利用他们的专业知识来解决真正复杂的问题。
当然，并非所有聊天机器人都是一样的。 以下是一些值得您考虑在工作中集成人工智能的流行选项：
- 多聊：如果您想在 Facebook Messenger 等社交媒体平台上直接与客户联系，这是一个不错的选择。 它的设计是用户友好的，即使对于那些没有大量编码经验的人来说也是如此
- 活人：如果您是一家规模较大的公司，具有更复杂的客户支持需求，LivePerson 可能是您的解决方案。 它提供诸如无缝过渡到实时代理和详细分析等功能，以了解您的聊天机器人的执行情况
- Google 的 Dialogflow：想要构建一个严格定制的聊天机器人吗？ Dialogflow 凭借其强大的自然语言处理功能，为您提供精细控制的工具
销售和营销
另一个可以在工作中整合人工智能的领域是销售和营销。
想象一下，如果您能够相当确定地预测哪些潜在客户实际上值得您的销售团队投入时间，哪些潜在客户不太可能成功。 这就是人工智能驱动的领先评分的用武之地。
这些工具就像您的销售团队的水晶球。 他们挖掘大量的客户数据——想想网站访问、电子邮件参与度和过去的互动——并发现那些表明潜在买家的隐藏模式。 您的团队不必追逐每一个潜在客户，他们会得到一份最热门潜在客户的激光聚焦候选名单。
这不仅是为了节省时间，也是为了节省时间。 这是关于更明智、更具战略性地利用您的资源。 以下是一些可以提供帮助的知名工具：
- Salesforce爱因斯坦：Einstein 与 Salesforce 生态系统深度集成，如果您已经在使用他们的 CRM，那么它是一个不错的选择。 它可以记录潜在客户并提供见解，帮助您的销售团队更快地完成交易
- 集线器人工智能：Hubspot 一体化营销和销售平台的一部分，其 AI 评分工具可帮助您识别高质量的潜在客户并以简化的方式优先考虑外展
个性化推荐
还记得向客户推荐完美产品时感觉就像是幸运的猜测吗？ 人工智能改变了这一切。 个性化推荐引擎就像为您的在线商店配备一个读心术购物助手。 他们分析客户浏览过的内容、购买过的内容，甚至分析他们如何与您的网站互动。 利用这些信息，他们会建议客户很可能感兴趣的商品。
在工作中使用人工智能来生成推荐不仅仅是为了增加销量（尽管它肯定对此有所帮助！）。 这也是为了给客户提供更好的体验。 它向他们表明您了解他们的喜好，并消除了无休止地滚动浏览不相关的内容。
以下是一些值得探索的工具：
- 亚马逊个性化：这家电子商务巨头还将提供强大的个性化工具，这是有道理的。 Amazon Personalize 让您可以使用类似的技术来支持他们自己的推荐
- Shopify 产品推荐：如果您有一个基于 Shopify 构建的电子商务商店，它们会提供内置的产品推荐功能。 人工智能引擎分析您的客户行为数据和购物模式，为您的商店提供量身定制的产品建议
情感分析
您的品牌声誉在网上生根发芽。 客户不断在社交媒体、评论网站和评论部分分享想法、意见和经验。 对于任何团队来说，试图理解如此浩瀚的反馈海洋都会让人不知所措。 这就是 NLP 支持的情绪分析可以发挥作用的地方。
这些工具不仅能读取文字，还能理解人类语言的细微差别。 他们可以确定一条推文是热情的还是令人沮丧的，一条评论是热情洋溢的还是严厉的，甚至可以识别讽刺等复杂的情绪。
如果您计划在工作中使用人工智能进行情绪分析，以下是一些值得探索的流行工具：
- 猴子学习：MonkeyLearn 以其用户友好的界面而闻名，即使没有太多的技术专业知识，也可以轻松构建自定义情绪分析模型
- IBM Watson 自然语言理解：作为 IBM 人工智能工具套件的一部分，它提供了高级功能以及以多种语言分析情绪的能力
如何在工作中使用人工智能
在工作中采用人工智能需要采取战略方法。 不要仅仅因为人工智能是最新趋势就跟上人工智能的潮流。 相反，请仔细确定业务中人工智能可以解决实际问题、简化流程或释放隐藏在数据中的见解的领域。 请记住 人工智能系统依靠良好的数据而蓬勃发展。 在实施人工智能解决方案之前，请投入时间和资源来清洁、组织和 确保您的数据质量。
选择正确的人工智能解决方案 至关重要。 考虑您的具体需求、预算和团队的技术专业知识，探索我们之前提到的各种商用工具。 寻找与您现有系统顺利集成的解决方案，以实现最佳效率。 从有针对性的试点项目开始，从小事做起。 这使您能够展示人工智能的价值，解决任何挑战，并在更广泛的推广之前建立内部支持。
人工智能并不是要取代你的劳动力; 它旨在赋予他们权力。 投资于培训和 技能提升计划 让您的员工了解人工智能的工作原理以及如何有效地与之协作。
最后，请注意人工智能的道德影响，努力确保人工智能使用方式的透明度，并采取措施 最大限度地减少潜在偏见 在你的人工智能模型中。
以下是如何在工作中使用人工智能的快速总结：
- 专注于用人工智能解决具体问题
- 确保您的数据干净且有条理
- 选择符合您的需求、预算且集成良好的 AI 工具
- 从试点项目开始
- 投资培训您的团队
- 以合乎道德且透明的方式使用人工智能
那么你问我可以在工作中使用人工智能吗？
老实说——当谈到工作中的人工智能时， 房间里的大象是对工作失业的恐惧。 当然，我们谈论人工智能将如何“增强”和“协助”，但我们不要自欺欺人。 据我们所知，有些工作可能会变得过时。 这是一个敏感话题，因此我们试图用流行语和乐观的预测来淡化它。
但事情是这样的：人工智能在某些事情上非常擅长。 它非常擅长识别模式、处理大量数据以及按照一组定义的规则自动执行任务。 许多严重依赖这些技能的工作是我们将看到最重要的人工智能驱动转型的地方。
想想那些回答重复问题的客户服务代理、处理数字的会计师或一遍又一遍地执行相同装配任务的工厂工人。
现在， 我不是经济学家或未来学家，所以我不会假装预测最终结果是什么。 历史表明，技术往往会创造我们从未想象过的新就业机会。 但是，说实话，可能会有一段痛苦的过渡期。
那么，在这个人工智能时代，像你这样的企业和个人应该做什么呢？
- 拥抱技能提升：不要害怕改变，而应将其视为学习的机会。 企业应该提供培训计划来帮助员工适应，而主动学习人工智能相关技能的个人将会发现自己的需求量很大
- 聚焦“人”元素：人工智能擅长技术，但人类擅长同理心、创造力和批判性思维。 强调这些机器不太可能很快复制的技能
- 诚实地表达期望：企业不应粉饰工作转型的潜力。 对受影响员工的开放沟通和支持至关重要
工作中的人工智能是一个复杂的问题，没有简单的答案。 关键是要承认挑战，而不是散布恐惧（或过度乐观的预测），让我们专注于适应和积极规划人工智能不可避免地创造的未来。
特色图片来源: 陈/Pixabay。
