Mis on tehisintellekt? Põhjalik juhend äriprofessionaalidele

Üks minu edu võtmeid läbi aastate on olnud võime õppida uusi tehnoloogiaid. Digitaalse turunduse innovatsioon on olnud kiire, kuid järjepidev... kuni praeguseni. Tehisintellekti (AI) arengut jälgides kardan, et jään maha... ja see võib mulle maksta suurepärase karjääri, kus olen iga vaba minuti pühendanud oma klientidega õppimisele, rakendamisele ja juurutamisele. Ja kuna tegemist on tehisintellektiga, tean, et kui ma maha jään, edestavad masinad iga võimalust järele jõuda.

Niisiis… uurin tööriistu iga päev, jälgin müügi ja turunduse kasutuselevõttu ning jagan kõike, mis teel on. Peaks avaldama, et mul on üks uskumatu eelis enamiku äriprofessionaalide ees: mu poeg Bill on OpenINSIGHTSi juhtiv andmeteadlane, kellel on Illinoisi Ülikoolist matemaatika doktorikraad. Lisaks tehisintellekti tipptasemel praktikuks olemisele on ta ka erakordne õpetaja… ta juhtis oma ülikoolis geomeetrialaborit, juhendas kümneid õpilasi igal tasemel ja õpetas matemaatilise analüüsi kursusi. Õnneks toetab ta minu üle 50-aastast mõtlemist ja aitab mul mõisteid lahti võtta, et neist paremini aru saada.

Martech Zone Ja tehisintellekt

Pärast seda, kui minu saidil olid aastaid samad põhikategooriad, uuendasin Martech Zone ...ette võtta tehisintellekti kategooria. Ma ei kahtle, et see võtab tõenäoliselt üle kõik teised kategooriad, kui see meie töö igasse aspekti sisse võetakse. Sellegipoolest tahtsin teile, siinsetele lugejatele, lihtsat viisi tehisintellekti uurimiseks, õppimiseks ja avastamiseks müügi- ja turundusvaldkonnas. Soovin selle saidi sisu kureerida nii, et see oleks suunatud keskmisele äriinimesele... mitte andmeteadlasele või doktorikraadiga inimesele. Neil on juba palju ressursse olemas.

Selles vaimus usun, et hea algus oleks aidata äriinimestel mõista tehisintellekti põhimõisteid ja seda, miks see on meie igapäevatöö igas aspektis asendamatu. Paljude ärispetsialistide jaoks võib tehisintellekti mõiste olla raskesti mõistetav. Siin on jaotus:

• Mis on tehisintellekt?
• Tehisintellekti lühike ajalugu
• Mis on GenAI?
• Müük ja turundus ning tehisintellekt
• Näidis tehisintellekti rakendamisest
• Mis siis, kui sul pole piisavalt andmeid?

Selle artikli eesmärk on anda tehisintellektist selge arusaam neile, kellel ei pruugi olla tugevat tehnilist tausta. Käsitleme mõningaid tehisintellektiga seotud levinud terminoloogiat, pakume analoogiaid mõistete selgitamiseks ja uurime tehisintellekti ajalugu kuni ChatGPT väljatöötamiseni.

Mis on tehisintellekt?

Tehisintellekt ehk tehisintellekt viitab arvutisüsteemide või masinate arendamisele, mis suudavad täita ülesandeid, mis tavaliselt nõuavad inimese intelligentsust. Nende ülesannete hulka kuuluvad probleemide lahendamine, loomuliku keele õppimine, mõistmine ja töötlemine, mustrite äratundmine ja otsuste langetamine.

Tehisintellekt on multidistsiplinaarne valdkond, mis ühendab arvutiteaduse, matemaatika ja valdkonnapõhised teadmised, et luua algoritme ja mudeleid, mis võimaldavad masinatel jäljendada inimese kognitiivseid võimeid. See võimaldab tehisintellekti süsteemidel analüüsida suuri andmemahtusid, tuvastada mustreid ning teha töödeldava teabe põhjal ennustusi või soovitusi.

Kui ma teid juba segadusse ajan, siis toome analoogia. Kujutage ette andmeteadlast kui kokka, kes loob retsepte. Kokk (andmeteadlane) annab roa valmistamiseks vajalikud koostisosad (andmed) ja juhised (algoritmid). Nagu osav õpipoiss, õpib tehisintellekti süsteem nendest retseptidest ja suudab ise sarnaseid roogasid luua. Aja jooksul võib tehisintellekti süsteem koostisosade ja tehnikate mõistmise põhjal välja töötada uusi retsepte.

Tehisintellektis kavandab andmeteadlane algoritme ja esitab andmeid, samal ajal kui tehisintellekti süsteem (intelligentsus) õpib sellest sisendist ja saab ülesandeid autonoomselt täita. Algoritmide täiustused toimuvad algoritmide treenimise või ümberkoolitamise ajal. Näiteks Facebooki või X-i (endine Twitteri) tehisintellekti algoritm saab teid paremini mõista ainult seetõttu, et tal on aja jooksul teie kohta rohkem andmeid või kuna arendajad loovad paremaid andmeid, mitte seetõttu, et see täiustab ennast autonoomselt. Tänapäeval mudeliga suheldes on see tavaliselt eelnevalt treenitud.

Tehisintellekti lühiajalugu

Tehisintellekti teekond kontseptsioonist reaalsuseni algas Turingi tööga 1950. aastatel. LISP, esimene tehisintellekti keel, tähistas olulist edusammu 1960. aastatel. Masinõpe saavutas keskse koha 1990. aastatel, muutes valdkonda revolutsiooniliselt. 2000. aastad tõid uue fookuse robootikale ja keele töötlemisele tehisintellektis. Tõeline pöördepunkt on olnud OpenAI GPT-seeria väljatöötamine, mis tähistab märkimisväärset hüpet tehisintellekti arengus. GPT-3 ja GPT-4 näitavad tehisintellekti piiramatut potentsiaali.

• 1950-1960ndad: Tehisintellekti aluse panid Alan Turing ja John McCarthy, kes töötasid välja Turingi testi kontseptsiooni ja lõid selle termini. TehisintellektSelle perioodi teadlased olid optimistlikud, et arvuteid saab programmeerida üldiste probleemide lahendamiseks, mõistuse kasutamiseks ja otsuste langetamiseks.
• 1970-1980ndad: Tehisintellekti uuringud laienesid, keskendudes reeglipõhistele ekspertsüsteemidele, mis suutsid jäljendada inimestekspertide otsustusprotsessi teatud valdkondades. Varaste teadlaste optimism aga vaibus, kuna üldisemate probleemide lahendamise tehisintellekti süsteemide osas oli edusamme vähe.
• 1990-2000ndad: Masinõpe (ML) hakkas kesksele kohale jõudma, kui teadlased uurisid algoritme, mis suutsid andmetest õppida, mis viis tugivektormasinate, otsustuspuude ja muude masinõppe tehnikate väljatöötamiseni.
• 2010. aastad: Arvutusvõimsuse arengu ja suuremate andmekogumite kättesaadavuse tõttu kujunes süvaõpe võimsaks lähenemisviisiks keerukate tehisintellekti probleemide lahendamiseks pildituvastuses ja loomuliku keele töötlemises.
• 2020. aastad: Transformer-põhiste suurte keelemudelite väljatöötamine (LLM-id) meeldib Avage AI's GPT-3 ja Google'i BERT tegi revolutsiooni loomuliku keele töötlemisel. Avatud tehisintellekt ühendas oma suured keelemudelid tugevdusõppega, et luua ChatGPT, võimas generatiivne loomuliku keele tehisintellekti süsteem. Teised generatiivse tehisintellekti tööriistad, näiteks DALL-E ja Keskteekond arendamisel.
• 2030ndad ja hiljemTehisintellekti süsteemide jätkuv integreerimine liigub tehisintellektilt (ANI) võiks viia tehisintellekti (AGI) ja tehisintellekt (ASI) millel on potentsiaal maailma, nagu me seda teame, radikaalselt muuta.

Tehisintellekti kiire areng viimastel aastatel on tingitud mitmest võtmetegurist, sealhulgas saadaoleva ribalaiuse suurenemisest, arvutuskiiruse paranemisest, pilvandmetöötluse laialdasest kasutuselevõtust ja programmeerimise edusammudest. Need tegurid on loonud sünergilise keskkonna, mis on edendanud tehisintellekti arendamist ja kasutuselevõttu.

• Bandwidth: Interneti kasv ja suurenenud ribalaius on võimaldanud tohutul hulgal andmeid suurel kiirusel edastada ja töödelda. See on hõlbustanud tehisintellekti mudelite väljatöötamist, mis tuginevad treenimiseks ja analüüsimiseks suurtele andmekogumitele. Suurem ribalaius võimaldab ka tehisintellekti rakendustel tõhusalt töötada ning pakkuda reaalajas teadmisi ja ennustusi.
• Arvutuskiirus: Arvutiriistvara, eriti graafikaprotsessorite (GPU) ja spetsiaalsed tehisintellekti kiibid on arvutuskiirust märkimisväärselt suurendanud. See on võimaldanud tehisintellekti algoritmidel töödelda suuri andmemahtusid ja teha keerukaid arvutusi kiiremini. Kiirem arvutuskiirus on kiirendanud tehisintellekti mudelite treenimist ja juurutamist, muutes võimalikuks keerukamate ja nõudlikumate ülesannete lahendamise, mis varem olid võimatud.
• Cloud Computing: Pilvandmetöötluse esiletõus on andnud ettevõtetele ja teadlastele hõlpsa juurdepääsu võimsatele arvutusressurssidele ja infrastruktuurile. See on alandanud tehisintellekti arendamise takistusi, kuna organisatsioonid ei pea enam tehisintellekti mudelite loomiseks ja juurutamiseks suuri investeeringuid tegema kohapealsesse riistvarasse. Pilvepõhised tehisintellekti platvormid võimaldavad ka sujuvat koostööd, skaleeritavust ja paindlikkust tehisintellekti rakenduste juurutamisel.
• Programmeerimine: Programmeerimiskeelte, teekide ja raamistike areng on lihtsustanud tehisintellekti rakenduste arendamise protsessi. Avatud lähtekoodiga teegid, näiteks TensorFlow, PyTorchja skikit õppima pakuvad eelvalmistatud funktsioone ja tööriistu, mis aitavad arendajatel suhteliselt hõlpsalt tehisintellekti mudeleid luua. Need teegid on soodustanud koostöökeskkonda, võimaldades arendajatel oma tööd jagada ja üksteise uuendustest kasu saada. See on viinud tehisintellekti algoritmide, tehnikate ja rakenduste kiire arenguni.

Nende tegurite koosmõju on loonud tehisintellekti arendamiseks ideaalse tormi. Suurem ribalaius ja arvutuskiirus on võimaldanud töödelda ja analüüsida tohutul hulgal andmeid, samas kui pilvandmetöötlus on muutnud täiustatud arvutusressursid kättesaadavaks ja taskukohaseks. Siin on tehisintellekti levinumad rakendused:

1. Klassifikatsioon: Tehisintellekti abil saab andmeid nende omaduste põhjal erinevatesse klassidesse liigitada. Näiteks e-posti rämpsposti filtrid, pildituvastussüsteemid ja meeleoluanalüüsi tööriistad tuginevad klassifitseerimisalgoritmidele.
2. Regressioon: Tehisintellekt suudab sisendtunnuste põhjal ennustada pidevaid väärtusi. Näideteks on kinnisvarahindade ennustamine erinevate tunnuste põhjal, müügi prognoosimine ja klientide lahkumise tõenäosuse hindamine.
3. Soovitussüsteemid: Tehisintellekti algoritmid saavad kasutajatele pakkuda isikupärastatud soovitusi, mis põhinevad nende eelistustel, käitumisel ja ajaloolistel andmetel. Näideteks on filmide soovitused voogedastusplatvormidel ja tootesoovitused e-kaubanduse veebisaitidel.
4. Loomuliku keele töötlemine (NLP): Tehisintellekti saab kasutada inimkeele analüüsimiseks, mõistmiseks ja genereerimiseks. Mõned levinud NLP-ülesanded hõlmavad masintõlget, teksti kokkuvõtete tegemist ja nimetatud üksuste tuvastamist.
5. Kõnetuvastus: Tehisintellekt suudab kõnekeelt kirjalikuks tekstiks transkribeerida. Seda tehnoloogiat kasutatakse sellistes rakendustes nagu virtuaalsed assistendid, transkriptsiooniteenused ja hääljuhtimisega süsteemid.
6. Arvutinägemine: Tehisintellekt suudab töödelda ja analüüsida visuaalset teavet, näiteks pilte ja videoid. Rakenduste hulka kuuluvad objektide tuvastamine, näotuvastus ja optiline märgituvastus (OCR).
7. Robootika: Tehisintellekti kasutatakse robotite arendamisel, mis suudavad ülesandeid täita autonoomselt või poolautonoomselt. Näideteks on isejuhtivad autod, droonid ja robotassistendid.
8. Mängimine: Tehisintellekt suudab õppida mängima ja silma paista erinevates mängudes, näiteks males, Go-s ja videomängudes, edestades sageli inimestest mängijaid.
9. Anomaalia tuvastamine: Tehisintellekti saab kasutada andmetes ebatavaliste mustrite või kõrvalekallete tuvastamiseks, mis võib olla kasulik pettuste avastamisel, võrgu turvalisuse tagamisel ja kvaliteedikontrollil.

Võib-olla on tänapäeval tehisintellekti kõige olulisem edusamm Generatiivne AI (GenAI):

Mis on generatiivne AI?

GenAI on tehisintellekti alamhulk, mis keskendub sisu, sealhulgas teksti, piltide, videote ja muu loomisele. GenAI süsteemid on loodud inimese loovuse jäljendamiseks ja sisu autonoomseks genereerimiseks. Need süsteemid kasutavad süvaõppe tehnikaid, peamiselt närvivõrkude variante, näiteks rekurrentseid närvivõrke (RNN-id) ja generatiivsed võistlevad võrgustikud (GANid), oma ülesannete täitmiseks.

GenAI peamised omadused ja rakendused müügi ja turunduse kontekstis on järgmised:

1. Sisu genereerimine: GenAI suudab ilma inimese sekkumiseta luua kvaliteetset turundussisu, näiteks ajaveebiartikleid, sotsiaalmeedia postitusi ja e-posti kampaaniaid. See võimekus on eriti väärtuslik järjepideva sisugraafiku säilitamiseks ja laiema publiku kaasamiseks.
2. Isikupärastamine: GenAI saab analüüsida klientide andmeid ja eelistusi, et luua isikupärastatud tootesoovitusi ja turundussõnumeid. See isikupärastamine parandab kliendikogemust ja suurendab konversiooni tõenäosust.
3. Automatiseerimine: GenAI suudab automatiseerida korduvaid turundusülesandeid, nagu A/B-testimine, andmeanalüüs ja reklaamide optimeerimine. See vabastab turundusspetsialistid, et nad saaksid keskenduda oma kampaaniate strateegiale ja loomingulistele aspektidele.
4. Keele tõlge: GenAI aitab turundusmaterjale tõlkida mitmesse keelde, võimaldades ettevõtetel jõuda ülemaailmsetele turgudele.
5. Visuaalse sisu loomine: GenAI suudab genereerida visuaale nagu infograafikat, logosid ja videoklippe, vähendades disainerite ja videograafide palkamise aega ja kulusid.
6. Turu uuring: GenAI aitab analüüsida turusuundumusi ja klientide meelsust, töödeldes tohutul hulgal andmeid sotsiaalmeediast, arvustustest ja uudisteallikatest. See teave on väärtuslik andmepõhiste turundusotsuste tegemiseks.

GenAI mängib müügi- ja turundustööstuses võtmerolli, automatiseerides sisu loomist, isikupärastades kliendisuhtlust ja sujuvamaks muutes turundustegevust. See annab ettevõtetele võimaluse digitaalsel maastikul konkurentsivõimeliseks jääda, kasutades ära tehisintellektil põhinevat loovust ja tõhusust.

Müügi ja turunduse tehisintellekt

Tehisintellekt on müügis ja turunduses mitmel põhjusel murranguline:

1. Isikupärastamine: Tehisintellekt suudab analüüsida suuri andmemahtusid ja tuvastada mustreid, mis aitavad luua isikupärastatud kliendikogemusi. See võib viia parema klientide kaasatuse, kõrgemate konversioonimäärade ja suurenenud klientide lojaalsuseni.
2. Automatiseerimine: Tehisintellekt suudab automatiseerida paljusid korduvaid ja aeganõudvaid ülesandeid, nagu müügivihjete hindamine, e-posti turundus ja klientide segmenteerimine, võimaldades müügi- ja turundusmeeskondadel keskenduda strateegilisematele tegevustele.
3. Ennustav analüüs: Tehisintellekt suudab analüüsida ajaloolisi andmeid, et ennustada tulevast klientide käitumist, võimaldades ettevõtetel ennetada klientide vajadusi, optimeerida turunduskampaaniaid ja parandada müügistrateegiaid.
4. Täiustatud otsustusvõime: Tehisintellekt suudab kiiresti ja täpselt töödelda tohutul hulgal andmeid, pakkudes müügi- ja turundusmeeskondadele väärtuslikku teavet teadlike otsuste tegemiseks sihtimise, sõnumite ja tootearenduse kohta.
5. Parem tõhusus: Tehisintellekt aitab ettevõtetel optimeerida müügi- ja turundusprotsesse, vähendades kulusid ja suurendades tootlikkust.

Näidis tehisintellekti rakendamisest

Siin on tavaline kasutusjuhtum, mille puhul näeme tehisintellekti mõju tänapäeval… B2B müügivihjete hindamine. Arvestades teie CRM ja ajalooliste kliendiandmete, firmagraafiliste ja käitumuslike andmete kombineerimise ning algoritmide loomise abil saavad ettevõtted potentsiaalsete klientide andmebaasi skoorida. Siin on sammud:

1. samm: andmete ekstraheerimine ja ettevalmistamine

1. Koguge oma CRM-süsteemist klientide andmeid. See hõlmab üksikasju nende ettevõtete kohta, näiteks suurus ja valdkond ning see, kuidas nad on teie ettevõttega suhelnud (nt e-kirjad, veebisaidi külastused jne).
2. Koguge oma klientide ja potentsiaalsete müügivihjete kohta lisateavet, näiteks kui palju nende ettevõtted teenivad tulu, kui palju töötajaid neil on ja kus nad asuvad.
3. Kombineeri oma CRM-ist pärit teave ja lisaandmed üheks andmekogumiks.
4. Puhastage ja korraldage andmeid, täites puuduvad üksikasjad ja tagades, et kõik eri tüüpi teave oleks tehisintellekti jaoks kasutatavas vormingus.

2. samm: funktsioonide väljatöötamine ja valik

1. Loo uusi andmepunkte, mis aitavad ennustada, millistest müügivihjetest saavad tõenäoliselt kliendid. Need võivad olla olemasolevate andmepunktide kombinatsioonid või suhtarvud.
2. Tuvastage müügivihjete konversiooni ennustamiseks kõige olulisemad andmepunktid, kasutades tehnikaid, mis aitavad teil kindlaks teha, millistel teguritel on kliendiks saamisega kõige tugevam seos.

3. samm: mudeli väljatöötamine ja treenimine

1. Jaga andmestik kaheks osaks: üks tehisintellekti treenimiseks ja teine selle jõudluse testimiseks.
2. Vali sobiv tehisintellekti meetod, mis suudab andmetes mustreid õppida ja ennustusi teha. Näideteks on logistiline regressioon, tugivektorimasinad või gradiendi võimendamise masinad. Me ei hakka neid üksikasju siinkohal käsitlema!
3. Õpeta tehisintellekti treeningandmete abil, näidates talle andmetes mustreid ja tulemusi (kas müügivihjest sai klient või mitte).

4. samm: mudeli hindamine ja müügivihjete hindamine

1. Testi tehisintellekti toimivust testimiskomplektis, võrreldes selle ennustusi teadaolevate tulemustega. Mõõda selle täpsust mõõdikute abil, mis aitavad sul mõista, kui hästi see toimib, näiteks täpsus, mälumaht, F1-skoor ja joonealune pindala. ROC kõver.
2. Kui tehisintellekt toimib hästi, kasutage seda potentsiaalsete müügivihjete klientideks saamise tõenäosuse ennustamiseks.

5. samm: müügivihjete prioriseerimine ja järelkontroll

1. Sorteeri müügivihjed vastavalt nende eeldatavale tõenäosusele saada kliendiks.
2. Keskendu oma müügi- ja turundustegevuses müügivihjetele, kellel on suurim ennustatud tõenäosus, kuna neil on suurim võimalus klientideks saada.

Neid samme järgides saate tehisintellekti abil analüüsida oma kliendiandmeid ja seada prioriteediks müügivihjed vastavalt nende konversiooni tõenäosusele, mis aitab muuta teie müügi- ja turundustegevuse tõhusamaks.

Mis siis, kui teil pole piisavalt andmeid?

Tehisintellekt ei ole mõeldud ainult suurtele ettevõtetele, kellel on tohutud andmekogumid ja kes saavad endale lubada andmeteadlase palkamist ja vajalikku infrastruktuuri. Ettevõtetel, kellel on väikesed andmekogumid ja andmeteadlased puuduvad, on tehisintellekti rakendamine siiski võimalik järgmiste lähenemisviiside abil:

1. Kolmanda osapoole tehisintellekti tööriistad: Paljud tehisintellekti platvormid ja tööriistad on suunatud väikeettevõtetele või firmadele, millel puuduvad spetsiaalsed andmeteaduse meeskonnad. Need tööriistad aitavad selliste ülesannetega nagu klientide segmenteerimine, müügivihjete hindamine ja turunduse automatiseerimine, ilma et oleks vaja ulatuslikku sisemist ekspertiisi.
2. Eelnevalt treenitud mudelid: Mõned tehisintellekti tööriistad pakuvad eelkoolitatud mudeleid, mida saab rakendada konkreetsete ülesannete jaoks, näiteks sentimentaalsuse analüüsimiseks või pildi tuvastamiseks. Kuigi need mudelid ei pruugi olla nii täpsed kui teie andmete põhjal loodud kohandatud mudelid, võivad need siiski anda väärtuslikku teavet.
3. Koostööplatvormid: Kasuta platvorme nagu Kaagutama või kaasake vabakutselisi andmeteadlasi, kes aitavad teil luua teie konkreetsetele vajadustele vastavaid tehisintellekti mudeleid. Andmeteaduse töö tellimisega alltöövõtjalt saate keskenduda tehisintellekti loodud teadmiste kasutamisele oma müügi- ja turundusstrateegiate täiustamiseks.
4. Andmete täiendamine: Isegi kui teie andmestik on väike, saate andmestiku laiendamiseks kasutada selliseid tehnikaid nagu andmete täiendamine, luues olemasolevatest andmetest uusi näiteid. See aitab parandada teie andmetel treenitud tehisintellekti mudelite jõudlust.

Neid lähenemisviise kasutades saavad piiratud andmete ja ressurssidega ettevõtted siiski tehisintellekti transformatiivset jõudu rakendada oma müügi- ja turundustegevuse parandamiseks. Samuti soovitaksin julgustada oma meeskonda õppima tehisintellekti ja masinõppe põhitõdesid veebikursuste, töötubade või sertifikaatide kaudu. See aitab neil paremini mõista, kuidas tehisintellekti oma töös rakendada ja suurendada üldist andmekirjaoskust teie organisatsioonis.

Tänu mu pojale, Bill Karr, abi eest selle artikli kirjutamisel! Bill on ettevõtte juhtiv andmeteadlane OpenINSIGHTS.

seotud Martech Zone sisu

Kuidas asutada oma turundusagentuur või konsultatsioonifirma

ADX: Otsuse ehitamine või ostmine tehisintellektiga integreeritud digitaalse transformatsiooni taustal

9 põhjust, miks investeerimine suunamisturunduse tarkvarasse on teie ettevõtte kasvu jaoks parim investeering

2025. aasta andmemaastikul navigeerimine: tänapäevase andmeterminoloogia põhjalik juhend