Позначте чат-бота: Рамки для виявлення, де штучний інтелект приносить вигоду

Запитайте більшість керівників бізнесу, де штучний інтелект працює всередині їх організації, і вони покажуть на чат-бота. Walmart, Amazon та Albertsons довели, що ця модель працює — але чат для клієнтів також став найбільш переповненою, комодитизованою категорією в сфері штучного інтелекту, і більшість компаній вдаються до цього не тому, що це варіант з найвищою віддачею, а тому, що це найбільш очевидний. Ця сесія стверджує протилежне тому, що фінансується в першу чергу: випадки використання штучного інтелекту з найбільшим фінансовим та операційним поверненням зазвичай є тими, які потрібно глибше дослідити, щоб знайти. Використовуючи власну реалізацію програмного забезпечення на основі штучного інтелекту як робочий приклад, генеральний директор компанії Elastic Path Брайан Хаус пояснює, як вибрати найвищий вплив на застосування штучного інтелекту для вашого бізнесу — і представляє рамки, які учасники можуть використовувати одразу, щоб оцінити свої випадки використання та скласти пріоритетний список, куди інвестувати далі. Цю сесію побудовано для людей, які приймають рішення про інвестиції в штучний інтелект — керівників цифрових стратегій, власників продуктів та операторів — які хочуть мати повторювальний метод для відокремлення яскравого від цінного. Приходьте з двома або трьома випадками використання штучного інтелекту, які ви розглядаєте; ви підете з оцінкою їх і знанням, який з них реалізувати першим.