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Como a IA pode ajudar as pequenas empresas?
Como a IA pode ajudar as pequenas empresas?

Vídeo: Como a IA pode ajudar as pequenas empresas?

Vídeo: Como a IA pode ajudar as pequenas empresas?
Vídeo: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO NEGÓCIO (Como Pode Influenciar a Sua Empresa?) 2024, Novembro
Anonim

Como a IA pode ajudá-lo a administrar uma pequena empresa mais inteligente

  • Marketing de email mais inteligente.
  • Vendas mais fortes.
  • Reduza as tarefas rotineiras e repetitivas.
  • Faça um mergulho profundo no que funciona (ou não funciona)
  • Expanda sua equipe com um chatbot.
  • Entenda a jornada do cliente em seu site.
  • Revolucione os recursos humanos.

Da mesma forma, como a IA pode ajudar as empresas?

Em termos gerais, AI pode apoiar três importantes o negócio necessidades: automatizar o negócio processos (normalmente atividades administrativas e financeiras de back-office), obtendo insights por meio da análise de dados e engajando-se com clientes e funcionários.

quais empresas estão usando IA? Os 10 melhores exemplos de como as empresas usam a inteligência artificial na prática

  1. Alibaba. A empresa chinesa Alibaba é a maior plataforma de comércio eletrônico do mundo que vende mais do que Amazon e eBay juntos.
  2. Alfabeto - Google. Alphabet é a empresa-mãe do Google.
  3. Amazonas.
  4. Maçã.
  5. Baidu.
  6. Facebook.
  7. IBM.
  8. JD.com.

Também sei, como me inscrevo para uma IA empresarial?

  1. Familiarize-se com a IA.
  2. Identifique os problemas que você deseja que a IA resolva.
  3. Priorize o valor concreto.
  4. Reconheça a lacuna de capacidade interna.
  5. Traga especialistas e estabeleça um projeto-piloto.
  6. Forme uma força-tarefa para integrar dados.
  7. Comece pequeno.
  8. Inclua o armazenamento como parte do seu plano de IA.

Como o aprendizado de máquina pode ser usado nos negócios?

6 etapas para aplicar o aprendizado de máquina em sua empresa

  1. Etapa 1: entender qual é a diferença entre IA e ML.
  2. Etapa 2: Estude seus processos de negócios e identifique quais processos podem ser habilitados para ML.
  3. Etapa 3: coleta de dados e extração de recursos para aprendizado de máquina.
  4. Etapa 4: Encontre o melhor modelo (mais em breve..)
  5. Etapa 5: verifique a precisão do modelo (mais em breve …)

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