In che modo le applicazioni basate su AI/ML basate sull'annotazione dei dati stanno migliorando l'esperienza dei clienti in tutti i settori?

La pandemia ha portato sfide tecnologiche, logistiche ed economiche per le aziende a livello globale, lasciandole in difficoltà per adattarsi. In mezzo al caos, le organizzazioni si sono rivolte a piattaforme di videoconferenza come Google Meet, Microsoft Teams e Zoom per rimanere in contatto.

Le tecnologie di nuova generazione come l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) hanno integrato gli sforzi umani per affrontare qualsiasi cosa, dalla salute all'istruzione. Allo stesso modo, le aziende hanno guardato a queste tecnologie di nuova generazione per rimanere agili durante i cambiamenti incerti del settore.

Utilizziamo anche applicazioni AI/ML in un modo o nell'altro. Utilizzi automaticamente le funzionalità di Intelligenza Artificiale mentre inizi la giornata con gli smartphone. Può essere sbloccato senza inserire password o pin, tramite identificazione biometrica come impronte digitali, iride o riconoscimento facciale. Inoltre, c'è un'opzione per sbloccare il dispositivo smartphone utilizzando una sequenza controllata dall'IA.

Successivamente, apri altre app come YouTube. Il suo sistema di consigli utilizza l'intelligenza artificiale per fornire il contenuto più appropriato che meglio si adatta a te. Le funzionalità di completamento automatico e i risultati di ricerca pertinenti che ottieni durante la navigazione sul Web sono basati sull'intelligenza artificiale.

Prendi un altro esempio calzante, se commetti un errore quando mandi un messaggio a qualcuno, gli errori vengono corretti automaticamente molte volte: sai chi ringraziare. Ma ti sei chiesto cosa alimenta queste applicazioni AI e ML che utilizziamo in un modo o nell'altro? In caso contrario, siamo qui per rispondere. L'annotazione dei dati è il processo che alimenta queste applicazioni.

Ottieni le basi cancellate

Affinché le applicazioni basate su AI/ML possano dare un senso ai dati è necessaria una formazione supervisionata. Devono essere insegnati utilizzando set di dati adeguatamente etichettati che li aiutino a rilevare, identificare e classificare cose diverse nel loro ambiente. Quindi, l'annotazione dei dati è il processo di aggiunta di tag ed etichette ai set di dati di input che devono essere inseriti nei modelli AI/ML.

Proprio come a un bambino viene insegnato cos'è un albero, i modelli intelligenti devono imparare cos'è un albero. Devono essere alimentati con set di dati accuratamente etichettati che mostrino cos'è un albero. Devi anche insegnare loro che non è un 'albero'. Ma se vuoi che il modello intelligente distingua tra i tipi di alberi, dovrai dire loro quali sono le diverse varietà di alberi. Solo allora è possibile per il modello AI/ML classificare se si tratta di un albero di neem o di un abete.

In parole semplici, AI e ML apprendono attraverso esempi proprio come fa il cervello umano. Che si tratti di un modello di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o di un modello basato sulla visione artificiale (CV), l'annotazione dei dati è il processo che li accelera tutti. I set di dati contrassegnati con precisione aiutano gli algoritmi di apprendimento automatico ad apprendere, evolvere ed eseguire in modo efficiente le attività per cui sono progettati.

Meraviglie dell'IA

Aziende di diverse dimensioni stanno adottando l'IA e il ML a livello globale poiché hanno un potenziale immenso. I risultati del sondaggio del rapporto McKinsey: Lo stato dell'intelligenza artificiale nel 2021 sono "Le funzioni aziendali in cui l'adozione dell'IA è più comune sono le operazioni di servizio, lo sviluppo di prodotti e servizi, il marketing e le vendite, sebbene i casi d'uso più popolari coprano una gamma di funzioni. "

Ecco un elenco di alcune straordinarie applicazioni di AI e ML in diversi settori e di come l'annotazione dei dati alimenta tali applicazioni:

Assistenza sanitaria

L'IA abbinata al ML trova molti casi d'uso nel panorama sanitario ed è meglio dire che l'IA è un vantaggio per il settore sanitario. Le immagini mediche come le scansioni a raggi X, TC, risonanza magnetica, ecografia e PET sono etichettate accuratamente per addestrare il modello di apprendimento automatico. Questi set di dati con annotazioni mediche aiutano i modelli intelligenti a imparare dai casi precedenti e fare previsioni su nuove immagini senza etichetta. Questo aiuta gli operatori sanitari a diagnosticare diversi tipi di malattie come infezioni o tumori. Attraverso questo è possibile anche il rilevamento del collegamento tra codici genetici, scoperta di farmaci più rapida e imaging dentale, il rilevamento delle fratture ossee.

Al dettaglio

L'IA si sta espandendo virtualmente e il settore della vendita al dettaglio non fa eccezione. I rivenditori possono aumentare l'efficienza tramite la gestione intelligente dell'inventario, i magazzini automatizzati e l'estrazione di attributi senza aumentare i costi operativi. Per offrire un'esperienza cliente elevata, i rivenditori utilizzano l'intelligenza artificiale durante tutto il ciclo di prodotti e servizi, dalla produzione alle interazioni con il servizio clienti post-vendita e tutto il resto. I clienti sperimentano un grande livello di comfort attraverso le casse automatiche, acquisti personalizzati attraverso consigli sui prodotti, miglioramento della ricerca visiva e così via. Ciò influisce anche sulle loro vendite correnti e genera maggiori profitti.

E-commerce

AI/ML ha avuto un impatto significativo sul settore dell'e-commerce. Le parti interessate conoscono meglio i loro clienti valutandoli in base ai loro modelli di acquisto, ai prodotti preferiti, alle modalità di pagamento utilizzate, ecc.

Le aziende possono anche personalizzare i consigli di acquisto per i propri clienti e rilevare le recensioni false utilizzando i modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Ciò migliora i risultati annuali e aumenta il ROI. Altre funzionalità avanzate come chatbot, servizio clienti automatizzato, ricerca visiva di prodotti e funzionalità di ricerca vocale, tutte basate sull'annotazione dei dati, possono anche essere integrate nelle loro piattaforme per offrire un'esperienza utente elevata.

Finanza

I leader del settore finanziario utilizzano l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per migliorare l'acquisizione e la fidelizzazione dei clienti, aumentare la generazione di entrate, migliorare le relazioni con i clienti e una migliore gestione del rischio.

Gli assistenti virtuali o i chatbot basati sull'intelligenza artificiale possono lavorare 24 ore su 24 e aiutare a gestire le domande dei consumatori in modo molto più efficiente. Possono anche effettuare vendite incrociate di prodotti ai clienti esistenti con conversazioni intelligenti, fornire più opzioni di acquisto e, infine, creare canali di vendita disponibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7 per le aziende.

Formazione scolastica

Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è una delle incredibili applicazioni dell'IA nel mondo reale. I fogli di risposta MCQ nei giorni di scuola/università sono stati analizzati utilizzando questi dispositivi. Le tecnologie di nuova generazione come le reti neurali artificiali offrono un'esperienza dinamica e aiutano gli studenti a godersi ciò che stanno studiando.

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un'altra meraviglia dell'annotazione nell'apprendimento automatico. Utilizzando i modelli basati sulla PNL, gli studenti possono facilmente tradurre il materiale del corso da una lingua all'altra. Di conseguenza, la barriera linguistica viene rimossa e le materie e i contenuti del corso diventano facilmente accessibili a un'ampia gamma di studenti che possono trarne enormi benefici.

Pensieri finali

Le applicazioni basate su AI/ML basate sul processo di annotazione dei dati stanno rivoluzionando le aziende in diversi settori e verticali. I dati provenienti dal rapporto McKinsey: Lo stato dell'IA nel 2021 supportano questa affermazione. "I risultati del sondaggio del 2021 indicano che l'adozione dell'IA sta continuando il suo costante aumento: il 56% di tutti gli intervistati segnala l'adozione dell'IA in almeno una funzione, rispetto al 50% nel 2020".

Quindi, per far parte di questa rivoluzione new age, le aziende hanno bisogno del supporto dati per AI e ML. la consulenza di professionisti o la collaborazione con aziende esperte può aiutarti a ottenere set di dati etichettati di alta qualità in modo coerente. Quindi, questo è il momento giusto per agire!