Прошло совсем немного времени с тех пор, как человечество впервые столкнулось с мобильными приложениями, и вот сегодня мы находимся в ядре искусственного интеллекта, который готов доминировать в технологическом сценарии в ближайшие годы. Было бы правильно, если бы мы сказали, что разработка мобильных приложений послужила стартовой площадкой для искусственного интеллекта, но то, как далеко зашел ИИ, уже меняет существующие тенденции, одной из которых являются мобильные приложения. Следовательно,
Цель интеграции ИИ в эти сектора ясна: улучшить качество процессов, автоматизировать операции, облегчить запросы и повысить производительность. Теперь давайте посмотрим, как ИИ используется в разных секторах:
Применение искусственного интеллекта в розничном секторе
Одной из основных проблем в секторе розничной торговли всегда было управление запасами. При управлении почти морем товаров человеческая ошибка неизбежна. С тех пор как ИИ вошел в цифровой сценарий, некоторые из крупнейших розничных компаний, таких как Walmart, начали эффективно использовать искусственный интеллект для повышения эффективности управления запасами. Разработка ИИ уже превзошла некоторые из самых известных корпоративных программ в управлении цепочками поставок. С точки зрения клиентов, искусственный интеллект открыл возможности для роботизированных программных терминалов, которые могут помочь покупателю получать предложения в соответствии со своими предпочтениями, войдя в систему с учетными данными, предоставленными самим розничным магазином.
Общественный транспорт, управляемый искусственным интеллектом
Некоторые из наиболее интересных применений искусственного интеллекта можно увидеть в секторе общественного транспорта, где лидеры отрасли уже внедряют замечательные инновации. Что еще более интересно, так это то, что некоторые страны, такие как ОАЭ и Америка, почти стоят на пороге запуска полноценных автономных систем общественного транспорта, и это может произойти в любой момент. Некоторые из крупнейших компаний, таких как Tesla и Google, уже находятся на завершающей стадии тестирования беспилотных автомобилей, способных принимать важные решения за доли секунды, чтобы обеспечить безопасность и надежность.
Улучшение логистики с помощью ИИ
Сложный сектор логистики нуждается в гораздо большем, чем просто предложения; ему требуется внедрение в режиме реального времени решений, которые решают самые большие проблемы в этом секторе, такие как транспортные расходы, прогнозирование тарифов, управление запасами, оптимизация маршрутов и некоторые другие. Хорошо, что у ИИ уже есть варианты использования, позволяющие оптимизировать маршрут с помощью датчиков и приложений IoT, прогнозировать пробки, доступные короткие и длинные маршруты, а также оптимальные маршруты. Это напрямую влияет на эффективность операций за счет оптимизации грузоподъемности, стоимости за милю, времени загрузки, скорости транспортного средства и т. д.
Интеграция ИИ в сектор доставки еды
В настоящее время одной из самых быстрорастущих отраслей в мире является индустрия доставки еды. И она постоянно растет по той простой причине, что люди всегда будут любить вкусно поесть, несмотря ни на что. В настоящее время не так много проблем, с которыми сталкивается сектор доставки еды. Тем не менее, если масштабы улучшений действительно считаются проблемой, мы можем иметь их в этом секторе. Приложения искусственного интеллекта в пищевой промышленности существуют в вариантах использования. Например, приложение для доставки еды может использовать предиктивную аналитику для анализа истории заказов и пищевых привычек человека, чтобы предлагать предложения, учитывающие особенности пользователя и бюджета. Другой вариант использования может быть связан со здоровьем и фитнесом, где можно вводить информацию, связанную со здоровьем, такую как рост, вес, возраст и т. д.
Расширенное обучение — искусственный интеллект в сфере образования
С самого начала образовательный сектор был достаточно открыт для внедрения цифровых технологий, начиная с таких технологий, как цифровые классы, электронные книги, дистанционное обучение и т. д., которые должным образом восприняли удивительную полезность, предлагаемую мобильными приложениями, и теперь приветствуют Искусственный интеллект с распростертыми объятиями. Отслеживание успеваемости и персонализированное обучение для студентов — еще одно приложение ИИ. Кроме того, логика искусственного интеллекта может сделать вывод, какой учащийся не успевает по какому конкретному предмету, и улучшить его успеваемость по этому предмету, предоставляя учебные материалы, видео, конкретные классные комнаты и гораздо более актуальную информацию и контент. Для управления ИИ можно использовать для отслеживания посещаемости, сортировки громоздких документов и предоставления учителям возможности эффективно отслеживать успеваемость учащихся.
Помимо того, что было упомянуто выше, существует гораздо больше ИИ, который уже существует и
