Nội dung bài viết:

    AI là gì?

    AI đang thay đổi hoạt động kinh doanh
    như thế nào?

    Tương lai của AI

 

Trong thế kỷ 21, Trí Tuệ Nhân Tạo (Artificial Intelligence - AI) đã trở thành một trong những công nghệ quan trọng nhất, tác động mạnh mẽ đến mọi khía cạnh của cuộc sống và hoạt động kinh doanh. Từ việc tối ưu hóa quy trình sản xuất đến cải thiện trải nghiệm khách hàng, AI đang mở ra những cơ hội mới và thách thức đối với các doanh nghiệp trên toàn thế giới.

AI là gì?

Đầu tiên, để hiểu rõ hơn về cách mà AI đã thay đổi cách hoạt động của doanh nghiệp, chúng ta cần hiểu rõ về khái niệm AI là gì. AI là một thuật ngữ rộng dùng để chỉ phần mềm máy tính tham gia vào các hoạt động giống con người, bao gồm học tập, lập kế hoạch và giải quyết vấn đề. Gọi các ứng dụng cụ thể là “trí tuệ nhân tạo” cũng giống như gọi ô tô là “phương tiện”. Nó đúng về mặt kỹ thuật, nhưng nó không bao gồm các chi tiết cụ thể. Các trường hợp sử dụng phổ biến nhất trong kinh doanh của AI liên quan đến học máy (ML: machine learning) và học sâu (deep learning).

AI đang thay đổi hoạt động kinh doanh như thế nào?

Các doanh nghiệp đang chuyển sang sử dụng AI ở mức độ cao hơn để cải thiện và hoàn thiện hoạt động của mình. Theo khảo sát của Forbes Advisor, các doanh nghiệp đang sử dụng AI trên nhiều lĩnh vực. Các ứng dụng phổ biến nhất bao gồm dịch vụ khách hàng, với 56% số người được hỏi sử dụng AI cho mục đích này cũng như quản lý an ninh mạng và gian lận, được 51% doanh nghiệp áp dụng.

 

Các ứng dụng đáng chú ý khác của AI là quản lý quan hệ khách hàng (46%), trợ lý cá nhân kỹ thuật số (47%), quản lý hàng tồn kho (40%) và sản xuất nội dung (35%). Các doanh nghiệp cũng tận dụng AI để đề xuất sản phẩm (33%), kế toán (30%), vận hành chuỗi cung ứng (30%), tuyển dụng và tìm nguồn cung ứng nhân tài (26%) và phân khúc đối tượng (24%).

1. Dịch vụ khách hàng:

AI cho phép doanh nghiệp cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7 và thời gian phản hồi nhanh hơn, giúp cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Các Chatbot được hỗ trợ bởi AI có thể giúp khách hàng giải quyết các truy vấn đơn giản mà không cần đến con người. Khả năng này cho phép lực lượng lao động dịch vụ khách hàng của con người giải quyết các vấn đề phức tạp hơn.

 

Theo báo cáo của McKinsey, một công ty viễn thông Nam Mỹ sử dụng AI đàm thoại để ưu tiên các khách hàng có giá trị cao hơn đã tiết kiệm được 80 triệu USD. Công cụ AI đàm thoại mạnh mẽ như IBM Watsonx Assistant giúp Chatbot khắc phục một số điểm yếu của các mô hình trước đó, như không thể giải quyết nhiều câu hỏi của khách hàng. 

 

Hạn chế:

• Thiếu sự đồng cảm: Chatbots và các hệ thống AI khác có thể không thể hiện được sự đồng cảm và thấu hiểu cảm xúc của khách hàng như con người, dẫn đến trải nghiệm khách hàng không tốt.
• Thiếu sự linh hoạt: Các hệ thống AI thường được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể và có thể gặp khó khăn khi xử lý các tình huống phức tạp hoặc bất ngờ.

 

2. An ninh mạng / Quản lý gian lận:

AI là đồng minh không thể thiếu trong việc ngăn chặn, tránh các mối đe dọa an ninh mạng. Hệ thống AI có thể nhận ra các cuộc tấn công mạng và các mối đe dọa an ninh mạng bằng cách giám sát các mẫu dữ liệu đầu vào. Sau khi phát hiện mối đe dọa, nó có thể truy ngược dữ liệu để tìm nguồn và giúp ngăn chặn các mối đe dọa trong tương lai. AI là một tập hợp bổ sung của những “con mắt siêng năng”, không ngừng tìm kiếm có thể củng cố đáng kể cơ sở hạ tầng của doanh nghiệp.

 

Một số phần mềm ứng dụng AI trong an ninh mạng có thể kể đến như: SaaS, Falcon, LogRhythm, SparkCognition…. Những phần mềm này có thể cung cấp khả năng bảo vệ và bảo vệ hàng rào cuối trước các mối đe dọa cấp cao được sử dụng để xâm phạm mạng công nghiệp, chính phủ và doanh nghiệp.

 

Hạn chế:

• Thiên vị thuật toán: Các hệ thống AI có thể bị thiên vị do dữ liệu đào tạo được sử dụng, dẫn đến kết quả không chính xác hoặc phân biệt đối xử.
• Nguy cơ tấn công mạng: Các hệ thống AI có thể bị tấn công bởi tin tặc, dẫn đến rò rỉ dữ liệu hoặc gián đoạn hoạt động kinh doanh.

 

3. Trợ lý cá nhân kỹ thuật số:

AI có thể chuyển đổi hoạt động kinh doanh nội bộ thông qua các chatbot AI hoạt động như trợ lý cá nhân, giúp quản lý email, duy trì lịch và đưa ra các đề xuất để hợp lý hóa các quy trình. Ngoài ra, Chatbot có thể giúp bạn phát triển doanh nghiệp của mình bằng cách xử lý các yêu cầu trực tuyến của khách hàng. 

 

Với một số phần mềm được ứng dụng AI trong trợ lý cá nhân như: RingCentral, Kustomer, PwC, Edify,... Các phần mềm này được hỗ trợ bởi AI, cho phép chúng đưa vào các phân tích và phản hồi theo thời gian thực trên quy mô lớn. Giải pháp dịch vụ khách hàng là một nhân viên AI mà khách hàng có thể tương tác bất kỳ lúc nào trong ngày mà không cần phải gửi email hoặc gọi điện cho một người ở trung tâm liên hệ. Bằng cách giảm tải các nhiệm vụ khác nhau cho Chatbot, doanh nghiệp có thể cải thiện dịch vụ khách hàng đồng thời có thêm thời gian để tập trung vào các chiến lược phát triển doanh nghiệp của mình.

 

Hạn chế:

• Giảm tương tác con người: Việc sử dụng AI quá nhiều có thể dẫn đến giảm tương tác giữa con người, ảnh hưởng đến văn hóa doanh nghiệp và tinh thần làm việc của nhân viên.
• Mất việc làm: Việc tự động hóa các tác vụ có thể dẫn đến mất việc làm cho một số nhân viên.

4. Quản trị quan hệ khách hàng (CRM):

AI cũng đang thay đổi hệ thống CRM. Thông thường, phần mềm CRM yêu cầu sự can thiệp đáng kể của con người để duy trì tính cập nhật và chính xác. Tuy nhiên, phần mềm CRM tốt nhất hiện nay sử dụng AI để chuyển đổi thành các hệ thống tự cập nhật, tự động sửa lỗi, thực hiện phần lớn công việc nền tảng là quản lý quan hệ khách hàng . 

 

Một ví dụ điển hình về việc sử dụng AI trong CRM là trong lĩnh vực tài chính. Tiến sĩ Hossein Rahnama, người sáng lập và Giám đốc điều hành của công ty trợ giúp AI Flybits và là giáo sư thỉnh giảng tại Viện Công nghệ Massachusetts, đã làm việc với TD Bank để tích hợp AI vào các hoạt động ngân hàng thông thường.

 

“Nếu sử dụng công nghệ này, bạn có thể có một khoản thế chấp với ngân hàng và sẽ được gia hạn sau 90 ngày hoặc ít hơn… nếu bạn đang đi ngang qua một chi nhánh, bạn sẽ nhận được một tin nhắn được cá nhân hóa mời bạn đến chi nhánh và gia hạn khoản thế chấp của bạn.” Rahnama giải thích. “Hoặc nếu bạn đang xem một bất động sản để bán và bạn dành hơn 10 phút ở đó, nó sẽ gửi cho bạn một lời đề nghị thế chấp”.

 

Hạn chế:

• Thiếu sự sáng tạo: Các hệ thống AI có thể gặp khó khăn trong việc đưa ra các chiến lược marketing sáng tạo và hiệu quả.
• Vi phạm quyền riêng tư: Việc thu thập và sử dụng dữ liệu khách hàng cần được thực hiện một cách cẩn thận và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư.

 

5. Quản lý hàng tồn kho:

• Quản lý hàng tồn kho theo thời gian thực: AI theo dõi lượng hàng tồn kho theo thời gian thực, đảm bảo doanh nghiệp luôn có đủ hàng hóa để đáp ứng nhu cầu khách hàng mà không gây lãng phí.
• Tối ưu hóa giá cả: AI tối ưu hóa giá cả sản phẩm dựa trên nhu cầu thị trường và dữ liệu cạnh tranh, giúp doanh nghiệp tăng lợi nhuận.

 

Hạn chế:

• Thiếu sự linh hoạt: Các hệ thống AI có thể gặp khó khăn trong việc thích ứng với những thay đổi đột ngột trong nhu cầu thị trường.
• Chi phí cao: Việc triển khai và duy trì các hệ thống AI có thể tốn kém.

 

6. Sản xuất nội dung:

Generative AI (GenAI) là một lĩnh vực đang phát triển giúp các tổ chức tối ưu hóa việc tạo nội dung. Các công cụ như ChatGPT hay Bard cung cấp những nội dung tổng hợp và mới mẻ từ nội dung gốc của các website khác nhau. Những công cụ này có thể tạo ra hình ảnh hoặc văn bản dựa trên lời nhắc đầu vào và các nhà thiết kế, người viết và người đứng đầu nội dung có thể sử dụng các kết quả đầu ra AI tổng hợp này để trợ giúp động não, phác thảo và các nhiệm vụ khác của dự án. Gartner ước tính rằng đến năm 2025, AI tổng quát sẽ được sử dụng để tạo ra 30% nội dung tiếp thị bên ngoài, tăng từ 2% vào năm 2022.

 

Mặc dù việc tạo nội dung AI phần lớn vẫn chưa được kiểm soát nhưng nhân viên nên giám sát việc sử dụng AI trong việc tạo nội dung để ngăn chặn vi phạm bản quyền, xuất bản thông tin sai lệch hoặc các hoạt động kinh doanh phi đạo đức khác.

 

7. Khuyến nghị sản phẩm:

• Thiên vị thuật toán: Các hệ thống AI có thể giới thiệu các sản phẩm không phù hợp với nhu cầu thực sự của khách hàng.
• Mất cơ hội bán hàng: Việc chỉ dựa vào AI để đề xuất sản phẩm có thể bỏ lỡ cơ hội bán hàng cho những khách hàng có nhu cầu khác.

 

Hạn chế:

• Thiếu sự linh hoạt: Các hệ thống AI có thể gặp khó khăn trong việc thích ứng với những thay đổi đột ngột trong nhu cầu thị trường.
• Chi phí cao: Việc triển khai và duy trì các hệ thống AI có thể tốn kém.

8. Kế toán:

• Tuân thủ quy định: AI giúp doanh nghiệp tuân thủ các quy định về kế toán một cách chính xác và hiệu quả.
• Lập báo cáo tài chính: AI tự động lập báo cáo tài chính chi tiết và chính xác, giúp ban lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu.

 

Một số phần mềm như AccountsIQ, Sage, Docyt, Botkeeper… tích hợp AI giúp tối ưu hóa hoạt động kế toán và hoạt động chung cũng như theo dõi các số liệu chính. Chức năng cốt lõi là phân loại các mục nhập chung và tự động gửi chúng đến hệ thống kế toán. Nếu có bất kỳ sự khác biệt nào, nó sẽ phát hiện và thu hút sự chú ý. Các tính năng đáng chú ý khác bao gồm thông tin chi tiết về doanh nghiệp, lưu trữ tài liệu, cộng tác với khách hàng và quản lý dự án.

 

Hạn chế:

• Sai sót do lỗi lập trình: Các hệ thống AI có thể mắc lỗi do lỗi lập trình, dẫn đến sai sót trong kế toán.
• Thiếu sự giám sát của con người: Việc tự động hóa quá trình kế toán cần được giám sát chặt chẽ bởi con người để đảm bảo tính chính xác.

 

9. Hoạt động chuỗi cung ứng:

Ứng dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng xuất hiện dưới dạng phân tích dự đoán, giúp dự báo giá vận chuyển và chi phí vật liệu trong tương lai. Phân tích dự đoán cũng giúp các tổ chức duy trì mức tồn kho thích hợp. Điều này làm giảm tình trạng tắc nghẽn hoặc tình trạng tồn kho quá mức của sản phẩm.

 

Công nghệ AI đang phát triển nhanh chóng và việc sử dụng chúng ngày càng mở rộng để đáp ứng nhiều nhu cầu và chiến lược kinh doanh hơn. Các công nghệ mới và sự đổi mới của các nhà lãnh đạo doanh nghiệp sẽ quyết định tương lai của AI—hiểu rõ cách AI phù hợp với mô hình kinh doanh của bạn là chìa khóa để duy trì lợi thế cạnh tranh.

 

10. Phân khúc đối tượng:

• Phân chia thị trường chi tiết: AI phân chia thị trường thành các phân khúc khách hàng chi tiết dựa trên nhiều yếu tố như nhân khẩu học, hành vi, sở thích, v.v., giúp doanh nghiệp tiếp cận khách hàng mục tiêu một cách hiệu quả hơn.
• Tạo chiến dịch marketing nhắm mục tiêu: AI tạo ra các chiến dịch marketing nhắm mục tiêu đến từng phân khúc khách hàng, tối ưu hóa hiệu quả quảng cáo và thu hút khách hàng tiềm năng.

 

Hạn chế:

• Thiếu sự thấu hiểu khách hàng: Việc phân khúc đối tượng dựa trên dữ liệu có thể thiếu sự thấu hiểu về nhu cầu và mong muốn thực sự của khách hàng.
• Chiến dịch marketing không hiệu quả: Việc tiếp cận khách hàng dựa trên phân khúc đối tượng có thể dẫn đến các chiến dịch marketing không hiệu quả nếu phân khúc không chính xác.

 

11. Phát triển sản phẩm:

• Phân tích nhu cầu thị trường: AI phân tích nhu cầu thị trường và xu hướng khách hàng, giúp doanh nghiệp phát triển sản phẩm phù hợp với thị hiếu và đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
• Tối ưu hóa thiết kế sản phẩm: AI tối ưu hóa thiết kế sản phẩm dựa trên dữ liệu khách hàng và kết quả thử nghiệm, giúp doanh nghiệp tạo ra sản phẩm chất lượng cao và đáp ứng thị hiếu khách hàng.

 

Hạn chế:

• Thiếu sự sáng tạo: Các hệ thống AI có thể gặp khó khăn trong việc đưa ra các ý tưởng sản phẩm mới và sáng tạo.
• Sản phẩm không đáp ứng nhu cầu thị trường: Việc chỉ dựa vào dữ liệu để phát triển sản phẩm có thể dẫn đến việc tạo ra sản phẩm không đáp ứng nhu cầu thực sự của thị trường.

 

12. Tiếp thị và bán hàng:

Dữ liệu khách hàng giúp nhóm tiếp thị phát triển chiến lược tiếp thị bằng cách xác định xu hướng và mô hình chi tiêu. Các công cụ trí tuệ nhân tạo giúp xử lý các tập dữ liệu lớn này để dự báo xu hướng chi tiêu trong tương lai và tiến hành phân tích đối thủ cạnh tranh. Điều này giúp tổ chức hiểu sâu hơn về vị trí của mình trên thị trường.

 

Các công cụ AI cho phép phân khúc tiếp thị, một chiến lược sử dụng dữ liệu để điều chỉnh các chiến dịch tiếp thị cho phù hợp với khách hàng cụ thể dựa trên sở thích của họ. Nhóm bán hàng có thể sử dụng cùng dữ liệu này để đưa ra đề xuất sản phẩm dựa trên phân tích khách hàng.

 

Hạn chế:

• Thiếu sự tương tác cá nhân: Việc sử dụng AI để hỗ trợ bán hàng có thể thiếu đi sự tương tác cá nhân và xây dựng mối quan hệ với khách hàng.
• Mất cơ hội bán hàng chéo: Việc chỉ dựa vào AI để đề xuất sản phẩm có thể bỏ lỡ cơ hội bán hàng chéo cho những khách hàng có nhu cầu khác.

13. Dự đoán xu hướng thị trường:

• Phân tích dữ liệu thị trường: AI phân tích dữ liệu thị trường một cách nhanh chóng và chính xác, giúp doanh nghiệp dự đoán xu hướng thị trường và đưa ra chiến lược kinh doanh phù hợp.
• Lập kế hoạch kinh doanh hiệu quả: AI giúp doanh nghiệp lập kế hoạch kinh doanh hiệu quả dựa trên dữ liệu thị trường và dự đoán xu hướng, đảm bảo doanh nghiệp luôn đi trước đối thủ cạnh tranh.

 

Hạn chế:

• Dự đoán sai: Các hệ thống AI có thể đưa ra dự đoán sai do dữ liệu đào tạo không chính xác hoặc thiếu đầy đủ.
• Thiếu sự linh hoạt: Các hệ thống AI có thể gặp khó khăn trong việc thích ứng với những thay đổi đột ngột trong thị trường.

Tương lai của AI

Tương lai của AI là vô hạn. Hãy xem xét các con đường phát triển công nghệ sau đây: 

• AI sẽ xử lý nhiều công việc hàng ngày hơn: Các chuyên gia nhận thấy công nghệ AI tiếp tục phát triển để xử lý nhiều công việc “thông thường” hơn. Điều đó có nghĩa là robot sẽ trở nên cực kỳ hữu ích trong cuộc sống hàng ngày.
• AI sẽ biến những điều không thể thành có thể: “AI đang bắt đầu biến những điều từng được coi là không thể thành có thể, chẳng hạn như những chiếc ô tô không người lái,” Russell Glenister, Giám đốc điều hành và người sáng lập của Curation Zone giải thích. “Ô tô không người lái chỉ trở thành hiện thực nhờ khả năng truy cập vào dữ liệu đào tạo và GPU [đơn vị xử lý đồ họa] nhanh, cả hai đều là yếu tố hỗ trợ chính. Để đào tạo ô tô không người lái, cần có một lượng lớn dữ liệu chính xác và tốc độ là chìa khóa để thực hiện khóa đào tạo. Năm năm trước, bộ xử lý quá chậm, nhưng sự ra đời của GPU đã biến tất cả thành hiện thực.”
• AI sẽ cách mạng hóa các hoạt động quen thuộc: Tiến sĩ Nathan Wilson, đồng sáng lập và giám đốc công nghệ của Nara Logics, cho biết AI đang trên đà cách mạng hóa các hoạt động quen thuộc như ăn uống. Wilson dự đoán rằng nhà hàng có thể sử dụng AI để quyết định nên phát loại nhạc nào dựa trên sở thích của khách tham dự. AI thậm chí có thể thay đổi diện mạo của hình nền dựa trên những gì công nghệ dự đoán về sở thích thẩm mỹ của đám đông.

 

AI là một công cụ mạnh mẽ có thể mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp và người lao động. Tuy nhiên, để tận dụng tối đa lợi ích của AI, doanh nghiệp cần có chiến lược ứng dụng AI phù hợp và người lao động cần chủ động học hỏi và trang bị cho mình những kỹ năng mới.

 

Xem thêm:

XU HƯỚNG DIGITAL COMMERCE 2024

AI VÀ TƯƠNG LAI "KHÔNG THỂ ĐOÁN TRƯỚC" CỦA NGÀNH QUẢNG CÁO

FOOH: XU HƯỚNG MỚI CỦA NGÀNH QUẢNG CÁO

 

----

[ENGLISH BELOW]

 

  Article Content:

    What is AI?

    How is AI changing business operations?

    The Future of AI

 

In the 21st century, Artificial Intelligence (AI) has become one of the most important technologies, profoundly impacting every aspect of life and business operations. From optimizing production processes to improving customer experiences, AI is opening up new opportunities and challenges for businesses worldwide.

What is AI?

First, to better understand how AI has changed business operations, we need to understand what AI is. AI is a broad term used to describe computer software that engages in human-like activities, including learning, planning, and problem-solving. Calling specific applications "artificial intelligence" is like calling a car a "vehicle." It is technically correct but does not encompass specific details. The most common business use cases of AI involve machine learning (ML) and deep learning.

How is AI changing business operations?

Businesses are increasingly turning to AI to improve and refine their operations. According to a survey by Forbes Advisor, businesses are using AI in many areas. The most common applications include customer service, with 56% of respondents using AI for this purpose, as well as cybersecurity and fraud management, adopted by 51% of businesses.

Other notable applications of AI include customer relationship management (46%), digital personal assistants (47%), inventory management (40%), and content creation (35%). Businesses also leverage AI for product recommendations (33%), accounting (30%), supply chain operations (30%), recruitment and talent sourcing (26%), and audience segmentation (24%).

 

1. Customer service:

AI enables businesses to provide 24/7 customer service and faster response times, improving customer experience. AI-powered chatbots can help customers resolve simple queries without human intervention. This capability allows human customer service staff to address more complex issues. According to a report by McKinsey, a South American telecommunications company using conversational AI to prioritize higher-value customers saved $80 million. Powerful conversational AI tools like IBM Watsonx Assistant help chatbots overcome some of the weaknesses of earlier models, such as their inability to handle many customer questions.

 

Limitations:

• Lack of empathy: Chatbots and other AI systems may not exhibit empathy and understanding of customer emotions like humans, leading to poor customer experiences.
  
• Lack of flexibility: AI systems are often programmed to perform specific tasks and may struggle with complex or unexpected situations.

 

2. Cybersecurity / Fraud management:

AI is an indispensable ally in preventing and avoiding cybersecurity threats. AI systems can recognize cyberattacks and security threats by monitoring input data patterns. Upon detecting a threat, it can trace the data to find the source and help prevent future threats. AI acts as an additional set of diligent "eyes," continuously searching and significantly strengthening a business's infrastructure.

Some AI applications in cybersecurity include SaaS, Falcon, LogRhythm, and SparkCognition. These software solutions can provide endpoint protection against advanced threats used to compromise industrial, governmental, and enterprise networks.

 

Limitations:

• Algorithmic bias: AI systems can be biased due to the training data used, leading to inaccurate or discriminatory results.
  
• Risk of cyberattacks: AI systems can be targeted by hackers, leading to data breaches or business disruptions.

 

3. Digital personal assistants:

AI can transform internal business operations through AI chatbots acting as personal assistants, managing emails, maintaining schedules, and providing recommendations to streamline processes. Additionally, chatbots can help grow your business by handling customers' online inquiries.

Several AI-powered personal assistant software solutions include RingCentral, Kustomer, PwC, and Edify. These AI-supported software solutions offer real-time analytics and feedback on a large scale. Customer service solutions become an AI employee that customers can interact with anytime without needing to email or call a contact center. By offloading various tasks to chatbots, businesses can improve customer service while focusing on business growth strategies.

 

Limitations:

• Reduced human interaction: Excessive use of AI can reduce human interaction, affecting corporate culture and employee morale.
  
• Job displacement: Automating tasks may lead to job losses for some employees.

4. Customer Relationship Management (CRM):

AI is also transforming CRM systems. Typically, CRM software requires significant human intervention to maintain accuracy and update. However, the best CRM software today uses AI to become self-updating systems, automatically correcting errors and performing much of the background work of managing customer relationships.

An example of AI use in CRM is in the financial sector. Dr. Hossein Rahnama, founder and CEO of AI assistance company Flybits and a visiting professor at MIT, worked with TD Bank to integrate AI into regular banking activities.

"If you use this technology, you might have a mortgage with the bank that will be up for renewal in 90 days or less… if you walk past a branch, you'll receive a personalized message inviting you to come in and renew your mortgage," Rahnama explains. "Or if you're looking at a property for sale and spend more than 10 minutes there, it will send you a mortgage offer."

 

Limitations:

• Lack of creativity: AI systems may struggle to develop innovative and effective marketing strategies.
  
• Privacy concerns: Collecting and using customer data must be done carefully and in compliance with privacy regulations.

 

5. Inventory management:

• Real-time inventory management: AI tracks inventory levels in real-time, ensuring businesses have enough stock to meet customer demand without causing waste.
  
• Price optimization: AI optimizes product pricing based on market demand and competitive data, helping businesses increase profits.

 

Limitations:

• Lack of flexibility: AI systems may struggle to adapt to sudden changes in market demand.
  
• High cost: Implementing and maintaining AI systems can be expensive.

 

6. Content creation:

Generative AI (GenAI) is an emerging field helping organizations optimize content creation. Tools like ChatGPT or Bard provide synthesized and fresh content from the original content of various websites. These tools can create images or text based on input prompts, and designers, writers, and content heads can use these AI-generated outputs to assist with brainstorming, outlining, and other project tasks. Gartner estimates that by 2025, generative AI will be used to create 30% of external marketing content, up from 2% in 2022.

Although AI content creation is largely unregulated, employees should oversee AI use in content creation to prevent copyright violations, misinformation publishing, or other unethical business practices.

 

7. Product recommendations:

• Algorithmic bias: AI systems may recommend products that do not meet the customers' real needs.
  
• Missed sales opportunities: Relying solely on AI for product recommendations may miss sales opportunities for customers with other needs.

 

Limitations:

• Lack of flexibility: AI systems may struggle to adapt to sudden changes in market demand.
  
• High cost: Implementing and maintaining AI systems can be expensive.

8. Accounting:

• Compliance: AI helps businesses comply with accounting regulations accurately and efficiently.
  
• Financial reporting: AI automatically generates detailed and accurate financial reports, helping business leaders make informed decisions based on data.

 

Some AI-integrated accounting software includes AccountsIQ, Sage, Docyt, and Botkeeper. These AI-powered tools optimize accounting operations and overall activity, tracking key metrics. The core function is to classify journal entries and automatically send them to the accounting system. If there are any discrepancies, it will detect and flag them for attention. Other notable features include business insights, document storage, client collaboration, and project management.

 

Limitations:

• Programming errors: AI systems can make mistakes due to programming errors, leading to accounting inaccuracies.
  
• Lack of human oversight: Automating the accounting process requires close human supervision to ensure accuracy.

 

9. Supply chain operations:

AI applications in supply chain management include predictive analytics to forecast future shipping prices and material costs. Predictive analytics also helps organizations maintain optimal inventory levels, reducing bottlenecks or overstock situations.

AI technology is rapidly evolving, and its use is expanding to meet more business needs and strategies. New technologies and innovations by business leaders will determine the future of AI—understanding how AI fits into your business model is key to maintaining a competitive edge.

 

10. Audience segmentation:

• Detailed market segmentation: AI divides the market into detailed customer segments based on factors such as demographics, behavior, preferences, etc., helping businesses reach target customers more effectively.
  
• Targeted marketing campaigns: AI creates marketing campaigns targeting individual customer segments, optimizing advertising effectiveness and attracting potential customers.

 

Limitations:

• Lack of customer insight: Segmenting audiences based on data may lack understanding of customers' real needs and desires.
  
• Ineffective marketing campaigns: Targeting customers based on inaccurate segmentation may lead to ineffective marketing campaigns.

 

11. Product development:

• Market demand analysis: AI analyzes market demand and customer trends, helping businesses develop products that match consumer tastes and meet customer needs.
  
• Product design optimization: AI optimizes product design based on customer data and testing results, helping businesses create high-quality products that meet customer preferences.

 

Limitations:

• Lack of creativity: AI systems may struggle to develop new and innovative product ideas.
  
• Products not meeting market needs: Relying solely on data for product development may result in products that do not meet the market's real needs.

 

12. Marketing and sales:

Customer data helps the marketing team develop strategies by identifying trends and spending patterns. AI tools help process large datasets to predict future spending trends and conduct competitor analysis. This helps organizations gain deeper insights into their market position.

AI tools enable marketing segmentation, a strategy that uses data to tailor marketing campaigns to specific customers based on their preferences. The sales team can use the same data to make product recommendations based on customer analysis.

 

Limitations:

• Lack of personal interaction: Using AI to support sales may lack personal interaction and relationship-building with customers.
  
• Missed cross-selling opportunities: Relying solely on AI for product recommendations may miss cross-selling opportunities for customers with other needs.

13. Market trend prediction:

• Market data analysis: AI quickly and accurately analyzes market data, helping businesses predict market trends and develop appropriate business strategies.
  
• Effective business planning: AI helps businesses effectively plan based on market data and trend predictions, improving their competitiveness.

 

Limitations:

• Lack of flexibility: AI systems may struggle to adapt to sudden changes in market trends.
  
• Risk of incorrect predictions: AI systems may make incorrect predictions due to data inaccuracies or unpredictable events.

The Future of AI

The future of AI is limitless. Consider the following technological development paths:

• AI will handle more daily tasks: Experts see AI technology continuing to evolve to handle more "routine" tasks. This means that robots will become extremely useful in daily life.

• AI will make the impossible possible: “AI is beginning to make things once considered impossible possible, such as driverless cars,” explains Russell Glenister, CEO and founder of Curation Zone. “Driverless cars have only become a reality thanks to access to training data and fast GPUs [graphics processing units], both of which are key enablers. Training driverless cars requires a large amount of accurate data, and speed is crucial for conducting the training. Five years ago, processors were too slow, but the advent of GPUs has made it all possible.”

• AI will revolutionize familiar activities: Dr. Nathan Wilson, co-founder and chief technology officer of Nara Logics, says AI is on track to revolutionize familiar activities like dining. Wilson predicts that restaurants could use AI to decide what type of music to play based on attendees' preferences. AI could even change the appearance of wallpaper based on what the technology predicts about the aesthetic tastes of the crowd.

 

AI is a powerful tool that can bring many benefits to businesses and workers. However, to fully capitalize on AI's benefits, businesses need to have appropriate AI application strategies, and workers need to proactively learn and equip themselves with new skills.

 

See more:

DIGITAL COMMERCE TRENDS 2024

AI AND THE "UNPREDICTABLE" FUTURE OF ADVERTISING

FOOH: THE NEW TREND IN ADVERTISING

 TRÒN HOUSE