De l'IoT aux ventes et au marketing, l'intelligence artificielle a un impact sur la façon dont les entreprises font des affaires. Voici 4 façons dont l’intelligence artificielle révolutionne actuellement les entreprises.
De nos jours, l’intelligence artificielle (IA) est partout. Même si la technologie en est encore à ses balbutiements, il ne fait aucun doute que l’IA jouera bientôt un rôle central dans presque tous les domaines d’activité. La preuve en est la présence de l’intelligence artificielle dans plusieurs applications, même si ses capacités actuelles ne font qu’effleurer tout ce qu’elle peut faire.
De l'Internet des objets aux ventes et au marketing, l'intelligence artificielle a un impact sur la façon dont les entreprises font des affaires. Voici 4 façons dont l’intelligence artificielle révolutionne actuellement les entreprises.
L'industrie lourde est l'une des premières industries à adopter la technologie de l'Internet des objets. Du suivi du cycle de vie des pièces au contrôle qualité, l’IoT joue un rôle central dans les chaînes de fabrication et d’approvisionnement. Généralement, les appareils IoT transmettent les données d'utilisation à un centre de contrôle, qui ingère ces ensembles de données pour une analyse plus approfondie.
Bien que cela semble génial, il existe certaines limites. Premièrement, la collaboration est difficile lorsqu’un centre de contrôle a accès à plusieurs ensembles de données. Par exemple, les appareils IoT connectés aux pompes industrielles généreront des ensembles de données mesurant le débit et la qualité des composants. Ces ensembles de données sont surveillés par différentes équipes, ce qui rend difficile la définition d'alertes pour les seuils d'utilisation.
L'intelligence artificielle change cela en permettant aux entreprises de créer des alertes personnalisées pour différentes équipes au sein de l'organisation. Cela résout également les problèmes liés aux grandes quantités de données. L’œil humain prend des heures pour vérifier et analyser ces ensembles de données. L’intelligence artificielle peut traiter les données instantanément et alerter rapidement les opérateurs d’une utilisation inappropriée ou de risques potentiels.
Des startups comme Sternum augmentent cette observabilité en utilisant l'IA pour simplifier le travail de ceux qui construisent l'IoT.
Sternum a développé un moteur d'apprentissage basé sur l'IA qui utilise des données de trace définies par l'utilisateur pour créer des profils de comportement souhaité de l'appareil et mettre en évidence des modèles importants et anormaux. Une fois l'appareil connecté, le système commence à collecter des données et, après une brève période d'apprentissage, commence à agir comme une deuxième paire d'yeux, fournissant des alertes sur une activité inhabituelle qui pourrait prendre des heures, voire des jours, à un opérateur humain.
Grâce à ces avancées, les entreprises peuvent exploiter davantage leurs appareils IoT pour collecter des ensembles de données plus importants et mieux appliquer les enseignements tirés de l'analyse.
Le résultat est un environnement opérationnel sûr qui produit des résultats avec une efficacité optimale.
Les ventes B2B sont indispensables au succès des entreprises dans ces domaines. Cependant, les représentants B2B sont confrontés à des défis importants. Premièrement, le cycle d’achat est long et implique plusieurs parties prenantes. L'interprétation de l'intention d'achat peut s'avérer difficile, car les conditions de vente peuvent changer, des demandes de démonstration de produits aux rappels. Par exemple, un concurrent peut proposer de nouvelles fonctionnalités qui posent davantage de problèmes.
Bien que les entreprises ne puissent pas modifier la durée du cycle d’achat des clients, elles peuvent donner aux commerciaux plus de puissance de feu pendant le processus de vente. Les ventes assistées par l’IA changent désormais la donne pour les ventes B2B, et le SDR y est mieux adapté.
L'IA prédictive peut désormais fournir aux commerciaux des prédictions d'intention d'acheteur basées sur leur comportement antérieur. En mesurant l'engagement sur les supports marketing et les conversations, les plateformes d'IA peuvent guider les commerciaux dans la détermination du niveau de difficulté lié à la conclusion d'une vente.
L’IA prescriptive vient compléter l’IA prédictive. Le premier fournit aux commerciaux des actions basées sur ce qui s'est passé, tandis que le second traite les données en temps réel pour fournir aux commerciaux une voie à suivre. Il offre aux commerciaux un moyen de conclure des affaires.
Des plateformes comme Demand Science peuvent suivre le comportement des leads et identifier les lacunes dans le processus de vente actuel d'une entreprise. Le résultat est une expérience client fluide et davantage d’opportunités de conversion en ventes. Dans certains cas, les plateformes d’IA utilisent même le traitement du langage naturel pour engager des clients potentiels lorsque les commerciaux ne sont pas là.
Ainsi, les prospects restent engagés et les commerciaux peuvent fournir des informations supplémentaires pour aider à conclure la vente plus rapidement.
Les chatbots représentent l'intelligence artificielle dans le domaine du service client depuis un certain temps. Cependant, les développements récents ont poussé l’IA plus haut dans la chaîne du service client, aidant les entreprises à réduire les appels clients moins importants et aidant les représentants du service à prioriser les appels clients importants.
L'IA peut désormais interagir avec les clients via plusieurs canaux. Le modeste chatbot est devenu plus puissant que jamais, répondant aux questions complexes des clients. Par exemple, un chatbot IA alimenté par Dialpad peut récupérer les données des conversations précédentes, les données des commandes des clients et les conversations relatives aux litiges pour fournir des informations sur le statut et bien plus encore.
La plateforme interagit également avec les clients via des canaux vocaux. Par exemple, les clients peuvent composer un numéro et résoudre les requêtes courantes en saisissant des informations que l'IA traite et transmet par la voix. Le résultat est un volume d’appels réduit et un service client plus efficace.
L'IA est également efficace pour détecter lorsqu'un client souhaite parler à un humain plutôt que d'interagir avec un robot. Souvent, les clients ont du mal à récupérer un numéro de téléphone ou une adresse e-mail leur permettant de contacter une personne. L’intelligence artificielle peut rapidement fournir ce numéro comme réponse à une question simple.
La comptabilité est un domaine très mystérieux, et la moindre erreur peut compliquer le problème. Les grandes entreprises ont peur de risquer de retraiter leurs résultats financiers par crainte de dommages à leur marque et d’autres répercussions telles qu’une chute des cours des actions.
Actuellement, l'intelligence artificielle intégrée aux plateformes comptables peut automatiser la comptabilité et les tâches de bureau telles que l'appariement des comptes créditeurs. Par exemple, une fois qu'un paiement est réglé, l'IA le classera en fonction de l'écriture de journal correcte et fera correspondre les reçus de paiement avec les factures et les bons de commande.
Les comptables ont ainsi toutes les informations dont ils ont besoin à portée de main. Des plateformes plus complexes, comme celle développée par Vic.ai. L’IA ira encore plus loin et automatisera les écritures comptables. Le résultat est moins de paperasse pour les comptables et plus de temps pour analyser les performances financières.
L'IA facilite également la création de rapports. Les directeurs financiers à la recherche d'informations financières sur leurs performances peuvent demander des données en langage naturel et recevoir un rapport personnalisé approfondissant les données.
La révolution de l'intelligence artificielle a commencé et nous assistons au plus grand progrès technologique. Même si le temps nous dira où ira l’entreprise, il ne fait aucun doute que l’IA est là pour rester et apporter de l’efficacité aux flux de travail quotidiens.
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