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Comment l'IA peut-elle aider les petites entreprises ?
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Vidéo: Comment l'IA peut-elle aider les petites entreprises ?

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Vidéo: Intelligence artificielle : les métiers qui vont disparaître, ceux qui vont les remplacer 2024, Décembre
Anonim

Comment l'IA peut vous aider à gérer une petite entreprise plus intelligente

  • Marketing par e-mail plus intelligent.
  • Ventes plus fortes.
  • Réduisez les tâches répétitives et banales.
  • Plongez profondément dans ce qui fonctionne (ou ne fonctionne pas)
  • Développez votre équipe avec un chatbot.
  • Comprenez le parcours de vos clients sur votre site.
  • Révolutionner les ressources humaines.

De même, comment l'IA peut-elle aider les entreprises ?

D'une manière générale, L'IA peut prendre en charge trois importants Entreprise besoins: automatiser Entreprise processus (généralement des activités administratives et financières de back-office), obtenir des informations grâce à l'analyse des données et interagir avec les clients et les employés.

quelles entreprises utilisent l'IA ? Les 10 meilleurs exemples de la façon dont les entreprises utilisent l'intelligence artificielle dans la pratique

  1. Alibaba. La société chinoise Alibaba est la plus grande plate-forme de commerce électronique au monde qui vend plus qu'Amazon et eBay réunis.
  2. Alphabet - Google. Alphabet est la société mère de Google.
  3. Amazone.
  4. Pomme.
  5. Baidu.
  6. Facebook.
  7. IBM.
  8. JD.com.

Sachez également, comment puis-je postuler pour une IA d'entreprise?

  1. Familiarisez-vous avec l'IA.
  2. Identifiez les problèmes que vous souhaitez que l'IA résolve.
  3. Privilégiez la valeur concrète.
  4. Reconnaître l'écart de capacité interne.
  5. Faites appel à des experts et mettez en place un projet pilote.
  6. Former un groupe de travail pour intégrer les données.
  7. Commencer petit.
  8. Incluez le stockage dans votre plan d'IA.

Comment utiliser le machine learning en entreprise ?

6 étapes pour appliquer l'apprentissage automatique dans votre entreprise

  1. Étape 1: Comprenez quelle est la différence entre l'IA et le ML.
  2. Étape 2: Étudiez vos processus métier et identifiez les processus qui peuvent être activés pour le ML.
  3. Étape 3: Collecte de données et extraction de caractéristiques pour l'apprentissage automatique.
  4. Étape 4: Trouvez le meilleur modèle (Plus est à venir..)
  5. Étape 5: Vérifiez l'exactitude du modèle (Plus est à venir..)

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