• Automatizarea activităților administrative de bază.
  Profesorii pierd mult timp cu activități administrative, cum ar fi corectarea și evaluarea fișelor de lucru. Utilizarea inteligenței artificiale în educație poate contribui la automatizarea clasificării și evaluării unor activități precum întrebările cu alegere multiplă, completarea spațiilor libere etc. O altă activitate plictisitoare și greoaie pentru profesori este pregătirea buletinelor elevilor. Utilizarea inteligenței artificiale în educație poate ajuta la automatizarea și a acestei activități. Automatizarea activităților administrative înseamnă că profesorii pot petrece mai mult timp cu elevii, ceea ce face ca procesul de învățare să fie mai eficient.
  
  
• Învățarea personalizată.
  Scopul din spatele aplicării inteligenței artificiale în educație nu este de a înlocui profesorii, ci de a le da o mână de ajutor în înțelegerea potențialului și a limitelor fiecărui elev. Utilizarea IA în școli face lucrurile mai ușoare și mai convenabile atât pentru profesori, cât și pentru elevi. Prin înțelegerea nevoilor fiecărui elev, profesorii pot veni cu un plan de studiu personalizat pentru fiecare elev.
  
  
• Feedback constructiv.
  Programele bazate pe inteligență artificială pot oferi un feedback valoros, atât elevilor, cât și profesorilor. Utilizarea inteligenței artificiale în sălile de clasă le poate indica profesorilor cum să îmbunătățească instrucțiunile oferite elevilor și, de asemenea, cum să facă învățarea mai distractivă și mai interesantă. Feedback-ul instantaneu pentru elevi îi ajută pe aceștia să înțeleagă unde greșesc și cum pot face mai bine. 
  
  
• Accesibilă tuturor studenților.
  Utilizarea inteligenței artificiale în sălile de clasă face ca învățarea să fie universal accesibilă pentru toți elevii. Indiferent dacă un elev învață greu sau nu poate merge la școală din cauza unei boli sau a unui accident, și chiar și elevii aflați în zone îndepărtate, IA în educație este o binecuvântare pentru ei. Utilizarea inteligenței artificiale în educație ajută la depășirea barierelor geografice în învățare. Elevii aflați oriunde în lume pot învăța de la cei mai buni profesori prin utilizarea inteligenței artificiale în educație.
  
  
• Conținut inteligent.
  Atunci când ne referim la conținut inteligent, ne referim de fapt la diferite tipuri de conținut virtual, care include ghiduri digitalizate ale manualelor școlare, videoconferințe, precum și cursuri video. Experiența de învățare poate fi acum îmbunătățită de către roboți prin dezvoltarea unor interfețe de învățare personalizabile și a unui conținut digital aplicabil elevilor din diferite clase, pentru școlile primare și postliceale. Conținutul devine ușor de asimilat prin separarea acestuia în bucăți coerente, prin punerea în lumină a chestiunilor integrale ale lecției și prin rezumarea punctelor principale. De asemenea, se poate crea conținut audio și video. Prin aceasta, elevii pot avea cu ușurință acces la toate materialele importante, pot înțelege mai repede și își pot atinge obiectivele academice. 

• Magazine fără casierie.
  Prin reducerea remunerației angajaților, creșterea eficienței și reducerea timpului de așteptare, robotizarea magazinelor a permis economii semnificative la cheltuielile operaționale.
  
  
• Soluții bazate pe Chatbot .
  Odată cu introducerea chatbot-urilor AI, este mult mai convenabil pentru întreprinderi să se adreseze nevoilor clienților și să le rezolve problemele într-un mod eficient și transparent. Chatbots AI oferă un nivel mai ridicat de servicii pentru clienți, trimit notificări despre noile colecții și sugerează produse similare.
  
  
• Strategii de reglementare a prețurilor.
  Tehnologia de inteligență artificială pentru magazinele de vânzare cu amănuntul a ajutat întreprinderile să stabilească prețurile pentru produsele lor într-un mod mai competitiv pentru a prospera pe piață. Aceasta vizualizează rezultatele probabile ale mai multor strategii de stabilire a prețurilor. Aceasta citește în câteva secunde date din tranzacțiile anterioare ale afacerii și de pe piață pentru costul real al produsului, activitățile promoționale și cifrele de vânzări de pe piață și își menține paralele pentru a genera profituri în același prag cu o eficiență mai mare.
  
  
• Săli de probă virtuale.
  O nouă tendință și un nou mod de a face cumpărături, mai ales într-o perioadă de covidență care a dat un mare impuls acestei tehnologii. Aceste săli de probă virtuale ajută clienții să economisească timp, să economisească bani din cheltuielile de deplasare, iar din confortul casei, clientul găsește ținutele perfecte, cu toate elementele perfect asortate, în doar câteva minute.
  
  
• Categorizarea produselor și gestionarea stocurilor.
  Tehnologia bazată pe inteligență artificială, combinată cu alți algoritmi de învățare automată, poate ajuta magazinele să reglementeze și să controleze categorizarea produselor, astfel încât să poată ghida persoanele care caută un anumit tip de produs către spațiul potrivit din magazin, în loc să răscolească printre o mulțime de produse nedorite. Acest lucru poate funcționa, de asemenea, în ceea ce privește imaginea produsului în magazin pentru a putea avea o idee și localizarea aceluiași produs cu detaliile sale, prețul și chiar disponibilitatea dimensiunilor, ceea ce ar ajuta nu doar la economisirea timpului, ci și la obținerea inventarului în timp real în magazin pentru a aduce stocurile necesare în fiecare zi pentru a nu pierde niciun client. Acest lucru poate ajuta magazinele de vânzare cu amănuntul pentru a putea obține în timp util toate produsele pregătite pentru vânzare în inventarul lor, acest lucru nu trebuie evitat. păstrarea stocurilor într-un magazin de vânzare cu amănuntul devine importantă, deoarece acest lucru necesită în mod specific o investiție de timp din partea clientului pentru a putea merge la cumpărături.
  
  
• Reacții și predicție.
  Dispozitivele electronice care au fost instalate sunt susceptibile să întrebe despre experiența clienților după ce aceștia au terminat cu vânzările și plățile. Deoarece în prezent toate detaliile clienților sunt notate pentru a-i informa despre ofertele și vânzările viitoare, este mai ușor pentru magazine să solicite feedback și să calculeze satisfacția clienților lor folosind tehnici de inteligență artificială și să aibă un spațiu amplu de îmbunătățire în timp. Acest lucru ajută, de asemenea, la înțelegerea predicției clientului pe baza achizițiilor anterioare, a preferințelor și a dimensiunilor acestora și îi face să aibă actualizări cu privire la produsele recente oferite pe produse specifice, numai că, de asemenea, magazinul înțelept și locația înțeleaptă. Acest lucru nu numai că îi va face să aibă o experiență personalizată, ci și face ca întreaga experiență a utilizatorului să fie automatizată și eficientă. 

LOGISTICĂ

În domeniul logisticii, este esențial să se optimizeze numeroasele mișcări ale mărfurilor și să se evite erorile costisitoare. Volumul operațiunilor de logistică implică necesitatea de a prevedea cererea viitoare pentru a planifica resursele care să o poată satisface în mod adecvat.

Mai jos veți găsi un infografic de la Indatalabs (www.indatalbs.com ) care prezintă domeniile de aplicare a inteligenței artificiale în logistică.

Source: www.Indatalabs.com

TRANSPORT

Lanțurile de aprovizionare la scară largă trebuie să gestioneze numeroase active și spații pentru vehicule în întreaga lume. Inteligența artificială în lanțul de aprovizionare și logistică facilitează abordarea acestor provocări. Aceasta ajută la procesarea și clasificarea contractelor aferente, la revizuirea documentelor juridice lungi, la actualizarea informațiilor despre clienți, la verificarea datelor de livrare, la eliminarea informațiilor duplicate și așa mai departe.

Un alt exemplu este reprezentat de progresul AI în domeniul transportului feroviar. Tehnologiile de inteligență artificială pot fi utilizate pentru a construi sisteme feroviare complet autonome cu infrastructură inteligentă și trenuri care se conduc singure pentru transportul de mărfuri și persoane. De asemenea, trenurile se vor interconecta cu alte trenuri, vor face schimb de date, vor primi notificări de la managerii umani și vor lua măsuri bazate pe notificări.

Există o metodologie principală aplicată la două obiective diferite:

• Inteligența logistică predictivă.
  Dezvoltând inteligența artificială pentru o logistică mai bună, furnizorii atenuează riscurile și generează predicții pentru a preveni eventualele defecțiuni. Soluțiile ML combinate cu NLP pot fi utilizate pentru a colecta date semnificative din mai multe surse de social media, pentru a procesa texte nestructurate, pentru a efectua analize de sentiment și pentru a indica posibile riscuri. De asemenea, sistemele bazate pe inteligență artificială pot utiliza hărți digitale și prin satelit și informații despre trafic pentru a ajuta la optimizarea rutelor. Sistemul poate lua în considerare și procesa în modul în timp real timpul, locul, starea traficului, schimbarea cererilor clienților.
  
  
• Întreținerea predictivă 
  Sistemele bazate pe inteligență artificială colectează și analizează automat date despre active și avertizează cu privire la posibilele defecțiuni. Astfel de sisteme pot acumula informații despre defecțiuni, pot întocmi statistici și, pe baza acestor date statistice, pot programa reparații. În cazul în care un furnizor poate garanta angajarea unor active disponibile și fiabile, acesta va contribui la obținerea unui avantaj competitiv și a încrederii consumatorului de servicii.

AI ÎN PRODUCȚIA VEGETALĂ

În acest domeniu, IA se aplică la mai multe sarcini, cum ar fi monitorizarea culturilor și a solului, detectarea insectelor și a bolilor plantelor, pulverizarea inteligentă, plivirea automată a buruienilor, cercetarea și imagistica aeriană sau clasificarea și sortarea produselor.

Metodologiile cele mai răspândite în acest domeniu sunt robotizarea, monitorizarea și analiza predictivă.

• Roboți agricoli - Companiile dezvoltă și programează roboți autonomi pentru a se ocupa de sarcini agricole esențiale, cum ar fi recoltarea culturilor într-un volum mai mare și într-un ritm mai rapid decât muncitorii umani.
• Monitorizarea culturilor și a solului - Companiile utilizează viziunea computerizată și algoritmi de învățare profundă pentru a procesa datele capturate de drone și/sau tehnologia bazată pe software pentru a monitoriza sănătatea culturilor și a solului.
• Analiză predictivă - Modelele de învățare automată sunt dezvoltate pentru a urmări și a prezice diferite efecte ale mediului asupra randamentului culturilor, cum ar fi schimbările meteorologice.

AI ÎN PRODUCȚIA DE ANIMALE

Varietatea sarcinilor îndeplinite într-o fermă de animale de orice specie și necesitatea de a individualiza acțiunile fiecărui individ, în funcție de statutul și situația acestuia, deschid un vast domeniu de aplicare pentru soluțiile de inteligență artificială.

Principalele linii de aplicare a IA în zootehnie sunt:

• Inteligența artificială pentru monitorizarea sănătății
• IA pentru detectarea estrului
• Sistem robotizat pentru livrarea de vaccinuri
• Dronele și recunoașterea facială pentru gestionarea turmelor
• Mulsul automatizat
• Modele de formare pentru detectarea bolilor, a deficiențelor nutriționale etc.

Un studiu comun realizat de BCG și Google a arătat că, prin utilizarea inteligenței artificiale și a analizei avansate la scară largă, companiile din domeniul CPG pot genera o creștere a veniturilor de peste 10% prin previziuni mai predictive ale cererii, sortimente locale mai relevante, servicii și experiențe personalizate pentru consumatori, optimizarea ROI-ului în marketing și promovare și cicluri de inovare mai rapide. 

Principalele domenii de aplicare a IA în CPG sunt:

• Cazuri de utilizare în marketing: De la evaluarea valorii promoțiilor din magazine la optimizarea cheltuielilor de marketing, AI are posibilitatea de a aduce o abordare bazată pe date pentru comercianții din industria CPG. 
• Planificare și prognoză: În era inteligenței artificiale și a algoritmilor, tehnicile de modelare mai vechi nu reușesc să încorporeze marea varietate de surse de date necesare pentru a produce rezultate suficient de precise pentru întreprinderile moderne. Sistemele bazate pe IA pot prezice cu mai multă precizie cantitatea de produse necesare și termenul în care acestea vor trebui să fie reaprovizionate. 
• Optimizarea lanțului de aprovizionare bazată pe inteligență artificială: Pentru a prezice lipsurile din stoc și pentru a organiza noi livrări, întreprinderile CPG pot monitoriza locația și stocul de produse utilizând atât dispozitive IoT, cât și alte surse, cum ar fi datele de tranzacție și chiar surse terțe, cum ar fi vremea. Instrumentele de inteligență artificială pot elimina efortul manual și pot crește eficiența în logistică. 

PERFORM AI Filme

Efectuați animații AI.

• AI Business Process Applications. In Depth Guide to the Top 100+ AI Use Cases & Applications. https://research.aimultiple.com/ai-usecases/
  
  
• AI in Consumer Packaged Goods (CPG).
  https://www.dataiku.com/stories/reshaping-cpg-industry-with-ai/
  
  
• AI in Services. Springer Nature Switzerland AG 2019 77 P. P. Maglio et al. (eds.), Handbook of Service Science, Volume II, Service Science: Research and Innovations in the Service Economy, https://doi.org/10.1007/978-3-319-98512-1_5
  
  
• AI in Livestock Production.
  https://www.pashudhanpraharee.com/application-of-artificial-intelligence-ai-for-livestock-poultry-farm-monitoring/
  
  
• AI in Agriculture – Present Applications and Impact _ Emerj.
  https://emerj.com/ai-sector-overviews/ai-agriculture-present-applications-impact/
  
  
• AI in Logistic and Transportation.
  https://indatalabs.com/blog/ai-in-logistics-and-transportation
  
  
• How AI Is Transforming The Education Industry.
  https://www.dqindia.com/ai-transforming-education-industry/
  
  
• How AI Is Used In Education.
  https://bernardmarr.com/how-is-ai-used-in-education-real-world-examples-of-today-and-a-peek-into-the-future/
  
  
• 6 Applications of AI in Education Sector _ Analytics Steps.
  https://www.analyticssteps.com/blogs/4-major-applications-artificial-intelligence-education-sector
  
  
• How Is AI Used in Education?_mDevelopers.