• Automatisering av grundläggande administrativa aktiviteter. Mycket tid spenderas av lärare i administrativa aktiviteter som betygsättning och bedömning. Användningen av AI i utbildningen kan hjälpa till att automatisera betygsättning och bedömning av aktiviteter. Automatisering av administrativa aktiviteter innebär att lärare kan spendera mer tid med eleverna, vilket gör inlärningsprocessen mer effektiv.
  
  
• Personligt lärande.  Syftet med tillämpningen av AI i utbildningen är inte att ersätta lärare utan ge dem en hjälpande hand i att förstå varje elevs möjligheteroch begränsningar. Användningen av AI i skolor gör det enkelt och bekvämt även för lärare och elever. Genom att förstå varje elevs behov kan lärare komma med en skräddarsydd studieplan för varje elev.
  
  
•  Konstruktiv feedback.  Program som drivs av artificiell intelligens kan ge värdefull feedback, både till eleverna och lärarna. Användning av AI i klassrum kan peka ut för lärare hur man kan förbättra instruktionerna till eleverna,  och även ge underlag för att göra lärandet roligare och intressantare. Omedelbar feedback till eleverna hjälper dem att förstå var de går fel och hur de kan göra det bättre.
  
  
• Tillgänglig för alla studenter. Användningen av AI i klassrummen gör lärandet allmänt tillgängligt för alla elever. Oavsett om en elev har långsam inlärning eller inte kan gå i skolan på grund av en sjukdom eller skada. Användningen av artificiell intelligens i utbildningen bidrar till att övervinna de geografiska hindren i lärandet. Studenter som befinner sig var som helst i världen kan lära sig av de bästa lärarna genom att använda AI i utbildningen.
  
  
• Smart innehåll. När vi hänvisar till smart innehåll innebär det olika typer av virtuellt innehåll som inkluderar digitaliserade guider för läroböcker, videokonferenser samt videoföreläsningar. Inlärningsupplevelsen kan nu förbättras av robotar genom att utveckla anpassningsbara inlärningsgränssnitt och digitalt innehåll som är tillämpligt på elever i olika årskurser, för gymnasier och eftergymnasiala skolor. Innehållet blir lätt att förstå genom att dela upp det i sammanhängande bitar och sammanfatta huvudpunkterna. Ljud- och videoinnehåll kan också skapas. Genom detta kan eleverna enkelt få tillgång till allt viktigt material, förstå på ett snabbare sätt och uppnå sina akademiska mål.

• Kassafria butiker.  Genom att skära ner på anställdas ersättning och öka effektiviteten och minska väntetiden kan robotisering av butiker hade betydande besparingar på driftskostnader.
• Chatbot-baserade lösningar .  Med introduktionen av AI-chatbots är det mycket bekvämare för företag att rikta in sig på kundernas behov och lösa sina problem på ett effektivt och transparent sätt. AI-chatbots ger en högre nivå av kundservice, skickar meddelanden om nya varor och föreslår liknande produkter.
• Strategier för prisreglering. AI-teknik för butiker har hjälpt företag att sätta priser på sina produkter mer konkurrenskraftigt för att fungera bätte på marknaden. Den visualiserar de troliga resultaten av flera prissättningsstrategier.
• Virtuella provrum. En ny trend och ett nytt sätt att shoppa, särskilt i en tid av covid som gav denna teknik ett stort uppsving. Dessa virtuella provrum hjälper kunderna att spara tid, spara pengar från resekostnader och kan i hemmet hitta de perfekta kläderna.
• Produktkategorisering och lagerhantering. AI-baserad teknik i kombination med andra algoritmer för maskininlärning kan hjälpa butikerna att reglera och hålla koll på produktkategorisering för att kunna vägleda de människor som letar efter en viss typ av produkt till rätt utrymme i butiken istället för att rota igenom många oönskade produkter. Detta kan också fungera när det gäller att ha en bild av produkten i butiken för att kunna få idén och lokaliseringen av samma produkt med dess detaljer, pris och till och med storlek tillgängligt, detta skulle inte bara hjälpa till att spara tid utan det skulle också hjälpa till att lagerhålla effektivt. Att hålla lagren i en butik blir viktigt eftersom detta specifikt kräver tidsinvesteringar frånkunden för att kunna gå och handla.
• Feedback och förutsägelse. De elektroniska enheter som har installerats kommer sannolikt att fråga om kundupplevelsen efter att de är klara med försäljningen och betalningarna. Eftersom alla kunduppgifter numera är registrerade för att uppdatera dem om kommande erbjudanden och försäljningar blir det lättare för butikerna att be om feedback och beräkna sin kundnöjdhet med hjälp av artificiell intelligens tekniker.

LOGISTIK

Inom logistiken är det viktigt att optimera godsets många förflyttningar och undvika kostsamma fel. Volymen av logistikverksamhet innebär behovet av att förutsäga framtida efterfrågan för att planera de resurser som kan tillgodose den på ett adekvat sätt.

Nedan hittar du och infografik från Indatalabs (www.indatalbs.com ) som  visar applikationsområdena för AI inom logistik.

Källa: www.Indatalabs.com

TRANSPORT

Storskaliga leveranskedjor måste hantera många olika fordonstransporter och leveranser över hela världen. AI i leveranskedjan och logistiken gör det enkelt att hantera dessa utmaningar. Det hjälper till att bearbeta och klassificera relaterade kontrakt, granska långa juridiska dokument, hålla kundinformation uppdaterad, verifiera leveransdata, eliminera duplicerad information och så vidare.

Ett annat exempel är AI-genombrottet inom järnvägstransporter. AI-teknik kan användas för att bygga helt autonoma järnvägssystem med smart infrastruktur och självkörande tåg för transport av gods och människor. Tågen kommer också att kopplas samman med andra tåg, utbyta data, ta emot meddelanden från ansvariga ochvid ta åtgärder.

Det finns en huvudmetodik som tillämpas på två olika målsättningar:

• Prediktiv logistisk intelligens. Utveckla AI för bättre logistik, leverantörer mildrar risker och genererar förutsägelser för att förhindra eventuella haverier. ML-lösningar i kombination med NLP kan användas för att samla in meningsfulla data från flera sociala mediekällor,  bearbeta ostrukturerad text, genomföra sentimentanalys och indikera möjliga risker. På samma sätt kan AI-baserade system använda digitala kartor och satellitkartor och information om trafik för att optimera rutter. Systemet kan överväga och bearbeta i realtid mode tid, plats, trafiktillstånd, förändrade kundkrav.
• Prediktivt underhåll. AI-drivna system samlar automatiskt in och analyserar data om tillgångar och varnar för eventuella haverier. Sådana system kan ackumulera information om fel, utarbetastatistik och, baserat på dessa statistiska data, schemalägga reparationer. Om en leverantör kan garantera anställning av tillgängliga och pålitliga tillgångar kommer det att bidra till att få en konkurrensfördel och förtroende för tjänstekonsumenten.

AI I VÄXTODLING
Ai inom detta område tillämpas på flera uppgifter som gröd- och markövervakning, upptäckt av insekts- och växtsjukdomar, intelligent sprutning, automatisk ogräsrensning, flygundersökning med mera.

De metoder som är vanliga inom detta område är robotisering, övervakning och prediktiv analys.

• Jordbruksrobotar - Företag utvecklar och programmerar autonoma robotar för att hantera viktiga jordbruksuppgifter som att skörda grödor i högre volym och snabbare takt än mänskliga laborers.
• Skörde- och markövervakning - Företag utnyttjar dator och djupinlärningsalgoritmer för att bearbeta data som fångats av drönare och / eller mjukvarubaserad teknik för att övervaka grödor och markhälsa.
• Prediktiv analys - Maskininlärningsmodeller utvecklas för att spåra och förutsäga olika miljöpåverkan på grödans avkastning, till exempel väderförändringar.

AI I ANIMALIEPRODUKTION
De många olika uppgifter som utförs på en gård med djur öppnar ett stort tillämpningsområde för AI-lösningar.

De viktigaste användningsområdena för AI i djurhållning är:

• AI för hälsoövervakning
• Robotsystem för att leverera vacciner
• Drönare och ansiktsigenkänning för besättningshantering
• Automatiserad mjölkning
• Träningsmodeller för att upptäcka sjukdomar, näringsbrister etc.

En gemensam studie utförd av BCG och Google fann att genom att använda AI och avancerad analys i stor skala kan CPG-företag generera mer än 10% intäktstillväxt genom mer förutsägbara efterfrågeprognoser, mer relevanta lokala sortiment, personliga konsumenttjänster och upplevelser, optimeradmarknadsföring och marknadsföring ROI och snabbare innovationscykler.

De viktigaste användningsområdena för AI i CPG är:

• Användningsfall för marknadsföring: Från att bedöma värdet av kampanjer i butik till optimering av marknadsföringsutgifter har AI möjlighet att ta med en datadriven-strategi för marknadsförare i CPG-branschen.
• Planering och prognoser: I en tid av AI och algoritmer misslyckas äldre modelleringstekniker med att införliva det stora utbudet av datakällor som behövs för att producera resultat som är tillräckligt exakta för det moderna företaget.  AI-baserade system kan mer exakt förutsäga mängden produkt som behövs och hur länge de kommer att behöva fyllas på.
•  AI-baserad optimering av försörjningskedjan: För att förutsäga brist på lager och ordna nya leveranser kan CPG-företag övervaka produktplats och lager med både IoT-enheter och andra källor som transaktionsdata och till och med tredjepartskällor  , till exempel vädret. AI-verktyg kan eliminera manuellt arbete och öka effektiviteten i logistiken.

PERFORM AI Movies:

PERFORM AI Animations:

• 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.