реклама
разместить

Как ИИ помогает бизнесу расти: реальные кейсы

Искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью современного бизнеса, помогая компаниям оптимизировать процессы и увеличивать прибыль. В этом посте мы рассмотрим несколько реальных кейсов, где ИИ сыграл ключевую роль в росте бизнеса.

1. Netflix: Компания использует ИИ для персонализации контента. Алгоритмы анализа данных и машинного обучения рекомендуют пользователям фильмы и сериалы на основе их предпочтений, что значительно увеличивает вовлеченность и удержание аудитории.

2. Amazon: ИИ применяется для оптимизации цепочки поставок и управления складскими запасами. Модели прогнозирования позволяют компании точно планировать запасы и улучшать логистику, что сокращает издержки и повышает эффективность.

3. Coca-Cola: Внедрение ИИ в маркетинговые кампании и анализ данных помогает компании создавать персонализированные рекламные сообщения. Это увеличивает отклик клиентов и улучшает ROI от маркетинговых активностей.

4. Zara: Использование ИИ для анализа модных трендов и предпочтений клиентов позволяет компании быстро адаптироваться к изменениям рынка и предлагать актуальные коллекции, что повышает продажи и лояльность клиентов.

Эти примеры показывают, что ИИ может быть мощным инструментом для роста бизнеса. Хотите узнать больше о том, как внедрить ИИ в вашу компанию? Подпишитесь на наш канал и следите за обновлениями!

Как ИИ помогает бизнесу расти: реальные кейсы
реклама
разместить
Начать дискуссию
Как и зачем внедрять искусственный интеллект в компанию, занимающиеся грузоперевозками

Крупная транспортная компания, специализирующаяся на грузоперевозках по России, обратилась к нам с классической проблемой: огромное количество запросов от клиентов.

Как и зачем внедрять искусственный интеллект в компанию, занимающиеся грузоперевозками
11
реклама
разместить
Нейросети в бизнесе. Как ИИ меняет правила игры
Нейросети в бизнесе. Как ИИ меняет правила игры

Brand Label с самого появления ИИ начали изучать много применять в разработке креативных концепции. С нашими работами можно ознакомиться по ссылке

55
В 2024 году искусственный интеллект стал необходимостью для бизнеса. Это больше не будущее, он уже здесь

Это — главный вывод из отчета Menlo Ventures. В 2024 году компании начали встраивать его в основу своей работы. А это значит, что ИИ стал менять бизнес-процессы, повышать эффективность и создавать новые продукты. Читайте, как именно.

Сферы применения ИИ. <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fmenlovc.com%2F2024-the-state-of-generative-ai-in-the-enterprise%2F&postId=1683066" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник</a><br />
44
11
"Нейросети" в 2024: почему промедление с внедрением становится фатальным для бизнеса

За последний год технологии искусственного интеллекта прошли путь от хайпового тренда до критически важного бизнес-инструмента. Разберем, почему сейчас наступил переломный момент для внедрения ИИ и какие риски несет промедление.

Страх перед ИИ как главный барьер цифровой трансформации бизнеса

Последние несколько лет я занимаюсь внедрением искусственного интеллекта в бизнес-процессы и обучаю этому других. За плечами — десятки успешных кейсов, сотни учеников и одно любопытное наблюдение: главное препятствие к внедрению ИИ — это не технологические ограничения, а человеческий фактор.

Как ИИ увеличил доходы маркетингового агентства на 15%: кейс автоматизации лидогенерации
Как ИИ увеличил доходы маркетингового агентства на 15%: кейс автоматизации лидогенерации
11
Как нейросети могут повысить эффективность бизнес-процессов в 2024-2025 годах: примеры и кейсы

Один из главных эффектов от ИИ-решений – автоматизация рутины. Вместе с этим работники могут переключиться на более важные задачи, от которых ранее отвлекали другие обязательства.

Как нейросети могут повысить эффективность бизнес-процессов в 2024-2025 годах: примеры и кейсы
55
33
Как агенты ИИ меняют бизнес-реальность?

В мире технологий наступила новая эра: вместо традиционных ИИ-моделей мы видим рост интереса к агентам ИИ. Эти системы уже выходят за рамки возможностей обычных генеративных моделей, демонстрируя автономность, адаптивность и высокую эффективность. Что делает их столь особенными?

[]