Die wichtigsten KI-Technologietrends für 2021 und die kommenden Jahre

KI-Technologietrends sind der ganze Hype der letzten Zeit. Es ist faszinierend, wie KI so viele Sektoren unterschiedlicher Industrien beeinflusst.

Seit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz haben sich die Grundlagen der Industrie zum Besseren verändert. Jetzt will jedes andere KI -Entwicklungsunternehmen, unabhängig von seiner Branche, an diesem einen Wunder der Technologie teilhaben.

Das Ausmaß der Popularität von KI besteht darin, dass laut SemRush der KI-Markt weltweit in den nächsten Jahren voraussichtlich zunehmen und im Jahr 2025 einen Marktwert von 190,61 Milliarden US-Dollar erreichen wird .

Eine weitere Prognosestatistik von Gartner für KI 2021 besagt, dass bis 2021 bis zu 15 % der Kundendienstinteraktionen weltweit vollständig von KI unterstützt werden.

Laut Wachstumsstatistiken für künstliche Intelligenz wird das globale BIP bis 2030 um 15,7 Billionen US-Dollar wachsen.

Aus diesem Grund integrieren Unternehmen KI-Technologien , um ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Um das exponentielle Wachstum und die neuesten KI-Entwicklungen in Branchen wie Medizin und Gesundheitswesen, Banken und Finanzen, Transportwesen, Einzelhandel und Handel, soziale Medien, Fertigung und Wirtschaft mitzuerleben, haben wir die neuesten KI - Trends in bestimmte Branchen zerlegt.

Warum ist künstliche Intelligenz eine disruptive Technologie?

Der Anwendungsbereich der künstlichen Intelligenz ist riesig und deshalb ist sie ein Schlüsselfaktor für disruptive Innovationen, die bahnbrechende Produkte und Dienstleistungen hervorbringen, die bereit sind, Low-End- oder unversorgte Käufer zu bedienen und auf den Mainstream-Markt zu verlagern.

Da die Automatisierung allmählich in Raffinesse umgewandelt wird, besteht kein Zweifel daran, dass KI derzeit dabei ist, die Branche und die Märkte zu stören.

Diese disruptive KI-Technologie ist ein Hauptantrieb hinter der disruptiven Innovation, die wir derzeit erleben.

Beispielsweise hat KI die Sharing Economy als neues Geschäftsmodell befähigt, bei dem Menschen ihre eigenen Ressourcen mit anderen als Verwaltungen teilen können, um diese Ressourcen zu nutzen und Vorteile zu schaffen. Dieses Modell wird effektiv in verschiedenen Bereichen angewendet, zum Beispiel Fahrgemeinschaften, Smart Prototyping, Smart Grids und so weiter.

Was sind die aufkommenden Technologien in der KI?

Generative KI

Die neuesten Innovationen in der künstlichen Intelligenz haben es zahlreichen Organisationen ermöglicht, Algorithmen und Instrumente zur automatischen Generierung von 3D- und 2D-Bildern zu entwickeln. Diese Berechnungen strukturieren im Wesentlichen die generative KI, die es Maschinen ermöglicht, Dinge wie Inhalte, Ton und Bilder zu nutzen, um Inhalte zu erstellen.

Generative KI, die neuesten Innovationen in der künstlichen Intelligenz, können auch in der medizinischen Versorgung helfen, indem sie Prothesen, organische Moleküle und andere Dinge von Grund auf neu rendern, wenn sie durch 3D-Druck, CRISPR und andere potenzielle Fortschritte aktiviert werden. Es kann auch den frühen Nachweis einer möglichen Malignität für effektivere Behandlungspläne ermöglichen.

Beispielsweise bietet die generative KI aufgrund der diabetischen Retinopathie eine musterbasierte Theorie sowie die Konstruktion des Scans und die Erstellung von Inhalten, die dabei helfen können, den Arzt über die nächsten Schritte zu informieren.

Föderiertes Lernen

Wie in der Forschungsarbeit von Google mit dem Titel „ Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data “ angegeben , ist föderiertes Lernen als eine Lernmethode gekennzeichnet, die es Benutzern ermöglicht, die Vorteile gemeinsam genutzter Modelle zu nutzen, die aus umfangreichen Informationen erstellt wurden, ohne dass diese zentral gespeichert werden müssen. Technisch ausgedrückt verbreitet es den ML-Prozess bis an den Rand.

Ärztekammern können aufgrund von Datenschutzbeschränkungen größtenteils keine Informationen weitergeben. Federated Learning kann dazu beitragen, dieses Problem durch Dezentralisierung anzugehen, indem die Notwendigkeit beseitigt wird, Informationen in einem einzigen Bereich zusammenzufassen und in verschiedenen Zyklen an verschiedenen Standorten vorzubereiten.

Neuronale Netzwerkkomprimierung

Im Allgemeinen enthält ein neuronales Netzwerk viel mehr Gewichte, die mit höherer Genauigkeit dargestellt werden, als für die spezifische Aufgabe erforderlich sind, für deren Ausführung sie trainiert sind. Wenn wir Echtzeit-Intelligenz bringen oder Edge-Anwendungen verbessern wollen, müssen neuronale Netzwerkmodelle kleiner sein. Zur Komprimierung der Modelle greifen die Forscher auf folgende Methoden zurück: Parameter Pruning and Sharing, Quantisierung, Low-Rank Factorization, Transfered oder Compact Convolutional Filters und Knowledge Destillation.

Mit der zunehmenden Größe des tiefen neuronalen Netzwerks zum Tragen komplexer Berechnungen steigen auch die Speicheranforderungen. Um diese Probleme anzugehen, haben Forscher eine Zukunftsidee und Technik für künstliche Intelligenz entwickelt, die als neurale Netzwerkkomprimierung bezeichnet wird.

Eine neurale Organisation enthält unbestreitbar mehr Lasten, die mit höherer Genauigkeit adressiert werden, als für die jeweilige Aufgabe benötigt werden, für deren Ausführung sie trainiert sind. Wenn wir Echtzeit-Intelligenz bringen oder Edge-Anwendungen verbessern möchten, sollten neuronale Organisationsmodelle kleiner sein. Für die Komprimierung der Modelle sind die Forscher auf die begleitenden Strategien angewiesen: unter anderem Boundary Pruning and Sharing, Low-Rank Factorization und Knowledge Refinement.

Hier sind also einige erstaunliche KI-Technologietrends, die die Möglichkeiten bezeugen, die sie in diese Sektoren bringen, und auch die Auswirkungen der KI im Jahr 2021.

Mit KI verwendete Technologien

1. Internet der Dinge

KI im IoT ist sowohl für die Echtzeit- als auch für die Post-Event-Verarbeitung von Vorteil. Im ersten Fall hilft KI dabei, Muster in Datensätzen zu erkennen und prädiktive Analysen durchzuführen. Während der Echtzeitverarbeitung hilft es dabei, schnell auf Bedingungen zu reagieren und Erkenntnisse über Entscheidungen zu diesen Ereignissen zu sammeln, z. B. eine entfernte Videokamera, die Bilder von Nummernschildern für die Parkgebühren aufnimmt.

Es gibt eine ganze Welt da draußen, in der die Integration von KI in IoT jedes Gerät miteinander verbindet, damit sie zusätzliche Funktionen ausführen können.

2. Blockchain

Blockchain ist eine weitere gehypte Technologie, die in allen Branchen für Dynamik gesorgt hat. Jetzt ist KI mit Blockchain einfach das Beste aus beiden Welten. So erhalten Sie Vorteile wie bessere Transaktionen, qualitativ hochwertige Daten, dezentrale Intelligenz, niedrigere Markteintrittsbarrieren, größere Transparenz und verbessertes künstliches Vertrauen, das durch die Entwicklung von Blockchain -Apps bereitgestellt wird .

Die Auswirkungen von KI auf Blockchain sind so groß, dass wir von dieser Partnerschaft nur noch bemerkenswertere Technologien und Funktionen erwarten.

3. Erweiterte Realität

Dank der tiefen neuronalen Netze der künstlichen Intelligenz ist es jetzt möglich, vertikale und horizontale Ebenen zu erkennen, Tiefen- und Segmentbilder für eine realistische Okklusion zu schätzen und zu analysieren und darüber hinaus sogar 3D-Positionen von Dingen in Echtzeit abzuleiten. Aufgrund dieser Merkmale und Funktionen ersetzen KI-Modelle einige traditionelle Computer-Vision-Methoden, die erstaunliche AR-Erlebnisse zurückhalten.

Medizin und Gesundheitswesen mit KI

4. Medizinische Bildgebung und Diagnostik

Einer der Vorteile der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen ist die medizinische Bildgebung; Der Prozess, bei dem Bilder der inneren Aspekte eines Körpers durch einen nichtinvasiven Bildgebungsprozess enthüllt werden. Dies hilft bei der Diagnose und Behandlung von Krankheiten. Die Durchdringung von Smartphones zusammen mit der weiterentwickelten Bilderkennung macht Mobiltelefone zu einem All-in-One-Tool für die Diagnose zu Hause. Wir freuen uns auch auf die FDA-Zulassung von KI im Gesundheitswesen als Medizinprodukt.

5. Registrierung für klinische Studien

Die Rekrutierung der richtigen Personen ist für den Erfolg jeder klinischen Studie von entscheidender Bedeutung, und es ist in keiner Weise ein einfacher Prozess. Mit etwas Unterstützung durch KI-Technologie wäre es jedoch möglich, auf Informationen aus den Krankenakten zuzugreifen und diese zu extrahieren und sie dann mit den laufenden Studien zu vergleichen. Auf diese Weise wären die Studien, die Ärzten und Patienten vorgeschlagen werden, relevanter und zuverlässiger.

6. Verbesserte Biometrie im Gesundheitswesen

Mit den neuronalen Netzen der KI analysieren Wissenschaftler typische Risikofaktoren, die zu kompliziert waren, um sie zu quantifizieren. KI im Gesundheitswesen hat die Macht, die Branche auf vielfältige Weise weiterzuentwickeln, z. B. durch die Ermöglichung von Netzhautscans, die Untersuchung und Aufzeichnung von Veränderungen der Hautfarbe und so weiter. Die Fähigkeit der KI-Technologie, Muster zu finden, wird die Erschließung neuer Diagnosemethoden ermöglichen und unbekannte Risikofaktoren antizipieren.

7. Effiziente Wirkstoffforschung

Um den mühsam langen Arzneimittelforschungszyklus zu beenden, setzen traditionelle Pharmaunternehmen nun ihre Hoffnungen und ihr Vertrauen in neue KI-Biotech-Startups. Obwohl sich viele Startups in einer rudimentären Finanzierungsphase befinden, werden sie immer noch von einer Vielzahl von Kunden überschwemmt. Wir können sehen, dass sich der Trend der Investitionen in KI-Biotechnologie durch etablierte Pharmaunternehmen bis ins Jahr 2020 fortsetzt.

Einzelhandel/eCommerce und KI

8. Suchtechnologie

Einer der größten Vorteile der KI-Suchtechnologie ist ein Segen für jedes Unternehmen, vielleicht haben viele etablierte Branchenunternehmen deshalb begonnen, in sie zu investieren. Nachdem sich das kontextuelle Verstehen von Suchbegriffen nicht mehr in einer experimentellen Phase befindet, ist seine weltweite Verbreitung noch ein weiter Weg. Dennoch kommen zahlreiche SaaS -Agenturen hervor, um Suchtechnologien an Drittanbieter zu liefern, und die Investition in diesen speziellen Tech-Stack macht ihn zu den neuesten KI-Trends des Jahres 2021 .

9. Einzelhandel – Kassenfrei

Unternehmen wie Standard Cognition und AmazonGo sind die allerersten Spieler des Check-out-freien KI-Systems. Das heißt, Kunden können einkaufen, ohne die Produkte auszuchecken oder zu scannen. Dies soll Diebstahl und andere Probleme im Auge behalten. Die Einführung dieses KI-basierten Systems hängt von seiner Bereitstellung und anderen Bestandsverlustkosten aufgrund technischer Störungen ab. Mitte 2019 sind 11 AmazonGo-Geschäfte in Betrieb, die ohne Kassierer auskommen .

10. Logistik für Lager

Die Logistik gilt als die sich entwickelnde Branche und die jüngsten Trends in der künstlichen Intelligenz . In den Lagern der Zukunft wird die Logistik eine herausragende Rolle spielen, da die Lager so entwickelt werden, dass sie nicht Menschen, sondern hochqualifizierte Roboter beherbergen, die rund um die Uhr arbeiten können, ohne dass auch nur grundlegende Einrichtungen wie Beleuchtung erforderlich sind.

{Bonus lesen: Wie viel kostet die Entwicklung von On-Demand-Logistik-Apps?}

11. Peer-to-Peer-Netzwerke

AI Machine Learning benötigt enorme Datenmengen, damit Maschinen fundierte Entscheidungen treffen können. Peer-to-Peer-Netzwerke, wie sie von Kryptowährungen eingesetzt werden, bieten Unternehmen jeder Größe den Vorteil, KI-Programme auszuführen, indem sie die Leistung vernetzter PCs kanalisieren. Dieses mit KI verschmolzene Netzwerk wird die Transparenz in Suchmaschinen fördern.

Die globale KI-Marktgröße, dh Es wird prognostiziert, dass die Größe des Marktes für künstliche Intelligenz im Einzelhandel und E-Commerce im Prognosezeitraum 2019-2025 mit einer CAGR von 42,8 % zunehmen und bis zum Jahr 2025 einen Umsatz von 19,37 Milliarden US-Dollar erzielen wird.

Regierung/öffentlicher Sektor und KI

12. Gesichtserkennung

Die Gesichtserkennung ist eine dominante Form der biometrischen Authentifizierung. Aufgrund der umfangreichen Forschung in diesem Bereich verbessert sich die Lesbarkeit und Genauigkeitsrate dieser KI-Anwendung schnell. Einer der Vorteile der Gesichtserkennungsfunktion der künstlichen Intelligenz besteht darin, dass sie den Sicherheitsbehörden dabei helfen wird, schurkische Elemente aus der Gesellschaft zu identifizieren und zu entfernen. Darüber hinaus integrieren Unternehmen diese KI-Funktion entsprechend ihrem Geschäftsmodell schnell in ihre Apps und andere Lösungen, die in Prozessen verwendet werden.

13. Jagd nach Cyber-Bedrohungen

Cyber ​​Threat Hunting ist ein proaktiver Ansatz in Kombination mit Hochsicherheitsfunktionen, um Stealth-Angreifer zu erkennen und die von solchen Hackern initiierten böswilligen Aktivitäten zu stoppen. Einer der Vorteile der in diese Technologie integrierten KI besteht darin, dass durch den Einsatz von maschinellem Lernen die Erkennung solcher Fremdelemente und Sicherheitsverletzungen zum Kinderspiel wird.

14. Überwachung durch Computer Vision

Computer Vision ist ein Bereich der KI-Forschung, der auf Algorithmen basiert. Ein prominenter Anwendungsfall der Einrichtung ist der japanische maschinelle Lernalgorithmus AI Guardman, der verdächtiges Verhalten von Käufern erkennt und auch den Ladenbesitzer auf dem Handy warnt. In ähnlicher Weise wird diese den Drohnen hinzugefügte Computervision bei der Überwachung überfüllter Orte helfen. Es wird erwartet, dass die KI im Regierungssektor in der kommenden Zukunft zunehmen wird, da neue Wege erkundet werden.

Transport und KI

15. Selbstfahrende Fahrzeuge

Laut einem Bericht von Allied Market Research wird die selbstfahrende Technologie den KI-Markt von 54 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019 auf einen Markt von 556 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 steigern und mit einer jährlichen Wachstumsrate von 39 % wachsen . Darüber hinaus wird KI im Transportwesen bis zum Jahr 2025 Schätzungen zufolge zu Kosteneinsparungen in Höhe von 173 Milliarden US-Dollar in der gesamten Lieferkette der Automobilhersteller führen.

16. Verkehrsmanagement

Die KI-Technologietrends des Jahres 2021 bestehen auch im Verkehrsmanagement mit Hilfe von Anwendungen, die wahrscheinliche Verkehrspannen vorhersagen und erkennen. Dies wurde erreicht, indem Verkehrssensoren mithilfe von Kameras in „intelligente“ Agenten umgewandelt wurden. Ein erfolgreicher Anwendungsfall dafür sind Rapid Flow Technologies.

17. Intelligente Spuren

Smart Tracks ist eine von China gestartete Initiative mit dem Namen ART – Autonomous Rail Rapid Transit. Dies erfordert kein Gleis, da der Zug dem virtuellen Gleis folgt, das durch gemalte gestrichelte Linien gebildet wird. Dieser erstaunliche Trend der künstlichen Intelligenz wird sich voraussichtlich in den kommenden Jahren weltweit ausbreiten.

18. Digitale Nummernschilder für Fahrzeuge

Jüngste Trends in der künstlichen Intelligenz würden das Facelifting der intelligenten Technologie interessanterweise ermöglichen, Nummernschilder zu transportieren. Die digitalen Nummernschilder, die natürlich mit KI-Technologie erstellt werden, werden Verkehrsbehörden auf so vielen Ebenen helfen, von der Alarmierung der Behörden bei Unfällen bis hin zur Verwendung von GPS zur Standortbestimmung.

Fertigung und KI

19. Vorausschauende Wartung und Algorithmen

Mithilfe der KI-Algorithmen könnten Hersteller unvorhergesehene Maschinenausfälle besser vorhersagen. Dies wird den etablierten Unternehmen Millionen von Dollar sparen. Die Predictive-Maintenance-Algorithmen verwenden eine konstante Datenerfassung, um Geräteausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Aufgrund gesunkener Sensorkosten sind Edge-Computing, KI-Fortschritte und Predictive Maintenance jetzt in größerem Umfang verfügbar.

20. Computer Vision zur Fehlererkennung

Wir haben bereits darüber gesprochen, wie Computer Vision bei der Überwachung helfen wird. In ähnlicher Weise wird es sich für die Fertigungsindustrie als heiliger Gral erweisen, ihren Produktionsprozess zu überwachen und selbst kleinste Abweichungen in den Produkten ohne Einbeziehung des menschlichen Faktors aufzuzeigen. Die Kamera in Computer Vision ist äußerst präzise darin, Fehler zu erfassen, die die halbe Breite eines Haares haben.

21. Kollaboration von Mensch und Roboter

Obwohl es sehr futuristisch klingt, ist es nicht so sehr. Laut einigen Berichten werden bis 2020 mehr als 1,7 Millionen Roboter in Fabriken auf der ganzen Welt eingesetzt . Sie würden bald mit menschlichen Arbeitern zusammenarbeiten und das Produktivitätsniveau steigern. Die KI-betriebenen Roboter werden so konzipiert, dass sie Fertigungsaufgaben übernehmen, und die menschlichen Arbeiter werden für höherrangige Jobs in Design, Programmierung und Wartung geschult.

22. Das Aufkommen von Qualität 4.0

Qualität 4.0 ist ein Produkt der Integration von KI in die Fertigungsindustrie. Dazu gehören KI-Algorithmen, um die Fertigungsteams über erkannte Produktionsfehler zu informieren, damit geeignete Maßnahmen ergriffen werden können, um die Produktion fehlerhafter Produkte zu stoppen und viel Kapital zu sparen. Diese Fehler können eine Abweichung vom voreingestellten Rezept, Änderungen im Maschinenverhalten, Änderungen der Rohstoffe und mehr sein.

Spiele und KI

23. Verbesserte Visualisierungstechnologie

Aktuelle Trends in der künstlichen Intelligenz sind der Gaming-Sektor. Mithilfe von Deep Learning und ständig wachsenden verfügbaren Daten kann KI die visuelle Qualität in Videospielen verbessern. Die Spielumgebung und die Charaktere würden realistischer und wirken natürlicher als je zuvor. KI hat die Qualität, die Art und Weise, wie sich Charaktere bewegen und ausdrücken, stark zu verbessern, um das gesamte Spielerlebnis noch realistischer zu machen.

24. Praxiserfahrung mit Sprachassistenten

Sprachassistenten , die ein wichtiger Zweig der KI sind, werden jetzt zu Spielen wie Destiny 2 hinzugefügt, wo sie den Spielern helfen, auf bestimmte Spielfunktionen zuzugreifen, ohne jedes Mal auf das Spielmenü zugreifen zu müssen. Nicht nur das, es bietet auch eine große Auswahl an interaktiven Spielen, bei denen der Spieler nicht mehr passiv ist.

25. Personalisiertes Spiel für jeden Spieler

Nach dem Erfassen der Daten zu einzelnen Spielern werden KI-Algorithmen es den Entwicklern ermöglichen, Spielwelten zu erstellen, die individualisierter sind und auf einzelne Spieler im Spiel reagieren. Mit zukünftiger KI-Technologie könnten wir auf MMORPGs zugreifen, die Spieler in die Richtung von Quests führen, und andere Spieler, die ihren Stil ergänzen. In diesem Bereich ist viel möglich, und wir sind gespannt, was die KI-Technologietrends des Jahres 2021 umfassen werden .

Wirtschaft und KI

26. Verbesserung des Kundenerlebnisses

Da die Kunden erleichterte und entwickelte Dienstleistungen fordern, versuchen Unternehmen, ihr Spiel zu verbessern, da sie auf keinen Fall Kunden verlieren wollen. Jetzt wird KI als effektive Technologie angesehen, die mehreren Unternehmen hilft, den Kopf aus dem Wasser zu halten.

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz im Kundenerlebnis wird durch den Einsatz von Chatbots , 24x7-Support, virtueller Assistenz und Selbsthilfe-VR-Systemen verbessert, da die Verarbeitung natürlicher Sprache improvisiert und mehr aus dem wachsenden Datenpool vergangener Erfahrungen lernt.

27. Erweiterter Einstellungsprozess

KI-Technologielösungen wie X.ai und ClearFit können Personalvermittler bei der Planung von Vorstellungsgesprächen unterstützen und den idealsten Kandidaten für die Stelle finden. Jetzt ist der Rekrutierungsprozess nicht mechanisch, weshalb KI entwickelt wird, indem menschliche Faktoren wie Empathie, Persönlichkeit und andere menschliche Eigenschaften hinzugefügt werden, die dem KI-Algorithmus bei der Analyse und anschließenden Auswahl eines Kandidaten helfen, genau wie wir Menschen. Die Auswirkungen der KI auf das Geschäft sind sicherlich offensichtlich und werden voraussichtlich nur bis 2020 zunehmen.

28. Transformation von Geschäftsmodellen

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz in der Wirtschaft verändert die Grundlagen der Geschäftsfunktionen. Die Transformation in diesem Sektor läuft auf die Integration von KI-Funktionen wie Datenanalyse, Leistungsvorhersage, Computer Vision und so weiter hinaus. Mit solch unglaublichen Funktionen wird es nicht lange dauern, bis die Unternehmensorganisationen neue und innovative Wege finden werden, um diese Technologie zu etwas Neuem zu entwickeln und beispiellose zukünftige KI-Technologietrends zu setzen .

Finanzen und KI

29. Kreditrisikobewertung

Im Finanzsektor ist das Führen von Aufzeichnungen über Kundendaten eine Art zweite Natur. Wäre es nicht erstaunlich, wenn wir all diese Daten verwenden könnten, um die Aufzeichnungen eines Kunden und die Fähigkeit zur Rückzahlung von Krediten und Kreditkarten, die er bereits besitzt, zu untersuchen? KI im Finanzwesen wird genau das und mehr leisten. Maschinelles Lernen und KI treten an die Stelle eines menschlichen Analysten, um die Risiken im Finanzsektor zu ermitteln und auch Lösungen für die Finanzentwicklung bereitzustellen.

30. Einfache Betrugserkennung

Betrügerische Elemente sind eines der Hauptanliegen der Banken- und Finanzbranche. Um solche Risiken zu eliminieren, verwendet KI im Finanzwesen sein maschinelles Lernen und seine Algorithmen, um ein Muster zu erkennen, und wenn etwas Seltsames passiert, kann es die Diskrepanz sehr leicht erkennen . Angenommen, eine Kreditkarte wurde in einem anderen Land verwendet, unmittelbar nachdem sie woanders verwendet wurde, alarmiert dies die Institution, um Maßnahmen zu ergreifen. Darüber hinaus kann es so entwickelt werden, dass erkannt wird, was als Betrug angesehen werden kann und was nicht.

31. Sicherer Handel mit Vorhersagen

Wie jeder andere Bereich wird auch der Handel durch das maschinelle Lernen und die Algorithmen der KI in Kombination mit seinen anderen Zweigen erleichtert. Durch die Analyse der Größe und Bedingungen des KI-Marktes aus den vergangenen Daten in der Cloud können Organisationen und Einzelpersonen unvorhergesehene Risiken überwinden, sei es beim Kauf oder Verkauf von Aktien und Anteilen.

32. Automatische Schadenbearbeitung

Finanzunternehmen sind oft mit einer schwierigen Situation konfrontiert, in der sie den Kunden für ihre Versicherung bezahlen müssen. Um das Betrugsproblem zu bekämpfen und sicherzustellen, dass die Situation echt ist, verwenden Versicherer und Start-ups KI, um die „Risikobewertung“ eines Fahrzeugbesitzers zu berechnen, Unfallbilder zu untersuchen und auch das Fahrerverhalten im Auge zu behalten.

Soziale Medien und KI

33. Verbesserung des sozialen Netzwerks

KI spielt eine zentrale Rolle dabei, Social-Media-Plattformen zu dem zu machen, was sie sind. KI in den sozialen Medien hat die gesamte Branche geprägt, seit Facebook 2013 KI eingeführt hat. Ob es jetzt darum geht, einen Freund über neuronale Netze zu finden, die lernen, Bilder zu erkennen, oder falsche Nachrichten zu identifizieren, KI erledigt alles.

34. Befähigung von Vermarktern

Vermarkter nutzen die Vorteile von KI in Social Media, um die Kaufpersönlichkeit und ihre Präferenzen der Kunden zu verstehen und zu analysieren. Dies wird ihnen helfen, Produktvorschläge basierend auf ihren Kaufgewohnheiten und dem, was sie zu ihren Entscheidungen bewegt, zu personalisieren.

35. Effektives Zielgruppen-Targeting

Vermarkter erhalten einen weiteren Vorteil von KI , nämlich die Erweiterung ihrer Kampagne über die lineare Segmentierung hinaus und eine Zielgruppe, die Ihrem aktuellen Kundenstamm ähnelt. Darüber hinaus ist effektives Targeting der Trumpf für bezahlte Werbekampagnen auf allen Social-Media-Plattformen, da die Aktivitäten von Personen online gespeichert werden. Durch die Nutzung der KI-Technologie für den Zugriff auf diese Daten erhalten sie nützliche Einblicke in die Nutzung sozialer Medien, das Online-Benutzerverhalten usw.

36. KI-unterstützte Inhaltsgestaltung

Es ist keine Neuigkeit, dass Content der König im Social Media Marketing ist und die Optimierung mit KI das Beste ist, was dieser Branche passieren kann. Mit KI-Tools, die das Muster der Veröffentlichung von Inhalten und deren Art von Marken untersuchen, können sie vorschlagen, welche Art von Inhalten nachgefragt werden und welche Inhalte optimiert werden müssen.

37. KI-betriebene Chips werden immer beliebter

Wenn Sie über die Zukunft der künstlichen Intelligenz nachgedacht haben, dann haben Sie sie betreten. Künstliche Intelligenz hängt stark von spezialisierten Prozessoren ab. Angesichts der aktuellen Nachfrage nach KI werden Chips hergestellt und in die KI-Technologie integriert, um Funktionen auszuführen, für die wir ab sofort separate Geräte benötigen. Diese Chips werden verwendet, indem KI-Tools wie Computer Vision, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache in ihnen aktiviert werden.

Was ist die Zukunft der künstlichen Intelligenz?

Nachdem wir Zeuge dieser unglaublichen Trends in der KI-Branche geworden sind, können wir ziemlich genau vermuten, wie gewaltig diese KI-Technologie sein wird und wie unvermeidlich sie jeden Sektor aller Branchen durchdringen wird. Bis heute nutzen Unternehmen KI, um mobile Apps der nächsten Generation zu entwickeln , um ihre Kundenbindung zu verbessern und schließlich ihr Geschäft auszubauen.

Die disruptive KI-Technologie und die Zukunftsideen der künstlichen Intelligenz, in die Unternehmen bereit sind, stark zu investieren, wenn sie die Garantie in Betracht ziehen, die sie bisher gezeigt haben!. Wir bei Appinventiv helfen Organisationen mit unserem KI-Entwicklungsunternehmen in den USA, an der Spitze zu stehen, indem wir KI in ihre bestehende Technologiestruktur implementieren, um die Vorteile und Vorteile zu nutzen, die sie mit sich bringt.

Eine Zukunft ohne künstliche Intelligenz ist derzeit kaum vorstellbar. Während das Jahr 2022 näher rückt, sind wir gespannt, welche Großartigkeit es auf den Tisch bringen wird.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

F. Welchen Umfang hat künstliche Intelligenz in der Zukunft?

Die Trends der KI-Branche sind die neuesten Trends, an denen Unternehmen arbeiten , und sie spielen sicherlich eine herausragende Rolle in unserer Zukunft. Diese Technologie wird uns auf so vielen Ebenen und auf so viele Arten erleichtern, von der Aktivierung KI-betriebener Chips, die das Reisen mit Token frei machen, bis hin zu kassiererlosen Einkaufszentren. Sie stellen es sich vor und KI erledigt es innerhalb weniger Jahre .

F. Welche Branchen werden von KI betroffen sein?

Aufgrund der vielen Funktionen, mit denen KI ausgestattet ist, übernehmen fast alle Branchen diese Technologie in ihrem eigenen Tempo und auf ihre eigene Weise. Branchen, nämlich Gesundheitswesen, Finanzen, Unternehmen, Fertigung, Einzelhandel und E-Commerce, Regierung und öffentlicher Sektor, soziale Medien, Transport und Gaming, profitieren von den Vorteilen der KI, die in Technologien wie IoT, Blockchain, AR und Cloud integriert ist.

F. Wie transformiert künstliche Intelligenz das Geschäft?

Mit dem Aufkommen von KI in der Geschäftswelt änderten sich ihre Kerngrundlagen. Jetzt ist es möglich, Personal effektiv ohne menschliches Zutun einzustellen, bessere Kundenservices anzubieten und das Kundenerlebnis zu verbessern, hat sich durch den Einsatz von Chatbots und anderen KI-Funktionen wirklich weiterentwickelt. Darüber hinaus haben Technologien wie Computer Vision, Leistungsvorhersage und Datenanalyse die Liste der Zukunft der künstlichen Intelligenz und der Vorteile, die Unternehmen durch die Einbeziehung der KI-Technologie erhalten, erweitert.