Arten von KI 2023: Fallstudien aus der Praxis von Unternehmen, die KI nutzen!

In diesem Blog bespreche ich die vier Hauptarten von KI und wie Marketingexperten davon profitieren können.

Als Marketer habe ich aus erster Hand gesehen, wie künstliche Intelligenz (KI) die Branche verändert und unsere Arbeit effizienter und effektiver gemacht hat.

Grey Scott, ein Futurist, schrieb: „ Um die Zukunft der Technologie zu verstehen, müssen wir mit einer grundlegenden Wahrheit beginnen: Technologie ist natürlich. ”

Durch KI-Marketing-Tools werden zielgerichtete Botschaften zum richtigen Zeitpunkt ohne Eingreifen von Marketingmitarbeitern an Kunden übermittelt, was maximale Effizienz gewährleistet.

KI hat uns Zugang zu leistungsstarken Tools verschafft, die Daten analysieren, Aufgaben automatisieren und bessere Entscheidungen treffen.

Beispielsweise können KI-gestützte Marketingplattformen Kunden automatisch anhand ihres Verhaltens und ihrer Vorlieben segmentieren, sodass Vermarkter Nachrichten und Angebote maßschneidern können, die mit größerer Wahrscheinlichkeit bei jedem Kunden Anklang finden.

KI hat uns auch Zugang zu einigen wirklich kreativen Marketingideen verschafft.

Mithilfe von KI können Sie beispielsweise Kunden jetzt personalisierte Marketingbotschaften mit berühmten Zitaten von Shakespeare… oder Spongebob Schwammkopf senden.

Arten von KI 2023

Hier ist die Liste der 4 Arten von KI:

1. Reaktive Maschinen:

Reaktive Maschinen sind die grundlegendste Art von KI. Sie können nur auf die Daten reagieren, die sie in Echtzeit erhalten, und sie haben nicht die Fähigkeit, Informationen zu lernen oder zu behalten.

Diese Maschinen werden in Bereichen wie Spracherkennung und Bildverarbeitung eingesetzt, wo sie Muster schnell und genau erkennen und darauf aufbauend Entscheidungen treffen können.

Für Vermarkter können reaktive Maschinen verwendet werden, um Kundendaten in Echtzeit zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen, die uns bei der Optimierung unserer Marketingkampagnen helfen können.

Ich habe persönlich reaktive Maschinen verwendet, um große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, wie z. B. Website-Traffic, Benutzerengagement und Social-Media-Metriken.

Dies gibt Aufschluss darüber, welche Inhalte bei den Lesern Anklang finden und wie Marketingbemühungen optimiert werden können.

2. Begrenzter Speicher:

KI-Systeme mit begrenztem Speicher haben die Fähigkeit, auf der Grundlage vergangener Erfahrungen zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Diese Systeme können sich an bestimmte Ereignisse erinnern und diese Informationen verwenden, um in Zukunft Entscheidungen zu treffen.

KI mit begrenztem Speicher wird in Bereichen wie der Betrugserkennung eingesetzt, wo das System aus früheren Betrugsbeispielen lernen und neue Fälle identifizieren kann.

Für Vermarkter kann KI mit begrenztem Speicher verwendet werden, um das Kundenverhalten zu analysieren und Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie sie Kunden besser ansprechen und mit ihnen interagieren können.

KI-Systeme mit begrenztem Speicher haben mir geholfen, vergangene Leistungen zu analysieren und Trends im Leserverhalten zu erkennen. Dies hat sich stark auf die Inhaltserstellung und Marketingstrategien meines Teams ausgewirkt, und wir konnten die Leser besser ansprechen und mit ihnen in Kontakt treten.

3. Theorie des Geistes:

Theory of Mind AI ist eine fortgeschrittenere Art von KI, die in der Lage ist, menschliches Verhalten zu verstehen und vorherzusagen. Diese Systeme können Emotionen und Absichten erkennen und auf der Grundlage dieses Verständnisses Entscheidungen treffen.

Theory of Mind AI wird in Bereichen wie Personalisierung eingesetzt, wo das System Inhalte und Empfehlungen auf einzelne Benutzer zuschneiden kann.

Für Vermarkter kann Theory of Mind AI verwendet werden, um personalisiertere und ansprechendere Marketingkampagnen zu erstellen, die bei Kunden auf einer tieferen Ebene ankommen.

Theory of Mind AI hat mir und meinem Team geholfen, unsere Inhalte für einzelne Leser basierend auf ihren Interessen und Vorlieben zu personalisieren. Dies hat die Bindung und Loyalität der Leser verbessert .

4. Selbstbewusst:

Selbstbewusste KI ist die fortschrittlichste Art von KI und hat die Fähigkeit, ihre eigenen Fähigkeiten und Grenzen zu verstehen.

Diese Systeme können lernen und sich an neue Situationen anpassen, und sie können Entscheidungen auf der Grundlage ihres eigenen Verständnisses der Welt treffen.

Selbstbewusste KI wird in Bereichen wie autonomen Fahrzeugen eingesetzt, wo das System in der Lage sein muss, sich an sich ändernde Straßenbedingungen anzupassen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.

Für Vermarkter kann selbstbewusste KI verwendet werden, um riesige Datenmengen zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen, die uns helfen können, bessere Entscheidungen zu treffen und unsere Marketingstrategien zu optimieren.

Selbstbewusste KI hat mir geholfen, meine Inhalte und Marketingstrategien zu optimieren, indem ich Daten analysierte und Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizierte. Dies hat mir sehr geholfen, meinen Website-Traffic, die Leserbindung und den Umsatz zu steigern.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Implementierung von KI in einem Unternehmen eine sorgfältige Planung und Berücksichtigung der spezifischen Bedürfnisse und Ziele des Unternehmens erfordert.

Es ist auch wichtig, über das richtige technische Know-how und die richtigen Ressourcen zu verfügen, um eine erfolgreiche Implementierung sicherzustellen.

Fallstudien von Unternehmen, die implizite KI einsetzen

Lassen Sie mich Ihnen einige Beispiele von Top-Unternehmen mit impliziten Arten von KI vorstellen und wie sie ihnen geholfen haben:

1. Reaktive Maschinen-KI: Netflix

Netflix verwendet reaktive maschinelle KI, um sein Empfehlungssystem zu verbessern. Durch die Analyse von Benutzerdaten in Echtzeit kann Netflix jedem Benutzer personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage seines Anzeigeverlaufs, seines Wiedergabeverlaufs und seiner Vorlieben geben.

Dies hat das Engagement und die Bindung der Benutzer erhöht. Im Jahr 2023 hatte Netflix 230,7 Millionen Abonnenten . Basierend aufdemandage.com.

Das KI-System von Netflix lernt ständig aus Benutzerdaten und passt seine Empfehlungen basierend auf Änderungen der Benutzerpräferenzen und des Geschmacks an.

Dies ermöglicht es, genauere und personalisierte Empfehlungen zu geben, was dazu beiträgt, dass die Benutzer engagiert und interessiert an der Plattform bleiben. Infolgedessen hat Netflix seit seiner Einführung im Jahr 2007 einen deutlichen Anstieg der Abonnenten verzeichnet.

2. AI mit begrenztem Speicher: Amazon

Amazon verwendet KI mit begrenztem Speicher, um seine Lieferkette und Bestandsverwaltung zu optimieren. Durch die Analyse vergangener Kaufhistorie und Versanddaten kann Amazon die zukünftige Nachfrage vorhersagen und die Lagerbestände optimieren.

Dies hat dazu beigetragen, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Beispielsweise kann das KI-gestützte Prognosesystem von Amazon die Kundennachfrage nach bestimmten Produkten an bestimmten Standorten mit einer Genauigkeit von bis zu 95 % vorhersagen, sodass das Unternehmen die Lagerbestände entsprechend anpassen kann.

Dadurch konnte Amazon die Effizienz seiner Lieferkette steigern, Lieferzeiten verkürzen und die Kundenzufriedenheit steigern.

3. Theory of Mind-KI: Spotify

Spotify verwendet die Theory of Mind AI, um seine Musikempfehlungen zu personalisieren. Durch die Analyse des Benutzerverhaltens und der Vorlieben kann Spotify verstehen, welche Art von Musik ein Benutzer mag, und dementsprechend Songs und Playlists empfehlen.

Dies hat das Engagement und die Bindung der Benutzer erhöht. Laut den neuesten verfügbaren Daten verbringen die aktiven Nutzer von Spotify durchschnittlich 25 Stunden pro Monat mit dem Hören der Plattform.

Dies zeigt die Effektivität des Einsatzes von KI bei der Bereitstellung personalisierter Musikempfehlungen. Spotify hat seit der Einführung dieser KI-gesteuerten Funktion ein erhebliches Wachstum seiner Benutzerbasis verzeichnet, wobei die Plattform jetzt über 299 Millionen aktive Benutzer hat.

4. Selbstbewusste KI: Tesla

Tesla verwendet selbstbewusste KI in seiner autonomen Fahrtechnologie. Durch die Analyse von Daten von Sensoren und Kameras kann das KI-System von Tesla lernen und sich an verschiedene Fahrsituationen anpassen.

Dies hat die Sicherheit und Effizienz von Tesla verbessert. Die autonome Fahrtechnologie von Tesla hat 1,3 Milliarden Meilen an Daten gesammelt. Basierend auf applicoinc.com.

Das KI-System von Tesla kann beispielsweise Ampeln, Stoppschilder und andere Objekte auf der Straße erkennen und darauf reagieren. Darüber hinaus kann es wechselnde Wetterbedingungen erkennen und darauf reagieren.

In jedem dieser Beispiele hat KI diesen Unternehmen geholfen, ihre Abläufe zu verbessern und ihren Kunden bessere Erfahrungen zu bieten.

Durch den Einsatz verschiedener Arten von KI konnten diese Unternehmen Erkenntnisse gewinnen, Prozesse automatisieren und personalisiertere Erfahrungen für ihre Benutzer schaffen.

FAQs zu KI-Typen 2023

Schnelllinks:

• Wie verändert künstliche Intelligenz das Geschäft?
• Was ist künstliche Intelligenz?
• Wo wird Künstliche Intelligenz heute eingesetzt?
• Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Fazit: Arten von KI 2023

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI ein leistungsstarkes Tool ist, von dem Vermarkter in vielerlei Hinsicht profitieren können.

Durch das Verständnis der vier Haupttypen von KI – reaktive Maschinen, begrenztes Gedächtnis, Theory of Mind und Selbstbewusstsein – können Marketingfachleute die besten KI-Systeme für ihre Bedürfnisse identifizieren und sie verwenden, um effektivere Marketingkampagnen zu erstellen.

Mit KI können wir Einblicke gewinnen, auf die zuvor nicht zugegriffen werden konnte, sich wiederholende Aufgaben automatisieren und personalisierte Erfahrungen schaffen, die bei Kunden auf einer tieferen Ebene ankommen.