Για να ξεκινήσουμε, πρέπει πρώτα να κατανοήσουμε τη διαφορά μεταξύ τριών βασικών εννοιών που δυστυχώς συχνά χρησιμοποιούνται εναλλακτικά: τεχνητή νοημοσύνη, Machine Learning  και Deep Learning.

Τεχνητή νοημοσύνη είναι πολύ απλά όταν μια μηχανή μιμείται ευφυή συμπεριφορά, όπως η επίλυση προβλημάτων. 

Machine learning είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης, αλλά υπάρχει από τα τέλη του 20ού αιώνα. Οι αλγόριθμοι ML είναι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να μαθαίνουν από δεδομένα. Αυτοί οι αλγόριθμοι επικεντρώνονται στην ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων, στη μάθηση από την ανάλυση αυτή και στην παροχή πληροφοριών με βάση τη μάθηση αυτή. 

Deep learning Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης. Πρόκειται για μια νεότερη είσοδο στον τομέα, που ωριμάζει στις αρχές του 21ου αιώνα. Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης επικεντρώνονται στον εντοπισμό και την ταξινόμηση μοτίβων με τρόπο που μιμείται τις διαδικασίες που χρησιμοποιούνται στον ανθρώπινο εγκέφαλο, γι’ αυτό και αναφέρονται ως νευρωνικά δίκτυα.

Ψηφιακές εφαρμογές και τεχνητή νοημοσύνη

Διαφήμιση

Όσον αφορά το ψηφιακό μάρκετινγκ και την τεχνητή νοημοσύνη, η διαφήμιση είναι μακράν η πιο επιτυχημένη περίπτωση χρήσης. Δύο από τις πιο δημοφιλείς πλατφόρμες στον κόσμο, η Google και το Facebook, βασίζονται στη διαφήμιση για το μεγαλύτερο μέρος των εσόδων τους. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι κρίσιμη για αυτές τις (και άλλες) πλατφόρμες κατασκευής ιστοσελίδων social, επειδή καθορίζει το καλύτερο κοινό για μια συγκεκριμένη διαφήμιση, βοηθώντας έτσι τον διαφημιζόμενο να στοχεύσει τους χρήστες που είναι πιο πιθανό να μετατραπούν. Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στη διαφήμιση είναι τόσο επιτυχημένη επειδή προσελκύει τις περισσότερες επενδύσεις και τις μεγαλύτερες οικονομικές αποδόσεις.

Αναζήτηση

Η αναζήτηση και η τεχνητή νοημοσύνη αποτελούν ένα τέλειο ζευγάρι, διότι η αναζήτηση είναι αποτελεσματική μόνο εάν ο χρήστης λαμβάνει αυτό που αναζητά. Αυτό ακούγεται σαν μια εύκολη πρόταση, αλλά τα εργαλεία αναζήτησης γενικά δυσκολεύονται να παρέχουν σχετικά αποτελέσματα για όλους τους χρήστες. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τα εργαλεία αναζήτησης να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις στην κατάταξη των αποτελεσμάτων, ιδίως με βάση την ανάλυση των όρων κλειδιών αναζήτησης και των αποτελεσμάτων. Η τεχνητή νοημοσύνη στην αναζήτηση, η οποία συχνά αναφέρεται ως γνωστική αναζήτηση, έχει κάνει τεράστια βήματα προόδου τα τελευταία χρόνια, με πραγματικό αντίκτυπο στην αναζήτηση περιεχομένου και ηλεκτρονικού εμπορίου.

Διαχείριση περιεχομένου (δημιουργία και επιμέλεια)

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την επιμέλεια περιεχομένου και την εξατομίκευση. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στη χαρτογράφηση και την παροχή σχετικών και εξατομικευμένων εμπειριών στους χρήστες, αφού μάθει από τη συμπεριφορά των χρηστών και τα ιστορικά δεδομένα. Στην πραγματικότητα, ένας αλγόριθμος μηχανικής μάθησης μπορεί να προχωρήσει ακόμη και πέρα από το εξατομικευμένο περιεχόμενο και να προσφέρει εξατομικευμένες διαδρομές για τους χρήστες, κάτι που θεωρείται ιερό δισκοπότηρο για τους marketers.

Αυτοματοποίηση μάρκετινγκ

Η αυτοματοποίηση του μάρκετινγκ eshop είναι ένα άλλο πεδίο για νέες επενδύσεις σε τεχνητή νοημοσύνη. Διαφορετικοί αλγόριθμοι ML μπορούν να εξετάσουν τα δεδομένα των χρηστών για να βοηθήσουν στην παροχή του σωστού περιεχομένου, με το σωστό ρυθμό, μέσω του σωστού καναλιού και τη σωστή στιγμή, ώστε να επιτευχθεί η μεγαλύτερη δυνατή δέσμευση. Τα εργαλεία αυτοματοποίησης μάρκετινγκ με βάση την τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιούν αλγόριθμους για να μαθαίνουν από δεδομένα του παρελθόντος και να εντοπίζουν μοτίβα που παράγουν τα πιο επιθυμητά αποτελέσματα. Όπως συμβαίνει με όλες τις πρωτοβουλίες ML, όσο περισσότερα δεδομένα συλλέγονται από το εργαλείο αυτοματοποίησης μάρκετινγκ, τόσο περισσότερο αυτοί οι αλγόριθμοι θα μαθαίνουν, θα γίνονται αποτελεσματικοί και θα προσθέτουν αξία.

Εξυπηρέτηση πελατών

Τα εργαλεία αυτοεξυπηρέτησης για την εξυπηρέτηση πελατών, όπως τα chatbots, έχουν κατακλύσει την ψηφιακή βιομηχανία την τελευταία δεκαετία. Παρόλο που δεν έχουν αποδειχθεί όλα τα chatbots αποτελεσματικά, το 79% των χρηστών προτιμούν τη χρήση chatbots για την ευκολία και το χρόνο απόκρισης. Αυτά τα εργαλεία μπορούν να είναι πολύ επιτυχημένα στην παροχή του σωστού επιπέδου βοήθειας στους χρήστες, ενώ παράλληλα αποδεικνύονται οικονομικά αποδοτικά για τον έμπορο και την επιχείρηση.