Paggamit ng AI sa Negosyo: Mga Kaso ng Paggamit at Bakit Ito Mahalaga

Pag-aaral ng makina

Nakatuon ang machine learning sa pagpapagana sa mga system na matuto mula sa data at gumawa ng mga desisyon nang hindi tahasang nakaprograma. 

Sa halip na sundin ang mga nakapirming panuntunan, tinutukoy ng mga system na ito ang mga pattern sa malalaking dataset at unti-unting pinapahusay ang kanilang kakayahang gumawa ng mga hula o mag-flag ng hindi pangkaraniwang aktibidad.

Halimbawa, makakatulong ang isang machine learning model sa isang negosyo na hulaan ang kita sa hinaharap o i-flag ang mga kakaibang transaksyon. Lalo itong epektibo kapag binibigyan ng may label na mga halimbawa (data na nakategorya na ng mga tao) kaya alam nito kung ano ang hahanapin.

Natural Language Processing (NLP)

Ang natural na pagpoproseso ng wika (NLP) ay nagbibigay-daan sa mga computer na magbigay-kahulugan at bumuo ng nakasulat at pasalitang wika ng tao. 

Ito ang nagbibigay-daan sa mga machine na gumana sa wika sa mga paraang natural at binuo upang pangasiwaan ang mga hindi nakaayos na input: text mula sa mga email, voice command, support ticket, transcript, social media post, at higit pa. 

Pinapatakbo ng NLP ang isang malawak na hanay ng mga tool, kabilang ang:

• AI chatbots at virtual assistant na humahawak sa mga tanong ng customer o gumagabay sa mga user sa mga gawain
• Mga voice assistant tulad ni Alexa, Siri, at Google Assistant
• Auto-correct, predictive text, at mga tool sa grammar sa mga application tulad ng Gmail o Microsoft Word
• Mga serbisyo sa pagsasalin tulad ng Google Translate o DeepL
• Speech-to-text system na ginagamit sa captioning, voice command, o transcription services

Pinagsama sa machine learning at deep learning, ang NLP ay maaaring maghukay sa malalaking volume ng magulo, hindi nakaayos na data ng wika at maglabas ng mahalagang impormasyon.

Malalim na pagkatuto

Ang malalim na pag-aaral ay isang uri ng machine learning na gumagamit ng malalaking, layered na network, na tinatawag na neural network , upang matuto mula sa data sa paraang ginagaya kung paano gumagana ang utak ng tao. Binubuo ang mga network na ito ng maraming layer ng mga simpleng processing unit na nagtutulungan upang makilala ang mga pattern.

Ang dahilan kung bakit espesyal ang malalim na pag-aaral ay direktang natututo ito mula sa hilaw na data tulad ng mga larawan, tunog, o teksto, at tinuturuan ang sarili kung paano ito unawain. Ang bawat layer sa network ay bubuo sa huli: ang mga unang layer ay maaaring makakita ng mga gilid sa isang larawan, habang ang mas malalim na mga layer ay maaaring makilala ang isang buong mukha.

Dahil dito, mas malakas ang malalim na pag-aaral para sa mga kumplikadong gawain. Ginagamit ito sa mga bagay tulad ng pagkilala sa mukha at pagtukoy ng pandaraya sa credit card. Nasa likod din ito ng maraming kamakailang pagsulong sa AI, kabilang ang mga self-driving na kotse.

Generative AI 

Gumagawa ang Generative AI ng bagong content tulad ng text, mga larawan, musika, o code, sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga pattern mula sa kasalukuyang data. 

Gumagamit ito ng mga modelo ng malalim na pag-aaral, lalo na ang malalaking modelo ng wika, upang maunawaan ang istraktura at istilo, pagkatapos ay bumuo ng mga orihinal na output bilang tugon sa mga senyas.

Marahil ay pamilyar ka sa mga tool tulad ng ChatGPT , DALL·E, o MusicLM – lahat ito ay mga halimbawa ng generative AI na kumikilos. 

Ahente AI

Ang mga ahente ng AI ay mga software na idinisenyo hindi lamang upang bumuo ng nilalaman o tumugon sa mga senyas, ngunit upang gumawa ng may layuning pagkilos patungo sa isang partikular na layunin. 

Kasama sa mga halimbawa ng kumikilos na mga ahente ng AI ang: 

• Subaybayan ang isang pipeline ng data at awtomatikong alertuhan ang isang engineer kapag bumaba ang mga pangunahing sukatan
• Mag-scan ng maraming kalendaryo, maghanap ng mga bukas na puwang ng oras, at mag-iskedyul ng pulong
• Magsaliksik sa pagpepresyo ng produkto sa mga website at gumawa ng mga rekomendasyon sa pagbili
• Mag-log in sa isang customer support platform, magtaas ng ticket, at bumuo ng buod para sa team

Hindi tulad ng mga chatbot na umaasa sa pabalik-balik na mga tagubilin, ang ahenteng AI ay tinutukoy ng awtonomiya nito. Maaari nitong malaman kung ano ang kailangang mangyari at kung paano ito gagawin, pagsasaayos ng pag-uugali nito batay sa mga resulta. 

1. Nabawasang gastos

Ang mga kumpanyang gumagamit ng AI ay nag-uulat ng 52% na pagbawas sa mga gastos sa paggawa. 

Iyon ay dahil ino-automate ng AI ang mga gawaing nakakaubos ng oras tulad ng pagpasok ng data, pag-iskedyul, at paghawak ng mga karaniwang kahilingan ng customer. Sa halip na kumuha ng mas maraming tao upang pamahalaan ang gawaing ito, ang mga koponan ay maaaring umasa sa AI upang gawin ito kaagad, sa buong orasan, at walang pahinga.

2. Mga insight na batay sa data

Tinutulungan ng AI ang mga negosyo na maunawaan ang malalaki at magulo na mga dataset kahit na ito ay feedback ng customer, aktibidad sa pagbebenta, o mga log ng suporta. Sa halip na manu-manong pag-aralan ang mga spreadsheet o ulat, maaaring gamitin ng mga team ang AI para awtomatikong makakita ng mga pattern, lumabas sa mga pangunahing trend, at i-highlight kung ano ang nangangailangan ng pansin.

Hayaan akong magbigay sa iyo ng isang home-grown na halimbawa. Sa Botpress , gumagamit ang aking team ng bot upang tumuklas ng mga pagkakataon sa pagbebenta sa pamamagitan ng pag-scan ng data ng paggamit ng produkto. 

Kumokonekta ito sa Mixpanel, HubSpot, at sa aming panloob na platform upang subaybayan ang mga signal tulad ng mga pagtaas ng API o pag-akyat sa mga aktibong user. Kapag nakita nito ang aktibidad na may mataas na layunin, ipi-ping nito ang tamang salesperson Slack na may konteksto at isang inirerekomendang susunod na hakbang.

Tulad ng maiisip mo, ito ay halos imposible (at hindi kapani-paniwalang nakakapagod) para sa isang tao na gawin. Hinahayaan tayo ng AI na mahuli ang mga mahahalagang sandali habang nangyayari ang mga ito, para mas mabilis tayong kumilos.

3. Kahusayan sa pagpapatakbo

Pinapalakas ng AI ang kahusayan sa pamamagitan ng pagkuha sa mga paulit-ulit, nakakaubos ng oras na gawain. Maaari itong bumuo ng mga ulat, mag-iskedyul ng mga mensahe, pamahalaan ang mga daloy ng trabaho, o mag-trigger ng mga follow-up lahat nang walang manu-manong pagsisikap. 

Bilang resulta, maaaring ilipat ng mga koponan ang kanilang pagtuon mula sa mga gawain sa micromanaging patungo sa diskarte sa pagmamaneho. Hindi nakakagulat na ang 63% ng mga kumpanyang gumagamit ng AI ay nag-ulat ng pinabuting kahusayan sa kanilang mga operasyon.

4. Scalability

Habang lumalaki ang mga kumpanya, lumalaki din ang workload. Ngunit hindi iyon nangangahulugan na kailangan mong magmadali at doblehin ang laki ng iyong koponan. Maaaring mag-scale ang AI kasama mo. 

Halimbawa, ang pagbuo ng lead ng AI ay maaaring mag-scale nang walang kahirap-hirap habang tumataas ang papasok na interes. Awtomatiko nilang ginagawang kwalipikado ang mga prospect at iruruta sila sa mga tamang team, gaano man karaming lead ang pumasok.

Narito ang ilang iba pang mga paraan na masusukat ng AI kasabay ng paglago ng isang kumpanya:

• Pangasiwaan ang dumaraming mga ticket ng suporta o FAQ nang hindi nangangailangan ng mas maraming empleyado.
• I-automate ang pagsasanay para sa mga bagong user o empleyado na may mga gabay at chatbot na pinapagana ng AI.
• Pamahalaan ang mga tanong sa benepisyo, mga kahilingan sa PTO, o mga paliwanag sa patakaran para sa lumalaking team.
• Pangasiwaan ang mga nakagawiang isyu sa teknolohiya at pag-reset ng password habang lumalawak ang iyong headcount.

5. Pinahusay na mga karanasan ng customer

Mabilis na bumibilis ang pag-aampon: Ipinoproyekto ng Gartner na 80% ng mga customer service team ay gagamit ng generative AI para mapahusay ang karanasan ng customer. Iyon ay dahil kayang pangasiwaan ng AI ang mataas na dami ng mga kahilingan, i-personalize ang mga pakikipag-ugnayan, at lutasin kaagad ang mga isyu.

Halimbawa, ang isang online na retailer ay maaaring mag-deploy ng AI chatbot upang magrekomenda ng mga item batay sa kasaysayan ng pagba-browse at agarang pangasiwaan ang mga gawain tulad ng pagsubaybay sa mga order, pagproseso ng mga pagbabalik, o pag-update ng impormasyon sa pagpapadala.

Gastos ng mga starter na solusyon sa AI

Kung gusto mong mag-eksperimento sa isang ahente ng AI para sa iyong maliit na negosyo at kailangan mo lang ng walang-abala na paraan para isawsaw ang iyong mga daliri sa AI, makakahanap ka ng mga pangunahing plano nang libre o umabot sa $30-$90 dollars isang buwan. 

Ang mga starter na opsyon na ito ay karaniwang nag-aalok ng mga basic na automation at light analytics. Ang mga ito ay isang mahusay na paraan upang subukan ang AI nang hindi gumagastos ng malaki, ito man ay isang lead gen bot, isang customer service helper, o isang simpleng HR assistant.

Halaga ng mga mid-range na solusyon sa AI

Ngayon kung naghahanap ka ng medyo mas advanced, ang mga mid-tier na AI plan ay karaniwang mula sa $200 hanggang $1,000 bawat buwan, depende sa mga feature na kasama. 

Karaniwang sinusuportahan ng mga planong ito ang mas advanced na mga kaso ng paggamit tulad ng mga custom na workflow, mas malalim na analytics, pagsasama sa mga tool ng third-party, at mas mataas na limitasyon sa paggamit.

Gastos ng mga solusyon sa enterprise AI

Sa panig ng negosyo, ang pagpepresyo ay karaniwang nagsisimula sa $15,000 bawat taon at tumataas batay sa sukat at mga pangangailangan sa pagpapasadya. 

Kadalasang kasama sa mga planong ito ang mga bagay tulad ng advanced analytics, audit log, custom na SLA, at hands-on na suporta mula sa mga teknikal na espesyalista.

Marketing

Makakagalaw nang mas mabilis ang mga marketer sa mga ahente ng AI sa digital marketing para mapabuti kung paano pinaplano at isinasagawa ang mga campaign. Nagbibigay-daan ito sa mga team na magtrabaho nang mas mahusay at maghatid ng mas may-katuturang mga karanasan sa mga customer.

Narito kung paano binabago ng AI ang marketing ngayon:

• Hulaan ang gawi ng customer gamit ang mga modelong nagtataya ng posibilidad ng pag-churn o conversion upang ang mga team ay maaaring makialam o mag-double down sa tamang sandali
• Bumuo at mag-personalize ng content sa sukat na iniakma sa bawat segment ng audience
• Gumawa ng mga segment ng audience sa pamamagitan ng pagsusuri sa real-time na gawi tulad ng aktibidad sa website, pakikipag-ugnayan sa campaign, at paggamit ng produkto
• I-automate ang A/B testing sa pamamagitan ng pag-optimize ng mga CTA at timing batay sa live na performance
• Pagtataya ng mga resulta ng campaign gamit ang makasaysayang data upang matantya ang pakikipag-ugnayan at ROI bago maging live ang anumang bagay

Benta

Tinutulungan ng AI ang mga rep na magsara ng mas maraming deal sa pamamagitan ng pagsusuri sa data ng pag-uugali upang mahulaan kung aling mga lead ang pinakamalamang na bibili. Ang mga tool tulad ng mga chatbot sa pagbebenta ay nagtatalaga ng mga marka upang unahin ang mga prospect na iyon, kaya ang mga rep ay gumugugol ng mas kaunting oras sa paghabol sa mga dead end at mas maraming oras sa mga high-intent na lead. Ang resulta: mas maikling mga cycle ng benta at mas mataas na mga rate ng panalo.

Maaaring suportahan ng AI ang mga sales team sa maraming paraan:

• Awtomatikong puntos at bigyang-priyoridad ang mga lead batay sa pag-uugali, akma, at layunin
• Panatilihing napapanahon ang mga CRM sa pamamagitan ng pag-log ng mga pakikipag-ugnayan at pagsubaybay sa pag-unlad ng deal
• Tukuyin ang upsell o cross-sell na mga pagkakataon sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga pattern ng paggamit at history ng pagbili
• Hulaan ang panganib ng churn o posibilidad ng deal upang matulungan ang mga reps na tumuon kung saan ito mahalaga
• Magrekomenda ng mga susunod na pinakamahusay na pagkilos tulad ng kung kailan mag-follow up o kung anong mensahe ang ipapadala, batay sa yugto ng deal, makasaysayang resulta, at gawi ng mamimili
• Ginagawa ng AI lead generation ang mga prospect at dinadala sila sa mga tamang team

Isang halimbawa: Nag-deploy ang Waiver Consulting Group ng AI assistant na bumati sa mga bisita ng site, nag-book ng mga konsultasyon, at nag-sync sa mga kalendaryo na nagpalaki ng mga konsultasyon ng 25% sa loob lamang ng tatlong linggo .

Cybersecurity

Ang AI ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa cybersecurity sa pamamagitan ng pag-detect at pagtugon sa mga banta sa real time. Sinusubaybayan nito ang aktibidad ng network para sa mga hindi pangkaraniwang pattern — tulad ng mga pagtatangka sa phishing o hindi awtorisadong pag-access — at nagba-flag ng mga isyu habang lumalabas ang mga ito.

Dito, nakita ng AI ang mga banayad na anomalya at umaangkop sa mga bagong paraan ng pag-atake. Binabawasan nito ang mga maling positibo at maaaring awtomatikong mag-trigger ng mga hakbang sa pagpigil, na pinapaliit ang pinsala bago pumasok ang mga pangkat ng tao.

Ayon sa Ponemon Institute, 70% ng mga propesyonal sa cybersecurity ang nagsasabi na ang AI ay lubos na epektibo sa paghuli ng mga dati nang hindi natukoy na banta.

Human Resources 

Pagdating sa HR, ang AI — lalo na ang mga HR chatbots — ay gumagawa ng isang tunay na pagkakaiba sa pamamagitan ng paghawak sa mga pang-araw-araw na tanong na maaaring mabilis na magtambak, tulad ng "Gaano karaming PTO ang natitira ko?" o “Nasaan na ulit ang onboarding doc na iyon?” Sa halip na maghintay ng tugon, agad na nakakakuha ang mga empleyado ng mga sagot.

Dito sa Botpress , gumagamit kami ng Slack bot na tinatawag na Harry Botter (oo, talaga) na kumikilos tulad ng 24/7 HR assistant. Tinutulungan nito ang team sa lahat mula sa mga paghahanap ng patakaran hanggang sa mga kalendaryo ng payroll hanggang sa mga paalala sa onboarding. Nai-save nito ang aming team ng hindi mabilang na oras at ginawang mas madali ang buhay para sa iba pa sa amin.

Pamamahala ng imbentaryo

Pinapanatili ng AI ang imbentaryo sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga antas ng stock, mga trend ng demand, at mga pattern ng pagbili. Inaalerto nito ang mga koponan bago lumitaw ang mga isyu, na tumutulong na maiwasan ang overstock at stockout. 

Si Zara, halimbawa, ay gumagamit ng AI upang subaybayan ang mga pandaigdigang uso sa fashion at mabilis na ayusin ang produksyon — tinutulungan silang mapataas ang mga benta ng 7% .

Serbisyo sa Customer

Ang suporta sa customer ay binabago ng AI upang makapaghatid ng agaran, tumpak na tulong 24/7. Pinangangasiwaan nila ang mga karaniwang tanong at niresolba nila ang mga isyu nang kusa. Ang resulta: mas mabilis na mga tugon, mas kaunting backlog, at mas mataas na kasiyahan ng customer.

Hindi tulad ng mga tradisyunal na bot, ang mga chatbot ng AI sa serbisyo sa customer ay maaaring magbigay-kahulugan sa layunin, sumangguni sa mga base ng kaalaman, at kumpletong mga gawain. Sa paglipas ng panahon, natututo sila mula sa mga pakikipag-ugnayan upang mapabuti ang bilis, katumpakan, at karanasan ng customer.

Take Able, isang personalized na platform ng pagtuturo sa kalusugan. Sa pamamagitan ng pagsasama ng AI chatbot para pangasiwaan ang mga nakagawiang katanungan ng customer, binabawasan nila ang 65% ng mga manual support ticket at nakakatipid ng mahigit $50K taun-taon sa mga gastos sa suporta.

Pananalapi at Accounting

Sa accounting, kakayanin ng AI ang mga gawain tulad ng pag-invoice at pagkakategorya ng gastos, awtomatikong pag-flag ng mga anomalya at pagbabawas ng error ng tao. Pinapabilis nito ang pagsasara sa katapusan ng buwan at tinutulungan ang mga team na tumuon sa pagsusuri sa mas mataas na antas.

Sa pananalapi, sinusuportahan ng AI ang mas madiskarteng gawain. Maaari nitong hulaan ang daloy ng pera at magmodelo ng iba't ibang sitwasyon sa pananalapi. Sa halip na manu-manong pagsasama-samahin ang mga insight mula sa mga spreadsheet, maaaring gamitin ng mga finance team ang mga chatbot sa pananalapi upang awtomatikong ipakita ang mga pangunahing sukatan.

Mga operasyon

Pinapabuti ng AI ang kahusayan sa pagpapatakbo sa pamamagitan ng pag-automate ng mga paulit-ulit na gawain tulad ng pagpoproseso ng dokumento at pagpasok ng data. Pinapanatili nitong gumagalaw ang mga daloy ng trabaho nang walang manu-manong input, na nagpapalaya sa mga ops team na tumuon sa pagpapabuti ng proseso.

Sa Botpress , halimbawa, gumagamit kami ng AI survey bots para iproseso ang panloob na feedback. Nag-scan sila ng mga tugon, nakakakita ng mga pattern sa tono at damdamin, at bumubuo ng mga structured na buod, na ginagawang ilang minuto lang ng insight ang mga oras ng manual na pagsusuri.

1. Botpress

Kung gusto mong bumuo ng mga chatbot na pinapagana ng AI o i-automate ang daloy ng trabaho, Botpress ay isang nangungunang platform ng pagbuo ng ahente ng AI na partikular na idinisenyo para doon.

Ito ay higit pa sa mga simpleng chatbot. Naghahanap ka man na bawasan ang dami ng suporta, i-automate ang mga paulit-ulit na gawain, o i-streamline ang mga panloob na operasyon, Botpress nag-aalok ng flexibility at depth upang mahawakan ito.

Gamit ang built-in na analytics, mga tool sa pag-debug, at isang tagabuo ng visual na daloy, ang mga team ay maaaring magpadala at mag-ulit nang mabilis nang walang malaking dev team.

2. Lucidchart

Kung ikaw ay nasa yugto ng pagpaplano at gusto mong i-mapa kung paano dapat gumana ang iyong chatbot bago bumuo ng anuman, ang Lucidchart ay isang go-to tool.

Isa itong intuitive na diagramming app na nagbibigay-daan sa iyong mag-sketch ng mga daloy ng chat, decision tree, at teknikal na workflow gamit ang mga simpleng drag-and-drop na tool. Ito ay perpekto para sa pag-visualize ng lohika, pagtukoy ng mga potensyal na isyu, at pagkuha ng feedback mula sa iyong team sa maagang bahagi ng proseso, walang kinakailangang coding.

3. Coveo

Tinutulungan ng Coveo ang mga negosyo na maghatid ng mas matalino, mas personalized na mga digital na karanasan gamit ang AI-powered na paghahanap at mga rekomendasyon. 

Gumagamit ka man ng ecommerce site o portal ng suporta, gumagamit ang Coveo ng machine learning para ilabas ang pinakanauugnay na content kapag kailangan sila ng mga user.

Ito ay lalong mahalaga para sa mga kumpanyang may malalaking katalogo o kumplikadong paglalakbay ng customer. 

Sa pamamagitan ng pagsasaayos ng mga resulta ng paghahanap at rekomendasyon sa real time, pinapahusay ng Coveo ang kakayahang mahanap, pinapalakas ang pakikipag-ugnayan, at humihimok ng mas matataas na rate ng conversion nang walang manu-manong pagsisikap.

4. HubSpot

Ang HubSpot ay isa nang go-to platform para sa pamamahala ng mga benta at marketing. Ngayon ay nag-aalok ito ng mga built-in na feature ng AI na nagpapahusay sa ginagawa na ng mga team. Sa halip na i-overhaul ang iyong stack , hinahayaan ka nitong i-layer ang AI sa mga kasalukuyang workflow.

Nakakatulong ang mga tool na pinapagana ng AI sa kwalipikasyon ng lead, pag-iskedyul ng pulong, paggawa ng content, at CRM automation na perpekto para sa mga team na gustong magsimulang gumamit ng AI nang walang matarik na curve sa pag-aaral. 

5. Yellow.ai

Yellow.ai ay isang AI automation platform na idinisenyo para sa malalaking organisasyon na nangangailangan ng mga scalable, multilingual na chatbots. 

Ginagawa nitong naa-access ang no-code/low-code builder nito para sa mga hindi developer, at sa mga prebuilt na template at integration, mabilis na makakapaglunsad ang mga team ng mga bot na naaayon sa kanilang mga pangangailangan. 

Yellow.ai ay mainam para sa mga negosyong naghahanap upang i-streamline ang suporta at bawasan ang pagkarga ng pagpapatakbo sa sukat.

6. IBM watsonx Assistant

IBM watsonx Assistant ay isang platform ng AI sa pakikipag-usap na idinisenyo upang bumuo ng mga virtual at voice assistant para sa mga application ng serbisyo sa customer. 

Ginagamit nito ang malalaking modelo ng wika upang matuto mula sa mga pakikipag-ugnayan ng customer, na naglalayong mapabuti ang kahusayan sa paglutas ng isyu at bawasan ang mga oras ng paghihintay ng customer.

Hindi tulad ng mga tradisyunal na chatbot, ang watsonx Assistant ay maaaring mag-query ng mga base ng kaalaman, humingi ng mga paglilinaw, o mag-escalate sa isang ahente ng tao kung kinakailangan. Naaangkop ito para sa paggamit sa iba't ibang kapaligiran, kabilang ang mga pag-setup ng cloud at nasa nasasakupang lugar.

Nag-aalok din ang platform ng mga kakayahan sa boses, na nagpapahintulot sa pagsasama sa mga sistema ng suporta sa customer ng telepono.

7. Kore.ai

Kore.ai nagbibigay ng multifaceted AI chatbot platform na idinisenyo para sa mga negosyo at maliliit na negosyo. 

Ang platform ay namumukod-tangi sa kanyang walang-code na diskarte, na nagbibigay-daan sa mga user na lumikha ng mga intelligent virtual assistant (IVA) nang walang mga kasanayan sa pag-coding. Nag-aalok din ito ng mga opsyon na mababa ang code para sa mas malalim na pagpapasadya.

Kore.ai nakatutok din sa seguridad at pagsunod, mahalaga para sa mga sensitibong sektor tulad ng pagbabangko at pangangalaga sa kalusugan. 

Ang kakayahang umangkop ng platform sa iba't ibang industriya ay nakakatulong sa mga negosyo na i-streamline ang mga proseso at mapahusay ang mga pakikipag-ugnayan ng customer. 

8. LivePerson

LivePerson nagbibigay ng mga kakayahan sa boses at pagmemensahe sa kanilang mga chatbot, at nagbibigay-daan sa mga user na isama ang kanilang mga bot sa iba pang mga channel ng komunikasyon. 

Nagtatampok ang kanilang chatbot app ng mga pag-uusap na parang tao na may advanced na pakikipag-usap na AI, generative AI, at voice AI na kakayahan, lahat ay naka-host sa kanilang Conversational Cloud. Ang kanilang produkto ay sanay sa pag-digitize ng mga voice conversation para sa iyong mga bisita sa website. 

LivePerson ay may mga third-party na partnership na sumusuporta sa isang omnichannel conversational suite, na nagbibigay sa iyong bot ng kakayahang kumonekta sa iyong data gamit ang Avaya at Amazon Connect.

Paano ko malalaman kung handa na ang aking negosyo na gamitin ang AI ngayon?

Handa ang iyong negosyo na gamitin ang AI kung mayroon kang malinaw na problema na nagkakahalaga ng oras o pera, sapat na digital data na nauugnay sa problemang iyon, at ang pagpayag na mag-eksperimento sa mga bagong tool at sanayin ang iyong team, kahit na magsimula ka sa maliit sa isang use case lang.

Angkop lang ba ang AI para sa mga tech na kumpanya, o makikinabang din ba ang mga tradisyonal na industriya?

Ang AI ay hindi lamang para sa mga tech na kumpanya, ang mga tradisyunal na industriya tulad ng manufacturing, retail, healthcare, at logistics ay nakikinabang lahat sa pamamagitan ng paggamit ng AI upang i-optimize ang mga supply chain, hulaan ang mga isyu sa pagpapanatili, i-personalize ang mga karanasan ng customer, o makakita ng panloloko, na ginagawa itong mahalaga sa bawat sektor.

Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng AI, machine learning, at automation sa mga konteksto ng negosyo?

Ang AI ay ang malawak na larangan ng pagbuo ng mga makina na ginagaya ang katalinuhan ng tao, ang machine learning ay isang subset kung saan ang mga system ay natututo mula sa data upang mapabuti sa paglipas ng panahon nang walang tahasang programming, at ang ibig sabihin ng automation ay pagsasagawa ng mga paulit-ulit na gawain nang walang manu-manong interbensyon.

Ang paggamit ba ng AI sa aking negosyo ay nangangahulugan ng pagpapalit sa aking mga empleyado?

Ang paggamit ng AI sa iyong negosyo ay hindi nangangahulugang pagpapalit ng mga empleyado; sa halip, madalas nitong pinalalaya ang iyong koponan mula sa mga paulit-ulit na gawain upang makapag-focus sila sa madiskarteng o malikhaing gawain, na nagpapahintulot sa mga tao at AI na magtulungan.

Anong data ang kailangan ko para masimulang gamitin ang AI nang epektibo?

Para masimulan ang paggamit ng AI nang epektibo, kailangan mo ng structured o semi-structured na data na nauugnay sa iyong problema sa negosyo — tulad ng mga pakikipag-ugnayan ng customer, mga talaan ng benta, support ticket, o mga detalye ng produkto — tinitiyak na ito ay malinis at pare-pareho para ang iyong mga tool sa AI ay matuto ng mga pattern at makapaghatid ng mga tumpak na resulta.