Effektivisera prestanda och användarupplevelse genom data.
En kraftfull data- och plattformsinfrastruktur är ryggraden i AI-värdekedjan. Den säkerställer att data kan samlas in, bearbetas, analyseras och användas för att träna och optimera AI-modeller.
Data kommer ofta från olika system, är ofullständig eller inkonsekvent. Att hantera stora och komplexa datamängder är också resurskrävande och tidsintensivt. Dessutom kräver skyddet av känsliga data och efterlevnad av juridiska regler särskild uppmärksamhet. En tydlig AI-datastrategi hjälper till att bemästra dessa utmaningar på ett effektivt sätt.
Automatisering och ökad effektivitet: AI-stödda system automatiserar dataintegration, förberedelse och analys, vilket ökar effektiviteten och minskar fel.
Kvalitetskontroll: AI-plattformar kan kontinuerligt övervaka datakvaliteten och säkerställa att endast tillförlitlig data används.
Skalbara lösningar: AI-baserade plattformar är flexibla och skalbara för att hålla jämna steg med växande datamängder och förändrade krav.
Säkerhet och efterlevnad: AI-baserade säkerhetslösningar övervakar dataverksamhet och upptäcker potentiella hot i realtid, vilket ökar datasäkerheten.
Resursoptimering: AI minskar behovet av manuell intervention och gör det möjligt för medarbetare att fokusera på värdeskapande uppgifter.
Låter det intressant?
AI Data & Plattform
Personalisering i stor skala
AI:s förmåga att analysera stora mängder data i realtid och skapa personligt innehåll från det har tagit personalisering till en ny nivå. AI gör det möjligt för företag att noggrant förstå användarbeteenden och preferenser och erbjuda dem skräddarsydda upplevelser. Denna djupgående personalisering leder till större kundnöjdhet, högre konverteringsfrekvenser och långsiktig kundlojalitet. Genom att använda AI kan företag implementera skalbara, personliga marknadsföringsstrategier som går långt utöver traditionella metoder.
Konverserande gränssnitt
AI-drivna konverserande gränssnitt, som chatbots och röstassistenter, har revolutionerat interaktionen mellan varumärken och kunder. Dessa gränssnitt erbjuder stöd dygnet runt och förbättrar kundupplevelsen genom att ge snabba, korrekta och personliga svar. AI möjliggör användning av naturlig språkbehandling och maskininlärning för att göra samtalen mer flytande och mänskliga. Effekten av AI inom detta område syns i högre kundnöjdhet, lägre supportkostnader och ökad effektivitet hos kundserviceteam.
MarTech-stacks
I MarTech-stacks har AI förändrat hur företag planerar och använder sina marknadsföringsteknologier och strategier. AI hjälper till att integrera data från olika källor, känna igen mönster och göra exakta prognoser. Detta gör det möjligt att rikta sig mer precist till målgrupper och använda marknadsföringsbudgetar mer effektivt. Genom att använda AI kan företag snabbare reagera på marknadsförändringar, utveckla innovativa kampanjer och stärka sin konkurrenskraft. Den nuvarande effekten av AI i MarTech-stacks är enorm och ger företag möjlighet att fundamentalt omvandla sina marknadsföringsprocesser.
Data & AI-grund
Data & AI-grund är ryggraden i varje framgångsrikt AI-initiativ. AI:s påverkan idag demonstreras genom förmågan att effektivt hantera och analysera stora mängder data och omvandla dem till värdefulla insikter. En solid data- och AI-grund gör det möjligt för företag att fatta datadrivna beslut och utveckla innovativa AI-lösningar som stöder deras affärsmål. AI säkerställer högre datakvalitet, förbättrar datasäkerhet och möjliggör sömlös integration av olika datakällor. Detta gör det möjligt för företag att reagera snabbare och mer exakt på marknadsförändringar och uppnå hållbara konkurrensfördelar.
Artificiell intelligens gör det nu möjligt att skala upp personalisering. Människor har olika förväntningar på innehåll. I framtiden kommer det, tack vare kunddata, att vara möjligt att generera personligt anpassat innehåll som exakt matchar dessa olika förväntningar.
Chief Transformation Officer
Plan.Net Group
Beyond Boundaries – vad som gör oss unika som AI-byrå
Med vårt erfarna expertteam och en holistisk strategi erbjuder vi innovativa lösningar som är skräddarsydda efter dina specifika affärsbehov. Vi använder de senaste teknologierna för att optimera din datastrategi, öka din effektivitet och möjliggöra bättre beslut baserade på data och fakta.
Vi ger dig långsiktigt stöd på din väg mot digital transformation, säkerställer högsta datakvalitet och säkerhet samt erbjuder flexibla, skalbara lösningar som växer med ditt företag. Din framgång är vårt fokus – tillsammans kommer vi att låsa upp AI:s fulla potential och skapa hållbart mervärde för ditt företag.
Vår expertis inom hantering av AI-verktyg och teknologier inom House of Communication är mångsidig och går långt bortom generering och distribution av innehåll. Vi är övertygade om att AI endast kan realisera sin fulla potential om det kan integreras sömlöst längs hela värdekedjan. Detta innebär att strategier, kreativitet och teknik måste kopplas samman utan avbrott samt att nödvändiga styrningsstrukturer implementeras.
Du hittar fler svar i vår FAQ
Fler frågor?
Beslutet att sätta upp en egen GPT/LLM beror på flera faktorer:
Resurser: Att bygga och underhålla en egen modell kräver betydande resurser i form av datorkraft, expertis och tid.
Användningsområde: Om det finns speciella krav eller specifik data som kräver en anpassad modell kan det vara meningsfullt att ha en egen LLM.
Kostnader: Kostnaderna för att sätta upp och underhålla en egen modell är höga. Företag bör väga kostnaderna mot fördelarna.
Dataskydd: Egenutvecklade modeller ger mer kontroll över data och dess hantering och möjliggör skräddarsydda lösningar för specifika användningsområden.
På denna grund bör företag överväga om en egen GPT/LLM är värt investeringen. Användningen av befintliga, vältränade modeller från tredjepartsleverantörer kan vara både mer kostnadseffektiv och snabbare att implementera för företag.
Introduktionen av LLM kan också vara värdefull för små och medelstora företag, särskilt om målet är att automatisera repetitiva uppgifter, förbättra kundservice eller stödja datadrivna beslut. En dedikerad modell för specifika användningsområden kan vara särskilt användbar på nischmarknader. Företag bör dock noggrant överväga kostnaderna och insatsen för implementering och underhåll, och kan behöva förlita sig på kostnadseffektiva, skalbara lösningar från tredjepartsleverantörer.
AI-chattbotar kan användas säkert för att ge råd till kunder om vissa aspekter beaktas:
Datasäkerhet: Det måste säkerställas att chattbotplattformen följer höga säkerhetsstandarder.
Transparens: Kunder bör informeras om att de kommunicerar med en AI-chattbot.
Dataskydd: Känslig kunddata får inte behandlas via chattboten eller måste skyddas på ett adekvat sätt. Leverantörer bör följa EU-lagstiftningen. USA-lagar har exempelvis mer avslappnade dataskyddsriktlinjer som inte är tillräckliga för den europeiska marknaden.
Kvalitetskontroll: Regelbunden övervakning och uppdatering av chattboten är nödvändig för att minimera missförstånd och fel.
Datapreparering innebär att rensa, omvandla och strukturera rådata för att göra den användbar för analys eller modellering. En konsekvent datapreparering är nödvändig av följande skäl:
Resultatkvalitet: Ren och välstrukturerad data leder till mer exakta och tillförlitliga AI-modeller.
Effektivitet: Väl förberedd data påskyndar analysprocessen och minskar beräkningstiden.
Förebyggande av fel: Data av hög kvalitet minskar risken för fel och partiskhet i resultaten
Om data lagras lokalt eller i molnet beror på flera faktorer:
Säkerhet: Molnet erbjuder ofta robusta säkerhetsmekanismer, medan lokal lagring kan ge mer kontroll.
Tillgänglighet: Molnlagring möjliggör enkel åtkomst var som helst och stödjer samarbete.
Kostnad: Molntjänster är ofta mer kostnadseffektiva och skalbara.
Efterlevnad: Vissa juridiska regler kan kräva lokal lagring.
