• Hallinnollisten perustoimintojen automatisointi. Opettajat käyttävät  paljon aikaa hallinnollisiin toimiin, kuten työlehtien luokitteluun ja arviointiin.  Tekoälyn käyttö opetuksessa voi auttaa automatisoimaan esimerkiksi  monivalintakysymysten ja tyhjien kohtien täyttämisen kaltaisten tehtävien  luokittelua ja arviointia. Toinen opettajien työläs ja hankala tehtävä on oppilaiden  todistusten laatiminen. Tekoälyn käyttö koulutuksessa voi auttaa automatisoimaan  myös tämän. Hallinnollisten toimintojen automatisointi tarkoittaa, että opettajat  voivat käyttää enemmän aikaa oppilaiden kanssa, mikä tehostaa oppimisprosessia.
  
  
• Henkilökohtainen oppiminen. Tekoälyn soveltamisen tarkoituksena ei ole korvata opettajia, vaan auttaa heitä ymmärtämään kunkin oppilaan  mahdollisuuksia ja rajoitteita. Tekoälyn käyttö kouluissa tekee asioista helppoja ja  käteviä sekä opettajille että oppilaille. Ymmärtämällä jokaisen oppilaan tarpeet  opettajat voivat laatia räätälöidyn opiskelusuunnitelman jokaiselle oppilaalle.
  
  
• Rakentava palaute. Tekoälyn avulla toimivat ohjelmat voivat antaa  arvokasta palautetta sekä oppilaille että opettajille. Tekoälyn käyttö  luokkahuoneissa voi osoittaa opettajille, miten oppijoille annettuja ohjeita voidaan  parantaa ja miten oppimisesta voidaan tehdä hauskempaa ja mielenkiintoisempaa.  Oppilaille annettava välitön palaute auttaa heitä ymmärtämään, missä he menevät  pieleen ja miten he voivat tehdä sen paremmin.  
  
  
• Kaikkien opiskelijoiden saatavilla. Tekoälyn käyttö luokkahuoneissa tekee  oppimisesta kaikkien oppilaiden ulottuvilla olevaa. Olipa oppilas hidas oppimaan  tai sairauden tai vamman vuoksi kykenemätön käymään koulua, ja jopa  syrjäseuduilla asuvat oppilaat, tekoäly opetuksessa on heille siunaus. Tekoälyn  käyttö opetuksessa auttaa voittamaan maantieteelliset esteet oppimisessa.  Opiskelijat, jotka sijaitsevat missä päin maailmaa tahansa, voivat oppia parhailta  opettajilta tekoälyn käytön ansiosta. 
  
  
• Älykäs sisältö. Kun puhumme älykkäästä sisällöstä, tarkoitamme erilaisia  virtuaalisia sisältöjä, kuten oppikirjojen digitoituja oppaita, videoneuvotteluja ja  videoluentoja. Oppimiskokemusta voidaan nyt parantaa robottien avulla  kehittämällä räätälöitävissä olevia oppimisliittymiä ja digitaalista sisältöä, joka  soveltuu eri luokka-asteiden oppilaille sekä peruskoulussa että lukion jälkeisessä  koulutuksessa. Sisällöstä tulee helposti hahmotettavaa, kun se jaetaan  johdonmukaisiin kokonaisuuksiin, valotetaan olennaisia oppisisältöjä ja tiivistetään  pääkohdat. Myös ääni- ja videosisältöä voidaan luoda. Näin oppilaat pääsevät  helposti käsiksi kaikkeen tärkeään materiaaliin, oppivat nopeammin ja saavuttavat  akateemiset tavoitteensa. 

• Kassa vapaa myymälöissä. Työntekijäkorvausten vähentäminen,  tehokkuuden lisääminen ja odotusaikojen lyhentäminen myymälöiden  robotisoinnilla toi merkittäviä säästöjä toimintakuluihin. 
• Chatbot-pohjaiset ratkaisut . Tekoälyn chatbottien käyttöönoton myötä  yritysten on paljon helpompi kohdistaa asiakkaiden tarpeet ja ratkaista heidän  ongelmansa tehokkaasti ja avoimesti. Tekoälychatbotit tarjoavat  korkeatasoisempaa asiakaspalvelua, lähettävät ilmoituksia uusista mallistoista ja  ehdottavat samankaltaisia tuotteita. 
• Hintasääntelystrategiat. Vähittäiskauppojen tekoälyteknologia on  auttanut yrityksiä asettamaan tuotteidensa hinnat kilpailukykyisemmiksi, jotta ne  voivat menestyä markkinoilla. Se visualisoi useiden hinnoittelustrategioiden  todennäköiset tulokset. Se lukee muutamassa sekunnissa tietoja yrityksen  aiemmista liiketoimista ja markkinoilta tuotteen todellisista kustannuksista, myynninedistämistoimista ja myyntiluvuista markkinoilla ja pitää parinsa voittojen  tuottamiseksi saman kynnyksen sisällä suuremmalla tehokkuudella.
• Virtuaaliset kokeiluhuoneet. Uusi suuntaus ja uusi tapa tehdä ostoksia  erityisesti kovassa nosteessa, mikä antoi tälle teknologialle suuren sysäyksen.  Nämä virtuaaliset kokeiluhuoneet auttavat asiakkaita säästämään aikaa, säästävät  rahaa matkakuluilta, ja kotisi mukavuudesta asiakas löytää täydellisen asun, jonka  kaikki elementit sopivat täydellisesti yhteen muutamassa minuutissa.
• Tuotteiden luokittelu ja varastonhallinta. Tekoälyyn perustuva teknologia  yhdistettynä muihin koneoppimisen algoritmeihin voi auttaa kauppoja  säätelemään ja valvomaan tuotteiden luokittelua, jotta tietynlaista tuotetta etsivät  ihmiset voidaan ohjata myymälän oikeaan tilaan sen sijaan, että he joutuisivat  penkomaan paljon ei-toivottuja tuotteita. Tämä voi toimia myös siten, että  myymälässä on kuva tuotteesta, jotta voidaan saada käsitys ja sijainti samasta  tuotteesta ja sen yksityiskohdista, hinnasta ja jopa koon saatavuudesta. Tämä ei  auta vain säästämään aikaa, vaan auttaa myös saamaan reaaliaikaisen  inventaarion myymälään, jotta tarvittavat varastot voidaan tuoda joka päivä, jotta  asiakas ei jäisi paitsi. Tämä voi auttaa vähittäismyymälöitä saamaan kaikki tuotteet  myyntiin varastoonsa ajoissa, tätä ei saa välttää. varastojen pitäminen  vähittäismyymälässä on tärkeää, koska se vaatii asiakkaalta nimenomaan ajallista  panostusta, jotta hän voi mennä ostoksille. 
• Palautteet ja ennustaminen. Asennetut sähköiset laitteet kysyvät  todennäköisesti asiakaskokemuksesta sen jälkeen, kun myynti ja maksut on  suoritettu. Koska nykyään kaikki asiakastiedot kirjataan ylös, jotta heitä voidaan  päivittää tulevista tarjouksista ja myynnistä, kauppojen on helpompi pyytää  palautetta ja laskea asiakastyytyväisyytensä tekoälytekniikoiden avulla, ja niillä on  runsaasti parantamisen varaa ajoissa. Tämä auttaa myös ymmärtämään asiakkaan  ennusteita heidän aiempien ostostensa, mieltymystensä ja kokojensa perusteella  ja saa heidät saamaan päivityksiä viimeisimmistä tuotteista, joita tarjotaan tietyistä  tuotteista vain, että myös myymälä- ja sijaintiviisaasti. Tämä ei ainoastaan aiheuta  heille yksilöllistä kokemusta, vaan tekee myös koko käyttäjäkokemuksesta  automatisoidun ja tehokkaan.  

LOGISTIIKKA

Logistiikassa on tärkeää optimoida tavaroiden lukuisat siirrot ja välttää kalliita  virheitä. Logistiikkatoimintojen volyymin vuoksi on tarpeen ennustaa tulevaa  kysyntää, jotta voidaan suunnitella resurssit, joilla siihen voidaan vastata  asianmukaisesti. 

Alla on Indatalabsin (www.indatalbs.com) laatima infograafi, jossa esitellään  tekoälyn sovellusalueita logistiikassa.

Source: www.Indatalabs.com

KULJETUS 

Suurten toimitusketjujen on hallinnoitava lukuisia ajoneuvoja ja toimitiloja  maailmanlaajuisesti. Tekoäly toimitusketjussa ja logistiikassa helpottaa näiden  haasteiden ratkaisemista. Se auttaa käsittelemään ja luokittelemaan toisiinsa  liittyviä sopimuksia, tarkistamaan pitkiä oikeudellisia asiakirjoja, pitämään  asiakastiedot ajan tasalla, tarkistamaan toimitustiedot, poistamaan päällekkäiset  tiedot ja niin edelleen. 

Toinen esimerkki on tekoälyn läpimurto rautatieliikenteessä. Tekoälyteknologian  avulla voidaan rakentaa täysin autonomisia rautatiejärjestelmiä, joissa on älykäs  infrastruktuuri ja itseohjautuvia junia rahdin ja ihmisten kuljettamiseen. Junat ovat  myös yhteydessä toisiin juniin, vaihtavat tietoja, vastaanottavat ilmoituksia  inhimillisiltä johtajilta ja ryhtyvät ilmoituksiin perustuviin toimiin. 

Käytössä on yksi päämenetelmä, jota sovelletaan kahteen eri tavoitteeseen: 

• Ennustava logistinen älykkyys. Kehittämällä tekoälyä parempaa logistiikkaa  varten toimittajat vähentävät riskejä ja tuottavat ennusteita mahdollisten  häiriöiden ehkäisemiseksi. ML-ratkaisuja yhdistettynä NLP:hen voidaan käyttää  merkityksellisen tiedon keräämiseen useista sosiaalisen median lähteistä,  jäsentymättömän tekstin käsittelyyn, tunneanalyysiin ja mahdollisten riskien  osoittamiseen. Samoin tekoälyyn perustuvat järjestelmät voivat käyttää digitaalisia  ja satelliittikarttoja ja liikennetietoja reittien optimoimiseksi. Järjestelmä voi ottaa  huomioon ja käsitellä reaaliaikaisesti aikaa, paikkaa, liikennetilaa ja muuttuvia  asiakastarpeita.
• Ennakoiva kunnossapito. Tekoälypohjaiset järjestelmät keräävät ja  analysoivat automaattisesti tietoja omaisuudesta ja varoittavat mahdollisista  vioista. Tällaiset järjestelmät voivat kerätä tietoa vioista, laatia tilastoja ja  suunnitella korjauksia näiden tilastotietojen perusteella. Jos palveluntarjoaja voi  taata käytettävissä olevan ja luotettavan omaisuuden käytön, se auttaa saamaan  kilpailuetua ja palveluiden kuluttajan luottamuksen. 

• Maatalousrobotit - Yritykset kehittävät ja ohjelmoivat autonomisia  robotteja, jotka hoitavat keskeisiä maataloustehtäviä, kuten sadonkorjuuta,  suuremmalla volyymilla ja nopeammin kuin ihmistyöntekijät.  
• Viljelykasvien ja maaperän seuranta - Yritykset hyödyntävät  tietokonenäköä ja syväoppimisalgoritmeja käsitellessään droneilla ja/tai  ohjelmistopohjaisella teknologialla kerättyjä tietoja viljelykasvien ja maaperän  terveyden seuraamiseksi. 
• Ennustava analytiikka - Koneoppimismalleja kehitetään seuraamaan ja  ennustamaan erilaisia ympäristövaikutuksia satoon, kuten sään muutoksia.

• Tekoäly terveyden seurantaa varten 
• Tekoäly estruksen havaitsemiseksi 
• Robottijärjestelmä toimittaa rokotteita 
• Dronet ja kasvontunnistus karjanhallinnassa 
• Automaattinen lypsy 
• Koulutusmallit sairauksien, ravitsemuksellisten puutteiden jne.  havaitsemiseksi.

Palvelujen kirjo on laaja ja heterogeeninen, sillä ne vaihtelevat esimerkiksi  majoituspalveluista, turvallisuuspalveluista ja terveyspalveluista. Tämän vuoksi  lähestymistapamme tähän tekoälyn sovellusalueeseen perustuu palveluhenkilöstön, asiakkaan ja tekoälyratkaisun välisen kohtaamisen tyypittelyyn.  Tässä mielessä puhumme seuraavista palvelukohtaamisen tyypeistä: 

AI in Services. Springer Nature Switzerland AG 2019 77 P. P. Maglio et al. (eds.), Handbook of Service Science

BCG:n ja Googlen yhteisessä tutkimuksessa todettiin, että käyttämällä tekoälyä ja  kehittynyttä analytiikkaa laajamittaisesti CPG-yritykset voivat saada aikaan yli 10  prosentin liikevaihdon kasvun ennakoivamman kysynnän ennustamisen,  merkityksellisempien paikallisten valikoimien, yksilöllisten kuluttajapalvelujen ja - kokemusten, optimoidun markkinoinnin ja myynninedistämisen ROI:n sekä  nopeampien innovaatiosyklien avulla.  

• Markkinoinnin käyttötapaukset: Tekoälyllä on mahdollisuus tuoda CPG alan markkinoijille tietoon perustuva lähestymistapa myymäläkampanjoiden arvon  arvioinnista markkinointimenojen optimointiin.  
• Suunnittelu ja ennustaminen: Vanhemmat mallinnustekniikat eivät  tekoälyn ja algoritmien aikakaudella kykene sisällyttämään monenlaisia  tietolähteitä, joita tarvitaan riittävän tarkkojen tulosten tuottamiseen  nykyaikaisessa yrityksessä. Tekoälyyn perustuvat järjestelmät voivat ennustaa  tarkemmin tarvittavien tuotteiden määrän ja viiveen, jolla ne on täydennettävä.  
• Tekoälyyn perustuva toimitusketjun optimointi: CPG-yritykset voivat  seurata tuotteiden sijaintia ja varastoja sekä IoT-laitteiden että muiden lähteiden,  kuten transaktiotietojen ja jopa kolmannen osan lähteiden, kuten sään, avulla, jotta  ne voivat ennakoida varastossa olevia puutteita ja järjestää uusia toimituksia.  Tekoälytyökalut voivat poistaa manuaalisen työn ja lisätä logistiikan tehokkuutta.  

PERFORM AI Movies:

PERFORM AI Animations:

• AI Business Process Applications. In Depth Guide to the Top 100+ AI Use Cases & Applications. https://research.aimultiple.com/ai-usecases/
  
  
• AI in Consumer Packaged Goods (CPG).
  https://www.dataiku.com/stories/reshaping-cpg-industry-with-ai/
  
  
• AI in Services. Springer Nature Switzerland AG 2019 77 P. P. Maglio et al. (eds.), Handbook of Service Science, Volume II, Service Science: Research and Innovations in the Service Economy, https://doi.org/10.1007/978-3-319-98512-1_5
  
  
• AI in Livestock Production.
  https://www.pashudhanpraharee.com/application-of-artificial-intelligence-ai-for-livestock-poultry-farm-monitoring/
  
  
• AI in Agriculture – Present Applications and Impact _ Emerj.
  https://emerj.com/ai-sector-overviews/ai-agriculture-present-applications-impact/
  
  
• AI in Logistic and Transportation.
  https://indatalabs.com/blog/ai-in-logistics-and-transportation
  
  
• How AI Is Transforming The Education Industry.
  https://www.dqindia.com/ai-transforming-education-industry/
  
  
• How AI Is Used In Education.
  https://bernardmarr.com/how-is-ai-used-in-education-real-world-examples-of-today-and-a-peek-into-the-future/
  
  
• 6 Applications of AI in Education Sector _ Analytics Steps.
  https://www.analyticssteps.com/blogs/4-major-applications-artificial-intelligence-education-sector
  
  
• How Is AI Used in Education?_mDevelopers.