![Kérlek írj hozzá bolti címkét!
„So” férfi farmernadrág
Klasszikus szabás
✔
Középkék szín
✔
100% pamut
✔
5 zsebes kialakítás
✔
Kényelmes viselet egész napra
✔
📍 Méret: [_]
Ár: [
💰 __ Ft]](https://image.slidesharecdn.com/eletunkazmikoraban-250505072938-d4fd7eb9/85/Eletunk-a-mesterseges-intelligencia-koraban-46-320.jpg)
Uploaded byCsaba KOLLAR (Dr. Dr. habil. PhD.)
Életünk a mesterséges intelligencia korában
Kollár Csaba: Életünk a mesterséges intelligencia korában. Az "ORSZÁGOS FELKÉSZÍTŐ OKTATÁS" című, a Kereskedelmi Alkalmazottak Szakszervezete által szervezett tudományos rendezvényen elhangzott előadás prezentációja. Időpont: 2025. 04. 07. Helyszín: Hotel Panoráma, Siófok
Életünk a mesterséges intelligencia korában
- 1. Életünk a mesterségesintelligencia korában Kollár Csaba Kereskedelmi Alkalmazottak Szakszervezete ORSZÁGOS FELKÉSZÍTŐ OKTATÁS 2025. 04. 07. 14:10 Hotel Panoráma, Siófok, Beszédes József sétány 80.
- 2. Bemutatkozásom • Óbudai Egyetem •Tudományos főmunkatárs • Szakvezető • Domotika szak, Létesítménygazdálkodó és -üzemeltető szak • Mesterséges Intelligencia Műhely • Műhelyvezető • Biztonságtudományi Szemle • A Szerkesztőbizottság tudományos titkára • Biztonságtudományi Doktori Iskola • Oktató, témavezető • Nemzeti Közszolgálati Egyetem • Katonai Műszaki Doktori Iskola • Oktató, témavezető • Magyar Hadtudományi Társaság • Szakértő • Humán Szakemberek Országos Szövetsége • Szakértő • PREMA Consulting • Vezető tanácsadó, coach
- 3. Mielőtt belevágnánk… (1) Generációneve Időszak (születési év) Rövid leírás Baby Boom generáció 1946–1964 A II. világháború utáni népesedési fellendülés idején születettek. X generáció 1965–1980 A hidegháború alatt felnövő, technológiai változásokat átélő generáció. Y generáció (Millennials) 1981–1996 A digitális forradalommal együtt felnövő, internethez szokott nemzedék. Z generáció 1997–2012 A közösségi média, okostelefonok világában született „digitális bennszülöttek”. Alfa generáció 2013–kb. 2025-ig (2030-ig) Az első teljesen 21. századi generáció, akik már mesterséges intelligencia és automatizált környezetben nőnek fel. Béta generáció kb. 2025-től (2030-tól) Születésüktől fogva a mesterséges intelligencia jelen van az életükben -> MI szocializáció
- 4. Mielőtt belevágnánk… (2) 1.Első ipari forradalom (18. század vége – 19. század eleje): A gépek használatának elterjedése, a víz- és gőzgépek alkalmazása, valamint a textilipar és a vasúti közlekedés fejlődése jellemezte. 2. Második ipari forradalom (19. század vége – 20. század eleje): Az elektromosság, a tömegtermelés, a belső égésű motorok és az acélgyártás fejlődése. Az autóipar és a tömegkommunikáció is ekkor indult fejlődésnek. 3. Harmadik ipari forradalom (20. század közepe – 20. század vége): Az elektronika, az informatika, a számítógépek és az automatizált rendszerek elterjedése. Az ipari gyártásban a robotika és az informatika integrációja jellemezte. 4. Negyedik ipari forradalom (21. század eleje – jelen): A digitális technológiák, az IoT (internet of things), a mesterséges intelligencia, a 3D nyomtatás és a robotika fejlesztése. Az ipari rendszerek intelligens összekapcsolása és automatizálása a központi jellemző. 5. Ötödik ipari forradalom (jelen – jövő): A mesterséges intelligencia és az emberi kreativitás közötti szorosabb együttműködés, az ember-központú technológiai fejlesztések, fenntarthatóság és társadalmi felelősségvállalás. Az iparban az automatizált rendszerek mellett az emberi munkavégzés és technológiai fejlesztés kombinációja kerül előtérbe.
- 5. Miről lesz szó? Adigitális kor társadalmi vetületei és gazdasági hatásai Az információbiztonság humán aspektusa Az információbiztonság- tudatosság fejlesztése Az ember-robot interakció Az okosváros A mesterséges intelligencia A társadalmi kredit rendszere Az intelligens épületek (domotika rendszerek) üzemeltetése és gazdálkodása • Az MI fejlődéstörténetének mérföldkövei • A gépi tanulás alapelvei • Az MI gyakorlati alkalmazása a mindennapokban (digitális asszisztens, és a felhasználói viselkedést vizsgáló ajánlórendszerek) • MI a kereskedelemben • Szükség van humán intelligenciára?/! • Etikai kérdések (adatvédelmi aggályok) • Az MI várható hatása a jövőre (hasznosíthatóság és társadalmi átalakulás) • Mi várható az MI után, vagy vele
- 6.
- 7. Adatok Rengeteg adat állrendelkezésre, ezek mennyisége folyamatosan növekszik Számítási kapacitás Olyan számítások is elvégezhetők belátható időn belül, amire tíz évvel ezelőtt még a szuperszámítógépek sem voltak képesek Algoritmusok A mesterséges intelligenciát támogató algoritmusok, statisztika és valószínűségszámítás, regressziós modellek, klasszifikáció, klaszterizáció, lágyszámítási módszerek megjelenése a gyakorlati, összetett, komplex, bonyolult problémák megoldásában Szinergia Technológiák fejlődése és összekapcsolása Az MI építőkövei
- 8. „A mesterséges intelligencia(MI) olyan számítógépes tudományág, amely arra törekszik, hogy olyan rendszereket és programokat fejlesszen, amelyek képesek emberi intelligenciát utánzó feladatok végrehajtására. Ide tartoznak például a tanulás, érvelés, problémamegoldás, nyelvértés és beszédfelismerés. Az MI célja, hogy a gépek önállóan képesek legyenek döntéseket hozni, alkalmazkodni a változó körülményekhez, és javítani teljesítményüket az idő előrehaladtával.” Mi is az a mesterséges intelligencia?
- 9. Mesterséges intelligencia Humánintelligencia • Képes az emberi viselkedés és a kognitív folyamatok szimulációjára • Megragadja és megőrzi az emberi szakértelmet és kommunikált tapasztalatot • Nagy mennyiségű adatot képes gyorsan megérteni, gyorsan ad választ • Nincs józan ész • Nem tud egyszerre vegyes tudással foglalkozni • Sokba kerül a fejlesztése • Jogi és etikai kérdéseket és problémákat vet fel • Intuíció, józan ész, ítélet, kreativitás, hit • Az intelligencia bemutatásának képessége hatékony kommunikáció révén • Érvelés és kritikus gondolkodás • Az ember hibázik • Korlátozott tudásbázis • A számítógéphez képest az adatfeldolgozás lassan történik az agyban • Az ember nem képes nagy mennyiségű adat tárolására a memóriájában Mesterséges intelligencia vs. humán intelligencia
- 10. 1. Az emberekés aktivitásaik észlelése 2. A verbális kifejezések generálása (beszéd), illetve a beszéd megértése 3. Nonverbális kifejezések generálása, illetve a nonverbális jelzések megértése 4. Az érzelmi állapotok modellezése, kifejezése és megértése 5. A szándékos cselekvések felismerése és közvetítése 6. Együttműködés az emberekkel 7. Navigálás (fizikai helyzetfelismerés) az emberek környékén és környezetében 8. Társadalmi kontextusban tanulni az emberektől Az MI fontosabb mérföldkövei az ember-robot interakció fókuszában
- 11. 1. Nem nyújtsemmilyen segítségét, mindent az ember csinál. 2. Teljes körű cselekvési alternatívákat kínál. 3. Leszűkíti a cselekvést néhány választási lehetőségre. 4. Egyetlen tevékenységet/műveletet végez. 5. Végrehajtja a műveletet, ha az ember jóváhagyja azt. 6. Mielőtt a műveletet végrehajtaná, lehetőséget ad az embernek, hogy azt megvétózza. 7. Automatikusan hajtja végre a műveletet, de erről feltétlenül tájékoztatja az embert. 8. A művelet automatikus végrehajtás után csak akkor tájékoztatja az embert, ha az kéri. 9. A művelet automatikus végrehajtása után csak akkor tájékoztatja az embert, ha ilyen döntést hoz. 10. Maga dönt el mindent, automatikusan működik, figyelmen kívül hagyva az embert. A gép autonómiája (Sheridan-skála)
- 12. MI Felhő alapú számítástechnika Robotizáció, drónok 0110101 1101010 1101010 BDA Mobil Biztonság(i kamerák) Közösségimédia AR, VR, MR (I)IoT és szenzor Vezetékes és vezeték- nélküli hálózatok GIS, GPS Kapcsolódó technológiák és alkalmazások
- 13. AZ MI A4.0 ÖKOSZISZTÉMÁBAN
- 14.
- 15. Nincs specifikus testeVS. van specifikus teste • Testen viselhető okoseszközök (óra, cipő, póló, külső „csontváz”) • Testben levő okoseszközök (implantátumok, egészségügyi monitoring) • Hordozható okoseszközök (telefon, tablet) • Humanoid/animoid robotok • Intelligens (önvezető) autók, járművek • Intelligens épületek/létesítmények (domotika) • Intelligens szervezetek/vállalatok • Intelligens település/város • Intelligens ország/társadalom (kínai TKR) • Intelligens Föld Az MI léptékei
- 16.
- 17. 1. Felügyelt tanulás 1.Jó válaszok előre megadva, MI jósol 2. Tréningadatbázis 2. Nem felügyelt tanulás 3. Félig felügyelt tanulás 4. Megerősítéses tanulás Problémák, kérdések: • Mit kellene megtanítani a géppel? • Mikor engedhetjük, hogy a gép nem felügyelt módon is tanuljon? • Milyen a tanulói környezete a gépnek? • Mennyi ideje van a gépnek/embernek, hogy a gép tanuljon? • Alul-, illetve túltanulás veszélye Gondolatok a gépi tanulásról
- 18. TANULÁS FELHASZNÁLÁS, ALKALMAZÁS ELLENŐRZÉS, FEJLESZTÉS Tanító adatbázis Tanuló algoritmus Modell AdatokModell Információ az adatokról Információ az adatokról Algoritmus módosítása Modell 2. Új adatok (tanító ab 2) Adat- vizualizáció Gép tanítja az embert A gépi tanulás sémája
- 19. MI A MINDENNAPIÉLETBEN
- 20. • Munkahelyek átalakulása •Új szakmák megjelenése • Készségfejlesztés és képzés • Automatizáció és emberi munka együttélése • Kompetencia-preferenciák változása Munkaerőpiac
- 21. • Az oktatásátalakulása az MI korában • Személyre szabott oktatási rendszerek • Automatikus értékelés • Virtuális tanárok és tutorok • Távoktatás és e-learning lehetőségek • Tanári támogatás és tanulói fejlődés • Oktatási analitika Oktatás
- 22. • Ritkabetegségek diagnózisa •Diagnosztika és kezelések fejlődése • Perszonalizált orvoslás • Gyógyszerfejlesztés • Betegmonitorozás • MI a betegellátásban és rehabilitációban Egészsgügy Egészségügy
- 23. • Az önvezetőjárművek fejlődése • Lehetőségek és kihívások • Társadalmi és gazdasági hatások • Közlekedésbiztonság és fenntarthatóság Önvezető járművek
- 24. • MI azokos városokban • Energiagazdálkodás és közlekedés • Biztonság és városi életminőség javítása • Az MI szerepe a fenntartható városfejlődésben Okos városok
- 25. • MI ésokosotthon rendszerek kapcsolata • Energiatakarékosság és fenntarthatóság • Biztonság és életminőség javítása • Okosotthonok jövője: integrált és adaptív rendszerek Domotika (okosotthon rendszerek)
- 26. 1. Automatizált ésvalós idejű adatfeldolgozás 2. Proaktív karbantartás és hibamegelőzés 3. Energiahatékonyság optimalizálása 4. Kényelem és felhasználói élmény javítása 5. Adatvezérelt döntéshozatal támogatása 6. Költségek optimalizálása 7. Biztonság és kockázatkezelés javítása 8. Adaptív és skálázható rendszerek létrehozása Létesítményüzemeltetés
- 27. • Virtuális asszisztensekmindennapi életünkben • Üzleti és személyes alkalmazások • A jövő generációja: érzelmi intelligencia és interakció • Adatbiztonság és felhasználói élmény Virtuális asszisztensek
- 28. • MI azipar 4.0-ban • Gyártás automatizálása és optimalizálása • Prediktív karbantartás és minőségellenőrzés • Az MI szerepe a termelési láncban Ipar 4.0
- 29. • Precíziós gazdálkodás •Dronok és robotok • Állategészségügy • Piaci előrejelzés Mezőgazdaság (4.0)
- 30. • Ajánlórendszerek • Ellátásilánc optimalizálása • Virtuális próbafülkék • Ügyfélszolgálat (Kis)kereskedelem
- 31. • MI apénzügyi szolgáltatásokban • Portfóliókezelés és befektetési stratégiák • Kockázatkezelés és hitelminősítés • Pénzügyi csalások felderítése Pénzügyi szolgáltatások
- 32. • Tartalomajánlók • Játékfejlesztés •Automatikus feliratozás és fordítás • Virtuális valóság (VR) és kiterjesztett valóság (AR) • Szintetikus média és deepfake technológia • Interaktív történetmesélés és adaptív narratívák • Szociális robotok és virtuális karakterek • Hang- és arcfelismerés alapú interakciók • Kreatív tartalom generálása (pl. zene, művészet, írás) • Immerzív élmények és személyre szabott szórakoztatás Szórakozás, szabadidő eltöltése
- 33. • MI azalkotói folyamatokban • Zene, festészet és írás automatizációja • MI mint kreatív partner • A gépi és emberi alkotás összefonódása Kreatív ipar
- 34. • MI ésa digitális szakadék • A technológiai fejlődés hatása a jövedelmi egyenlőtlenségre • Oktatás és képzés fontossága • Hozzáférhetőség és demokratizálás • Alapjövedelem lehetősége • Ki húz igazából hasznot az MI-ből? Társadalmi egyenlőtlenség
- 35. MI A KERESKEDELMIÉLETBEN
- 36.
- 37. • Személyre szabottvásárlási élmények • Készletmenedzsment és kereslet-előrejelzés • Automatizált ár- és készletkezelés • Ügyfélszolgálat és interakció • Automatizált visszajelzés-gyűjtés és valós idejű ügyfélszolgálat • Augmentált valóság (AR) alkalmazások • Intelligens keresőrendszerek és termékkioszkok • Arcfelismerés és személyre szabott üdvözlések • Hatékony árstratégia • Geolokációs technológiák MI a hagyományos, bolti kereskedelemben
- 38. • Személyre szabotttermékajánlatok • Chatbotok és virtuális asszisztensek • Csalásfelismerés és megelőzés • Készletmenedzsment és kereslet-előrejelzés • Dinamikus árazás • Vizuális keresés és AR technológia • Hangalapú kereskedelem • Ügyfél-előrejelzés és megtartás • Automatikus termékleírás-generálás • Konverzióoptimalizálás MI az online kereskedelemben
- 39. • Útvonaloptimalizálás • Kereslet-előrejelzés •Raktári automatizálás • Prediktív karbantartás • Információ-megosztás és adatintegráció • Kockázatkezelés • Valós idejű készletkövetés • Szállítási tervezés • Tárolási és raktározási optimalizálás • Automatizált dokumentáció és jelentéskészítés MI a logisztikában és a raktározás területén
- 40. • Személyre szabotttartalom • Automatizált folyamatok • Chatbotok és konverzacionális marketingű • Termékajánlatok • Tartalomgenerálás -> játék • Hangulat- és viselkedés elemzés • Kreatív tartalomlétrehozás • Hirdetési optimalizálás • Adatvezérelt döntéshozatal • Multimédiás tartalomlétrehozás MI a marketingkommunikációban
- 41. Szükség van méga humán intelligenciára ?/!
- 42. EGY KIS JÁTÉKA CHATGPT-VEL
- 43. Mit tudhatunk aképen látható termékről? Terméktípus: Klasszikus fazonú farmernadrág. Színe: Közepes kék árnyalat, enyhén koptatott hatással a comb részen. Anyag: Feltehetően denim, ami pamut alapú, tartós szövet (a kép alapján nem sztreccses). Záródás: Elöl cipzárral és egy fémgombbal záródik. Zsebek: •Elöl két szabványos zseb és egy kisérmezseb (összesen 3 zseb) •Hátul feltehetően további két zseb (nem látható a képen, de jellemző elem). Szabás: Valószínűleg egyenes szárú (straight fit) fazon. Derékrész: Közepes vagy normál derékmagasságú, övbújtatókkal ellátva. Célcsoport: A szabás és a stílus alapján valószínűleg férfi nadrág, de lehet uniszex is. Márka: A címkén az olvasható: "So" – ez a termék márkaneve. Stílus és használat: Alkalmas hétköznapi viseletre, laza vagy casual öltözékhez.
- 44. Kérlek írj hozzátermékleírást! „So” Klasszikus férfi farmernadrág – középkék Ez a klasszikus szabású „So” férfi farmernadrág ideális választás mindennapi viselethez. Kényelmes, strapabíró denim anyagból készült, amely hosszan tartó használatot biztosít. A középkék árnyalat enyhe koptatással elegáns, mégis laza megjelenést kölcsönöz. A hagyományos öt zsebes kialakítás és a cipzáras-gombos záródás teszi praktikussá a nadrágot. Övbújtatóval ellátott derékrésze lehetővé teszi a kényelmes viseletet övvel is. Anyagösszetétel: 100% pamut (denim) Szabás: Egyenes szárú (straight fit) Szín: Középkék, enyhén koptatott Záródás: Cipzár + gomb Stílus: Casual / hétköznapi viselethez
- 45. Kérlek írj hozzáreklámszöveget! Farmer, ami sosem megy ki a divatból! Fedezd fel a „So” klasszikus férfi farmernadrágját – strapabíró, kényelmes és mindig stílusos! Legyen szó városi sétáról vagy hétvégi programról, ez a nadrág mindig a legjobb választás. 🛒 Próbáld fel most az üzleteinkben – és érezd a klasszikus kényelmet!
- 46. Kérlek írj hozzábolti címkét! „So” férfi farmernadrág Klasszikus szabás ✔ Középkék szín ✔ 100% pamut ✔ 5 zsebes kialakítás ✔ Kényelmes viselet egész napra ✔ 📍 Méret: [_] Ár: [ 💰 __ Ft]
- 47. Kérlek készítsd ela termék QR-kódját! https://www.example.com/termekek/so-ferfi-farmernadrag
- 48. Kérlek készíts ela termékről egy Facebook hirdetést!
- 49. Kérlek készíts ela termékről egy videohirdetést!
- 50.
- 51. • Adatvédelem ésmagánélet • Algoritmikus torzítás és diszkrimináció • MI fegyverek és autonóm fegyverrendszerek • Az MI-etikai alapelvek Etikai kérdések emlékeztető
- 52. • Nemzetközi együttműködés •Szabályozói keretek és irányelvek • 2024. február: Mesterséges Intelligenciával Foglalkozó Európai Hivatal • Felelős MI fejlesztése • Az MI transzparencia és ellenőrizhetősége Szabályozás és irányítás
- 53.
- 54. • Az MImindenhol megjelenik, köszönhetően a mobileszközökbe integrált MI platformoknak • A műszaki-informatikai fejlesztések mellett egyre nagyobb hangsúlyt kap az MI etikai és humán oldala • Az MI lényegesen hatékonyabbá fogja tenni a munkafolyamatokat • Az MI segítségünkre lesz, hogy a dolgokat jobban csináljuk • Az MI révén az életünk kényelmesebbé válik • Szakmák eltűnése, új szakmák születése • Együtt fogunk dolgozni az MI-ra épülő megoldásokkal A Mesterséges Intelligencia Műhely kutatási eredményei (1)
- 55. • A veszélyesmunkaterületeken az MI-ra épülő megoldások helyettesítik az embert • Egyre nagyon hangsúlyt kap az MI-vel kapcsolatos informatikai rendszerek védelme • Új hibajavító algoritmusok fejlesztése • Megbízható emberek kiválasztása és alkalmazása a hibás mesterséges intelligencia döntéseinek vizsgálatára, elemzésére, módosítására, felülírására • Új társadalmi gondolkodás megjelenése • Új törvények elfogadása A Mesterséges Intelligencia Műhely kutatási eredményei (2)
- 56.
- 57. Kvantumjövő (1) Számítási teljesítmény •Exponenciálisan gyorsabb algoritmusok • Nagyméretű adathalmazok hatékony kezelése • Komplex problémák gyorsabb megoldása Gépi tanulás • Kvantumgépi tanulási algoritmusok • Javított minta felismerés és predikció • Gyorsabb modellezés és tanulási folyamatok Adatbiztonság • Kvantumkriptográfia az adatok védelmére • Biztonságos adatátvitel és tárolás • Jobb adatvédelem az MI rendszerek számára
- 58. Kvantumjövő (2) Optimalizálás • Bonyolultoptimalizálási problémák megoldása • Hatékonyabb erőforrás-kezelés és logisztika • Jobb teljesítmény az MI modellekben Kép- és hangfeldolgozás • Gyorsabb és pontosabb képfelismerés • Hatékonyabb hang- és beszédfelismerés • Valós idejű feldolgozás és elemzés Szimulációk és modellezés • Valós világ szimulációk gyorsítása • Komplex rendszerek pontosabb modellezése • Jobb prediktív analitika
- 59. Kvantumjövő (3) Big DataAnalitika • Nagyméretű adatfeldolgozás optimalizálása • Gyorsabb és mélyebb adatbányászat • Jobb adatinterpretáció és döntéshozatal Természetes nyelvfeldolgozás (NLP) • Jobb szövegértés és nyelvi modellek • Fejlettebb chatbotok és virtuális asszisztensek • Gyorsabb nyelvi adatfeldolgozás Energiahatékonyság • Alacsonyabb energiafogyasztás kvantumszámítógépekkel • Zöldebb MI rendszerek és infrastruktúra • Hosszú távon fenntarthatóbb technológiai fejlődés
- 60. „AI WON'T REPLACEHUMANS – BUT HUMANS WITH AI WILL REPLACE HUMANS WITHOUT AI” Harvard Business Review
- 61. Köszönöm megtisztelő figyelmüket! Dr.Dr. habil. Kollár Csaba PhD. tudományos főmunkatárs, műhelyvezető Óbudai Egyetem Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar Mesterséges Intelligencia Műhely
Editor's Notes
- #14 Digitális kor ökoszisztéma
- #26 Automatizált és valós idejű adatfeldolgozás: Az AI-nak képesnek kell lennie az érzékelőkből és más adatforrásokból származó információk valós idejű feldolgozására, hogy azonnali, megalapozott döntéseket hozhasson az üzemeltetési folyamatok optimalizálása érdekében. Proaktív karbantartás és hibamegelőzés: Az AI-tól elvárjuk, hogy előre jelezze a berendezések meghibásodásait, így lehetővé téve a megelőző karbantartást. Ez csökkenti a váratlan leállások számát és meghosszabbítja a berendezések élettartamát. Energiahatékonyság optimalizálása: Az AI-nak optimalizálnia kell az energiafelhasználást, például automatikusan szabályoznia a világítást, fűtést, hűtést és szellőztetést a valós igények szerint, ami csökkenti az energiapazarlást és az ökológiai lábnyomot. Kényelem és felhasználói élmény javítása: Az AI rendszerek képesek alkalmazkodni a felhasználók szokásaihoz és preferenciáihoz, így biztosítva a komfortos és személyre szabott környezetet az épület használói számára. Adatvezérelt döntéshozatal támogatása: Az AI elősegíti az üzemeltetési döntések meghozatalát azáltal, hogy részletes elemzéseket és előrejelzéseket nyújt, így a vezetőség megalapozottabb döntéseket hozhat az üzemeltetés terén. Költségek optimalizálása: Az AI rendszerek képesek csökkenteni az üzemeltetési költségeket az energia- és karbantartási kiadások csökkentésével, miközben javítják az erőforrások kihasználtságát. Biztonság és kockázatkezelés javítása: Az AI-tól elvárjuk, hogy a biztonsági rendszerek részét képezze, például azáltal, hogy figyeli és elemzi a belépési adatokat, a felügyeleti rendszerek képeit, valamint figyelmeztet az esetleges veszélyforrásokra. Adaptív és skálázható rendszerek létrehozása: Az AI-alapú rendszereknek rugalmasnak kell lenniük, hogy könnyen alkalmazkodjanak a létesítmény bővítéséhez vagy az új technológiai megoldások integrálásához.
- #37 Személyre szabott vásárlási élmények: Az AI segítségével a boltok személyre szabott termékeket ajánlhatnak a vevőknek, figyelembe véve korábbi vásárlásaikat és böngészési szokásaikat14. Készletmenedzsment és kereslet-előrejelzés: Az AI pontosabban előrejelezheti a keresletet, optimalizálhatja a készletet és csökkentheti a hiányzó vagy túl sok terméket15. Automatizált ár- és készletkezelés: Az AI lehetővé teszi az automatikus árváltoztatásokat és a készletfeltöltést, ami növeli a hatékonyságot és csökkenti a munkaerőköltségeket5. Ügyfélszolgálat és interakció: Az AI-vezérelt chatbotok és virtuális asszisztensek gyors és személyre szabott támogatást nyújthatnak a vevőknek47. Augmentált valóság (AR) alkalmazások: Az AR technológiát integrálva a boltok interaktívabb és vonzóbb élményt nyújthatnak a vevőknek, például virtuális termékkipróbálással6. Intelligens keresőrendszerek és termékkioszkok: Az AI-alapú vizuális keresés és a termékkioszkok megkönnyíthetik a termékek megtalálását és a vásárlói döntéshozatalt4. Arcfelismerés és személyre szabott üdvözlések: Az AI segítségével a boltok felismerhetik a visszatérő vevőket és személyre szabott üdvözlésekkel vagy ajánlatokkal köszönthetik őket7. Hatékony árstratégia: Az AI elemzi a piaci trendeket és a fogyasztói viselkedést, hogy dinamikusan igazítsa az árakat, maximalizálva a bevételt és a versenyképességet7. Geolokációs technológiák: Az AI és a geolokációs adatok segítségével a boltok lokalizált promóciókat és ajánlatokat küldhetnek a közelben tartózkodó vevőknek8. Automatizált visszajelzés-gyűjtés és valós idejű ügyfélszolgálat: Az AI támogatja az automatizált visszajelzés-gyűjtést és a valós idejű ügyfélszolgálatot, javítva a vásárlói elégedettséget8.
- #38 Személyre szabott termékrecommendációk: Az AI segítségével az online boltok személyre szabott termékeket ajánlhatnak a vevőknek, figyelembe véve korábbi vásárlásaikat és böngészési szokásaikat16. Chatbotok és virtuális asszisztensek: Az AI-vezérelt chatbotok és virtuális asszisztensek gyors és személyre szabott támogatást nyújthatnak a vevőknek, felszabadítva az emberi ügyintézőket a komplexebb feladatokra17. Csalásfelismerés és megelőzés: Az AI segítségével az online boltok hatékonyabban felismerhetik és megelőzhetik a csalásokat, elemzési adatok és viselkedési minták alapján1. Készletmenedzsment és kereslet-előrejelzés: Az AI segítségével az online boltok pontosabban előrejelezhetik a keresletet és optimalizálhatják a készletet, csökkentve a hiányzó vagy túl sok terméket14. Dinamikus árazás: Az AI lehetővé teszi a dinamikus árazást, amely alapján az árak valós időben igazodnak a piaci viszonyokhoz és a vevői viselkedéshez17. Vizuális keresés és AR technológia: Az AI-alapú vizuális keresés és az AR technológia segít a vevőknek abban, hogy könnyebben megtalálják a kívánt termékeket, és virtuálisan kipróbálhassák azokat45. Hangalapú kereskedelem: Az AI támogatja a hangalapú kereskedelmet, lehetővé téve a vevők számára, hogy hangutasításokkal vásároljanak45. Ügyfél-előrejelzés és megtartás: Az AI segítségével az online boltok előrejelezhetik az ügyfél-elvándorlást és személyre szabott ajánlatokkal megpróbálhatják megtartani a vevőket17. Automatikus termékleírás-generálás: Az AI természetes nyelvi feldolgozás segítségével automatikusan generálhat termékleírásokat, amelyek információgazdagok és vonzóak a vevők számára7. Konverzióoptimalizálás: Az AI támogatja a konverzióoptimalizálást azáltal, hogy elemzi a vevői viselkedést és javasol módosításokat a weboldal designján, tartalmán és funkcionalitásán
- #39 Útvonaloptimalizálás: Az AI segítségével a logisztikai cégek optimalizálhatják a szállítási útvonalakat, figyelembe véve a forgalmi viszonyokat, időjárást és egyéb tényezőket, ami csökkenti a költségeket és a szállítási időket25. Kereslet-előrejelzés: Az AI algoritmusok elemzik a történelmi adatokat és piaci trendeket, hogy pontosabb kereslet-előrejelzéseket készítsenek, ami segít az optimális készletszintek fenntartásában36. Raktári automatizálás: Az AI-vezérelt robotok és automatizált rendszerek felgyorsítják a raktári műveleteket, mint például a termékválogatás és csomagolás, növelve a hatékonyságot és csökkentve a munkaerőköltségeket47. Prediktív karbantartás: Az AI segítségével a logisztikai eszközök és berendezések karbantartását előre lehet jelezni, megelőzve a váratlan leállásokat és csökkentve a működési költségegeket7. Információ-megosztás és adatintegráció: Az AI összegyűjti és digitalizálja az információkat különböző forrásokból, javítva a döntéshozatalt és csökkentve a hibalehetőséget2. Kockázatkezelés: Az AI segít a potenciális zavarok és kockázatok azonosításában, lehetővé téve a proaktív tervezést és a hatékony válaszadást5. Valós idejű készletkövetés: Az AI támogatja a valós idejű készletkövetést, ami pontos információkat nyújt a készletszintekről és segít az áruk optimális elosztásában6. Szállítási tervezés: Az AI optimalizálja a szállítási terveket, biztosítva a hatékonyabb rakodást és a jobb szállítói együttműködést4. Tárolási és raktározási optimalizálás: Az AI segítségével a raktárak hatékonyabban tervezhetők és optimalizálhatók, növelve a tárolási kapacitást és csökkentve a költségeket8. Automatizált dokumentáció és jelentéskészítés: Az AI támogatja az automatikus dokumentáció és jelentéskészítést, csökkentve az adminisztratív terheket és javítva a működési hatékonyságot1.
- #40 Személyre szabott tartalom: Az AI segítségével a marketingesek személyre szabott tartalmat és ajánlatokat készíthetnek, amelyek jobban megfelelnek a fogyasztók igényeinek és preferenciáinak14. Automatizált folyamatok: Az AI-vezérelt automatizálás csökkenti a munkaerőköltségeket és felszabadítja az emberi erőforrásokat a stratégiai feladatokra, például az e-mail kampányok és a social media posztok ütemezésében13. Chatbotok és konverzacionális marketing: Az AI-alapú chatbotok valós időben kommunikálnak a vevőkkel, válaszolnak kérdésekre és segítik őket a vásárlási folyamatban, javítva a vevői élményt és a konverziós arányokat15. Termékrecommendációk: Az AI-alapú ajánlórendszerek, mint például az Amazoné, jelentősen növelik a releváns interakciókat és a bevételt, hiszen az ajánlások pontosan illeszkednek a fogyasztók viselkedéséhez2. Tartalomgenerálás: Az AI támogatja a tartalomgenerálást, például a Persado platform segítségével, amely gépi tanulás és természetes nyelvi feldolgozás segítségével készít hatékony marketing szövegeket26. Hangulat- és viselkedés elemzés: Az AI segítségével a marketingesek jobban megérthetik a fogyasztók hangulatát és viselkedését, ami segít a hatékonyabb kommunikációs stratégiák kialakításában36. Kreatív tartalomlétrehozás: Az AI támogatja a kreatív tartalomlétrehozást, például a Canva platformon, ahol AI-alapú tervezőeszközök segítenek a látványos és hatékony marketing anyagok elkészítésében4. Hirdetési optimalizálás: Az AI segítségével a hirdetések célzása és elhelyezése optimalizálható, növelve a hatékonyságot és a konverziókat, például a JPMorgan Chase tapasztalatai alapján7. Adatvezérelt döntéshozatal: Az AI gyorsan elemezheti a nagy mennyiségű adatot, ami segít a marketingeseknek a pontosabb döntéshozatalban és a stratégiai tervezésben68. Multimédiás tartalomlétrehozás: Az AI támogatja a multimédiás tartalom (képek, videók, hanganyagok) generálását és feldolgozását, ami széles körben alkalmazható a digitális marketingben8.