מקרי השימוש בינה מלאכותית היקרים ביותר לעסקים - בלוג IBM

כשחושבים על בינה מלאכותית (AI) מקרי שימוש, עשויה להישאל השאלה: מה לא AI מסוגל לעשות? התשובה הקלה היא בעיקר עבודת כפיים, אם כי ייתכן שיגיע היום שבו חלק גדול ממה שהוא כעת עבודת כפיים יתבצע על ידי מכשירים רובוטיים הנשלטים על ידי AI. אבל כרגע, AI טהור יכול להיות מתוכנת למשימות רבות הדורשות מחשבה ו מודיעין, כל עוד ניתן לאסוף את המודיעין הזה באופן דיגיטלי ולהשתמש בו כדי לאמן מערכת AI. בינה מלאכותית עדיין לא מעמיסה את מדיח הכלים אחרי ארוחת הערב - אבל יכולה לעזור ביצירת בריף משפטי, עיצוב מוצר חדש או מכתב לסבתא.

כולנו נדהמים ממה שבינה מלאכותית יכולה לעשות. אבל השאלה עבור אלה מאיתנו בעסקים היא מה הם הטובים ביותר עסקים שימושים? להרכיב גרסה של המונה ליזה בסגנון וינסנט ואן גוך זה כיף, אבל באיזו תדירות זה יחזק את השורה התחתונה? להלן 27 דרכים פרודוקטיביות ביותר בהן מקרי שימוש בבינה מלאכותית יכולות לעזור לעסקים לשפר את השורה התחתונה שלהם.

מקרי שימוש ב-AI מול לקוחות

לספק שירות לקוחות מעולה

כעת ניתן לסייע לאינטראקציות עם לקוחות בזמן אמת באמצעות AI לשיחות. שימוש בשאילתות מבוססות קול עיבוד שפה טבעית (NLP) וניתוח סנטימנטים לזיהוי דיבור כדי שהשיחות שלהם יוכלו להתחיל מיד. באמצעות אלגוריתמים של למידת מכונה, בינה מלאכותית יכולה להבין מה לקוחות אומרים כמו גם את הטון שלהם - ויכולה להפנות אותם שירות לקוחות סוכנים בעת הצורך. עם טקסט לדיבור ו-NLP, בינה מלאכותית יכולה להגיב באופן מיידי לשאילתות והוראות שנשלחות בטקסט. אין צורך לגרום ללקוחות לחכות לתשובות לשאלות נפוצות (שאלות נפוצות) או לעשות את הצעד הבא לרכישה. וסוכני שירות לקוחות דיגיטלי יכולים להגביר את שביעות רצון הלקוחות על ידי מתן ייעוץ והכוונה לסוכני שירות לקוחות.

התאם אישית את חוויות הלקוח

השימוש ב-AI יעיל ליצירה חוויות בהתאמה אישית בקנה מידה צ'טבוטים, עוזרים דיגיטליים וממשקי לקוחות, אספקת חוויות מותאמות ופרסומות ממוקדות ללקוחות ולמשתמשי קצה. לדוגמה, אמזון מזכירה ללקוחות להזמין מחדש את המוצרים הנרכשים לרוב, ומראה להם מוצרים או הצעות קשורות. מקדונלד'ס בונה פתרונות בינה מלאכותית עבור טיפול בלקוחות עם טכנולוגיית IBM Watson AI ו-NLP כדי להאיץ את הפיתוח של טכנולוגיית קבלת ההזמנות האוטומטית שלה (AOT). זה לא רק יעזור להרחיב את טכנולוגיית AOT בשווקים, אלא גם יעזור להתמודד עם אינטגרציות כולל שפות נוספות, ניבים וגרסאות תפריטים. ב-Spotify, הם יציעו אמן חדש להנאת ההאזנה של הלקוח. YouTube יספק עדכון של תוכן המותאם לתחומי העניין של הלקוחות.

קדם מכירות צולבות ומעלה

מנועי המלצות משתמשים בנתוני התנהגות צרכנים ובאלגוריתמים של AI כדי לעזור לגלות מגמות נתונים לשמש בפיתוח של אסטרטגיות מכירות מוצלבות ואפקטיביות יותר, וכתוצאה מכך המלצות תוספות שימושיות יותר ללקוחות במהלך התשלום עבור קמעונאים מקוונים. שימושים נוספים כוללים נטפליקס שמציעה המלצות צפייה המופעלות על ידי מודלים המעבדים מערכי נתונים שנאספים מהיסטוריית הצפייה; LinkedIn משתמשת ב-ML כדי לסנן פריטים בניוזפיד, להציע המלצות תעסוקה והצעות למי להתחבר; ו-Spotify משתמשת במודלים של ML כדי להפיק את המלצות השירים שלה.

חכמים את הסמארטפונים

זיהוי פנים מפעיל סמארטפונים ועוזרים קוליים, המופעלים על ידי למידת מכונה, בעוד ש-Siri של אפל, אלקסה של אמזון, Google Assistant ו-Copilot של מיקרוסופט משתמשות ב-NLP כדי לזהות את מה שאנחנו אומרים ואז להגיב כראוי. חברות גם מנצלות את היתרונות של ML במצלמות סמארטפונים כדי לנתח ולשפר תמונות באמצעות מסווגי תמונות, לזהות אובייקטים (או פרצופים) בתמונות, ואפילו להשתמש ברשתות עצביות מלאכותיות כדי לשפר או להרחיב תמונה על ידי חיזוי מה נמצא מעבר לגבולותיה.

הציגו עוזרים אישיים

עוזרים וירטואליים או עוזרים קוליים, כמו אלקסה של אמזון ו-Siri של אפל, מופעלים על ידי AI. כאשר מישהו שואל שאלה באמצעות דיבור או טקסט, ML מחפש את התשובה או נזכר בשאלות דומות שהאדם שאל בעבר. אותה טכנולוגיה יכולה להפעיל בוטים להעברת הודעות, כמו אלה המשמשים את Facebook Messenger ו-Slack - בעוד Google Assistant, Cortana ו עוזר IBM watsonx לשלב NLP ל להבין שאלות ובקשות, לנקוט בפעולות מתאימות ולחבר תגובות.

אנוש משאבי אנוש

בינה מלאכותית יכולה למשוך, לפתח ולשמור על מיומנויות ראשון כוח עבודה. ניתן לסנן, למיין ולהעביר לאנשי צוות משאבי אנוש מבול של אפליקציות בדיוק. הערכת קידום ידנית משימות יכולות להיות אוטומטיות, מה שמקל על השגת תובנות חשובות בנושא משאבי אנוש עם תצוגה ברורה יותר של, למשל, עובדים העומדים לקידום והערכה אם הם נפגשו אמות מידה מרכזיות. ניתן לענות במהירות על שאלות שגרתיות מהצוות באמצעות AI.

מקרי שימוש בבינה מלאכותית יצירתית

צור עם AI גנרטיבי

AI Generative כלים כגון ChatGPT, Bard ו-DeepAI מסתמכים על יכולות AI מוגבלות בזיכרון כדי לחזות את המילה, הביטוי או האלמנט הוויזואלי הבא בתוך התוכן שהוא מייצר. AI גנרטיבי יכול לייצר טקסט, תמונות ותוכן אחר באיכות גבוהה בהתבסס על הנתונים המשמשים לאימון.

IBM Research פועלת לעזור ללקוחותיה להשתמש במודלים גנרטיביים כדי לכתוב באיכות גבוהה קוד תוכנה מהר יותר, גלה מולקולות חדשות, ולהתאמן אמין צ'אט בוטים לשיחה מבוסס על נתונים ארגוניים. צוות IBM אפילו משתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי ליצור נתונים סינתטיים לבנות מודלים חזקים ואמינים יותר של בינה מלאכותית ולעמוד בתפקיד נתונים מהעולם האמיתי המוגנים על ידי חוקי פרטיות וזכויות יוצרים.

לספק תובנות חדשות

ניתן לאמן מערכות מומחים על קורפוס - מטא נתונים המשמשים לאימון מודל למידת מכונה - כדי לחקות את תהליך קבלת ההחלטות האנושי וליישם מומחיות זו לפתרון בעיות מורכבות. מערכות אלו יכולות להעריך כמויות עצומות של נתונים כדי לחשוף מגמות ודפוסים ולקבל החלטות. הם יכולים גם לעזור לעסקים לחזות אירועים עתידיים ולהבין מדוע התרחשו אירועים בעבר.

הבהרת ראיית מחשב

ראיית מחשב מבוססת בינה מלאכותית מאפשרת פילוח תמונה, שיש לה מגוון רחב של מקרי שימוש, כולל סיוע באבחון בהדמיה רפואית, אוטומציה של תנועה לרובוטיקה ומכוניות בנהיגה עצמית, זיהוי אובייקטים מעניינים בתמונות לוויין ותיוג תמונות במדיה חברתית. רץ על רשתות עצביות, ראייה ממוחשבת מאפשרת למערכות לחלץ מידע משמעותי מתמונות דיגיטליות, סרטונים וקלט חזותי אחר.

מקרי שימוש בינה מלאכותית טכנית

מהירות פעולות עם AIOps

ישנם יתרונות רבים לשימוש  בינה מלאכותית עבור פעולות IT (AIOps). על ידי החדרת AI לתוך פעולות IT, חברות יכולות לרתום את הכוח הרב של מודלים של NLP, ביג דאטה ו-ML כדי להפוך אוטומציה ולייעל זרימות עבודה תפעוליות, ולנטר מתאם אירועים וקביעת סיבתיות.

AI Ops היא אחת הדרכים המהירות ביותר להגביר את החזר ה-ROI מהשקעות בטרנספורמציה דיגיטלית. אוטומציה של תהליכים מתמקדת לרוב במאמצים לייעל את ההוצאות, להשיג יעילות תפעולית רבה יותר ולשלב טכנולוגיות חדשות וחדשניות, אשר לרוב מתורגמות לחוויית לקוח טובה יותר. יתרונות נוספים מ-AI כוללים בניית מערכת IT בת קיימא יותר ושיפור צינורות האספקה ​​המתמשכים של אינטגרציה/רציפות (CI/CD).

אוטומציה של קידוד ומודרניזציה של אפליקציות

חברות מובילות משתמשות כעת בבינה מלאכותית גנרטיבית עבור מודרניזציה של יישומים ותפעול IT ארגוני, כולל אוטומציה של קידוד, פריסה ושינוי קנה מידה. עבור קידוד, מפתחים יכולים להזין פקודת קידוד כמשפט פשוט באנגלית דרך ממשק שפה טבעית ולהיווצר אוטומטית קוד. שימוש ב-AI גנרטיבי עם יכולות יצירת קוד יכול גם לאפשר למפתחי ענן היברידיים בכל רמות הניסיון להעביר ולחדש קוד יישומים מדור קודם בקנה מידה, לפלטפורמות יעד חדשות עם עקביות קוד, פחות שגיאות ומהירות.

שפר את ביצועי האפליקציה

הבטחת ביצועים של אפליקציות באופן עקבי ומתמיד - ללא הקצאת יתר והוצאה יתרה - היא דבר קריטי פעולות בינה מלאכותית (AIOps) מקרה שימוש. אוטומציה היא המפתח למיטוב עלויות הענן, ולצוותי IT, לא משנה כמה מיומנים הם, לא תמיד יש את היכולת לקבוע באופן רציף את תצורות המחשוב, האחסון ומסד הנתונים המדויקות הדרושות כדי לספק ביצועים בעלות הנמוכה ביותר. תוכנת AI יכולה לזהות מתי וכיצד נעשה שימוש במשאבים, ולהתאים לביקוש בפועל בזמן אמת.

חיזוק חוסן המערכת מקצה לקצה

כדי להבטיח זמינות ללא הפרעה של שירות, ארגונים מובילים משתמשים בזמן אמת ניתוח שורש יכולות המופעלות על ידי AI ואוטומציה חכמה. AIOps יכול לאפשר לצוותי ITOps לזהות במהירות את הגורמים הבסיסיים לאירועים ולנקוט פעולה מיידית כדי לצמצם את שניהם זמן ממוצע בין כשלים (MTBF) והזמן הממוצע לתיקון (MTTR) תקריות.

פתרונות פלטפורמת AIOps גם מאחדים נתונים ממקורות מרובים ומתאמים אירועים לאירועים, ומעניקים נראות ברורה לכל סביבת ה-IT באמצעות הדמיות תשתית דינמיות, יכולות AI משולבות והצעות לפעולות תיקון.

באמצעות ניהול IT חזוי, צוותי IT יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי להפוך את פעולות ה-IT והרשת לאוטומטיות כדי לפתור תקריות במהירות וביעילות - ולמנוע באופן יזום בעיות לפני שהן מתרחשות, לשפר את חוויות המשתמש ולצמצם את העלות של המשימות הניהוליות. כדי לסייע במניעת התפשטות הכלים, פלטפורמת AIOps בדרגה ארגונית יכולה לספק תצוגה הוליסטית של פעולות IT על חלונית זכוכית מרכזית לניטור וניהול.

נעל את אבטחת הסייבר

ישנן דרכים רבות בהן בינה מלאכותית יכולה להשתמש ב-ML כדי לספק אבטחת סייבר משופרת, כולל: זיהוי פנים לאימות, זיהוי הונאה, תוכניות אנטי-וירוס לאיתור ולחסימה של תוכנות זדוניות, לימוד חיזוק להכשרת מודלים המזהים ומגיבים להתקפות סייבר ומזהים פריצות ואלגוריתמי סיווג המתוויים אירועים כמו חריגות או התקפות דיוג.

התקן רובוטיקה

בינה מלאכותית היא לא רק לבקש הייקו שנכתב על ידי חתול. רובוטים מטפלים ומזיזים חפצים פיזיים. במסגרות תעשייתיות, AI צר יכול לבצע משימות שגרתיות שחוזרות על עצמן הכוללות טיפול בחומרים, הרכבה ובדיקות איכות. AI יכול לסייע למנתחים על ידי ניטור חיוניים ואיתור בעיות פוטנציאליות במהלך הליכים. מכונות חקלאיות יכולות לעסוק בגיזום אוטונומי, הזזה, דילול, זריעה וריסוס. מכשירי בית חכם כגון iRobot Roomba יכולים לנווט בפנים הבית באמצעות ראייה ממוחשבת ולהשתמש בנתונים המאוחסנים בזיכרון כדי להבין את ההתקדמות שלו. ואם בינה מלאכותית יכולה להנחות רומבה, היא יכולה גם לכוון מכוניות בנהיגה עצמית על הכביש המהיר ו רובוטים העברת סחורה במרכז הפצה או בסיור לפרוטוקולי אבטחה ובטיחות.

נקה עם תחזוקה חזויה

ניתן להשתמש ב-AI עבור תחזוקה חזויה על ידי ניתוח נתונים ישירות ממכונות כדי לזהות בעיות ולסמן תחזוקה נדרשת. בינה מלאכותית שימשה גם כדי לשפר את היעילות המכנית ולהפחית את פליטת הפחמן במנועים. לוחות זמנים לתחזוקה יכולים להשתמש בניתוח חזוי המופעל על ידי בינה מלאכותית כדי ליצור יעילות רבה יותר.

תראה מה יש לפניך

AI יכול לעזור עם חיזוי. לדוגמה, פונקציית שרשרת אספקה ​​יכולה להשתמש באלגוריתמים כדי לחזות צרכים עתידיים ואת הזמן שצריך לשלוח מוצרים להגעה בזמן. זה יכול לעזור ליצור יעילות חדשה, לצמצם עודף מלאי ולעזור לפצות על החרגות בהזמנה מחדש.

מקרי שימוש ב-AI בתעשייה

AI יכול להפעיל משימות וכלים עבור כמעט כל תעשייה כדי להגביר את היעילות והפרודוקטיביות. AI יכול לספק אוטומציה חכמה לייעל תהליכים עסקיים שהיו משימות ידניות או שהופעלו על מערכות מדור קודם - דבר שעלול להיות עתיר משאבים, יקר ונוטה לטעויות אנוש. הנה כמה מהתעשיות שנהנות כעת מהכוח המוסף של AI.

כלי רכב

עם יישומים של AI, רכב יצרנים מסוגלים לחזות ולהתאים את הייצור בצורה יעילה יותר כדי להגיב לשינויים בהיצע ובביקוש. הם יכולים לייעל את זרימות העבודה כדי להגביר את היעילות ולהפחית משימות גוזלות זמן ואת הסיכון לטעות בייצור, בתמיכה, ברכש ובתחומים אחרים. רובוטים עוזרים להפחית את הצורך בעבודת כפיים ומשפרים את גילוי הליקויים, ומספקים ללקוחות רכבים באיכות גבוהה יותר בעלות נמוכה יותר לעסק.

חינוך

In חינוך והדרכה, AI יכול להתאים חומרים חינוכיים לצרכיו של כל תלמיד. מורים ומאמנים יכולים להשתמש בניתוח AI כדי לראות היכן תלמידים עשויים להזדקק לעזרה ותשומת לב נוספת. לסטודנטים שמתפתים לגניבת עין על המסמכים או שיעורי הבית שלהם, AI יכול לעזור לזהות את התוכן המועתק. כלי תרגום שפה מונעי בינה מלאכותית ושירותי תמלול בזמן אמת יכולים לעזור לדוברים שאינם דוברי שפת אם להבין את השיעורים.

אנרגיה

חברות ב אנרגיה המגזר יכול להגדיל את התחרותיות בעלויות על ידי רתימת בינה מלאכותית וניתוח נתונים לחיזוי ביקוש, חיסכון באנרגיה, אופטימיזציה של אנרגיה מתחדשת וניהול רשת חכמה. על ידי הכנסת AI לתהליכי ייצור, העברה והפצה של אנרגיה, AI יכול גם לשפר את תמיכת הלקוחות, ולפנות משאבים לחדשנות. ועבור לקוחות המשתמשים בבינה מלאכותית מבוססת ספקים, הם יכולים להבין טוב יותר את צריכת האנרגיה שלהם ולנקוט בצעדים להפחתת צריכת החשמל שלהם בתקופות שיא הביקוש.

שירותים פיננסיים

מונע AI FinOps (פיננסים + DevOps) עוזר גופים פיננסיים תפעול החלטות הוצאות בענן מונעות נתונים כדי לאזן בבטחה עלות וביצועים על מנת למזער עייפות התראה ובזבוז תקציב. פלטפורמות AI יכולות להשתמש למידת מכונה ו למידה עמוקה לזהות עסקאות חשודות או חריגות. בנקים ומלווים אחרים יכולים להשתמש באלגוריתמים של סיווג ML ובמודלים חזויים כדי להציע החלטות הלוואות.

עסקאות רבות בבורסה משתמשות ב-ML עם עשרות שנים של נתוני שוק המניות כדי לחזות מגמות ובסופו של דבר להציע אם ומתי לקנות או למכור. ML יכול גם לנהל מסחר אלגוריתמי ללא התערבות אנושית. אלגוריתמי ML יכולים לחזות דפוסים, לשפר את הדיוק, להוזיל עלויות ולהפחית את הסיכון לטעות אנוש.

בריאות

השמיים בריאות התעשייה משתמשת באוטומציה חכמה עם NLP כדי לספק גישה עקבית לניתוח נתונים, אבחון וטיפול. השימוש בצ'אט בוטים בפגישות רפואיות מרוחקות דורש פחות התערבות אנושית ולעיתים זמן קצר יותר עד לאבחון.

באתר, ניתן להשתמש ב-ML בהדמיה רדיולוגית, כאשר ראייה ממוחשבת התומכת בינה מלאכותית משמשת לעתים קרובות לניתוח ממוגרפיה ולבדיקת סרטן ריאות מוקדמת. ניתן גם לאמן ML ליצור תוכניות טיפול, לסווג גידולים, למצוא שברים בעצמות ולגלות הפרעות נוירולוגיות.

במחקר גנטי, שינוי גנים ורצף גנום, ML משמש כדי לזהות כיצד גנים משפיעים על הבריאות. ML יכול לזהות סמנים גנטיים וגנים שיגיבו או לא יגיבו לטיפול או תרופה ספציפיים ועלולים לגרום לתופעות לוואי משמעותיות אצל אנשים מסוימים.

ביטוח

עם AI, ביטוח ספקים יכולים למעשה לבטל את הצורך בחישובי תעריפים או תשלומים ידניים ויכולים לפשט את עיבוד התביעות וההערכות. אוטומציה חכמה גם עוזרת לחברות הביטוח לדבוק בתקנות התאימות ביתר קלות על ידי הבטחת עמידה בדרישות. כך הם גם מסוגלים לחשב את הסיכון של יחיד או ישות ולחשב את תעריף הביטוח המתאים.

ייצור

AI מתקדם עם ניתוח יכול לעזור יצרנים ליצור תובנות חזויות על מגמות בשוק. AI גנרטיבי יכול להאיץ ולמטב את עיצוב המוצר על ידי סיוע לחברות ליצור אפשרויות עיצוב מרובות. AI יכול גם לסייע בהצעות להגברת יעילות הייצור. באמצעות נתונים היסטוריים של ייצור, בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לחזות או לאתר כשלים בציוד בזמן אמת - ולאחר מכן להציע התאמות ציוד, אפשרויות תיקון או חלקי חילוף נחוצים.

תרופות

כדי להתאים מדעי החיים תעשייה, גילוי וייצור של תרופות דורשות כמות עצומה של איסוף נתונים, איסוף, עיבוד וניתוח. גישה ידנית לפיתוח ובדיקה עלולה להוביל לשגיאות חישוב ולדרוש נפח עצום של משאבים. לעומת זאת, ייצור חיסוני Covid-19 בזמן שיא הוא דוגמה לאופן שבו אוטומציה חכמה מאפשרת תהליכים המשפרים את מהירות ואיכות הייצור.

קניות

AI הופך להיות הנשק הסודי עבור קמעונאים כדי להבין טוב יותר ולעמוד בדרישות הצרכנים הגוברות. עם קניות מקוונות בהתאמה אישית מאוד, מודלים ישירות לצרכן ושירותי משלוח המתחרים בקמעונאות, AI גנרטיבי יכול לעזור לקמעונאים ולחברות מסחר אלקטרוני לשפר את הטיפול בלקוחות, לתכנן קמפיינים שיווקיים ולשנות את היכולות של הכישרון והיישומים שלהם. AI יכול אפילו לעזור לייעל את ניהול המלאי.

AI גנרטיבי מצטיין בטיפול במקורות נתונים מגוונים כגון מיילים, תמונות, סרטונים, קבצי אודיו ותוכן מדיה חברתית. הנתונים הלא מובנים האלה מהווים את עמוד השדרה ליצירת מודלים והכשרה מתמשכת של AI גנרטיבי, כך שהם יכולים להישאר שימושיים לאורך זמן. מינוף הנתונים הלא מובנים הללו יכול להרחיב יתרונות להיבטים שונים של פעילות קמעונאית, כולל שיפור שירות הלקוחות באמצעות צ'אט בוטים והקלה על ניתוב דוא"ל יעיל יותר. בפועל, זה יכול להיות הכוונה של משתמשים למשאבים המתאימים, בין אם זה חיבורם עם הסוכן הנכון או הפנייתם ​​למדריכי משתמש ושאלות נפוצות.

תחבורה

AI מודיע לרבים הובלה מערכות בימינו. לדוגמה, מפות Google משתמשת באלגוריתמי ML כדי לבדוק את תנאי התנועה הנוכחיים, לקבוע את המסלול המהיר ביותר, להציע מקומות ל"חקר בקרבת מקום" ולהעריך את זמני ההגעה.

אפליקציות שיתוף נסיעות כמו Uber ו- Lyft משתמשות ב-ML כדי להתאים את הרוכבים והנהגים, לקבוע מחירים, לבחון את התנועה ובדומה ל-Google Maps, לנתח את תנאי התנועה בזמן אמת כדי לייעל את מסלולי הנסיעה ולהעריך את זמני ההגעה.

ראייה ממוחשבת מנחה מכוניות בנהיגה עצמית. אלגוריתם ML ללא פיקוח מאפשר למכוניות בנהיגה עצמית לאסוף נתונים ממצלמות וחיישנים כדי להבין מה קורה סביבן, ומאפשר קבלת החלטות בזמן אמת.

מקיים את ההבטחה של AI

הרבה ממה ש-AI יכול לעשות נראה מופלא, אבל הרבה ממה שמדווח בתקשורת הכללית הוא כיף קליל או סתם מפחיד. מה שזמין כעת לעסקים הוא כלי חזק להפליא שיכול לעזור לתעשיות ופונקציות רבות לעשות צעדים גדולים. החברות שלא חוקרות ומאמצות את מקרי השימוש המועילים ביותר בבינה מלאכותית יהיו בקרוב בחסרון תחרותי חמור. מעקב אחר כלי הבינה המלאכותית השימושיים ביותר, כגון IBM^® watsonx.ai™, והשליטה בהם כעת תעניק דיבידנדים גדולים.

חקור את IBM® watsonx.ai™