Uusimmat tekoälyteknologian läpimurrot ovat luoneet yrittäjille ja startup-yrityksille loputtomasti liiketoimintamahdollisuuksia kehittää tuotteita, jotka ratkaisevat ongelmia, joita on aiemmin saatettu pitää ratkaisemattomina.
Teknologiaorganisaatiot ovat ainutlaatuisessa tilanteessa: meillä on nyt ratkaisu, ja yritämme löytää sille ongelman.
Monet innokkaat tuotejohtajat haluavat hyödyntää tekoälyä tehdäkseen maailmasta paremman paikan, mutta saatat tarvita inspiraatiota seuraavaa tekoälyn avulla rakentamaasi tuotetta tai ominaisuutta varten.
Tämä lista tuottoisista tekoälyliiketoimintaideoista inspiroi luovuuttasi. Toivon, että nämä ideat auttavat sinua keksimään tuoreita uusia ideoita, joiden avulla voit nostaa tekoälyn seuraavan suuren hankkeesi keskiöön tai integroida sen mielekkäällä tavalla olemassa olevaan tuotteeseesi.
Tekoälyn sudenkuopat digitaalisissa tuotteissa
Nykyään vaikuttaa siltä, että lähes kaikissa käyttämissäsi tuotteissa on ainakin yksi tekoälyä hyödyntävä ominaisuus. Ja aivan liian usein vaikuttaa siltä, että monet tekoälytuotteet ovat harkitsemattomia. Joskus nämä tekoälyominaisuudet ovat kuitenkin todella hyviä.
Yksi asia on selvä: tekoäly on kaikkialla, ja sen läsnäolo kasvaa nopeasti. Itse asiassa tekoälytuotteiden markkinoiden odotetaan yli nelinkertaistuvan vuoteen 2030 mennessä.
Ja hyvästä syystä – tekoälyllä on valtava potentiaali ratkaista tosielämän ongelmia. Suuret kielimallit (LLM:t) esimerkiksi käsittelevät suuria määriä sisältöä ja tuottavat sen perusteella hyödyllisiä vastauksia. Voit käyttää LLM:iä Zoom-puheluidesi tiivistämiseen, sähköpostien luomiseen, seuraavan sosiaalisen median julkaisusi luonnosteluun ja paljon muuhun.
Samaan aikaan yleiskäyttöiset visuaalisen sisällön generaattorit (DALL-E 2, SORA, MidJourney jne.) voivat visualisoida käytännössä mitä tahansa niille kuvailemaasi. Todistan sen: tässä on tuotejohtaja sammuttamassa (kirjaimellisesti) tulipaloja työpaikalla:
Valtavasta potentiaalistaan huolimatta tekoälymallien käyttämiseen tuotteessasi liittyy useita huomioon otettavia varauksia.
Sudenkuoppa 1: Ne eivät ole luotettavia
Tekoälyn ensimmäinen merkittävä ongelma on käyttäjien jatkuvasti kasvava epäluottamus kaikkea sen luomaa tai käyttämää kohtaan. Tekoälymallit tekevät usein paljon virheitä. Riippumatta siitä, mitä tekoäly tekee puolestasi, sinun on tarkistettava tulos ennen työsi viimeistelyä.
Toinen epäluottamuksen lähde on tekoälyn vinouma. Jos mallille syötetään vääristyneitä tietoja, se voi päätyä tuottamaan tuloksia, jotka ovat parhaimmillaan virheellisiä ja pahimmillaan rasistisia tai seksistisiä.
Sudenkuoppa 2: Ne eivät ole ratkaisu kaikkeen
Toinen merkittävä ongelma liittyy yritysten kykyyn tehdä tekoälystä jotain hyödyllistä. Mallin laatu riippuu sen kouluttamiseen käytetyn datan laadusta. Laadukkaan datan kerääminen on kallista ja aikaa vievää. Siksi monet yritykset päätyvät malleihin, joista ei ole niiden asiakkaille todellisuudessa juurikaan hyötyä.
Kun kaikki tämä otetaan huomioon, on luonnollista innostua tekoälyliiketoiminnan käynnistämisen mahdollisuuksista. Tutustutaan seuraavaksi muutamiin tekoälyliiketoimintaideoihin, jotka saattavat synnyttää seuraavan läpimurtosi!
Jos käyt Twitterissä, vaikuttaa siltä, että kaikki liittyy tekoälyyn ja että se on vallannut maailman ja AGI on aivan nurkan takana, mutta olemme vasta aivan alkuvaiheessa. Itse asiassa B2B-kontekstissa olemme vieläkin aikaisemmassa vaiheessa.
Kuuntele koko jakso Miten tekoäly muuttaa tuotekehitystä alta!
8 omaperäistä, hyödyllistä ja tuottoisaa tekoälyliiketoimintaideaa
Tässä olen hahmotellut useita erinomaisia tekoälyyn perustuvia liikeideoita alkuun pääsemiseksi. Voit pohtia, miten nämä ideat voisivat soveltua omaan tilanteeseesi, tai jakaa ne tiimisi kanssa seuraavassa tuotesuunnittelu- tai ideointisessiossanne.
Have an account? Log In
1. Tekoälyyn perustuva markkinointistrategian luontityökalu
Kuvittele tuote, joka yhdistää sisäiset tietosi ulkoisiin lähteisiin, kuten markkina- ja kilpailijatutkimukseen, analysoi kaiken ja tuottaa tuotteellesi markkinointistrategian. Eikö se olisi fantastista?
- Teknologia: Mikä tahansa LLM- tai generatiivinen tekoälymalli.
- Tarvittavan datan tyyppi: Tuotettasi ja tavoitteitasi koskeva taustatieto sekä sisäisistä ja ulkoisista lähteistä peräisin oleva data.
- Miksi käyttää tekoälyä: Markkinointistrategia vaatii paljon laadullista tietoa ja pohdintaa. Tavallinen ohjelmisto ei pysty luomaan sellaista.
Markkinointistrategian luominen ei ole helppo tehtävä. Sinulta ja tiimiltäsi voi kulua viikkoja tai jopa kuukausia datan keräämiseen, sen analysointiin ja toimivan suunnitelman laatimiseen. Hyvin soveltuva LLM-malli voisi kuitenkin tuottaa ainakin lähtökohdan muutamassa sekunnissa.
2. Tullipetosten tunnistusjärjestelmä viranomaisille
Tämä voisi olla järjestelmä, joka lukee tullausilmoituksia ja lastiluetteloita sekä yhdistää ne muihin olennaisiin tietoihin antaakseen petosriskipisteytyksen jokaiselle tulliselvityksen läpikäyvälle henkilölle tai yritykselle.
- Teknologia: Räätälöity ML-malli.
- Tarvittavan datan tyyppi: Laillisesti toimivien ja petoksiin syyllistyvien yritysten vero- ja tulliasiakirjat.
- Miksi käyttää tekoälyä: Nykyiset muut kuin tekoälyyn perustuvat petosten tunnistusohjelmistot ovat erittäin tehottomia.
Tullivirkailijat eivät pysty tarkistamaan jokaista rahtierää, mikä tarkoittaa, että he havaitsevat vain pienen osan rajan yli kulkevista petoksellisista tavaroista. Ennakoivan tekoälyn avulla he käyttävät rajallisen aikansa niiden yritysten tarkistamiseen, jotka todennäköisimmin syyllistyvät petoksiin.
3. Tekoälyyn perustuva kyberturvallisuuskumppani
Mitä jos näytölläsi olisi pieni pienoisohjelma, joka voisi jatkuvasti antaa vihjeitä siitä, miten selaamisesta ja päivittäisestä työstä voisi tehdä turvallisempaa, ja hälyttää, kun teet jotain vaarallista?
- Teknologia: Räätälöity ML-malli.
- Tarvittavan datan tyyppi: Käyttäjien käyttäytymistiedot verkon selaamisesta ja sovellusten käytöstä.
- Miksi käyttää tekoälyä: Virustorjuntaohjelmistot rajoittuvat vaarallisten linkkien ja ohjelmistojen tunnistamiseen, mutta käyttäjät voivat toimia turvattomasti monilla muillakin tavoilla.
Tekoälykumppanin avulla voit välttää huonojen salasanojen käyttämistä, roskapostimainosten napsauttamista, vakoiluohjelmien asentamista vahingossa ja piilotettujen louhintaskriptien suorittamista.
4. Mukautuva verkko-oppimisalusta yksilöllisiin oppimiskokemuksiin
Kuvittele verkossa toimiva koulutusalusta, jolla kurssin ohjelma ei ole ennalta määrätty. Sen sijaan se mukautuu taustaasi, taitoihisi ja oppimistyyliisi. Se voisi muuttaa opetustapaa (teoriaa tai käytännön esimerkkejä), ymmärtämistestien sisältöä sekä jopa itse kurssin nopeutta ja intensiteettiä.
- Teknologia: Räätälöity ML-malli.
- Tarvittavan datan tyyppi: Opiskelijoiden käyttäytymistiedot erityyppisistä kursseista sekä opiskelijoiden arviot kursseista.
- Miksi käyttää tekoälyä: Kurssirakenteen yksilöllinen mukauttaminen on erittäin vaikeaa perinteisillä ohjelmistoilla.
Kun kurssi yksilöidään jokaiselle henkilölle, kasvatat todennäköisyyttä, että hän suorittaa sen loppuun ja saavuttaa tietoa, jota voi hyödyntää tosielämässä.
5. Tekoälyratkaisu ennakoivaan analytiikkaan ja dataohjattuun päätöksentekoon
Tämä olisi tekoälytyökalu, joka yhdistyy tietokantaasi ja ennustaa tuotteesi suorituskykyä. Voisit ennustaa taloudellisia mittareita, asiakaspysyvyyttä ja tuotteeseesi tekemiesi muutosten vaikutuksia.
- Teknologia: Räätälöity ML-malli.
- Tarvittavan datan tyyppi: Tuoteanalytiikan data tietyltä ajanjaksolta sekä kyseisen ajanjakson jälkeisten useiden kuukausien tai vuoden aikaiset toteutuneet KPI-tulokset.
- Miksi käyttää tekoälyä: Tavallisen ennakoivan data-analyysiohjelmiston käsiteltäväksi ja luotettavan tuloksen tuottamiseksi muuttujia on liikaa. Tekoäly data-analyysissä poistaa tämän taakan.
Kuvittele, että julkaiset ominaisuuden ja näet välittömästi sen vaikutuksen mittareihisi. Näin voit hallita tuoteideoitasi paremmin ja muuttaa ne laadukkaiksi tuotoksiksi.
6. Liiketoimintamallin luontityökalu hinnoittelun ja kilpailuedun ennustamisella
Kuvittele työkalu, jossa kuvailet liikeideasi ja selität tosielämän ongelman, jonka haluat ratkaista, ja joka kehittää liiketoimintamallin, joka todennäköisimmin toimii tulevalle tuotteellesi. Se voisi sisältää hinnoittelustrategian, ominaisuuksia kilpailijoiden päihittämiseen ja paljon muuta. Voisit jopa yhdistää sen ideoidenhallintaohjelmistoosi luodaksesi saumattoman tuotekehitysprosessin.
- Teknologia: Mikä tahansa LLM (esim. ChatGPT) tai generatiivinen tekoälymalli.
- Tarvittavan datan tyyppi: Eri tuotteiden liiketoimintamallit, ominaisuudet ja hinnat sekä tiedot siitä, onnistuivatko vai epäonnistuivatko ne.
- Miksi käyttää tekoälyä: Liiketoimintamallissa on otettava huomioon liian monia tekijöitä. Tavallinen ohjelmisto voi käsitellä muutamia niistä, mutta ei kaikkia samanaikaisesti.
Startup-yritykset tekevät paljon virheitä ja menettävät arvokasta aikaa kokeiluihin ja erehdyksiin saavuttaakseen optimaalisen liiketoimintamallinsa. Tällainen työkalu voisi tarjota toimivan ja järkevän mallin muutamassa minuutissa.
7. Terveydenhuollon tekoälychatbot alustavaa diagnoosia varten
Mitä jos voisit kuvailla oireesi ja olosi chatbotille, ja se kertoisi, minkä lääkärin vastaanotolle sinun pitäisi hakeutua ja onko tilanteesi kiireellinen? Nämä tekoälypohjaiset chatbotit voisivat myös antaa ohjeita siitä, mitä tehdä ennen avun saapumista kriittisissä tilanteissa.
- Teknologia: Terveydenhuoltoalalle erittäin räätälöity LLM.
- Tarvittavan datan tyyppi: Potilaiden hoitotiedot; luettelo potilaiden oireista ja aiemmasta sairaushistoriasta sekä diagnosoiduista sairauksista.
- Miksi käyttää tekoälyä: Tällainen palvelu edellyttäisi laajaa lääketieteellisen osaamisen omaavaa asiakastukitiimiä. Se tekisi palvelustasi melko kalliin.
Aina kun tunnet olosi sairaaksi, voisit paniikoinnin ja oireidesi googlaamisen sijaan (älä tee sitä!) käyttää kätevää avustajaa, joka selittäisi, mitä sinulle tapahtuu, ja auttaisi päättämään, mitä tehdä seuraavaksi.
8. Tekoälypohjainen prosessien optimointimoottori tehokkaaseen toimitusketjun hallintaan
Tämä voisi olla suurille logistiikkayrityksille tarkoitettu yritystason optimointimoottori, joka yhdistyisi kaikkiin niiden järjestelmiin ja ehdottaisi tavaroiden toimittamiseen optimaalisimpia reittejä ja aikatauluja.
- Teknologia: Mukautettu ML-malli.
- Tarvittavan datan tyyppi: Kuljetusreitit; lähtö- ja saapumisajat; varastonhallintalokit; tiedot kussakin lajittelukeskuksessa vastaanotetuista ja lähetetyistä tavaroista ja niin edelleen.
- Miksi käyttää tekoälyä: Nykyiset toimitusketjun automaatiomoottorit ovat monimutkaisia ja tehottomia. Lisäksi niiden toiminnallisuutta on melko vaikea ylläpitää.
Tuotteesi koordinoisi tuotteiden lajittelua ja lähettämistä, ja projektipäällikkösi voisivat keskittyä käyttämään aikansa palvelusi arvon lisäämiseen prosessin ylläpitämisen sijaan.
Tekoälyvetoista vallankumousta johtavat yritykset
Edellä mainitut tekoälystartup-ideat vaikuttavat varsin lupaavilta, eikö vain? Olen kuitenkin varma, että monet teistä suhtautuvat niihin edelleen epäilevästi. Uuden yrityksen rakentaminen on nimittäin vaikeaa – ja tekoälymallien rakentaminen vielä vaikeampaa. Tekoälyn avulla on kuitenkin täysin mahdollista menestyä, ja nämä yritykset todistavat sen.
Zestimate: kiinteistösi arvon arviointi koneoppimisen avulla
Zestimate on kiinteistöalustan Zillowin kehittämä palvelu. Se antaa arvion talosi tai muun rakennustyypin arvosta useiden tekijöiden perusteella.
Zestimate on ollut hyödyllinen ominaisuus sekä Zillowille että sen asiakkaille. Zillow lisäsi käyttäjien sitoutumista tarjoamalla ihmisille syyn vierailla alustallaan jatkuvasti. Käyttäjät puolestaan pystyivät saamaan realistisen hinta-arvion talolleen. Tekoälyn avulla Zillow paransi arvioidensa laatua huomattavasti.
Clerk.io: evästeetön verkkokauppahaku ja suositukset
Clerk on SaaS-lisäosa, joka yhdistyy verkkokauppa-alustaasi. Se käyttää tehokkaita tekoälyalgoritmeja haku- ja suosittelumoottoriesi tehostamiseen ja tarjoaa paremman asiakaskokemuksen.
Oman tekoälykehityksen avulla ne ovat myös onnistuneet käsittelemään hakujen automaattisen täydennyksen ja suositukset ilman evästeitä, mikä parantaa sen käyttöön ottavien verkkokauppasivustojen tietosuojaa.
More Articles
Synthesia: studiotasokkaiden videoiden tuottaminen
Synthesia on sisällöntuotannon tekoälysovellus, joka luo videoselostuksen toimittamasi tekstin perusteella. Omien luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) malliensa ja generatiivisen tekoälyn avulla se näyttää videolla esiintyviä ihmishahmoja, jotka lukevat tekstisi.
Tämä työkalu alentaa merkittävästi videoiden tuotantokustannuksia. Se auttaa eri toimialojen yrityksiä saavuttamaan paremman asiakassitoutumisen videosisällön avulla kohdeyleisöilleen.
Snyk: haavoittuvuuksien havaitseminen ohjelmistokehityksessä
Snyk on työkalu, joka analysoi kirjoittamaasi koodia ja tarjoaa arvokasta tietoa sen tietoturvan tasosta. Snykin oma tekoälymalli integroituu kehitysympäristöösi, ja useimmat suuret palveluntarjoajat tukevat sitä. Käyttöönoton jälkeen se toimii virtuaaliavustajana, joka antaa reaaliaikaista palautetta koodiisi ja työnkulkuusi jääneistä haavoittuvuuksista.
Palveluntarjoaja päivittää haavoittuvuustietokantaansa jatkuvasti uusimpien markkinatrendien mukaisesti varmistaakseen, että olet suojassa uusimmiltakin uhilta.
Tekoälyteknologia on tullut jäädäkseen
Tekoäly hallitsee ohjelmistoliiketoiminnan kenttää. Jos haluat rakentaa jotain, joka voi kilpailla nykyisillä markkinoilla ja tarjota erinomaisen asiakastyytyväisyyden, sinulla ei ole muuta vaihtoehtoa kuin ottaa tekoäly käyttöön.
Toivon, että tämä tekoälyyn perustuvien liikeideoiden luettelo auttoi sinua kehittämään uuden tuoteidean ja innosti sinua ryhtymään rakentamaan sitä!
Älä unohda tilata uutiskirjettämme saadaksesi lisää tuotehallinnan resursseja ja oppaita sekä uusimmat podcastit, haastattelut ja muut alan johtajien ja asiantuntijoiden näkemykset.
