8 AI-affärsidéer som inspirerar till din nästa produkt
De senaste genombrotten inom AI-teknik har skapat oändliga affärsmöjligheter för entreprenörer och nystartade företag att bygga produkter som löser problem som tidigare kanske ansågs olösliga.
Teknikorganisationer befinner sig i en unik situation där vi nu har en lösning och försöker hitta ett problem åt den.
Många entusiastiska produktledare vill utnyttja AI för att göra världen till en bättre plats, men du kan behöva inspiration till nästa produkt eller funktion som du ska bygga med AI.
Den här listan över lönsamma affärsidéer med AI kommer att inspirera din kreativitet. Jag hoppas att de här idéerna hjälper dig att komma på nya idéer som sätter AI i centrum för ditt nästa stora projekt eller integrerar det på ett meningsfullt sätt i din befintliga produkt.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Fallgropar med artificiell intelligens i digitala produkter
Nu för tiden verkar det som att det finns minst en AI-driven funktion i nästan alla typer av produkter du använder. Och alltför ofta verkar det som att många AI-produkter är ogenomtänkta. Men ibland är de här AI-funktionerna faktiskt bra.
En sak är tydlig: AI finns överallt och dess närvaro växer snabbt. Faktum är att marknaden för AI-produkter förväntas mer än fyrdubblas fram till 2030.
Och det finns goda skäl till det—AI har en enorm potential att lösa problem i verkliga livet. Stora språkmodeller (LLMs) tar till exempel stora mängder innehåll och genererar användbara svar utifrån det. Du kan använda LLMs för att sammanfatta dina Zoom-samtal, skriva e-postmeddelanden, hjälpa dig att utforma ditt nästa inlägg på sociala medier och mycket mer.
Samtidigt kan universella generatorer av visuellt innehåll (DALL-E 2, SORA, MidJourney med flera) visualisera i princip vad som helst som du beskriver för dem. Jag ska bevisa det: här är en produktchef som bokstavligen släcker bränder på jobbet:
Men trots sin enorma potential medför användningen av AI-modeller i din produkt flera förbehåll som du behöver ta hänsyn till.
Fallgrop 1: De är inte tillförlitliga
Det första stora problemet med AI är den växande misstron bland användare mot allt som skapas eller drivs av AI. AI-modeller tenderar att göra många misstag. Så oavsett vad AI gör åt dig behöver du granska det innan du slutför ditt arbete.
En annan källa till misstro är AI:s partiskhet. Om modellen matas med vinklad data kan den i bästa fall ge felaktiga resultat och i värsta fall rasistiska eller sexistiska resultat.
Fallgrop 2: De är ingen patentlösning
Det andra stora problemet är företagens förmåga att skapa något användbart av AI. Modellens kvalitet beror på kvaliteten hos den data som du tränar den med. Det är dyrt och tidskrävande att samla in data av hög kvalitet. Därför slutar många företag med modeller som är långt ifrån faktiskt användbara för deras kunder.
Med allt detta i åtanke är det naturligt att bli entusiastisk över potentialen i att starta ett företag inom artificiell intelligens. Låt oss titta närmare på några affärsidéer med AI som kanske kan inspirera till ditt nästa genombrott!
Om du går in på Twitter verkar det som att allt handlar om AI och det känns som att AI har tagit över världen och att AGI bara är runt hörnet, men det är fortfarande väldigt tidigt. Och i B2B-sammanhang är det faktiskt ännu tidigare.
Lyssna på hela avsnittet, Så förändrar AI produktupptäckt, nedan!
8 originella, användbara och lönsamma affärsidéer med AI
Här har jag beskrivit flera bra AI-affärsidéer för att komma igång. Du kan fundera på hur dessa idéer skulle kunna tillämpas i ditt sammanhang eller dela dem med ditt team under nästa session för produktdesign eller brainstorming.
1. Generator för AI-marknadsföringsstrategier
Föreställ dig en produkt som ansluter till dina interna data och externa källor (som marknads- och konkurrentanalyser), analyserar allt och tar fram en marknadsföringsstrategi för din produkt. Vore inte det fantastiskt?
- Teknik: Valfri LLM eller generativ AI-modell.
- Typ av data som behövs: Kontext om din produkt och dina mål samt data från interna och externa källor.
- Varför använda AI: En marknadsföringsstrategi kräver mycket kvalitativ input och eftertanke. Vanlig programvara kan inte skapa en sådan.
Att skapa en marknadsföringsstrategi är ingen enkel uppgift. Du och ditt team kan behöva ägna veckor eller till och med månader åt att samla in data, analysera den och omvandla den till en välgrundad plan. Men en väl anpassad LLM-modell skulle åtminstone kunna ta fram en utgångspunkt på bara några sekunder.
2. System för upptäckt av tullbedrägerier för myndigheter
Detta skulle kunna vara ett system som läser tulldeklarationer och lastmanifest och kombinerar dem med andra relevanta data för att ge varje person eller företag som genomgår tullklarering en riskpoäng för bedrägeri.
- Teknik: Anpassad ML-modell.
- Typ av data som behövs: Skatte- och tulldokument från legitima företag och bedrägliga företag.
- Varför använda AI: Befintlig programvara för upptäckt av bedrägerier utan AI är mycket ineffektiv.
Tulltjänstemän kan inte kontrollera varje enskild last, vilket innebär att de bara upptäcker en liten andel av de bedrägliga varor som passerar gränsen. Med prediktiv AI kan de använda sin begränsade tid till att kontrollera de företag som löper störst risk att begå bedrägerier.
3. AI-drivet cybersäkerhetsstöd
Tänk om det fanns en liten widget på skärmen som hela tiden kunde ge dig tips om hur du gör ditt surfande och ditt dagliga arbete säkrare och varna dig när du gör något farligt?
- Teknik: Anpassad ML-modell.
- Typ av data som behövs: Data om användarnas beteende när de surfar på webben och använder appar.
- Varför använda AI: Antivirusprogram är begränsade till att upptäcka farliga länkar och program, men det finns många andra sätt för användare att utföra osäkra handlingar.
Med ett AI-stöd kan du undvika att använda dåliga lösenord, klicka på skräppostliknande annonser, av misstag installera spionprogram och köra dolda utvinningsskript.
4. Adaptiv plattform för e-lärande med anpassade inlärningsupplevelser
Föreställ dig en utbildningsplattform på nätet där kursplanen inte är fastställd. I stället anpassar den sig efter din bakgrund, dina färdigheter och din inlärningsstil. Den skulle kunna ändra undervisningsmetod (teori jämfört med praktiska exempel), innehållet i kunskapstesten och till och med kursens hastighet och intensitet.
- Teknik: Anpassad ML-modell.
- Typ av data som behövs: Data om studenters beteende i olika typer av kurser samt studenternas omdömen om kurserna.
- Varför använda AI: Det är mycket svårt att anpassa kursstrukturen till enskilda personer med traditionell programvara.
Genom att anpassa kursen för varje person ökar du sannolikheten att de slutför den och tillägnar sig kunskaper som de kan använda i verkliga livet.
5. AI-lösning för prediktiv analys och datadrivet beslutsfattande
Detta skulle vara ett AI-verktyg som ansluter till din databas och förutspår hur din produkt kommer att prestera. Du skulle kunna förutsäga finansiella mått, kundbevarandenivåer och effekterna av förändringar som du gör i din produkt.
- Teknik: Anpassad ML-modell.
- Typ av data som behövs: Produktanalysdata från en given period tillsammans med den slutliga KPI-utvecklingen under en period på flera månader till ett år efter den valda perioden.
- Varför använda AI: Det finns för många variabler för att vanlig programvara för prediktiv dataanalys ska kunna bearbeta dem och ge ett tillförlitligt resultat. AI i dataanalys undanröjer denna belastning.
Föreställ dig att du lanserar en funktion och omedelbart ser dess påverkan på dina mätvärden. På så sätt kan du hantera dina produktidéer bättre och omvandla dem till resultat av hög kvalitet.
6. Generator för affärsmodeller med förutsägelse av prissättning och konkurrensfördelar
Föreställ dig ett verktyg där du beskriver din affärsidé och förklarar det verkliga problem du vill lösa, och som sedan tar fram den affärsmodell som sannolikt fungerar bäst för din framtida produkt. Den skulle kunna inkludera en prissättningsstrategi, funktioner för att slå konkurrenterna och mycket mer. Du skulle till och med kunna integrera den med ditt program för idéhantering för att skapa ett smidigt arbetsflöde för produktutveckling.
- Teknik: Valfri LLM (t.ex. ChatGPT) eller generativ AI-modell.
- Typ av data som behövs: Affärsmodeller, funktioner och priser för olika produkter, tillsammans med information om huruvida de lyckades eller misslyckades.
- Varför använda AI: Det finns för många faktorer att ta hänsyn till för en affärsmodell. Vanlig programvara kan hantera några av dem, men inte alla samtidigt.
Startupföretag gör många misstag och förlorar värdefull tid på att prova sig fram för att nå sin optimala affärsmodell. Ett sådant verktyg skulle kunna ge dig en genomförbar och stabil modell på några minuter.
7. AI-chattbot för preliminär diagnos inom sjukvården
Vad skulle hända om du kunde beskriva dina symtom och hur du känner dig för en chattbot, och den kunde tala om för dig vilken läkare du bör besöka och om det är brådskande eller inte? Dessa AI-drivna chattbotar skulle också kunna ge dig råd om vad du bör göra innan hjälpen anländer i kritiska situationer.
- Teknik: Mycket specialanpassad LLM för sjukvårdsbranschen.
- Typ av data som behövs: Data om patientvård; listor över symtom och patienters tidigare sjukdomshistorik tillsammans med diagnostiserade medicinska tillstånd.
- Varför använda AI: För en sådan tjänst skulle du behöva ett stort kundsupportteam med medicinsk kunskap. Det skulle göra tjänsten ganska kostsam.
När du känner dig sjuk kan du, i stället för att få panik och försöka googla dina symtom (gör inte det!), ha en praktisk assistent som förklarar vad som händer med dig och hjälper dig att avgöra vad du bör göra härnäst.
8. AI-baserad motor för processoptimering och effektiv hantering av leveranskedjan
Det här skulle kunna vara en optimeringsmotor för stora logistikföretag som ansluter till alla deras system och föreslår de mest optimala rutterna och tidpunkterna för att leverera varor.
- Teknik: Anpassad ML-modell.
- Typ av data som behövs: Leveransrutter; avgångs- och ankomsttider; loggar för lagerhantering; data om varor som tas emot och skickas från varje sorteringscentral med mera.
- Varför använda AI: Nuvarande motorer för automatisering av leveranskedjan är komplexa och ineffektiva. Dessutom är deras funktionalitet ganska svår att underhålla.
Din produkt skulle samordna arbetet med att sortera och skicka produkter, och dina projektledare skulle kunna fokusera sin tid på att tillföra värde till tjänsten i stället för att underhålla processen.
Företag som leder den AI-drivna revolutionen
AI-startupidéerna ovan verkar ganska lovande, eller hur? Men jag är säker på att många av er fortfarande är skeptiska. Att bygga ett nytt företag är trots allt svårt – och att bygga AI-modeller är ännu svårare. Men det är fullt möjligt att nå framgång med AI, och dessa företag bevisar det.
Zestimate: Beräkning av värdet på din fastighet med maskininlärning
Zestimate är resultatet av fastighetsplattformen Zillows arbete. Tjänsten ger dig ett uppskattat värde för ditt hus eller någon annan typ av byggnad baserat på en mängd olika faktorer.
Zestimate har varit en fördel för både Zillow och dess kunder. Zillow ökade användarnas engagemang genom att skapa en anledning för människor att ständigt besöka plattformen. Användarna kunde å andra sidan få ett realistiskt pris på sitt hus. Med hjälp av AI förbättrade Zillow kvaliteten på sina värderingar avsevärt.
Clerk.io: E-handelssökning och rekommendationer utan cookies
Clerk är ett SaaS-tillägg som ansluter till din e-handelsplattform. Det använder kraftfulla AI-algoritmer för att effektivisera dina sök- och rekommendationsmotorer och ge kunderna en förbättrad upplevelse.
Genom egenutveckling av AI har de också lyckats hantera sökautofyllning och rekommendationer utan användning av cookies, vilket ökar dataskyddsnivån för de e-handelswebbplatser där det har implementerats.
More Articles
Synthesia: Skapar videor med studiokvalitet
Synthesia är en AI-app för innehållsskapande som genererar videoberättarröst utifrån den text du anger. Med hjälp av sina egenutvecklade modeller för behandling av naturligt språk (NLP) och generativ AI visar de avatarer av personer som läser upp din text i en video.
Det här verktyget sänker kostnaden för videoskapande avsevärt. Det hjälper företag inom olika branscher att uppnå bättre kundengagemang genom videoinnehåll för sina målgrupper.
Snyk: Upptäcker sårbarheter i programvaruutveckling
Snyk är ett verktyg som analyserar koden du har skrivit och ger värdefulla insikter om dess säkerhetsnivå. Snyks egenutvecklade AI-modell integreras med din utvecklingsmiljö och stöds av de flesta större leverantörerna. När det har konfigurerats fungerar det som en virtuell assistent som ger återkoppling i realtid om sårbarheter som du har lämnat kvar i din kod och ditt arbetsflöde.
Leverantören uppdaterar ständigt sin sårbarhetsdatabas med de senaste marknadstrenderna för att säkerställa att du är skyddad även mot de nyaste hoten.
AI-teknik är här för att stanna
AI dominerar programvarubranschen. Om du vill bygga något som kan konkurrera på dagens marknad och leverera en fantastisk kundnöjdhet har du inget annat val än att ta till dig AI.
Jag hoppas att den här listan över AI-baserade affärsidéer hjälpte dig att forma en ny produktidé och inspirerade dig att börja bygga den!
Glöm inte att prenumerera på vårt nyhetsbrev för fler resurser och guider om produkthantering, samt de senaste poddarna, intervjuerna och andra insikter från branschledare och experter.
