Automatisieren Sie sich wiederholende Prozesse und entlasten Sie Ihre Mitarbeiter von manuellen Aufgaben, damit sie sich auf strategisch wichtigere Aufgaben konzentrieren können – mit KI-Automatisierung. Die robotergestützte Prozessautomatisierung kann Aufgaben wie das Ausfüllen von Formularen und das Verschieben von Dateien übernehmen. AIOps ergänzt die Betriebs- und Infrastrukturbemühungen der IT-Mitarbeiter durch skalierbare Automatisierung. Dies ist besonders nützlich, wenn die Datenmengen so groß sind, dass Menschen potenzielle Probleme nicht erkennen und deren Ursachen nicht bestimmen können.

Lassen Sie sich bei der Verwendung von KI-Tools wie Microsoft 365 Copilot, OpenAI GPT-4 und Google Bard von einem vertrauenswürdigen Berater bei der Integration der neuesten Technologien in Ihr Unternehmen anleiten.

Bieten Sie einen Mehrwert und ein besseres Benutzererlebnis bei geringeren Kosten, indem Sie Chatbots und virtuelle Assistenten auf Kundenanfragen für Helpdesk- und Supportdienstleistungen für Endnutzer antworten lassen. Mensch-Maschine-Schnittstellen basieren auf der Art und Weise, wie Menschen mit Laptops, Computern, Autos und anderen Geräten interagieren, um ein benutzerfreundliches Erlebnis zu schaffen.

Bewerten Sie die Leistung Ihrer Inhalte mithilfe von maschinellem Lernen und KI, einschließlich Funktionen wie Textanalyse, Datenqualitätsanalyse und Fallmanagement, damit Ihre Marketingexperten Inhalte einfacher und effizienter verwalten, messen und verbessern können.

Beschleunigen Sie die Entwicklung, das Testen und die Veröffentlichung von Software-Applikationen, Konfigurationsänderungen, Fehlerbehebungen und neuen Funktionen mithilfe fortschrittlicher Analytik und einer KI-Kernbasis.

Verstehen Sie Ihre Kunden mithilfe von Analysen, Einordnung und Informationen zum Wettbewerb besser, damit Sie ihre zukünftigen Anforderungen vorhersehen, Ihre Botschaften entsprechend anpassen und sich von der Konkurrenz abheben können.

Erstellen Sie Prognosemodelle für spezifische Branchenanforderungen, indem Sie menschliches Fachwissen und Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) nutzen. Banken können beispielsweise Modelle entwickeln, die helfen, Kreditkartenbetrug vorherzusagen und zu verhindern.

Nutzen Sie die von IoT-Geräten generierten Daten mit standortbezogenen Softwaretools. Banken oder Einzelhandelsunternehmen können beispielsweise den Service für ihre Kunden mithilfe der von IoT-Sensoren, Beacons und mobilen Apps gesammelten Erkenntnisse anpassen.

Vermeiden Sie Ausfallzeiten und Geräteausfälle mit KI-gestützter Zustandsüberwachung von Industrieanlagen und -technologien, um Abweichungen zu erkennen, die zu Problemen werden könnten, wenn sie nicht behoben werden. Die schnellere Vorhersage von und Reaktion auf IT-Ausfälle führt zu einer größeren Widerstandsfähigkeit des Unternehmens.

Nutzen Sie Fachleute und greifen Sie auf Machine-Learning-Algorithmen zu, um Prognosemodelle für spezifische Branchenanforderungen zu erstellen. Einsatzmöglichkeiten: Prognose des Zustands der Endpunkte anhand von festgelegten Daten, um Probleme für Nutzer zu reduzieren; selbstlernende Automatisierungsoptimierung zur Analyse von Chat-Transkriptionen und Hinzufügen von Feedback; und Zuordnung von Geschäftsrollen mithilfe von Clustered Pattern-Erkennung.

Bei der wohl komplexesten Anwendung von KI, der Vorhersage und dem schlussfolgernden Denken, geht es darum, die Software und die Maschine zu vermenschlichen, damit sie Daten für Menschen vorhersagen und interpretieren kann. Zu den Anwendungen gehören genauere und präzisere Vorhersagen von Tornados und anderen Unwetterereignissen. Fluggesellschaften können Modelle erstellen, um die Passagierströme an Flughäfen zu analysieren oder Flugverbindungen zu verbessern.

Prognostizieren Sie Cybersecurity-Bedrohungen, indem Sie Anomalien im Benutzerverhalten erkennen und Schwachstellen aufdecken. Unisys erhielt Finanzmittel von der Artificial Intelligence for Decision Making Initiative in Australien – einer Kooperation vom Office of National Intelligence und dem Department of Defense –, um den Einsatz forensischer Datenanalyse zur Erkennung betrügerischer Aktionen zu untersuchen.

Verfolgen und messen Sie Lohngerechtigkeit, um Ungleichheit am Arbeitsplatz mithilfe von Softwarealgorithmen und maschinellem Lernen zu finden und Verzerrungen im Zusammenhang mit der Einstellung von Mitarbeitern, der Überprüfung von Lebensläufen und der Weiterbildung zu reduzieren