Artificial Intelligence and Business Transition: Paving the Way for Development
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) is steadily becoming the new normal in doing business through increasing operational performance, improving customer relations, and increasing predictive accuracy. This quantitative exploratory research employed a mixed-methods approach, integrating qualitative insights into organizational trends, best practices, and challenges with quantitative assessments of performance measures, cost savings, and business outcomes. Several surveys were administered to a diverse group of business professionals. The study, situated within the field of applied research, explores how AI facilitates business growth through change and proposes best practices for successful integration. It also studies what happens during transition periods when organizations emphasize artificial intelligence, NLP, and robotic process automation as top technologies since they contribute to completing work tasks, analyzing large data sets, and improving individual communication with clients. Besides potentially generated cost savings and a long-term increase in business value, there are several obstacles that organizations face if implementing AI, such as high initial costs and a market that requires professional knowledge on the topic. If implemented correctly, AI technologies hold huge potential for businesses going through transitions and taking advantage of AI’s strengths. For this reason, it is important to describe and analyze trends like AI technology integration accurately. This article suggests best practices for applying AI in business development during transformations. Keywords: Artificial intelligence, machine learning, business transitions, predictive analytics, robotic process automation, cost reduction, AI adoption strategies
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».