သော့ယူမှုများ
- AI သည် ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုကို တော်လှန်ပြောင်းလဲနေပြီး ခေတ်မီစီးပွားရေးပတ်ဝန်းကျင်တွင် အဓိကနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။
- ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုတွင် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းများတွင် ခေါ်ဆိုမှုပမာဏကို သိသိသာသာလျှော့ချနိုင်သည်။
- နက်ရှိုင်းစွာ ပေါင်းစပ်ခြင်းနှင့် အနားသတ်ကိစ္စများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းသည် အောင်မြင်သော လုပ်ငန်းဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- ဆော့ဖ်ဝဲကို ကြိုတင်ကုန်ကျစရိတ်မရှိဘဲ ကမ်းလှမ်းခြင်းသည် အရွယ်အစားအားလုံးရှိ ကုမ္ပဏီများအတွက် အဆင့်မြင့်နည်းပညာများကို ရရှိနိုင်စေနိုင်သည်။
- AI ဝန်ဆောင်မှုများအတွက် စျေးနှုန်းနမူနာသည် သုံးစွဲသူများ၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် အတိုင်းအတာကို ထင်ဟပ်စေကာ သိသာထင်ရှားစွာ ကွဲပြားပါသည်။
- ဖုန်းခေါ်ဆိုမှု သန်း 300 ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် AI နည်းပညာများ၏ သိသာထင်ရှားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် အတိုင်းအတာကို သက်သေပြသည်။
- အလိုအလျောက် စကားပြောဆိုမှုများတွင် AI ကို လက်ခံမှုမှာ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ဖြစ်လာပြီး မလွှဲမရှောင်သာဟု ရှုမြင်ကြသည်။
- ကုမ္ပဏီများသည် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံတွင် အပြိုင်အဆိုင်ဆက်လက်ရှိနေစေရန် AI အတွက် မဟာဗျူဟာတစ်ရပ်ကို ရေးဆွဲရမည်ဖြစ်သည်။
- B2B အပလီကေးရှင်းများသည် ဖောက်သည်များထံ တိုင်းတာနိုင်သော တန်ဖိုးများကို ပေးပို့ရန် နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာကို အသုံးချသင့်သည်။
- AI နည်းပညာများသည် အဆက်အသွယ်ပမာဏများသော စားသုံးသူလုပ်ငန်းကြီးများအတွက် ပိုမိုသင့်လျော်ပါသည်။
- AI အလိုအလျောက်စနစ်ဆီသို့ ခံယူချက်ပြောင်းလဲခြင်းသည် အနာဂတ်စီးပွားရေးဗျူဟာများကို လွှမ်းမိုးနိုင်သည့် အားကောင်းသည့်လမ်းကြောင်းကို ညွှန်ပြနေသည်။
- စျေးနှုန်းမော်ဒယ်များနှင့် ဖောက်သည်ပရိုဖိုင်များကို နားလည်ခြင်းသည် လုပ်ငန်းဆော့ဖ်ဝဲလ်တွင် ပြိုင်ဆိုင်မှုအခင်းအကျင်းကို လမ်းညွှန်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် AI နှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံရန် လိုအပ်ချက်သည် ဖောက်သည် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုတွင် နည်းပညာ၏ အရေးပါမှုကို ထင်ဟပ်စေသည်။
- မဟာဗျူဟာကျကျ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသည် သီးခြားစျေးကွက် အပိုင်းများတွင် နည်းပညာများ၏ အသုံးချနိုင်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။
ဧည့်သည်မိတ်ဆက်
Brian Schiff သည် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး၊ လက်လီရောင်းချမှုနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုများတွင် အမှတ်တံဆိပ်ပေါင်း 250 ကျော်ကို အလိုအလျောက်ခေါ်ဆိုပေးသည့် ဒေါင်လိုက်ပြုလုပ်ထားသော AI အသံလက်ထောက်ဖြစ်သော Flip ၏ ပူးတွဲတည်ထောင်သူနှင့် စီအီးအိုဖြစ်ပြီး မကြာသေးမီက ARR မှ ဒေါ်လာ 12 သန်းအထိ ရောက်ရှိခဲ့သည်။ သူသည် ကုမ္ပဏီ၏ မူရင်း Cornell ridesharing app—ကျောင်းဝင်းအတွင်း ပိတ်ပင်ထားသည့်—၎င်း၏အဆုံးသတ်ကို အသိအမှတ်ပြုပြီးနောက် အသံ AI အဖြစ်သို့ ကူးပြောင်းခဲ့ပြီး ယခုအခါ ဖုန်းခေါ်ဆိုမှုပေါင်း သန်း 300 ကို ကိုင်တွယ်ကာ $20M Series A ကို တန်ဖိုးအားဖြင့် $100M ဖြင့် စုဆောင်းခဲ့သည်။
ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုတွင် AI ၏ အသွင်ကူးပြောင်းမှုအခန်းကဏ္ဍ
-
AI သည် ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုတွင် သိသာထင်ရှားသော အသုံးချမှုများပါရှိသော အသွင်ပြောင်းနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။
– Brian Schiff
- စီးပွားရေးလုပ်ငန်းရှိ AI အပလီကေးရှင်းများ၏ လက်ရှိအခင်းအကျင်းသည် AI ကုဒ်ရေးခြင်းနှင့် AI ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုဆိုင်ရာ အဓိကအသုံးပြုမှုကိစ္စနှစ်ခုကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။
- ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုတွင် AI ၏အခန်းကဏ္ဍသည် လုပ်ငန်းပတ်ဝန်းကျင်တွင် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဆီသို့ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောလမ်းကြောင်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။
-
လူတွေက AI ကို ရေးတဲ့ အခါမှာ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ တစ်သက်တာ နည်းပညာလို့ ထင်ပါတယ်…
– Brian Schiff
- ခေတ်မီစီးပွားရေးလုပ်ငန်းတွင် AI ၏ အရေးပါမှုကို ထိရောက်မှုနှင့် ဖောက်သည်စိတ်ကျေနပ်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ၎င်း၏ အလားအလာဖြင့် အလေးပေးဖော်ပြသည်။
- ကုမ္ပဏီများသည် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများကို ချောမွေ့စေပြီး ဖောက်သည်အပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေးကို မြှင့်တင်ရန် AI ကို ပိုမိုအာရုံစိုက်လာကြသည်။
- AI ၏ အသွင်ကူးပြောင်းနိုင်သော အလားအလာသည် ပုံမှန်အလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ်များကို လွတ်မြောက်စေသည့်စွမ်းရည်တွင် ထင်ရှားသည်။
- ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုအပေါ် AI ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် စက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းခြင်းဆီသို့ ပိုမိုကြီးမားသောပြောင်းလဲမှု၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။
သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး လုပ်ငန်းတွင် အလိုအလျောက်စနစ်
-
သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးကုမ္ပဏီများလက်ခံသည့်ခေါ်ဆိုမှု၏ ရှစ်ဆယ့်ငါးရာခိုင်နှုန်းမှ ကိုးဆယ်ရာခိုင်နှုန်းကြားတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။
– Brian Schiff
- အလိုအလျောက်စနစ်သည် ခေါ်ဆိုမှုပမာဏကို သိသာထင်ရှားစွာ လျှော့ချပေးကာ ကုမ္ပဏီများသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော သုံးစွဲသူများ၏ လိုအပ်ချက်များကို အာရုံစိုက်နိုင်စေပါသည်။
- သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးတွင် အလိုအလျောက်စနစ်၏ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုသည် လုပ်ရိုးလုပ်စဉ် များပြားလှသော စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ၎င်း၏ ထိရောက်မှုကို ပြသသည်။
-
ထိုပုံမှန်ခေါ်ဆိုမှုများအားလုံးကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်…
– Brian Schiff
- အလိုအလျောက်စနစ်သည် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးကုမ္ပဏီများကို ထိရောက်မှုနှင့် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်းဖြင့် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးကုမ္ပဏီများကို အစွန်းမရောက်စေရန် ကူညီပေးသည်။
- သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးတွင် အလိုအလျောက်စနစ်၏အောင်မြင်မှုသည် အခြားစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် အလားတူအသုံးချမှုများအတွက် အလားအလာကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။
- ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုအပေါ် ၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အသိအမှတ်ပြုရန်အတွက် အလိုအလျောက်စနစ်၏အတိုင်းအတာကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
- သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးတွင် အလိုအလျောက်စနစ်သည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် နည်းပညာကို အသုံးချရန် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောလမ်းကြောင်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။
လုပ်ငန်းဆော့ဖ်ဝဲ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် စိန်ခေါ်မှုများ
-
နက်နဲသောပေါင်းစပ်မှုများနှင့် အနားသတ်ကိစ္စများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းဖြင့် လုပ်ငန်းဆော့ဖ်ဝဲကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် အလွန်ရှုပ်ထွေးပါသည်။
– Brian Schiff
- အောင်မြင်သော လုပ်ငန်းဆော့ဖ်ဝဲ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ပေါင်းစည်းမှုများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ပြဿနာများကို စောင့်မျှော်ခြင်းတွင် အတွေ့အကြုံ လိုအပ်သည်။
- နက်ရှိုင်းစွာ ပေါင်းစည်းမှုသည် ချောမွေ့မှုမရှိသော သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံများကို ပေးဆောင်ရန်နှင့် အလားအလာရှိသောစိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
-
Shopify နဲ့ ပေါင်းစည်းမှု လုံလောက်တဲ့ အရာတစ်ခုပါ…
– Brian Schiff
- အစွန်းအထင်းကိစ္စများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းသည် လုပ်ငန်းဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းဖြစ်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အာမခံပါသည်။
- လုပ်ငန်းဆော့ဖ်ဝဲ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ ရှုပ်ထွေးမှုသည် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အတွေ့အကြုံများ၏ အရေးပါမှုကို အလေးပေးသည်။
- အမျိုးမျိုးသော ဆော့ဖ်ဝဲလ်စနစ်များကို ပေါင်းစည်းခြင်းသည် ဂရုတစိုက် စီစဉ်ခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ရန် လိုအပ်ပြီး သိသာထင်ရှားသော စိန်ခေါ်မှုများ ဖြစ်လာစေသည်။
- ထိရောက်သော လုပ်ငန်းဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖြေရှင်းချက်များအား ပေးဆောင်ရန်အတွက် ပြဿနာများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် လမ်းညွှန်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။
AI ဖြေရှင်းချက်များတွင် အသုံးပြုနိုင်စွမ်းနှင့် စျေးနှုန်းမော်ဒယ်များ
-
၎င်းတို့၏ဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် အရွယ်အစားအားလုံးရှိ ကုမ္ပဏီများအတွက် ကြိုတင်ကုန်ကျစရိတ်မရှိဘဲ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
– Brian Schiff
- စရိတ်စကမရှိသော စနစ်ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ကုမ္ပဏီများစွာအတွက် အဆင့်မြင့် AI ဖြေရှင်းချက်များကို ပိုမိုရရှိနိုင်စေသည်။
- AI ဖြေရှင်းချက်များ၏ သုံးစွဲနိုင်မှုသည် လုပ်ငန်းဆော့ဖ်ဝဲရှိ ရိုးရာစျေးနှုန်းမော်ဒယ်များကို အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေနိုင်သည်။
-
အလှတရားတွေထဲက တစ်ခုကတော့ အရွယ်အစား အမျိုးမျိုးရှိတဲ့ ကုမ္ပဏီတွေအတွက် အလုပ်ဖြစ်တယ်…
– Brian Schiff
- လုပ်ငန်းဆော့ဖ်ဝဲလ်တွင် ပြိုင်ဆိုင်မှုအခင်းအကျင်းကို စျေးနှုန်းမော်ဒယ်များနှင့် သုံးစွဲနိုင်မှုတို့က လွှမ်းမိုးထားသည်။
- ကုမ္ပဏီငယ်များအတွက် AI ဖြေရှင်းချက်များအား လက်လှမ်းမီအောင် ပြုလုပ်ခြင်းသည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်များတစ်လျှောက် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် မွေးစားခြင်းကို တွန်းအားပေးနိုင်သည်။
- လုပ်ငန်းဆော့ဖ်ဝဲလ်တွင် ပြိုင်ဆိုင်မှုအခင်းအကျင်းကို လမ်းညွှန်ရန်အတွက် စျေးနှုန်းမော်ဒယ်များကို နားလည်ခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- AI ဖြေရှင်းချက်များ၏ လက်လှမ်းမီနိုင်မှုသည် ဒီမိုကရက်တစ်နည်းပညာဆီသို့ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောလမ်းကြောင်းကို ထင်ဟပ်စေသည်။
ဝင်ငွေမော်ဒယ်များနှင့် ဖောက်သည်ပရိုဖိုင်များ
-
ပျမ်းမျှဖောက်သည်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဝန်ဆောင်မှုများအတွက် တစ်နှစ်လျှင် $50,000 မှ $500,000 ကြားပေးဆောင်ပါသည်။
– Brian Schiff
- AI ဝန်ဆောင်မှုများအတွက် စျေးနှုန်းစံနမူနာသည် ဖောက်သည်လိုအပ်ချက်များ၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် အတိုင်းအတာကို ထင်ဟပ်စေသည်။
- ဖောက်သည်ပရိုဖိုင်များကို နားလည်ခြင်းသည် လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များနှင့် AI ဖြေရှင်းချက်များကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
-
များသောအားဖြင့် 50 500,000 ကြားမှာရှိတတ်ပါတယ်…
– Brian Schiff
- ဝင်ငွေပုံစံသည် AI ဝန်ဆောင်မှုများအတွက် ပစ်မှတ်ဖောက်သည်အခြေခံကို အလေးပေးဖော်ပြပြီး တည်ထောင်ထားသောကုမ္ပဏီများကို အာရုံစိုက်သည်။
- စျေးနှုန်းမော်ဒယ်သည် ရှုပ်ထွေးသောစီးပွားရေးစိန်ခေါ်မှုများကိုဖြေရှင်းရာတွင် AI ဖြေရှင်းချက်များ၏တန်ဖိုးနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အလေးပေးဖော်ပြသည်။
- ဖောက်သည်ပရိုဖိုင်များတွင် ကွဲပြားမှုမှာ AI ဖြေရှင်းချက်များ၏ လိုက်လျောညီထွေရှိမှုနှင့် အရွယ်အစားကို ထင်ဟပ်စေသည်။
- AI နည်းပညာများ၏ လုပ်ငန်းအလားအလာကို တန်ဖိုးထားလေးမြတ်ရန်အတွက် ဝင်ငွေပုံစံကို နားလည်ခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
အလိုအလျောက်စနစ်၏ အတိုင်းအတာနှင့် သက်ရောက်မှု
-
ကျွန်ုပ်တို့သည် ယနေ့အထိ အလိုအလျောက် ဖုန်းခေါ်ဆိုမှု 300,000,000 ရှိသည်။
– Brian Schiff
- ဖုန်းခေါ်ဆိုမှု သန်း 300 ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် AI နည်းပညာများ၏ သိသာထင်ရှားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် အတိုင်းအတာကို သက်သေပြသည်။
- ကုမ္ပဏီမှရရှိသော automation အတိုင်းအတာသည် ၎င်း၏နည်းပညာဆိုင်ရာစွမ်းရည်များနှင့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုကို မီးမောင်းထိုးပြပါသည်။
-
ကျွန်တော်တို့ရဲ့ $20,000,000 စီးရီးတစ်ခုကိုကြေငြာလိုက်ပါပြီ…
– Brian Schiff
- ကုမ္ပဏီ၏ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအတိုင်းအတာသည် ဖောက်သည်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှု ပမာဏအများအပြားကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းကို ထင်ဟပ်စေသည်။
- အော်တိုမက်တစ်စနစ်၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကို ချောမွေ့စေပြီး ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ခြင်းတွင် ထင်ရှားသည်။
- အလိုအလျောက်စနစ်၏အတိုင်းအတာသည် စက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးရှိ AI နည်းပညာများ၏ အသွင်ကူးပြောင်းရေးအလားအလာကို အလေးပေးဖော်ပြသည်။
- ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအပေါ် ၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အသိအမှတ်ပြုရန်အတွက် အလိုအလျောက်စနစ်၏အတိုင်းအတာကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုတွင် AI ကို မကြာမီလက်ခံသည်။
-
အလိုအလျောက်စကားပြောဆိုမှုများပြုလုပ်ရန်အတွက် AI ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်လက်ခံမှုမှာ နီးကပ်လာသည်နှင့် မလွဲမသွေဖြစ်သည်။
– Brian Schiff
- ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုတွင် AI ကိုလက်ခံခြင်းသည် automation သို့စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာခံယူချက်တွင်သိသာထင်ရှားသောပြောင်းလဲမှုကိုထင်ဟပ်စေသည်။
- AI ကို လက်ခံကျင့်သုံးခြင်း၏ မလွဲမသွေသည် စီးပွားရေးဗျူဟာများနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများတွင် ကြီးထွားလာနေသော အရေးပါမှုကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။
-
တစ်ကမ္ဘာလုံးက သဘောပေါက်သွားပြီထင်တယ်…
– Brian Schiff
- AI အလိုအလျောက်စနစ်ဆီသို့ ခံယူချက်ပြောင်းလဲခြင်းသည် အနာဂတ်စီးပွားရေးဗျူဟာများကို လွှမ်းမိုးနိုင်သည့် အားကောင်းသည့်လမ်းကြောင်းကို ညွှန်ပြနေသည်။
- AI ကို လက်ခံခြင်းသည် ထိရောက်မှုနှင့် ဖောက်သည်များ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ၎င်း၏ အလားအလာဖြင့် တွန်းအားပေးပါသည်။
- AI မွေးစားခြင်း၏ လက်ရှိအခင်းအကျင်းကို နားလည်ခြင်းသည် အနာဂတ်ခေတ်ရေစီးကြောင်းများနှင့် အခွင့်အလမ်းများကို မျှော်လင့်ခြင်းအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုတွင် AI ကို လက်ခံခြင်းသည် စက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းခြင်းဆီသို့ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောလမ်းကြောင်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် AI ဗျူဟာများ လိုအပ်သည်။
-
ကုမ္ပဏီနှင့် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံခေါင်းဆောင်တိုင်းသည် AI အတွက် ဗျူဟာတစ်ခုရှိရန် လိုအပ်သည်။
– Brian Schiff
- ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံတွင် အပြိုင်အဆိုင် ဆက်လက်ရှိနေရန် ကုမ္ပဏီများအတွက် AI အတွက် ဗျူဟာတစ်ခု ရေးဆွဲခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- AI ဗျူဟာများအတွက် လိုအပ်ချက်သည် ဖောက်သည် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုတွင် နည်းပညာ၏ အရေးပါမှုကို ထင်ဟပ်စေသည်။
-
ကုမ္ပဏီတိုင်းမှာ cx ခေါင်းဆောင်တိုင်း အဖြေရှိဖို့ လိုပါတယ်…
– Brian Schiff
- ကုမ္ပဏီများသည် လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနေသော စီးပွားရေးအခင်းအကျင်းတွင် သက်ဆိုင်ရာနှင့် ထိရောက်မှုရှိစေရန် AI နှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံရမည်ဖြစ်သည်။
- AI ဗျူဟာများအတွက် အရေးတကြီးသည် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုတွင် နည်းပညာ၏ ပြောင်းလဲနိုင်သော အလားအလာကို အလေးပေးဖော်ပြသည်။
- ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံရှိ ပြိုင်ဆိုင်မှုအခင်းအကျင်းကို နားလည်ခြင်းသည် ထိရောက်သော AI ဗျူဟာများကို ဖော်ဆောင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- AI ဗျူဟာများအတွက် လိုအပ်ချက်သည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတွင် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် အရေးကြီးကြောင်း မီးမောင်းထိုးပြသည်။
B2B အပလီကေးရှင်းများတွင် နည်းပညာကို အသုံးချခြင်း။
-
B2B အပလီကေးရှင်းများသည် ဖောက်သည်များထံသို့ တန်ဖိုးများပို့ဆောင်ရန် နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာကို အသုံးချရမည်ဖြစ်သည်။
– Brian Schiff
- အဆင့်မြင့်နည်းပညာများကို အသုံးချခြင်းသည် B2B ကုမ္ပဏီများနှင့် သက်ဆိုင်ပြီး ထိရောက်မှုရှိရန် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- B2B နည်းပညာ၏ ပြိုင်ဆိုင်မှုအခင်းအကျင်းသည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် နည်းပညာတိုးတက်မှုများကြောင့် လွှမ်းမိုးထားသည်။
-
အဆုံးစွန်အားဖြင့် B2B အက်ပ်၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ တိုင်းတာနိုင်သောတန်ဖိုးကို ပေးဆောင်ရန်ဖြစ်သည်…
– Brian Schiff
- နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာကို အသုံးပြုခြင်းသည် တိုင်းတာနိုင်သောတန်ဖိုးကို ပေးဆောင်ရန်နှင့် သုံးစွဲသူများ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- B2B အပလီကေးရှင်းများတွင် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအတွက် လိုအပ်မှုသည် စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများထက် ဆက်လက်နေရန် အရေးကြီးကြောင်း အလေးပေးဖော်ပြသည်။
- B2B အပလီကေးရှင်းများတွင် နည်းပညာ၏အရေးပါမှုကို နားလည်ခြင်းသည် တိုးတက်မှုနှင့် အောင်မြင်မှုကို မောင်းနှင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- B2B အပလီကေးရှင်းများတွင် နည်းပညာကို အသုံးချခြင်းသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဆီသို့ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောလမ်းကြောင်းကို ထင်ဟပ်စေသည်။
မတူညီသော စျေးကွက်အပိုင်းများတွင် နည်းပညာကို အသုံးချနိုင်မှု
-
နည်းပညာသည် အဆက်အသွယ်ပမာဏများသောကြောင့် သုံးစွဲသူကြီးများစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးသင့်လျော်သော်လည်း B2B ပတ်ဝန်းကျင်များအတွက်မူ နည်းပါးပါသည်။
– Brian Schiff
- ဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို မီးမောင်းထိုးပြပြီး အချို့သောနည်းပညာများသည် တိကျသောစျေးကွက်အပိုင်းများတွင် ပိုမိုအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
- မတူညီသော စျေးကွက် အပိုင်းများတွင် နည်းပညာ၏ အသုံးချနိုင်မှုသည် ဖောက်သည် အပြန်အလှန် ဆက်သွယ်မှု ပမာဏအားဖြင့် လွှမ်းမိုးပါသည်။
-
ပထမဆုံးနားလည်သဘောပေါက်မှုကတော့ ဒီနည်းပညာဟာ စားသုံးသူစီးပွားရေးလုပ်ငန်းကြီးတွေအတွက် ကောင်းမွန်တယ်လို့ထင်ပါတယ်…
– Brian Schiff
- B2B နှင့် B2C ပတ်ဝန်းကျင်များကြား ခြားနားချက်များကို နားလည်ခြင်းသည် ဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- ဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် သီးခြားစျေးကွက် အပိုင်းများတွင် နည်းပညာများ အသုံးချနိုင်မှုကို ဆုံးဖြတ်ခြင်း ပါဝင်သည်။
- နည်းပညာ၏အသုံးချနိုင်မှုသည် သီးခြားလုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်များအတွက် အံဝင်ခွင်ကျဖြေရှင်းချက်များအတွက် အရေးပါမှုကို ထင်ဟပ်စေသည်။
- လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်နှင့် အောင်မြင်မှုကို မောင်းနှင်ရန်အတွက် နည်းပညာ၏အသုံးချမှုကို နားလည်ရန်မှာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။