Denne afhandling viser, hvordan kunstig intelligens kan digitalt omdanne SMV 'er fra turistsektoren, forbedre nøgleprocesser og øge rentabiliteten. Systemet SYSTEM-TH-001 Baseret på automatisk læring, bioinspirerede multiagent systemer og behandling af naturligt sprog. Det skiller sig ud ved at identificere kunder med høj efterspørgsel efter buy-back færdigheder til at fordele deres arbejdsbyrde effektivt, samtidig med at optimere de anbefalinger, der er blevet indført som et resultat Brugen af gratis software reducerede omkostninger og tilladt at tilpasse teknologiske løsninger. Ikke desto mindre er udfordringer som forvaltning af ændringer og vedligeholdelse af teknologisk infrastruktur blevet imødekommet. Resultaterne bekræfter de positive virkninger af konsekvensanalysen, som finder anvendelse på forskellige sektorer.
6.1 Konklusioner
Denne doktorafhandling har til formål at være en praktisk øvelse i en elektronisk transformationsproces for en Pyme, fra turistsektoren. At bevise, at anvendelse af kunstig intelligens kan have en positiv virkning mange processer i virksomheden. Under denne forskning er der indført et omfattende ledelsessystem med anvendelse af automatisk læring (ML) teknologi, bioinspireret multiagens og naturlig sprogbehandling. Følgende er de resultater, der kan drages af hans eller hendes uddannelse som et resultat af dette forskningsprojekt.
Gennemførelsen af en analytisk proces til klassificering af potentielle kunder har været en førende milepæl i projektet. Ved hjælp af historiske salgsdata, løsningen SYSTEM-TH-001 Det optimerer salgsprocessen ved at identificere de kunder med mere tilbøjelighed til at købe. Brugen af disse modeller har vist sig at være et pålideligt og innovativt værktøj med henblik på at øge salget, det er bestemt noget, der kan bevise kunstig intelligens.
være en af de bedste teknologier til rådighed for databaseret beslutningstagning i dag.
Brugen af inspirerede multiagent-systemteknologier er en og mest klar innovation i dette projekt. Denne arkitektur har på en intuitiv og effektiv måde gjort det muligt at fordele arbejdsbyrder fra forskellige opgaver, der er blevet etableret på et rejsebureau. Et træk ved denne teknologi er dens høje evne til at tilpasse sig forandringer gennem den læring, der opnås under interplay-faser. Vores eksempel baner vejen for at udforske, hvor stærke multiagent systemer tilbyder i et iværksættermiljø.
Naturlig sprogbehandling (PLN) er en anden af de kunstige intelligens teknologier, der er blevet gennemført i dette projekt. Denne teknologi har været i stand til at analysere store mængder af tekst- type data, såsom oprindelige kundemeddelelser og dedikerede bud dokumenter, der har forbedret systemets kapacitet for bedste anbefalinger. Specifikt ved hjælp af software værktøjer såsom SOFTWARE-TH-002 og modeller af den type SOFTWARE-TH-003 Det har vist sig, at denne teknologi er nøglen til at forstå kundernes præferencer og de bedste tilbud til kunderne. Denne teknologi har også været en mulighed for at forbedre kundens erfaring med hans eller hendes salgsproces, men også øget viden om dette forretningsproblem i vores virksomhed. En af innovationerne på dette område har været at anvende Support Vector Machines (SVM) algoritmer til at matche en kønsklassifikationsmodel med tekst. Denne udfordring, sat til en god ende med succes og viste, at nøjagtigheden af modeller kan øges ved anvendelse af traditionelle teknologier såsom stammer i stærkt betændte sprog som spansk. Denne opdagelse kan bedst lede udviklingen af andre kunstige intelligens applikationer i fremtiden med flersprogede miljøer, og dette understreger et behov for at tilpasse teknologier, der anvendes til behandling af naturligt sprog, som de passer til individuelle sprog. Klassificeringen af køn i dette problem er blevet betragtet som binær, men de opnåede resultater giver os mulighed for at drømme om andre løsninger, der kan sættes på plads på et senere tidspunkt.
En meget bemærkelsesværdig detalje i denne tese er den faste forpligtelse til at bruge gratis software. Takket være denne beslutning i dag har virksomheden en høj grad af digital suverænitet og giver dem mulighed for at reducere omkostningerne til anvendelse af software-løsninger, især hvis de er teknisk avancerede. Brugen af fri software har også været en mulighed for at skabe et system i bedste fald til virksomhedens behov, der viser, at små og mellemstore virksomheder (Pyme) kan have gavn af kunstig intelligens ved hjælp af dem uden at stole på høje omkostninger private løsninger. Denne strategi, har det været
og økonomiske fordele, men har også været en vigtig faktor i at sætte virksomheden i stand til at tilpasse sig forandringer.
Selv med den succes, der er opnået i dette projekt, bør vi også nævne de udfordringer og begrænsninger, der er blevet fundet. Den vigtigste udfordring er at styre ændringer med nye teknologier i virksomheden. Indførelsen af nye teknologier, mens brugerne er uvidende om, hvordan de arbejder, og ofte fører til mistillid med en ekstra uddannelsesindsats. Anvendelsen af avancerede teknologier til kunstig intelligens viser også relevansen af videnstyring som en virksomhedsproces. Den store udfordring er uden tvivl at bevare den teknologiske infrastruktur og have et effektivt system, der vil muliggøre dens udvikling.
Det kan siges, at dette projekt har været en succes for virksomheden og viser, hvordan nye muligheder er opstået med anvendelse af kunstig intelligens teknologi til turisme. Især systemets udvidelse til at omfatte elektronisk handel funktionalitet ved at integrere en turist udbyder er meget lovende veje fremad. Muligheden for at udvikle et virtuelt rejsebureau ved hjælp af teknologier til behandling af naturligt sprog til fuldstændig automatisering af processen ville repræsentere en avanceret markedsbryder. Også i fremtiden har vi åbnet en dør til optimering af multiagent-systemer og løsning af komplekse problemer som en integreret forhandling, der ser på kundernes præferencer med deres integration i mere dystre systemanbefalinger, såsom hvordan de tilbyder rekommandationsteknologier ved hjælp af dyb læring.
Sammenfattende har denne tese været en reel demonstration af anvendelsen og præstationen med kunstig intelligens på en virksomhed i sin turistsektor, der fører til et højt investeringsafkast (ROI), da lave teknologiske omkostninger er resultatet af forbedrede forretningsprocesser og samtidig forbedre deres rentabilitet. SYSTEM-TH-001 Det er et eksempel, der viser, hvordan Pymes kan opnå mange fordele ved at integrere nye teknologier og angiver de vigtigste udfordringer, der skal tages i betragtning i et projekt af denne art: forbedring af tilpasning til forandring, samt mere uddannelse, der kræves af medarbejdere. De resultater, der er opnået, viser, hvor effektivt systemet kan være at løse sine udfordringer: at forbedre deres salg og øge virksomhedernes rentabilitet, hvilket bestemt ikke kun gælder for turisme, men overhovedet.
6.2 Fremtidigt arbejde
Det fremtidige arbejde i denne tese kan være fokuseret på flere forsknings- og udviklingslinjer, der stammer fra de opnåede resultater eller udfordringer, der er identificeret under et projekt. Nogle potentielle efterforskningsområder omfatter:
Udvikling af et fuldt automatiseret virtuelt rejsebureau: Baseret på avancerede teknologier til behandling af naturligt sprog (PLN) og multiagentursystemer [MAS], kan denne operatør tilbyde dedikeret service i realtid ved at styre alle faser fra booking processen samt forbedret kundeoplevelse.
Integration af elektronisk handel: Udvid systemets funktionalitet SYSTEM-TH-001 at medtage en elektronisk handelsplatform, der direkte forbinder udbydere af turisme med slutkunder. Det kunne forenkle forvaltningen af bestandene og forbedre den operationelle effektivitet.
Multiagent systemoptimering: Forskning ny arkitektur og bioinspirerede strategier til at løse mere komplekse problemer, såsom integreret forhandling. Disse teknikker kunne omfatte dyb læring algoritmer, der overvejer kundernes præferencer og tillade mere sofistikerede anbefalinger.
Tilslutning til flersprogede miljøer: At udvikle PLN modeller specialiseret i flere sprog, optimere systemets ydeevne som SOFTWARE-TH-003 eller SOFTWARE-TH-002 til globale applikationer, især på markeder med høj sproglig mangfoldighed.
Udviklingen i rammebestemmelserne SYSTEM-TH-001 for nye sektorer: At tilpasse systemet til andre områder såsom detailhandel, sundhed og uddannelse ved at vise dets alsidighed eller værdi i mere omfattende forretningssammenhænge.
Uddannelse og træning: At designe uddannelsesprogrammer for SMV-medarbejdere, der anvender kunstig intelligens, og samtidig tage udfordringen op med at være modstandsdygtige over for forandringer og fremme en digital virksomhedskultur.
Disse områder repræsenterer betydelige muligheder for at udvide effekten af de teknologier, der er indført, og fremme digital transformation og forskning i anvendt kunstig intelligens.
6.3 Publikationer
Bidrag til tidsskrifter:
Turiststyring gennem kundesøgning med en bio- inspireret agent
arkitektur. Raúl Moreno, Alberto Fernándezo- Isabel og Víctor Aceña. 2024, VENUE-TH-057. Mængde 21 Emne 4 sider 1243 - 1268
Tilpasning af vektoroptimeringsalgoritmer til tekstmæssig kønsklassificering. JGomez, C Alfaro og FOrtega. VENUE-TH-058, 1 - 26
Bidrag til kongresser:
Automatisk påvisning af potentielle brugere ved opinionsundersøgelse af minedrift og efterretningsagenter R Moreno COMPANY-002 En Fernandoz-Isabel, IM de Diego og JM Mocorro. 2022 17 t PUBLICATION-003 (FedC- SIS)
Andre bidrag end dem, der vedrører udkast til teser:
Kunstig intelligens og musik. Raul Moreno Izquierdo. Dage " ORG-TH-134 ”, 2024, ORG-TH-009
Pilotprojekt vedrørende fælles anvendelse af kunstig intelligens og grafik til forebyggelse af selvmord. Isasi- Sánchez L, Lospezo- Gomez J.E. og Moreno - Izquierdo R. 17 Den Internationale Konference om Industriteknik og Forskningsledelse, Barcelona (Spanien). 6 er 7 juli 2023