Diese Arbeit zeigt, wie künstliche Intelligenz KMU aus der Tourismusbranche digital transformieren, Schlüsselprozesse verbessern und die Rentabilität steigern kann. Das System SYSTEM-TH-001 Basierend auf automatischem Lernen, bioinspirierten Multiagentensystemen und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Es zeichnet sich durch die Identifizierung von Kunden mit hoher Nachfrage nach Rückkauffähigkeiten aus, um ihre Arbeitsbelastung effektiv zu verteilen und gleichzeitig die Empfehlungen zu optimieren, die als Ergebnis der Einsatz freier Software reduzierte Kosten und ermöglichte es, technologische Lösungen anzupassen. Dennoch wurden Herausforderungen wie Change Management und Wartung der technologischen Infrastruktur bewältigt. Die Ergebnisse bestätigen die positiven Auswirkungen von IA, die auf verschiedene Sektoren anwendbar sind.
6.1 Schlussfolgerungen
Diese Doktorarbeit sollte eine praktische Übung eines elektronischen Transformationsprozesses für einen Pyme aus dem Tourismussektor sein. Der Nachweis, dass die Anwendung künstlicher Intelligenz viele Prozesse des Unternehmens positiv beeinflussen kann. Während dieser Forschung wurde ein umfassendes Managementsystem unter Einsatz von automatischen Lerntechnologien (ML), bioinspirierten Multiagenten und Verarbeitung natürlicher Sprache eingeführt. Im Folgenden sind die Erkenntnisse aufgeführt, die aus seiner Ausbildung als Ergebnis dieses Forschungsprojekts gezogen werden können.
Die Implementierung eines analytischen Prozesses zur Klassifizierung potenzieller Kunden war ein führender Meilenstein im Projekt. Mit historischen Verkaufsdaten, die Lösung SYSTEM-TH-001 Es optimiert den Verkaufsprozess, indem es Kunden mit einer höheren Kaufneigung identifiziert. Die Verwendung dieser Modelle hat sich als zuverlässiges und innovatives Werkzeug mit dem Ziel erwiesen, den Umsatz zu steigern, es ist sicherlich etwas, das künstliche Intelligenz beweisen kann.
eine der besten Technologien sein, die heute für datenbasierte Entscheidungsfindung verfügbar sind.
Der Einsatz inspirierter Multiagenten-Systemtechnologien ist eine und klarste Innovation in diesem Projekt. Diese Architektur hat die Verteilung von Arbeitslasten aus verschiedenen Aufgaben ermöglicht, die in einem Reisebüro auf intuitive und effiziente Weise durchgeführt wurden. Ein Merkmal dieser Technologie ist ihre hohe Fähigkeit, sich an Veränderungen anzupassen, durch das Lernen, das während der Wechselspielphasen erreicht wird. Unser Beispiel ebnet den Weg, um zu untersuchen, wie leistungsfähig Multiagentensysteme in einem unternehmerischen Umfeld sind.
Natural Language Processing (PLN) ist eine weitere Technologie der künstlichen Intelligenz, die in diesem Projekt implementiert wurde. Diese Technologie war in der Lage, große Mengen von Textdaten zu analysieren, wie z. B. erste Kundennachrichten und spezielle Gebotsunterlagen, die die Kapazität des Systems für beste Empfehlungen verbessert haben. Insbesondere durch die Verwendung von Software-Tools wie SOFTWARE-TH-002 und Muster des Typs SOFTWARE-TH-003 Es hat sich gezeigt, dass diese Technologie der Schlüssel zum Verständnis der Präferenzen von Kunden und der besten Angebote für Kunden ist. Außerdem war diese Technologie eine Gelegenheit, die Erfahrung des Kunden mit seinem Verkaufsprozess zu verbessern, aber auch das Wissen über dieses Geschäftsproblem in unserem Unternehmen zu erweitern. Eine der Innovationen in diesem Bereich war die Anwendung von Support Vector Machines (SVM)-Algorithmen, um ein Geschlechterklassifizierungsmodell mit Text abzugleichen. Diese Herausforderung endete mit Erfolg und zeigte, dass die Genauigkeit von Modellen erhöht werden kann, wenn traditionelle Technologien wie z. B. das Stammen in stark entzündeten Sprachen wie Spanisch angewendet werden. Diese Entdeckung kann die Entwicklung anderer Anwendungen für künstliche Intelligenz in Zukunft mit mehrsprachigen Umgebungen am besten steuern, und dies unterstreicht die Notwendigkeit, Technologien, die für die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden, an die einzelnen Sprachen anzupassen. Die Klassifizierung des Geschlechts in diesem Problem wurde als binär angesehen, aber die erzielten Ergebnisse erlauben es uns, von anderen Lösungen zu träumen, die zu einem späteren Zeitpunkt eingeführt werden können.
Ein sehr bemerkenswertes Detail dieser These ist die feste Verpflichtung zur Verwendung freier Software. Dank dieser Entscheidung genießt das heutige Unternehmen eine hohe digitale Souveränität und ermöglicht es ihm, die Kosten für die Anwendung von Softwarelösungen zu senken, insbesondere wenn sie technisch fortschrittlich sind. Der Einsatz freier Software war auch eine Gelegenheit, ein System zu schaffen, das den Bedürfnissen des Unternehmens am besten entspricht, und zeigt, dass kleine und mittlere Unternehmen (Pyme) von künstlicher Intelligenz profitieren können, ohne sich auf kostenintensive private Lösungen zu verlassen. Diese Strategie, es war
und wirtschaftliche Vorteile, aber auch ein wichtiger Faktor, um das Unternehmen in die Lage zu versetzen, sich an Veränderungen anzupassen.
Selbst mit dem Erfolg, der in diesem Projekt erzielt wurde, sollten wir auch die Herausforderungen und Zwänge erwähnen, die gefunden wurden. Die größte Herausforderung besteht darin, Veränderungen mit neuen Technologien im Unternehmen zu bewältigen. Die Einführung neuer Technologien, während die Benutzer nicht wissen, wie sie arbeiten und führt oft zu Misstrauen mit einem zusätzlichen Schulungsaufwand. Auch die Anwendung fortschrittlicher Technologien der künstlichen Intelligenz zeigt die Relevanz des Wissensmanagements als Unternehmensprozess. Ohne Zweifel besteht die große Herausforderung darin, die technologische Infrastruktur aufrechtzuerhalten und ein effizientes System zu haben, das seine Entwicklung ermöglicht.
Es kann festgestellt werden, dass dieses Projekt ein Erfolg für das Unternehmen war und zeigt, wie neue Möglichkeiten durch die Anwendung von Technologien der künstlichen Intelligenz auch im Tourismus entstanden sind. Insbesondere die Erweiterung des Systems um die Funktionalität des elektronischen Geschäftsverkehrs durch die Integration eines touristischen Anbieters sind sehr vielversprechende Wege nach vorne. Die Möglichkeit, ein virtuelles Reisebüro mithilfe von natürlichen Sprachverarbeitungstechnologien für die vollständige Prozessautomatisierung zu entwickeln, würde einen fortschrittlichen Marktbrecher darstellen. Auch in Zukunft haben wir eine Tür zur Optimierung von Multiagentensystemen und zur Lösung komplexer Probleme als integrierte Verhandlung geöffnet, die die Präferenzen der Kunden mit ihrer Integration in besser aufbereitete Systemempfehlungen betrachtet, wie sie Empfehlungstechnologien mithilfe von Deep Learning anbieten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese These eine echte Demonstration der Anwendung und Leistung mit künstlicher Intelligenz bei einem Unternehmen in seinem Tourismussektor war, was zu einem hohen Return on Investment (ROI) führte, da niedrige technologische Kosten aus verbesserten Geschäftsprozessen resultieren und gleichzeitig ihre Rentabilität verbessern. SYSTEM-TH-001 Das ist ein Beispiel, das zeigt, wie Pymes durch die Integration neuer Technologien viele Vorteile erzielen kann und die wichtigsten Herausforderungen aufzeigt, denen in einem solchen Projekt Rechnung getragen werden muss: die Verbesserung der Anpassung an Veränderungen sowie mehr Schulungen von Mitarbeitern. Die erzielten Ergebnisse zeigen, wie effizient das System sein kann, um seine Herausforderungen zu lösen: die Verbesserung des Umsatzes und die Steigerung der Rentabilität des Unternehmens, die sicherlich nicht nur im Tourismus, sondern überhaupt gelten kann.
6.2 Zukünftige Arbeit
Die zukünftige Arbeit dieser Arbeit kann sich auf mehrere Forschungs- und Entwicklungslinien konzentrieren, die sich aus den während eines Projekts erzielten Errungenschaften oder identifizierten Herausforderungen ergeben. Zu den potenziellen Explorationsgebieten gehören:
Entwicklung eines vollautomatischen virtuellen Reisebüros: Basierend auf fortschrittlichen Technologien für die Verarbeitung von Natural Language (PLN) und Multiagentursystemen (MAS) könnte dieser Betreiber einen dedizierten Service in Echtzeit anbieten, indem er alle Phasen des Buchungsprozesses sowie ein verbessertes Kundenerlebnis verwaltet.
Integration des elektronischen Geschäftsverkehrs: Erweiterung der Systemfunktionalität SYSTEM-TH-001 eine E-Commerce-Plattform aufzunehmen, die Tourismusanbieter direkt mit Endkunden verbindet. Dies könnte die Bestandsverwaltung vereinfachen und die operative Effizienz verbessern.
Multiagentensystemoptimierung: Erforschen Sie neue Architektur und bioinspirierte Strategien, um komplexere Probleme wie integrierte Verhandlungen zu lösen. Diese Techniken könnten tiefgreifende Lernalgorithmen umfassen, die die Präferenzen der Kunden berücksichtigen und anspruchsvollere Empfehlungen ermöglichen.
Verbindung mit mehrsprachigen Umgebungen: Entwicklung von PLN-Modellen, die auf mehrere Sprachen spezialisiert sind, Optimierung der Systemleistung als SOFTWARE-TH-003 oder SOFTWARE-TH-002 für globale Anwendungen, insbesondere in Märkten mit hoher sprachlicher Vielfalt.
Die Entwicklung des Rahmens SYSTEM-TH-001 für neue Sektoren: Anpassung des Systems an andere Bereiche wie Einzelhandel, Gesundheit und Bildung, indem es seine Vielseitigkeit oder seinen Wert in umfangreicheren Geschäftskontexten zeigt.
Aus- und Weiterbildung: Entwicklung von Schulungsprogrammen für KMU-Mitarbeiter, die künstliche Intelligenz einsetzen, um der Herausforderung des Widerstands gegen Veränderungen zu begegnen und gleichzeitig eine digitale Unternehmenskultur zu fördern.
Diese Bereiche stellen bedeutende Chancen dar, um die Auswirkungen von Technologien zu erweitern und die digitale Transformation und die Erforschung der angewandten künstlichen Intelligenz zu fördern.
6.3 Veröffentlichungen
Beiträge zu Zeitschriften:
Tourismusmanagement durch Kunden Scouting mit einem bio-inspirierten Agenten
Architektur. Raúl Moreno, Alberto Fernándezo-Isabel und Víctor Aceña. 2024, VENUE-TH-057. Volumen 21 Thema 4 Seiten 1243 - 1268
Anpassung der Algorithmen zur Unterstützungsvektoroptimierung an die textuelle Geschlechterklassifizierung. JGomez, C Alfaro und FOrtega. VENUE-TH-058, 1 - 26
Beiträge zu Kongressen:
Automatische Erkennung potenzieller Nutzer durch Opinion Mining und Geheimdienstagenten R Moreno, COMPANY-002 A Fernandez- Isabel, IM de Diego und JM Mocorro. 2022 17 th PUBLICATION-003 (FedC-SIS)
Sonstige Beiträge mit Ausnahme derjenigen, die sich auf die Entwürfe von Thesen beziehen:
Künstliche Intelligenz und Musik. Raul Moreno Izquierdo. Tage ORG-TH-134 ”, 2024, ORG-TH-009
Pilotprojekt zur gemeinsamen Anwendung von künstlicher Intelligenz und Grafik für die Suizidprävention. Isasi-Sánchez L, Lospezo-Gomez J.E. und Moreno- Izquierdo R. 17 Internationale Konferenz über Industrietechnik und Forschungsmanagement, Barcelona (Spanien). 6 th - 7 th Juli 2023