PreferAI povećava prihode i interes korištenja online platformi tako da personalizira postojeći sadržaj pomoću umjetne inteligencije. Ova tehnologija omogućuje automatsko učenje preferenci korisnika i pomoću samo jednog API poziva može reći što korisnik želi bez da je to eksplicitno tražio. Bez obzira jeste li mala ili srednja poduzeća ili velika organizacija, PreferAI nudi rješenje koje je visoke kvalitete i lako se skalira.
Tržište umjetne inteligencije bilježi snažan rast, s procijenjenom vrijednošću od 150.2 milijarde dolara u 2023. godini, a očekuje se da će dosegnuti 1,345.2 milijarde dolara do 2030. godine, uz godišnju stopu rasta od 36.8% (MarketsandMarkets) (Allied Market Research). Digitalna transformacija i sve veća primjena AI tehnologija u različitim sektorima poput financija, zdravstva, proizvodnje i usluga omogućuju organizacijama optimizaciju poslovanja i poboljšanje korisničkog iskustva.
Jedan od ključnih izazova s kojim se tvrtke suočavaju je nedostatak tehnologije koja automatski može prepoznati i prilagoditi se preferencijama korisnika, čime propuštaju priliku za povećanje angažmana i prihoda. Postizanje personaliziranog korisničkog iskustva uz istovremenu poslovnu učinkovitost moguće je jedino kroz primjenu naprednih AI rješenja i kontinuirano ulaganje u inovacije. Tradicionalni pristupi obično ne uspijevaju zadovoljiti sve veće zahtjeve korisnika, stoga je ključna suradnja s tvrtkama koje posjeduju potrebnu stručnost i tehnologiju.
Problem
Mnoge tvrtke žele personalizirati korisničko iskustvo pomoću AI rješenja, ali se suočavaju s nedostatkom specijaliziranih stručnjaka i infrastrukture za razvoj i implementaciju. Tradicionalni pristupi često su neučinkoviti i ne skaliraju se dobro s povećanjem broja korisnika. Bez naprednih AI rješenja, tvrtke propuštaju priliku za povećanje angažmana korisnika i prihoda te zaostaju za konkurencijom.
Ključni problemi uključuju:
- Nedostatak tehnologije za automatsko učenje korisničkih preferencija u realnom vremenu,
- Visoki troškovi i kompleksnost implementacije AI rješenja,
- Ograničena mogućnost integracije AI sustava u postojeću IT infrastrukturu.
Ovi izazovi sprječavaju tvrtke da iskoriste puni potencijal podataka i poboljšaju korisničko iskustvo, što često rezultira nižim angažmanom i prihodima.
Rješenje
PreferAI nudi napredno AI rješenje koje automatizira personalizaciju korisničkog iskustva na online platformama. Ova tehnologija omogućuje automatsko učenje preferencija korisnika i pomoću samo jednog API poziva može prepoznati što svaki korisnik želi, bez potrebe za eksplicitnim zahtjevima.
Ključne značajke rješenja uključuju:
- Automatsko učenje korisničkih preferencija – Tehnologija koristi napredne algoritme strojnog učenja za analizu korisničkog ponašanja i preferencija u realnom vremenu. Time omogućuje personalizirano iskustvo bez potrebe za ručnim podešavanjem sadržaja.
- Jednostavna integracija – PreferAI nudi jednostavnu integraciju putem API poziva, omogućujući tvrtkama da brzo i učinkovito implementiraju naše rješenje u svoje postojeće IT sustave. Ovo smanjuje troškove i složenost implementacije.
- Skalabilnost – Rješenje je dizajnirano da se lako skalira, što ga čini prikladnim za mala i srednja poduzeća kao i za velike organizacije. Bez obzira na veličinu i složenost vaše platforme, PreferAI može zadovoljiti vaše potrebe za personalizacijom korisničkog iskustva.
- Povećanje angažmana i prihoda – Personalizacija sadržaja poboljšava korisničko iskustvo, što rezultira većim angažmanom korisnika i povećanjem prihoda. Ova tehnologija omogućuje tvrtkama da iskoriste puni potencijal svojih podataka i pruže svojim korisnicima upravo ono što žele.
- Praćenje i mjerenje učinkovitosti – PreferAI nudi napredne analitičke alate koji omogućuju praćenje performansi personaliziranih kampanja u stvarnom vremenu. Tvrtke mogu pratiti ključne metrike kao što su stopa angažmana, konverzije i povrat ulaganja (ROI), što im omogućuje da jasno vide benefite koje naše rješenje donosi njihovom poslovanju.
Korištenjem PreferAI platforme, tvrtke mogu optimizirati svoje poslovne procese, smanjiti troškove i poboljšati korisničko iskustvo, čime se osigurava konkurentska prednost na tržištu.
Članovi tima
PreferAI čini tim od dva iskusna stručnjaka s područja umjetne inteligencije, računalnih znanosti i poslovne analitike.
Emanuel Lacić radi na AI-u u Infobipu s fokusom na generativni AI i analizu velikih jezičnih modela (LLMs). Pridružio se Infobipu nakon što je imao ulogu ključnog istraživača te vodio operativni odjel Fair-AI u Know-Centeru, vodećem austrijskom istraživačkom centru za poslovanje temeljeno na podacima i analizu podataka. Doktorirao je računalnu znanost na Tehničkom sveučilištu u Grazu, a magistrirao i diplomirao programsko inženjerstvo i informacijske sustave na FER-u u Zagrebu. Bio je Marshall Plan stipendist i gostujući istraživač na Sveučilištu California, Los Angeles (UCLA). Njegovo istraživanje se koristi, kako u industrijskim, tako i europski financiranim projektima. Urednik je posebnog izdanja časopisa Frontiers in Big Data – Recommender Systems sekcije, a glavni istraživački interesi su mu sustavi preporuka, s fokusom na algoritamsku točnost, performanse u stvarnom vremenu, privatnost podataka te analize algoritamske pristranosti. Njegovo istraživanje o pravednosti u AI-u i pristranosti u sustavima preporuka nagrađeno je Mind-the-gap nagradom Tehničkog sveučilišta u Grazu 2022. godine.
Tomislav Đuričić je doktorand i asistent na Tehničkom sveučilištu u Grazu. Uz akademsku ulogu, radi kao programski/ML inženjer i znanstveni istraživač u Fair AI Labu u Know-Centeru. Vodio je razne industrijske i EU-financirane projekte. Magistrirao je i diplomirao programsko inženjerstvo i informacijske sustave na FER-u u Zagrebu. Njegovo doktorsko istraživanje na Institutu za interaktivne sustave i znanost o podacima fokusira se na poboljšanje društveno uvjetovanih preporuka korištenjem grafova. Primarni istraživački interesi uključuju sustave preporuka, društvene i kompleksne grafove, grafičke neuronske mreže, modeliranje korisnika i personalizaciju, pretraživanje informacija, strojno učenje, obradu prirodnog jezika, velike jezične modele i računalnu društvenu znanost.
