اگر بخواهیم رو راست باشیم، پیشرفت فناوری دلیل اصلی مهار بیماری کرونا نسبت به آنفولانزای اسپانیایی در سال 1918 می‌باشد، که منجر به کشته شدن 50 میلیون نفر شد.
طی چند سال گذشته هوش مصنوعی به طور مداوم در حال تکامل بوده است و هر چه زمان می‌گذرد، نرم‌افزارها نیز هیجان انگیزتر می‌شوند.این دیگر "فناوری برای آینده" نیست، بلکه تکنولوژی است که همین حالا خیلی از سازمان‌ها در طیف وسیعی از صنایع به طور فعال از آن استفاده می‌کنند.در حالی که تقریباً یک چهارم (23٪) از شرکت‌ها هوش مصنوعی را در محصولات یا خدماتشان گنجانده‌اند، نیمی از مشاغل با بیش از 100.000 پرسنل از استراتژی‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. البته هنوز خیلی راه داریم تا کلیه مشاغل در تمام دنیا از هوش مصنوعی استفاده کنند. به طور قطع، در سال های آینده، هوش مصنوعی به لیست فن‌آوری‌هایی اضافه می‌شود که ما را قادر خواهد کرد به‌طور موثرتری با همه‌گیری‌ها یا همان پاندمیک جهانی مقابله کنیم.در اینجا مروری بر کاربردهای باورنکردنی هوش مصنوعی در سال 2020 خواهیم کرد.
مبارزه یا شیوع بیماری ها
مبارزه با پاندمیک شامل استفاده از قابلیت یادگیری ماشین برای غربالگری بدون تماس برای شناسایی علائم Covid-19 و پاسخ به سوالات مردم می‌باشد، مانند کاری که استارتاپ تازه کار فرانسوی Clevy.io انجام می‌دهد. در این روش از یک چت‌بات ( chatbot نرم‌افزاری است که به جای برقراری تماس مستقیم انسانی، برای انجام مکالمه چت آنلاین از طریق متن یا متن به گفتار استفاده می شود) برای آگاهی مردم از اعلامیه های دولتی درباره ویروس کرونا استفاده می‌گردد. به کمک اطلاعات آنلاین تحت مالکیت دولت فرانسه و سازمان بهداشت جهانی (WHO) ، این چت‌بات‌ها علائم شناخته شده‌ی بیماری را ارزیابی میکند و به سوالات مربوط به سیاست‌های دولت در رابطه با مقابله با ویروس کرونا، پاسخ می‌دهد. با ارسال میلیون‌ها پیام تا به امروز، چت‌بات بدون اینکه فشار بیشتری روی منابع پزشکی و نهادهای دولتی ایجاد شود، از ورزش تا ارزیابی خطرات Covid-19 قادر به پاسخگویی به سوالات مربوط به همه چیز می‌باشد. شهرهای فرانسه از جمله استراسبورگ، اورلئان و نانتر از چت‌بات برای تمرکززدایی در توزیع اطلاعات دقیق و تأیید شده استفاده می‌کنند. سازمان‌ها همچنین در حال بررسی روش‌های محدود کردن شیوع ویروس، به ویژه در میان جمعیت‌های آسیب‌پذیر هستند. Closedloop که یک شرکت مبتنی بر هوش مصنوعی و همکار سازمان بهداشت جهانی است، از تخصص خود در ارتباط با داده‌های مراقبت‌های بهداشتی برای شناسایی افرادی که بیشتر در معرض علائم شدید این بیماری هستند استفاده میکند. این شرکت یک مدل پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی تولید کرده است که از طریق یک شاخص بنام فاکتور آسیب پذیری COVID ، افرادی را که بیشتر در معرض عوارض شدید ناشی از Covid-19 هستند، شناسایی می کند. این شاخص C-19 نام دارد که ظاهراً توسط سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی، سازمان‌های مدیریت مراقبت‌های سلامتی و شرکت‌های بیمه برای شناسایی افراد در معرض خطر استفاده می‌گردد، سپس با آنها تماس می‌گیرند و اهمیت شستن دست و رعایت فاصله اجتماعی را اطلاع‌رسانی کرده و همچنین برای اینکه آنها در خانه بمانند خدمات تحویل غذا، کاغذ توالت و سایر وسایل ضروری را به‌صورت غیرحضوری پیشنهاد می‌کنند.
هوش مصنوعی و بازاریابی
برای مدت‌های طولانی، بازاریابی بیشتر از اینکه یک علم باشد، یک هنر بود. با ظهور یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، دانشمندان داده قادر به تعیین کمی تصمیمات بازاریابی و بهبود عملکرد بازاریابی به طور کلی شدند. همانطور که توسط Statista گزارش شده است، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از جمله موثرترین تکنیک‌های بازاریابی دیجیتال هستند که امروزه توسط بازاریابان استفاده می‌شود.در حالی که بازاریابان بیشتر و بیشتر یاد می‌گیرند که چگونه هوش مصنوعی می تواند به آنها کمک کند، راهکارهای بهتری نیز برای فرآیندهای بازاریابی ایجاد می‌کنند. در سال 2019 هوش مصنوعی 88٪ میزان پذیرش را در فرآیندهای بازاریابی به خود دید (نسبت به 43٪ نرخ پذیرش در سال 2016). به عنوان مثال واشنگتن پست از هوش مصنوعی برای روایت خودکار داستان استفاده میکند.USA Today برای به حداکثر رساندن تعامل محتوای ویدئویی خود از هوش مصنوعی استفاده میکند و Netflix از روش‌های یادگیری ماشین برای شخصی‌سازی پیشنهادات به کاربرانش استفاده میکند که می‌تواند به صرفه‌جویی سالانه میلیاردها دلار در سال به آنان کمک کند.
هوش مصنوعی و زنجیره تامین
استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین (که در حال حاضر بسیار مورد توجه است) تا همین سال قبل خیلی رایج نبود. برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در زنجیره تامین شامل انبارها و وسایل نقلیه خودکار است. وقتی صحبت از انبارهای خودکار یا هوشمند می‌شود، احتمالاً به انبارهای آمازون فکر می‌کنیم که در آنها، صدها هزار ربات متحرک محصولات را از نقطه A به نقطه B منتقل می‌کنند. اگرچه این تصورات درست می‌باشد، اما در واقع مزیت‌های بیشتری نیز وجود دارد.انبارهای هوشمند از داده‌ها برای بهینه‌سازی سطح موجودی کالا استفاده میکند، میزان فضای اشغال شده‌ی انبارها کم می‌شود، هزینه حمل و نقل کاهش پیدا میکند و درنتیجه در هزینه‌های کلی نیز صرفه‌جویی می‌گردد.علی‌رغم کاهش موقتی خرده‌فروشی و تجارت الکترونیکی ناشی از قرنطینه و تنگنای اقتصادی ایجاد شده در این همه‌گیری، ما در سال 2020 شاهد افزایش سفارش خدمات اتوماسیون انبار بودیم.
