နောက်ဆုံး တစ်နှစ်အနေနှင့် အားကစားလွှွတ်တွေ့ဘောကြီးများအတွက် လူ့စက်ဘီး (AI) သုံးစွဲမှုသည် တစ်လှည်းတည်းပြောင်းလဲစေသည်။ AI သည် ဂိမ်းဗွီဒီယိုကို မြန်မာ့တိကျသော တုံ့ပြန်ချက်ပြုလုပ်ခြင်းကို ချက်ချင်းအလွယ်တကူ မြင်နိုင်စေပြီး ကြည့်ရှုသူများအတွက် တစ်ခါတလေမှတ်ချက်၊ သိရှိမှု နှင့် ပျော်မွေ့မှုကို မြှင့်တင်စေသည်။ ဓါတ်ပုံပြပေးမှုများကို လုပ်ငန်းစဉ်သက်တမ်းအရင်းအမြစ် များသောအခါ အကြိမ်ကြိမ်နှင့်စောင့်ကြည့်မှု မှာမထားနိုင်ခဲ့ဘူး။ AI ကအစီအမံများကို ကိုင်တွယ်ပြီး၊ အချိန်တွင် အချက်အလက်များ ထုတ်ယူပြေကြားရန်၊ တိကျသော တိုးတက်မှု၊ ကစားသူများ၏အချက်အလက်များနှင့် ဉပဒေခန့်မှန်းခြေများကို မျှဝေပြီး ခရီးကြည့်နေသောသူများကို ပိုမိုပြည့်စုံစေရန် ကူညီသည်။ ဒီလုပ်ငန်းစဉ်မှာ ကွန်ပျူတာမြင်ကွင်း၊ မেশင်းလေ့ကျင့်မှုနှင့် ပုံစံခန့်မှန်းမှုတို့ကို အသုံးပြု၍ ကစားသူများ၊ ဗျက်နှာပြင်၊ ပစ်ခတ်မှုများနှင့် အရေးကြီးသော အခန်းအကွက်များကို ခြေလှမ်းကြည့်ကြမည်။ ဒီနည်းပညာသည် ဂိမ်းရဲ့ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို လေ့လာနိုင်စေပြီး၊ ကစားသူ၏နေရာ၊ မြန်နှုန်း၊ ပူးပေါင်းမှု၊ မဟာဗျူဟာများအပါအဝင် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ပေးသည်။ ထိုကဲ့သို့အကောင့်အလေးအနက်သည် ဗွီဒီယိုနောက်ခံမှ ထုတ်လွှင့်ပေးနိုင်သည့် သမားရိုးကဏ္ဍတွင် တိုးတက်မှုကြီးစိုးရဲ့။ တစ်ခုတည်းသော အလေးရန်ဟာ မိမိကြည့်ရှုနေသော ဂိမ်းအပိုင်းအခြားများအတွက် အချက်အလက်များကို အချိန်နှင့်အညီ လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်ခြင်း ဖြစ်ပြီး၊ မျှော်လင့်ချက်နှင့် ပိုမိုနားလည်မှုကို ပြုလုပ်စေသည်။ ပရိသတ်များသည် ဤအကျိုးသက်ရောက်သော အတွေ့အကြုံအဖြစ် အထောက်အကူပြုခြင်းအပြင် လုပ်ဆောင်ချက်များကို မျှဝေပြီးအခြားဓါတ်ပုံဖော်မှုများမှာပါဝင်လျှင် ပိုမိုရာရှိကောင်းစေသည်။ ထို့အပြင် AI သည် ကစားသူများ၏ ထမ်းစွမ်းမှုများကိုလည်း အနောက်ခံရန်အတွက် မျှော်လင့်ချက်များ၊ မဟာဗျူဟာများ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှုအချောအယံများနှင့် ခန္ဓာကိုယ်အခြေအနေများကိုလည်း တိကျစွာ သုံးသပ်နိုင်သည်။ သက်ဆိုင်သောအချက်အလက်များကို ထုတ်ပြန်စေပါသည်။ ဤသည့် ခန့်မှန်းချက်များသည် စိတ်ပျက်မိခြင်းမရှိဘဲ ထိုင်းကို ပိုမိုလက်ခံနိုင်စေပြီး၊ ထိုအချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ ဥပမာအားဖြင့် ဝင်ငွေအားသာယာစေသော စာရင်းများ၊ အသင်းအတွက် ပိုမိုလုံလုံခြုံခြုံ အနိုင်ရနိုင်သူများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ သစ်တခုဖြစ်ပြီး ကြားဖြတ်ကာလများနှင့် ရုပ်မြင်သံကြားများတွင်လည်း AI ကူညီရပ်ဝန်ဆောင်မှုသည် ပိုမိုသုံးစွဲလာနေသည်။ သီအိုရီကြီးအလားအလာများအလျားကြီးစေသော data များသည် မကြာခင်အချိန်အတွင်း အားကစားသမားများ၏ လုပ်ဆောင်ချက်သီးခြားများ၊ ပိုမိုပါးလွန်းသောအချက်အလက်များကို မျှဝေပေးသော။ လူကြိုက်များလာမည့်အနာဂတ်တွင် မြှုပ်နှံမှုများအပါအဝင် augmented reality overlays, ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦး၏ နှစ်သက်ရာအချက်အလက်များနှင့် လူမှုမီဒီယာနှင့် ပူးပေါင်းရန်စီစဉ်အလားအလာများလည်း တိုးတက်လာနိုင်ခြေရှိသည်။ အနှစ်ချုပ်အားဖြင့် AI သုံးစွဲမှုသည် အားကစားပွဲများအတွက် တစ်မူထူးခြားခဲသော ပြောင်းလဲမှုတစ်ခုအဖြစ် တည်ထုတ်သည်။ ဤနည်းပညာများသည် မိမိ၏ ခလုတ်မောင်းမှု၊ အသက်၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များနှင့် ခန့်မှန်းခြေများကို ပြည့်စုံစေပြီး၊ ဗွီဒီယိုကြည့်ရှုမှုကို မိုက်ခိုင်းသော ပိုမိုသိသာလာစေသည်။ ဤနည်းပညာများသည် မျှော်လင့်ချက်များကို တိုးတက်အောင်မြင်စေပြီး၊ ဧည့်ဝင်ကြည့်ရှုမှုကို ပိုမိုစိတ်ဝင်စားစေပြီးမြှင့်တင်သည့် ပုံစံအဖြစ် ပြောင်းလဲလာနေပါသည်။

ဘန်ကောက်၊ ၂၀၂၅ ခုနှစ်ဒီဇင်ဘာ ၁၁ ရက် /PRNewswire/ -- eclicktech သည် မာစတာခ်က် (MarTech) ကုမ္ပဏီအကြီးမားအဖြစ် AIGC မဟာဗျူဟာများကို ချစ်နိုင်စွမ်းရှိသော အကွာအဝေးစီးပွားရေးအောက်အမြန်စနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်ပေးသော မာစတာခ်က် များကို စီးပွားရေးအမြတ်အစွန်းနဲ့ ချိတ်ဆက်အသုံးချနေသော အစည်းအဝေးများတွင် 2025 Affiliate World Asia (AWA) ပွဲတွင် ရုပ်ရှင်အာရုံခံမူပုံကောင်းစွာလည်း ပြင့်ပြင်အပ်ရှိခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီက ခေတ်မီဆန်းသစ်သော အဖြေများကို ပြသပြီး လူအများအတွက် မျှော်လင့်ထားသော စာရွက်ကြီးကို ဖွင့်မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး မျှော်လင့်ထားရာ AI အပေါ်အခြေခံသော မာစတာခ်က် များနှင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ မြှင့်တင်ဖော်စပ်မှုအနေဖြင့် အထည်ချုပ်အသစ်လေးကို ရင်းနှီးမြှင့်တင်ပွဲ ထောင်ခဲ့သည်။ AI Spark Night: စီးပွားရေး ဦးစီးများက တိုးတက်မှု၏ ခြားနားစဉ်အတွင်း စူးစမ်း AWA 2025 ၏ ပွဲအစောပိုင်းညဆိုတာတွင်, eclicktech သည် "AI Spark Night" ဟု ခေါ်ဆိုသော ကွန်ရက်အသစ်စနစ်ကို ကျင်းပခဲ့ပြီး မီးစက်စပ်ကာ စီးပွားရေးဘက်အဖွဲ့အစည်း 150 ကျော်ကို ဆွဲဆောင်ခဲ့သည်။ Google, Tencent Cloud, Qpon, Alibaba Cloud, Taboola စသည့် ကမ္ဘာ့နည်းပညာနှင့် မာစတာခ်က် ပလက်ဖောင်းများမှ ဧည့်တန်းများက လူကြီးမင်းတို့၏ နောက်ဆုံးပေါ် ကမ္ဘာ့ ကြော်ငြာအယူအဆများနှင့် ထိရောက်ခြင်းနှင့် တာရှည်တည်မြဲအတွက် မဟာဗျူဟာများကို မျှဝေခဲ့ကြသည်။ William Liu, Yeahmobi (eclicktech ၏အမှတ်တံဆိပ်အဖြစ်) ၏ အထူးအကြံပေးမှာ "အကြီးမားဆုံး" မိတ်ဆက်အတွက် မိတ်ဆက်အပိုင်းမှာ ပင်မပါဝင်ခဲ့ကာ ကမ္ဘာ့ ကြော်ငြာလုပ်ငန်းအတွက် ဉာဏ်အရည်အသွေးအများကြီးနှင့် ဒေတာအခြေခံ လုပ်ဆောင်မှုများ၏ မြန်ဆန်တိုးတက်မှုကို ဖော်ပြခဲ့သည်။ သူက ဆိုပါက, "eclicktech ၏ 2022 ခုနှစ် IPO (စတော့အံ့သြစာအမှတ်: 301171

သပိတ်သမားများသည် နောက်ဆုံးပေါ် ဘက်ထရီနည်းပညာအတွက် ထူးခြားသောကြိုးပမ်းမှုကို ပြီးစီးစေခဲ့ပြီး ယန္တရားအကြံပညာ (AI) ကို အသုံးပြုမှုဖြင့် မျိုးစုံနည်း ပစ္စည်းအသစ်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ခဲ့သည်။ ဤလက်ရှိစမ်းသပ်နေသော သုတေသနမှာ မျိုးစုံအမည်ခံ ဘက်ထရီ (multivalent batteries) တည်ဆောက်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်ထားပြီး၊ ဤမျိုးစုံအမည်ခံဘက်ထရီများသည် လက်ရှိစျေးကွက်ကို ထိထိရောက်ရရက် ထိန်းသိမ်းနိုင်သော လီသီယံအိုင်ယုန်းဘက်ထရီဆိုးရွားမှုအတွက် ထူးခြားသော ရလဒ်တစ်ခု ဖြစ်နေသည်။ မျိုးစုံအမည်ခံဘက်ထရီများသည် ဓာတုဗေဒနှင့် အင်မတန်ဖျော်ဖြေပေးနိုင်သော အာဏာနှင့် တောင့်တင်းမှုရှိနိုင်မှုများအတွက် အရေးပါသည် ဤဘက်ထရီများတွင် မြင့်မားသော ဓာတ်ငြိမ့်နိုင်စွမ်းနှင့် ထိရောက်မှုမြှင့်တင်နိုင်ရန် မျိုးစုံအိုင်ယုန်းများ (ဥပမာ မဂၢစီယမ သို့မဟုတ် အ Aluminum ြ) ကို အသုံးပြုသည်။ အကြောင်းကတော့ မျိုးစုံအိုင်ယုန်းများသည် တစ်အိုင်ယုန်းတွင် ယုန်ပိုမိုကြီးသော ဓာတ်အားများကို ပို့ဆောင်နိုင်နိုင်ကြုံလို့ ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းတို့သည် အင်စိုက်ထိရောက်မှု နှင့် ဓာတ်အားသုံးစွဲမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် မျိုးစုံအမည်ခံဘက်ထရီများသည် လက်ရှိဘက်ထရီနည်းပညာ၏ ကန့်သတ်မှုများဖြစ်သော လုပ်ငန်းစွမ်းရည်၊ စျေး価နှင့် တာရှည်ခံနိုင်မှုတို့ကို ကျော်လွှားနိုင်ရန် အလားအလာရှိသော ဖြေရှင်းနည်း တစ်ခုအဖြစ် ထင်ရှိလာသည်။ ဤမျိုးစုံအမည်ခံဘက်ထရီများကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ရန် ကြိုးပမ်းမှုများအတွင်းရှိ အရေးကြီးဆုံးအခက်အခဲက ဘယ်လိုအသုံးနိုင်မည့် ပစ္စည်းများကို ရှာဖွေရမှာလဲ မဆိုရလဒ်ကို လျင်မြန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်လဲဆိုတာ ဖြစ်သည်။ ဤအတွက် မျိုးစုံအိုင်ယုန်းများကို သယ်ယူနိုင်စေရန် ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ဓာတုဖွဲ့စည်းမှုအလားအလာ ပမာဏကို မစောင့်မသိပါက ထိမ်းသိမ်းနိုင်မည်မဟုတ်ဘဲ မျိုးစုံအိုင်ယုန်းများကို ခံနိုင်ရည်ရှိသော ပစ္စည်းများကို ရှာဖွေရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် သုတေသနသူများက နည်းပညာတိုးတက်စွာဖြစ်သော ယန္တရားအကြံပညာ (generative AI) ကို အသုံးပြုခဲ့ကြပြီး၊ ဤ AI သည် အကြီးအကျယ်ဒေတာများကို သုံးစွဲ၍ သစ်သော ပုံစံများ ဖန်တီးနိုင်မှုနှင့် အလားအလာများကို ခန့်မှန်းနိုင်မှုစွမ်းရည်ရှိသည်။ သူတို့၏ သုတေသနအရ AI စနစ်သည် များစွာသော ပစ္စည်းမော်ဒယ်များနှင့် ဖွဲ့စည်းချက်များကို သိမ်းဆည်းပြီး မျိုးစုံနည်းလမ်းများကို လေ့လာမှုကာလအတွင်း မျှော်လင့်ထားသောလိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းနိုင်သော မျိုးစုံအကြံဖန်တီးနိုင်သည့် မျိုးစုံအကြံအာဏာဖြည့် ပစ္စည်းများကို ဖြစ်တည်နိုင်သည်။ ဤကာလအတွင်း လုပ်ဆောင်ခဲ့သည့် လေ့လာမှုမှာ လွန်လွန်းသော စာရင်းစာရင်းကြောင်းရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်ခဲ့ပြီး ထူးခြားသော အဆင့်မြှင့်မူများပါသော တုပ်အံ့ဖော်စရာ ပို၍ ရရှိနိုင်သော သတ္တုစွမ်းအင်မီးအိုးများ (porous metal oxides) ၅ မျိုးကို ဖော်ထုတ်နိုင်ခဲ့သည်။ သူတို့၏ အထွတ်အထိပ် ပမာဏအသေးအမှုန် သည် ဘက်ထရီများအတွက် အထူးတလည်မိန့်ပိုင်သည့် အခွင့်အလမ်းများပေးသည့်အတွက် အရေးကြီးသည်။ ပို၍ကြည့်ကြည့်ပါက၊ ဤအရာဝတ္တုများသည် မျိုးစုံအိုင်ယုန်းများကို သယ်ယူပေးနိုင်ခြင်း၊ ကြောင့်လမ်းကြောင်းပြုစုနိုင်မှုနှင့် ဓာတုဗေဒအရ ပိုမိုအားတင်းသော ဖွဲ့စည်းမှုပါဝင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်မှုအရ မျိုးစုံအမည်ခံဘက်ထရီများ၏ ဒီဇိုင်းမှာ အသစ်တဆင့် ကျော်ဖြတ်နိုင်စေနိုင်သည့် အခန်းကဏ္ဍအသစ်အဖြစ် သက်သာသော နည်းပညာအချို့ကို ရရှိနိုင်သည်။ ၎င်းရှာဖွေမှု၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုမှာ အလွန်အရေးပါသည်။ ဤပစ္စည်းများကို ရှာဖွေနိုင်ခြင်းက မြင့်မားသော ဓာတ်ပမာဏ၊ မြန်ဆန်သော charging နိုင်စွမ်းနှင့် တာရှည်ခံနိုင်မှုများရှိသော ဗျည်းမပိုင်ဘက်ထရီများအတွက် တခါတည်းအခြေခံတည်ဆောက်ပေးနိုင်သည်။ ထို့အပြင် ဤအကြံပညာဖြစ်သော သတ္တုများမှာ ပိုပြီး ပျော်ရွှင်စရာ သယံဇာတများပါဝင်ပြီး လုပ်ငန်းခွင်မှာ မိမိစိတ်အချင်းဖြည့်စွမ်းနိုင်အောင် စမတ်ပစ္စည်းများမှ အသုံးချခြင်းကို ငြင်းနိုင်စေသည်။ ဤတိုးတက်မှုသည် များစွာသော လူများ၏ အဖွဲ့အစည်းအပြင် ပိုမိုတိုးတက်လာသော စွမ်းအင်သိုလှောင်နိုင်မှု ဖြေရှင်းနည်းများ၏ ရန်ပုံငွေမဲ့ ဖြစ်ကြောင်းနှင့် အရေးပါသည်။ ပိုမိုအာရုံစိုက်လျက် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေသော ဘက်ထရီများသုံးစွဲမှုက ပိုမိုကျယ်ပြန့်နေပြီဖြစ်သည်။ သို့ကြောင့်၊ ထိုအင်အားမြှင့်တင်နိုင်သော ဘက်ထရီများဖြင့် အသုံးချသူများအတွက် သဗ္ဗသာကျော်ကာ လုပ်ဆောင်နိုင်မှုများ မြှင့်တင်ပေးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် ထိုဘက်ထရီများက ကာဗွန်ထုတ်ပေးမည့် မျိုးစုံစွမ်းအင်များကို လက်ခံပါးမည်ဖြစ်ပြီး လူသားတို့၏ ကျွန်ုပ်တို့နေထိုင်မှုနှင့် ကမ္ဘာကြီး၏ ပတ်ဝန်းကျင်ကို လုပ်ဆောင်နိုင်မည့် မျှော်လင့်မှုကို တစ်ဆင့်တိုးတက်စေနိုင်သည်။

နယံဝါခ်၊ ဒီလိုင်း၊ ၂၀၂၅ ခုနှစ်၊ ဒီဇင်ဘာ ၁၀ (ဂလိုးဘာနယစ်ဝိုင်း) — Kodec AI ရဲ့ မကြာသေးခင် သုတေသနအရ AI Platform များက B2B ဆော့ဖ်ဝဲပစ္စည်းများအတွက် ဈေးနှုန်းနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်အသေးစိတ်ကို မှားယွင်းစွာပေးခဲ့ကြသည်ဟု တွက်ချက်ပါသည်။ ယင်းသုတေသနအတွက် ၂၀၀ ကျော်သော မေးခွန်းစဥ်များကို လေ့လာခဲ့ပြီး ထိုကာလတွင် နည်းပညာနှင့် ငွေကြေးဝန်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းများထဲမှ Series B+ SaaS ကုမ္ပဏီများပါဝင်ခဲ့သည်။ အယူခံဝယ်ယူသူများသည် AI မွေးထားသော ဈေးနှုန်းများကို လက်ခံရယူသောအခါ တတိယသူရောင်းသူစာရင်းများမှသာ ရယူထားသောအတွက် မူလအမြင်များကို ကိုယ်တိုင်ဆောင်လာကြသည်။ သုတေသနအဖွဲ့သည် အထူးသဖြင့် AI ရှာဖွေရေးစနစ် အထူးအောင်မြင်မှုများကို စမ်းသပ်ရာတွင် အော်တိုမိတ်ဒ်အင်ဂျင်များကိုအသုံးပြုပြီး ဝယ်ယူသူ၏ မေးခွန်းများ၊ ဈေးနှုန်းစစ်တမ်းများ၊ လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ထုတ်ကုန်မေးခွန်းများကို ထပ်မံလေ့လာခဲ့ကြသည်။ သုတေသနအခါ ထင်ရှားခဲ့သည်မှာ AI Platform များသည် တရားဝင်အရင်းအမြစ်များကို မသေချာစွာလေ့လာမနေဘဲ မရိုးရာတတိယအပေါ်မူတည်သောအကြောင်းအရာ၊ ရောင်းသူစာရင်းများ၊ ထိုက်တန်မုသားများနှင့် "အကောင်းဆုံးအ alternatief" ဆောင်းပါးများကို များများလေးမြင်ခဲ့ကြသည်။ အဆိုပါအပြုအမွားကို အမည်ပေးခဲ့သည်မှာ "Rogue Sales Rep" ပြဿနာဖြစ်ပြီး၊ ထိုမူကျော်ထိုးမှုသည် AI တစ်အုပ်ချုပ်သူများ မှားယွင်းသော အချက်အလက်များကို ထုတ်ပေးခြင်း၊ အမှန်တကယ့်အရင်းအမြစ်မပါဘဲ ရွေးချယ်ထားသောအချက်အလက်များကို ပေးအပ်ခြင်းဖြစ်သည်။ သုတေသနအချက်အလက်များတွင် သုံးမျိုးသော မအောင်မြင်မှုအုပ်စုများကို လေ့လာနိုင်သည်။ - ဝင်ငွေကောက်ခံမှုလျော့နည်းခြင်း – AI မှ ပျောက်ဆုံးခဲ့သော “အခမဲ့အခန်း” ရေးသားထားမှုများကို ဈေးနှုန်းပြောကြားပြီး ဝယ်လိုအားပေးသူများကို အခမဲ့အကျိုးခံစားခွင့်မရှိစေဘဲ သတ်မှတ်ခဲ့သည်။ - ဒေတာပျောက်ကွယ်မှု – ဈေးနှုန်းအချက်အလက်များကို တတိယအပေါ်မူတည်သော cloud marketplace ရောင်းသူစာရင်းများမှသာ ထုတ်ယူခဲ့ပြီး တရားဝင်ဈေးနှုန်းစာမျက်နှာများကို မပါဘဲ။ - လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဖျော်ဖြေပေးခဲ့ခြင်း – မူလအရင်းအမြစ်မှုများကို မထုတ်ပြနိုင်ဘဲ ထိုက်တန်မုသားများအဖြစ် “အကောင်းဆုံးအ alternatief” ဆောင်းပါးများကို မကျေနပ်ဘဲ တကယ့်ကိုးကားခဲ့ခြင်း။ Kodec AI ၏ အဆိုပါအရပြောသူအဆိုအရ “ဤသည်များသည် ဝင်ငွေစစ်ဆေးမှုများဖြစ်ပြီး အနားအရပ်အနည်းငယ်မဟုတ်ပါ။ AI လူအဖော်များ မှားယွင်းစပါးကို မျှော်မှန်းမချေ၍ ရောင်းအားများပျောက်ဆုံးစေသကဲ့သို့ဖြစ်ပါသည်။" သုတေသနအရ၊ အဓိကနည်းပညာပိုင်း တို့အပေါ်မှာအာရုံစိုက်စဖြစ်ပြီး AI စနစ်များအတွက် သတင်းအချက်အလက်အထောက်အကူပြု ကျေနပ်မှုအသိမ်းအမှတ်အပြောင်အလင်းမရှိပါ။ ပုံစံဒေတာမရှိလျှင် AI များသည် ဝက်ဘ်စာသားများကို ကိုင်တွယ်သုံးနေကြသည်။ ဤပြဿနာသည် “အေးဂျင့်ဗ” ဝဘ်နေရာများ တိုးချဲ့လာမည့်အတွက် မရှိမဖြစ်အရေးကြီးလာနေသည်။ ဥပမာအားဖြင့် အယူခံအကဲဖြတ်မှုများ၊ ဝယ်လိုသူများအစားအစာများနှင့် ပစ္စည်းရောင်းဝယ်စလုပ်ငန်းများမှာ မသေချာသောအချက်အလက်များကြောင့် ပျက်ပါးစေနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ အတွက်မြင့်ဆုံးစောင့်ကြည့်စေခြင်းအတွက် Kodec AI သည် ရှာဖွေရေးအခြေခံအဆောက်အအုံများကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြစ်ပြီး တာဝန်ယူထားသော ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများကို ထိန်းသိမ်းပြုစုနိုင်၍ AI စနစ်များအနေဖြင့် ယုံကြည်စွာရင်းမြစ်များကို ရယူနိုင်စေရန် လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ Kodec AI မူလအကြောင်း Kodec AI သည် ရှာဖွေရေးအခြေခံအဆောက်အအုံအနာဂတ်ကို ဖန်တီးနေသော အင်ဂျင်နီယာကုမ္ပဏီဖြစ်သည်။ ဗက်တာဒေတာများနှင့် အကြီးမားသောပြန်လည်ရယူမှုစနစ်များတွင် အတွေ့အကြုံရှိသည့် အထူးကျွမ်းကျင်သူများအဖွဲ့မှ တည်ထောင်ထားပြီး Kodec သည် AI ရှာဖွေရေးကို စိတ်ကြိုက်နှင့် ထိန်းချုပ်နိုင်သောဝင်ငွေအစိတ်အပြုအနည်းဆုံးလမ်းကြောင်းအဖြစ် ပြုပြင်ဆောင်ရွက်ပေးသည်။ သတင်းပေးရေးဆက်သွယ်မှုများ Kodec AI Website: https://www

ဧပြီလမှာ Ghodsi သည် Wall Street Journal အစီရင်ခံစာကို ပြောခဲ့သောအခါ Data bricks ဟုခေါ်သော ကုမ္ပဏီသည် ၁၃၄ သန်းစီအမေရိကန်ဒေါ်လာတန်ဖိုးရှိနေပြီး လိုလားလျှင် တစ်ထောင်ပြီးသော ထုတ်ကုန်အရွယ်အဏ္ဏဖို့ မျှော်လင့်မှုရှိနေသည်ဟု ယုံကြည်ခဲ့ပြီး "တစ်ထောင်ဒေါ်လာကုမ္ပဏီ" ဖြစ်ဖို့ မျှော်လင့်မှုရှိသည်ဟု ပြောခဲ့သည်။ မနက်က San Francisco မှာကျင်းပခဲ့သော Fortune ရဲ့ Brainstorm AI မ Conferencji မှာ၊ သူက ဒီအကြောင်းကို ဖေါ်ပြပြီး ကုမ္ပဏီရဲ့ တစ်ဆင့် နောက်တစ်ဆင့် တိုးတက်မှုအတွက် “ချစ်ကပ်စဉ်” သုံးဆက်ကြီး တိုးတက်မှုနေရာတွေကို ရေးပြတယ်။ ပထမအနေဖြင့် ကုမ္ပဏီက လုပ်ငန်းဆောင်တာဒေတာဘေ့စ်စျေးကွက်အဖြစ် ဝင်မယ့်အပေါ်မှာ ပထမဆုံးအပေါ်အလုပ်လုပ်နေတယ်။ ဤစျေးကွက်ကို အာဏာသန့်ရှင်းပြီး ထိပ်တန်းအက်မဲ့အဖွဲ့ကြီးများလိုအပ်သော Oracle တို့နဲ့အတူ ထိတွေ့ကြသည်။ Ghodsi ကပြောတယ်၊ “မကြာသေးခင်မှာ ဒေတာဘရစ်ကစ်စ်က Lakebase လုပ်ဆောင်မှု ဒေတာဘေ့စ်ကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး AI များအတွက်အထူးသင့်တော်ပါတယ်။ ဒီစျေးကွက်ရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုကို ဖမ်းယူဖို့ရည်ရွယ်ပါတယ်။” Data bricks သည် AI များအပေါ် တိုးတက်လာတာကြောင့်လည်း ကြီးပွားနေတယ်။ Ghodsi ကပြောပါတယ်၊ “Data bricks ပေါ်မှာ စတင်နေတဲ့ ဒေတာဘေ့စ်အတွက် ၈၀% ကျော်သည် လူမဟုတ်သော AI များအပေါ်အခြေခံပြီးစတင်ထားပါတယ်။” AI လုပ်ငန်းများအတွက် “vibe coding” ကိုအသုံးပြုပြီး အချိန်နှင့်ကြိုးစားမှုလျော့ဖို့လိုအပြာနာပါတယ်။ ဟုတ်ကဲ့၊ developers များထည့်မဲ့အခါမှာ ဒေတာဘေ့စ် လို့ပြောမှာဖြစ်ပါတယ်။ Ghodsi အရ၊ “ဤကြီးမားတဲ့ တိုးတက်မှုမင်္ဂလာဖြာတယ်။ ငါတို့အနေနဲ့ အဲ့ဒီအပေါ်ကိုအာရုံစိုက်ရင် တစ်ထောင်ပမာဏအောင် ဖော်ဆောင်နိုင်မယ်ဆိုတာကျွန်တော်ယုံကြည်ပါတယ်။” ဒုတိယအကြောင်းအရာမှာ Agent Bricks ဟုခေါ်သည့် ကုမ္ပဏီရဲ့ AI အေးဂျင့်များ ပြုလုပ်ဖို့ platform ဖြစ်ပါတယ်။ Ghodsi ကပြောပါရဲ့၊ “ယခုလက်ရှိမှာ AI နဲ့ ပုံမှန်ပညာရှိကြီးတွေ ရှိနေပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ တကယ့်ကို တိုးတက်ပြီး အထူးသင့်တာကို ဆောင်ရွက်နိုင်တဲ့ AI များ များစွာမရှိပါဘူး။” Royal Bank of Canada ကို ဥပမာပြောပြီး AI အေးဂျင့်များက စိတ်ဝင်စားသူများအတွက် အင်အားထားတဲ့ ငွေလုပ်ငန်းရှာဖွေမှု အဖွဲ့များအတွက် စနစ်တကျ အခြေခံ အချက်အလက်များ စုစည်းပေးနိုင်တဲ့အကြောင်းကို ပြောခဲ့တယ်။ ဤအေဂျင်များက အချိန်ကြာ အလုပ်အများကြီးကို မလုပ်ပဲ မိနစ်အနည်းငယ်အောက်မှာ ပိုမြန်စေတယ်။ နောက်ဆုံးအနေဖြင့် Ghodsi ၏ မဟာဗျုဟာမှာ ဒီ Infrastructure တွေပေါ်မှာ ဝဘ်အပလီကေးရှင်းများ ဖန်တီးပေးဖို့ပါ။ Developer များက AI ကိရိယာများအသုံးပြုပြီး Lakebase ပေါ်မှာ လျင်မြန်စွာဆောက်လုပ်နိုင်တဲ့အပလီကေးရှင်းများကိုဖန်တီးနိုင်မှာဖြစ်ပါတယ်။ Ghodsi ကပြောပါတယ်၊ “TriFecta ကိုရဖို့အတွက် ဒီအပလီကေးရှင်းများလည်းလိုအပ်ပါတယ်။ ယခုအခါမှာ vibe-coded apps တွေနဲ့ Lakebase database, AI အေးဂျင့်များကို တွဲဖွဲ့ထားပါတယ်။” “ဒီဟာများက ငါတို့အတွက် သစ်တစ်သစ် လုပ်ငန်းတိုးတက်မှုလမ်းကြောင်းသုံးလုံးဖြစ်ပါတယ်။” Ghodsi က ဒီ တစ်ထောင်ဆိုင်ရာ တန်ဖိုးအကြောင်းအချိန်ဇယားကို မညွှန်းခဲ့ဘူး။ လက်ရှိမှာ ထိုအကြမ်းဖျင်းကျော်သော ကုမ္ပဏီများပင်ရှိပြီး သူတို့သည် ဒစ်ဂျစ်တယ် လုပ်ငန်းများကိုပါဝင်နေကြပါတယ်။ ကုမ္ပဏီနည်းပညာမှာ Apple, Microsoft, Nvidia, Alphabet, Amazon, Meta တို့ပဲ တစ်ထောင်ဒေါ်လာအထိရောက်ခဲ့ကြပါတယ်။ ဒီအကျိုးရလဒ်မှာ Data bricks ဟာ လက်ရှိတွေ့ရှိထားရခြင်းအတိုင်း ၂၀၂၆ ခုနှစ် မ_BEGIN_Particularly, Ghodsi ကပြောပါတယ်။ ၎င်းရဲ့ IPO သည် ဒီတိုးတက်မှုအစီအစဉ်ကို တိုးမြှင့်ဖို့အတွက် အသက်ဝင်နိုင်ပါတယ်။ "လူမှုကောင်းမွန်မှု၊ ပျက်ပြစ်မှုစတဲ့အကြောင်းတွေကြောင့် အများဆုံးအခက်အခဲရှစ်ဖို့ လုပ်နေကြပါတယ်။ ဒါကြောင့် အချိန်ဇယားကို မအာရုံစိုက်ပါဘူး။" Ghodsi ကပြောသောအခါ၊ "သို႔ေသာ္၊ ငါတို့ အများကြီးအချိန်တိုင်း Oakland လုပ်မည်မဟုတ်ပါဘူး။ ငါတို့တစ်နေ့တစ်နေ့ အများပြည်သူအပေါ်သွားမည်၊ ဒါပေမဲ့ အဲ့ဒီအကြောင်းကို အထွာမခံပါဘူး။" ဘယ်တော့ကြာမယ်ဆိုတော့ Ghodsi က ပြောပါတယ်။

జేమ్స్షియర్స్သည် ThinkAnalytics တွင် ကြီးကြပ်ကြသော ဥက္ကာအထွတ်အကျဉ်ထူးချွန်သူအတွင်းခံအရာရှိအဖြစ် တာဝန်ယူခဲ့ပြီး၊ ထိုကုမ္ပဏီ၏ AI-အာဏာပြုကြော်ငြာဖြေရှင်းချက်များ၏ ကမ္ဘာ့ဟောပြောမှုနဲ့ စီးပွားရေးကြီးပြင်းမှုကို ဦးဆောင်နေသည်။ သူ၏တာဝန်ထမ်းဆောင်မည့်အဆိုသည် ၿပိဳင္ပြိုင်အားကစားကြော်ငြာဌာနတွင် တိုးချဲ့မှုအတွက် ThinkAnalytics၏ ကြီးပြင်းလာမှုကြီးတစ်ခုကို ညွှန်ပြသည်။ 20 နှစ်ကျော် ကာလအတွင်း တီဗီ, စီးမံပေးမှုဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ဒေတာအခြေခံကြော်ငြာများတွင် သူသည် ကြည့်ရှုနိုင်စွမ်းနှင့် မီဒီယာနေရာအသစ်များကို ဦးစားပေးပြီး ပြောင်းလဲနေသော မီဒီယားပုံစံများနှင့် မီဒီယာစုံတွဲကြော်ငြာလုပ်နိုင်မှုများအပေါ် များစွာနားလည်မှု ပေးသည်။ ၎င်း၏ ယခင်တာဝန်အကြောင်း မဖော်ပြခဲ့သော်လည်း၊ ၎င်း၏ကျွမ်းအောင်ပညာများသည် ThinkAnalytics ၏ မူလရည်မှန်းချက်များကို တိုက်ရိုက်ထောက်ခံပေးသည်။ ThinkAnalytics သည် ၎င်း၏ တီထွင်ဆန်းသစ်သော AI-အပါအဝင် ကြော်ငြာနည်းပညာများအတွက် တည်ငြိမ်ထားပြီး၊ ၎င်း၏ ဦးစီးမှုအတွင်း Shears ၏ ဦးစီးမှုဖြင့် အရေးကြီးတိုးတက်မှုမိုးရေများ ရရှိနိုင်သည်ဟု ခံယူကြသည်။ AI တီထွင်စွမ်းအားသည် ပိုမိုတိကျသော ပစ်မှတ်ထားမှု၊ ပါဝင်ဆက်စပ်မှုနှင့် ကြော်ငြာကိုလည်း အကောင်အထည်ဖော်နိုင်မှုများကို ပြုလုပ်ပေးသည်။ ThinkAnalytics ၏ ဥက္ကာအထွတ်အကြံပေးနှင့် ကို-ဖောင်ဒါမှ Shears ၏ ကျွမ်းကျင်မှုများကို လေးလေးနက်နက်အားထားပြောကြားခဲ့ပြီး၊ သူသည် ကုမ္ပဏီ၏ မြန်ဆန်လာမည့် တိုးတက်မှုအတွက် လိုအပ်သော အတတ်ပညာများ၊ မှန်ကန်မှုနှင့် သေချာသောအမြင်ကို ပေးစွမ်းနိုင်သူလို့ မေတ္တခြင်းပြုခဲ့သည်။ ထို့အတူ မီဒီယားနှင့် ကြော်ငြာလုပ်ငန်းများသည် ပထမပိုင်းဒေတာအသုံးပြုမှု နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သောအချာအုံခံစနစ်များသို့ ပြောင်းလဲနေစဉ်တွင် ThinkAnalytics သည် AI-အခြေခံတီထွင်မှုများနှင့် ဦးစီးနိုင်စွမ်းရှိနေသည့်အနေအထားဖြစ်ပြီး၊ Shears ၏ ကျွမ်းအောင်ပညာများကို အသုံးချ၍ ဤပြောင်းလဲမှုများကို ဦးဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ တီဗီ၊ စီးမံပေးမှုဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ကြော်ငြာများ ပေါင်းစပ်မှုကြောင့် အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် AI နည်းပညာများသည် မာကျောများအတွက် အဓိကအခန်းகவှာ သက်တမ်းမြဲနေစေသောကြောင့်၊ ThinkAnalytics သည် ဦးစားပေးနေရာတွင် နုတ်ယူပြီး ပိုမိုတိကျသော ပစ်မှတ်ထားမှုနှင့် ထိရောက်စွာကြော်ငြာများ တည်ဆောက်နိုင်စွမ်းများကို ဖြန့်ချိနိုင်ရန် ဦးစီးလျက်ရှိသည်။ သူ၏ ကျွမ်းကျင်မှုများအနေဖြင့် ကြော်ငြာလိုအပ်ချက်များနှင့် မျိုးစုံမီဒီယားပလက်ဖောင်းများအတွက် ပရိသတ်ဆက်စပ်မှုများအတွက် ကြိုးပမ်းမှုများကို ဦးစွာ တိုးတက်လာစေရန် ဦးစားပေးခေါင်းဆောင်မှု ပေးလျက်ရှိသည်။ မဟာဗ္ဗူဒအချက်အလက်များ၊ မော်လ်မော် သင်တန်းနှင့် ထားဝါးကြော်ငြာများမှတဆင့် ဦးတည်ချက်များပြောင်းလဲနေသည့်အခါ၊ ThinkAnalytics သည် ဦးစီးမှုဉာဏ်အဖြစ် Shears ၏ ထပ်မံတိုးတက်မှုကို အသိအမှတ်ပြုကာ၊ ဗဟိုစနစ်များကို ဖန်တီးပေးနိုင်ရွေးချယ်မှု ပိုမိုမြှင့်တင်နိုင်ရန်၊ ပိုမိုမြန်ဆန်လာစေရန်နဲ့ မိတ်ဖက်အကောင်အထည်ဖော်မှုများကို မြှင့်တင်ရန် ခိုင်မာနေသည်။ လာမည့်လများအတွင်း၊ ThinkAnalytics မှ Shears ၏ ဦးစီးမှုအောက်တွင် နိုင်ငံတကာဖောက်သည်အရေအတွက်တိုးချဲ့ဖို့၊ ထုတ်ကုန်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် နှင့် AI ပေါင်းစည်းမှုများကို ပ অধিকအသုံးချရန် သစ်တိုးတက်မှုအတွက် ကြိုးပမ်းမည် မျှော်လင့်ရသည်။ သူ၏ တစ်ခါတစ်လေ့ထဲမှ ရှုမြင်မှုမှာ ThinkAnalytics ၏ အနာဂါတ်ကို ကိုင်တွယ်စေမည့် တစ်ဦးအနေနှင့် AI-အခြေခံကြော်ငြာနယ်ပယ်၏ အနာဂတ်ကို ဖော်ဆောင်နိုင်မည့်အခန်းကဏ္ဍ ဖြစ်သည်။ ဤသ 전략မှုက ကြော်ငြာနည်းပညာအသစ်တွေကို လက်ခံပေးရန် တာဝန်ကျခံကြားရှိ အကြမ်းခံ leading အုပ်ချုပ်မှု၏ အရေးပါမှုကို မြှင့်တင်စေပြီး၊ ဈေးကွက်အကြားဈေးကွက်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတာဖို့ကြိုးပမ်းနေသူတွေ ကြည့်ရှု့လေ့လာကြမည်။

ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်အပြောင်းအလဲ ဖြစ်စဉ်သည် ရိုးရာရှာဖွေရေးနဲ့ ပတ်သက်ပြီး လွဲလွဲချော်ချော် ခံယူခဲ့တဲ့အတိုင်း သူမကြာမီဆုံးဖြတ်မှုအဖြစ် ဆောင်ရွက်နေသည်။ ဝဘ်ဆိုက်များကို စာရင်းဖြစ်အောင် များသောအားဖြင့် ပုံအားဖြင့်ပြသသောရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များကို လေ့လာနေသူများအတွက် ယခုအခါ မြင်ကွင်းကနေ များသာကြွပ်ရှားနေပြီး AI အခြေခံသော ရှာဖွေရေးစနစ်အသစ်က ရဲရဲရဲ မျှော်လင့်ချက်အသစ်များကို ခေါ်လာနေသည်။ မူလက၊ အသုံးပြုသူများသည် ရှာဖွေမှုရလဒ်များမှ ရွေးချယ်တတ်ကြသည့်အခါ၊ ယခုမှာ သန့်ရှင်း၍ အသိအမှတ်ပြုထားသော AI က ဆုံးဖြတ်ချက်များ ပေးနေပြီး၊ လူတစ်ဦးချင်းကို ဦးတည်ညှိနှိုင်းပေးနေကာ လုပ်ငန်းစကုံးအတွင်းလည်း ဖောင်တစ်ခုကို ထိခိုက်အောင်လုပ်နေသည်။ Rank Harvest ဟုအမည်ရှိသော ဂဏန်းအေဂျင်စီအမှုခင်းအလိုက်၊ ပေါ်လစီလုပ်ငန်းများ အသုံးပြုနေသူများနှင့်ပြောဆိုပြီး ကျွန်တော် များစွာသုံးစွဲနေကြသည်။ လူအများစုသည် ငွေပေးရသောရှာဖွေရေးကြော်ငြာများကို မလွယ်ကူစွာ အလျားအလတ် သိကြပြီး၊ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင် optimization (SEO) သည် ထင်ရှားနေပါသည်။ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ organic කැင်းကျကျ စာရင်းများကိုဆုံးဖြတ်ပေးသော အဲဒီ algorithm များကို ထိန်းချုပ်သူများက အမေးများကို အထူးပျော်ရွှင်လျက်၊ သိပ္ပံပညာရှင်များသာ သိကြမည်။ နောက်ဆုံးအချိန်အထိလည်း၊ များသောသူများသည် SEO ကို အခြေခံနားလည်မှုရရှိခဲ့ကြပြီး၊ မေးခွန်းထုတ်လွှင့်ခြင်းနှင့် ကိုယ်ပိုင် digital ရှေ့တန်းမြှင့်တင်ရေးလုပ်ငန်းများအပေါ် ကိုယ်စားပြုရန် သဘောတူပါသည်။ သို့သော် AI ရှာဖွေရေးနည်းလမ်းများကြောင့် ဤတိုးတက်မှု တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းပျောက်ဆုံးကြားလာသည်။ AI သည် အကြောင်းအရာများကို ရှာဖွေပြီး ပေးသော အနေနဲ့ အသစ်များအဖြစ် ပေါ်ထြက်လာကာ၊ သတင်းအချက်အလက် ရရှိပြီး စျေးဝယ်ရန်၊ သီချင်းဖန်တီးခြင်း နဲ့ ကြော်ငြာဖန်တီးခြင်းများစွာမှာ အကျိုးရှိစေခဲ့သည်။ ယင်းက အင်အားလုံး ထောင့်ထိန်းမှု လုပ်ကိုင်မှုကို မြှင့်တင်နေပြီး၊ မျက်နှာချင်းဆိုင်စေနိုင်သည့် အချက်အလက်များကို သိသာထင်ရှားအောင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး၊ ချုပ်ကိုင်ပေးနိုင်လာသည်။ ဒါကြောင့် အသုံးပြုသူများက AI ကိုပဲ ယုံကြည်မှုများပြားလာပြီး၊ နည်းနည်းမကောင်းသောအမှုများမှာ မိမိတို့အတွက်အကျိုးရှိသောကြောင့် ဘာဝယ်မေးခြင်းစဉ်များ လည်းချထားနိုင်ကြသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့် အမှတ်တံဆိပ်များအပေါ် အသက်သွေးအနှစ်ဖွယ်ရပ်တည်နေသည်။ AI ဖြင့်အမှန်တကယ်စာရင်းတစ်ခုကို ရှုပ်ရှင်းစေပြီး၊ ကွဲပြားခြားနားသောအချက်အလက်များကို ဖမ်းယူရန် မြှင့်တင်နေသည်။ ထိုအပေါ် စျေးကွက်အာရုံကို ထားရန်၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များကို ဆန်းစစ်ကာ စီးပွားရေးနယ်ပယ်တွင် အပြောင်းအလဲများ လိုအပ်လာမည် ဖြစ်သည်။ ဆက်လက်အသုံးပြုသူများ၊ အမှတ်တံဆိပ်များ၊ နည်းဗျူဟာဖန်တီးသူများ တိုင်း AI ကိုအမှုအရာများတွင်ပါဝင်ရန်လိုအပ်ပြီး၊ သူတို့ ရှေးရှေးကြည့်စရာနေရာအတွက်အတန်းတူ သူမဟုတ်သောအချက်များကို ဦးစားပေးရမည်ဖြစ်သည်။ AI ရဲ့ အရေးကြီးစွာ သိသာထင်ရှားကာ ချိန်ညှိနိုင်မှု၊ ယုံကြည်စိတ်ချမှု၊ အသုံးပြုသူအကျိုးစီးပွားတို့ကို ဦးစားပေးစဉ့်စားလာသည်။ AI အား ပြည့်စုံထားသော ရှာဖွေရေးစနစ်သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်စျေးကွက်ကြီးမားစေသော နယ်ပယ်ကို ပြောင်းလဲရန် ချိတ်ဆက်နေသည်။ ကြော်ငြာသူများ၊ အကြောင်းအရာဖန်တီးသူများနှင့်အတူ ဖောက်သည်လက်ခံမှုအတတ်အပညာကို ထပ်မံပြုပြင်ရမည့်အခါ၊ AI စနစ်တွင် ထိရောက်သောသတိထားစရာများ၊ ထောင့်ချင်းစေ့စေ့ကို ရှာဖွေရန်လိုအပ်လာသည်။ စားသုံးသူများအတွက် ယင်းက ပုဂ္ဂိုလ်ချင်းစိတ်ကြိုက် သိရှိနိုင်မှုကို တိုးတက်စေသော်လည်း၊ ပုံစံခိုင်လုံမှု၊ များပြားမှု၊ မတည့်မှုစနစ်များအပေါ်စိုးရိမ်စိတ်များရှိစေသည်။ အတားအဆီးများကြောင့် မျိုးစုံသောမြင်ကွင်းများကိုပါ လက်မခံနိုင်ခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။ အကောင်းဆုံးနဲ့-ရိုးရာရှာဖွေရေးစနစ်သည်— များစွာသောဝဘ်ဆိုက်များနှင့် အသုံးပြုသူဆုံးဖြတ်မှုမူလအခါအထိ သို့မဟုတ် ဒေသအတွင်းအချုပ်ကနေ သုံးစွဲမှုကို ယခင်က ဦးတည်ခဲ့သည့် AI စနစ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲနေသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုသည် စီးပွားရေးများ၊ မားကတင်းများနှင့် လျော်လည်အောင်လိုအပ်သူများအတွက် မီးမောင်းသစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ AI ပေါ်မှာ ယုံကြည်မှုနှင့် ငွေကြေးအခွင့်အလမ်းများအား ကိုင်တွယ်နိုင်ဖို့အတွက် အရေးကြီးဆုံးဖြစ်မည်။ နောင်လောကအတွက် သိရှိထားပြီး AI တိုးတက်မှုများနှင့် ပိုမိုရင်းနှီးစွာပါဝင်ရန် လုပ်ဆောင်မှုနှင့် သတိပြုမှုသည် မဖြစ်မနေလိုအပ်ပါသည်။