Tehisintellekt (AI) on meie aja üks mõjukamaid tehnoloogiaid, mis muudab ettevõtete tegutsemis-, innovatsiooni- ja klientide vajaduste rahuldamise viise. Selle tööriista erinevate tahkude hulgas on generatiivne tehisintellekt (Gen AI) saavutanud tuntuse oma võime tõttu autonoomselt luua, õppida ja areneda. See laialdane kasutuselevõtt on muutnud ettevõtete jaoks ülioluliseks mõista, millal seda tehnoloogiat kasutusele võtta ja, mis sama oluline, millal valida sama ressursi teisi tahke.
Alates oma tekkimisest on generatiivne tehisintellekt pälvinud tähelepanu oma innovatsiooni- ja kohanemisvõimelubaduste poolest. See entusiasm võib aga viia väärkasutuseni, kus selle eeliseid ülehinnatakse või rakendatakse ebaõigesti, uskudes ekslikult, et see on lõplik lahendus kõikidele probleemidele.
Ebaõige kasutamine võib piirata teiste tehnoloogiliste lähenemisviiside edenemist ja tõhusust. Oluline on meeles pidada, et parimate tulemuste saavutamiseks tuleb see tehnoloogia strateegiliselt integreerida, pidades silmas, et suurema edupotentsiaali saavutamiseks tuleks seda kombineerida teiste tehnikatega.
Tööriista kasulikkuse kindlakstegemine projekti jaoks muudab oluliseks konkreetse olukorra hindamise ja hoolika planeerimise. Spetsialistide partnerlus aitab läbi viia kontseptsiooni tõestuse (POC) või minimaalse elujõulisuse toote (MVP) arendusi, tagades, et lahendus pole mitte ainult atraktiivne, vaid ka sobiv.
Tehisintellekt on eriti tõhus sellistes valdkondades nagu sisu loomine, ideede genereerimine, vestlusliidesed ja teadmiste avastamine. Näiteks segmenteerimise/klassifitseerimise, anomaaliate tuvastamise ja soovitussüsteemide puhul võivad masinõppe meetodid olla tõhusamad.
Samuti võivad muud lähenemisviisid pakkuda paremaid tulemusi sellistes olukordades nagu prognoosimine, strateegiline planeerimine ja autonoomsed süsteemid. Mõistmine, et tehisintellekti põlvkond ei ole universaalne lahendus, viib teiste tekkivate tehnoloogiate sidusa ja eduka rakendamiseni.
Näited nagu vestlusrobotite reeglipõhiste mudelite integreerimine tehisintellektiga või masinõppe ja tehisintellekti kombineeritud kasutamine segmenteerimiseks ja klassifitseerimiseks näitavad, et tööriista kombineerimine teistega võib selle rakendusi laiendada.
Integratsioon simulatsioonimudelitega omakorda võib protsesse kiirendada, samas kui selle kombineerimine graafikatehnikatega parandab teadmiste haldamist. Lühidalt öeldes võimaldab selle lähenemisviisi paindlikkus tehnoloogiat iga ettevõtte konkreetsetele vajadustele kohandada.
Hiljutine Google Cloudi uuring näitas, et 84% otsustajatest usub, et generatiivne tehisintellekt aitab organisatsioonidel kiiremini statistikale ligi pääseda ja 52% mitte-tehnilistest kasutajatest kasutab seda juba teabe kogumiseks. Need andmed rõhutavad ressursi strateegilise kasutuselevõtu olulisust.
Jah. GenIA kujutab endast olulist verstaposti tehisintellekti valdkonnas, kuna see pakub uusi võimalusi andmete genereerimiseks ja töötlemiseks. Siiski tuleb arvestada, et selle potentsiaali saab täielikult realiseerida alles siis, kui on selge arusaam selle piirangutest ja ideaalsetest rakendustest. Alles siis saavad ettevõtted tööriista väärtust maksimeerida ja seda enda huvides kasutada.
