בינה מלאכותית גנרטיבית מתפתחת ככלי משבש בנוף העסקי, אך חברות רבות עדיין אינן יודעות כיצד להפיק את המרב מטכנולוגיה זו. על פי הדו"ח "סטארט-אפים ובינה מלאכותית גנרטיבית: מימוש הפוטנציאל שלה בברזיל", שנערך על ידי גוגל ו-Box1824, 63% מהסטארט-אפים בתחום הבינה המלאכותית בברזיל עדיין חסרים אסטרטגיה ברורה לשימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית, ו-22% אינם יכולים לכמת את תוצאות השימוש בה.
מתיאס ברם, שותף מייסד ומנהל ראשי תדמית של Rox Partner, חברת ייעוץ טכנולוגי המתמחה באבטחת נתונים וסייבר, מדגיש כיצד בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לחולל מהפכה בניהול נתונים. "השלמה זו הובילה את העולם התאגידי לעבר עתיד מונחה נתונים, ופתחה חזיתות חדשות לניתוח וחדשנות בחזיתות שונות", הוא מציין.
כדי לעזור לחברות להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית בצורה יעילה יותר, Brem פירטה חמישה שינויים בעלי השפעה גבוהה שאימוץ שלה יכול לחולל:
1. יצירת נתונים סינתטיים
: בינה מלאכותית גנרטיבית מאפשרת יצירת מערכי נתונים סינתטיים מציאותיים ואיכותיים, תוך הרחבת אגמי נתונים עם מידע המייצג תרחישים אמיתיים שאינם קיימים. זה חיוני לאימון מודלים חזקים ומדויקים יותר של למידת מכונה, לטיפול בחוסר בנתונים אמיתיים ולהימנע מהטיות. "נתונים סינתטיים יכולים לשכפל מצבים מורכבים, כגון הונאה או התנהגות קיצונית של לקוחות, מבלי להסתמך על נתונים אמיתיים. זה מגביר את הדיוק של מודלים חיזויים", מציין ברם.
2. העשרת נתונים וניתוח מתקדם
בינה מלאכותית יכולה להעשיר נתונים קיימים על ידי יצירת תיאורי מוצרים מפורטים, תרגום טקסטים, זיהוי מידע רלוונטי ממסמכים לא מובנים ויצירת מאפיינים חדשים. זה מאפשר ניתוח מעמיק יותר, חשיפת תובנות ודפוסים שלא נראו קודם לכן. "בעזרת בינה מלאכותית, אנו יכולים להפוך נתונים גולמיים למידע עשיר ובר-ישים, המאפשר קבלת החלטות אסטרטגיות ומושכלות יותר", מדגיש ברם.
3. אוטומציה של משימות חוזרות ונשנות
טכנולוגיה מאפשרת אוטומציה של משימות חוזרות ונשנות, כגון ניקוי נתונים וזיהוי אנומליות, משחררת אנשי מקצוע להתמקד בניתוח אסטרטגי ופיתוח מודלים של למידת מכונה, ומגבירה את היעילות התפעולית. "אוטומציה של תהליכים שגרתיים מאפשרת לצוות הנתונים להתמקד בפעילויות בעלות ערך מוסף גבוה יותר, מה שמניע חדשנות ותחרותיות", הוא מציין.
4. פיתוח מוצרים ושירותים חדשניים
בינה מלאכותית יכולה לייצר רעיונות חדשניים למוצרים ושירותים, לסייע במחקר ופיתוח של פתרונות מותאמים אישית, לייעל עיצובים וליצור אבות טיפוס מציאותיים, ובכך להאיץ את תהליך הפיתוח. "היכולת לייצר קונספטים ואבות טיפוס חדשים מאיצה במהירות את מחזור החדשנות, ושומרת על חברות בחזית השוק", מעיר ברם.
5. הרחבת ידע ומומחיות:
בינה מלאכותית יכולה ליצור חומרי הדרכה מותאמים אישית ולמטב את הלמידה בתפקידים ורמות מיומנות שונות. צ'אטבוטים, לדוגמה, יכולים לסייע לעובדים במשימות חוזרות ונשנות, ולפנות זמן לפעילויות אסטרטגיות. "התאמה אישית של הדרכה באמצעות בינה מלאכותית מבטיחה שהעובדים ירכשו בדיוק את הידע הדרוש להם, ומשפרת את היעילות והפרודוקטיביות", מסכם ברם.
בעזרת חמש אסטרטגיות אלו, אימוץ בינה מלאכותית גנרטיבית יכול לשנות את ניהול הנתונים, להניע חדשנות ותחרותיות עבור חברות.
