Generatív MI: Az Új Szövetséges az Adatkezelésben

A generatív mesterséges intelligencia bomlasztó eszközként jelenik meg az üzleti forgatókönyvben, de sok vállalat még mindig nem tudja, hogyan hozza ki a legtöbbet ebből a technológiából. A Google és a Box1824 által lebonyolított “Startups & Generative Artificial Intelligence: Unlocking Its Potential” című jelentés szerint a brazíliai mesterséges intelligencia induló vállalkozásainak 63%-je még mindig nem rendelkezik egyértelmű stratégiával a generatív mesterséges intelligencia használatára, és a 22% nem tudja számszerűsíteni használatuk eredményeit.

Mathias Brem, a ROX Partner, az adatokra és a kiberbiztonságra szakosodott technológiai tanácsadó cég alapító partnere és CDO-ja rávilágít arra, hogy a generatív mesterséges intelligencia hogyan forradalmasíthatja az adatkezelést. “Ez a kiegészítés a vállalati világot az adatvezérelt jövő felé terelte, új határokat nyitva az elemzés és az innováció előtt a különböző frontokon” – mondja.

A generatív mesterséges intelligencia hatékonyabb használatának elősegítése érdekében a Brem öt nagy hatású változtatást sorolt fel, amelyeket elfogadásuk biztosíthat:

1. egyesített adatgyűjtés
A generatív mesterséges intelligencia lehetővé teszi, hogy reális, jó minőségű szintetikus adatkészleteket hozzon létre az adattavak kiterjesztésével, olyan információkkal, amelyek nem létező valós forgatókönyveket reprezentálnak. Ez kulcsfontosságú a robusztusabb és pontosabb gépi tanulási modellek betanításához, a valós adatok hiányának ellátásához és az elfogultság elkerüléséhez. “A szintetikus adatok olyan összetett helyzeteket reprodukálhatnak, mint például a csalás vagy a szélsőséges vásárlói magatartás anélkül, hogy valós adatokra támaszkodnának. Ez növeli a prediktív modellek pontosságát” – jegyzi meg Brem.

2. Fejlett adatok gazdagítása és elemzése
A mesterséges intelligencia gazdagíthatja a meglévő adatokat részletes termékleírások létrehozásával, szövegek lefordításával, strukturálatlan dokumentumokból származó releváns információk azonosításával és új attribútumok létrehozásával. Ez mélyebb elemzést tesz lehetővé, korábban láthatatlan meglátásokat és mintákat tárva fel. “A mesterséges intelligencia segítségével a nyers adatokat gazdag és gyakorlatias információkká alakíthatjuk, ami stratégiaibb és ésszerűbb döntéseket tesz lehetővé” – emeli ki a BREM.

3. Ismétlődő feladatok automatizálása
A technológia lehetővé teszi az ismétlődő feladatok automatizálását, mint például az adattisztítás és az anomáliák észlelése, felszabadítva a szakembereket, hogy a stratégiai elemzésre és a gépi tanulási modellek fejlesztésére összpontosítsanak, növelve a működési hatékonyságot. “A rutinfolyamatok automatizálása lehetővé teszi az adatcsapat számára, hogy a nagyobb hozzáadott értékű tevékenységekre összpontosítson, ami az innovációt és a versenyképességet ösztönzi” – mondja.

4. Innovatív termékek és szolgáltatások fejlesztése
A mesterséges intelligencia innovatív ötleteket generálhat termékekhez és szolgáltatásokhoz, segítséget nyújthat a személyre szabott megoldások kutatásában és fejlesztésében, optimalizálhatja a terveket és reális prototípusokat generálhat, felgyorsítva a fejlesztési folyamatot. “Az új koncepciók és prototípusok létrehozásának képessége gyorsan felgyorsítja az innovációs ciklust, és a vállalatokat a piac élvonalában tartja” – kommentálja Brem.

5. A tudás és a szakértelem bővítése
A mesterséges intelligencia személyre szabott képzési anyagokat hozhat létre, és optimalizálhatja a tanulást különböző funkciókban és tudásszintekben. A chatbotok például segíthetik az alkalmazottakat az ismétlődő feladatokban, időt szabadítva fel a stratégiai tevékenységekre. “A képzés mesterséges intelligencia révén történő személyre szabása biztosítja, hogy az alkalmazottak pontosan a szükséges tudást kapják, javítva a hatékonyságot és a termelékenységet” – összegzi Brem.

Ezzel az öt stratégiával a generatív mesterséges intelligencia elfogadása átalakíthatja az adatkezelést, előmozdítva az innovációt és az üzleti versenyképességet.