Չնայած գեներատիվ արհեստական բանականության ներկայիս լանդշաֆտը գնալով ավելի ու ավելի խաթարող է դառնում, շատ ընկերություններ անորոշ են, թե որն է տեխնոլոգիան իրենց գործընթացները բարելավելու համար օգտագործելու լավագույն միջոցը: Google-ի և Box1824-ի կողմից անցկացված «Ստարտափներ և գեներատիվ արհեստական բանականություն. դրա ներուժի բացահայտումը Բրազիլիայում» զեկույցի համաձայն, Բրազիլիայում արհեստական բանականության ստարտափների 63%-ը դեռևս չունի գեներատիվ արհեստական բանականության օգտագործման հստակ ռազմավարություն: Ավելին, դրանց 22%-ը դեռևս չի կարողանում քանակականացնել և չափել այս ռեսուրսի օգտագործման արդյունքները:
Ըստ Rox Partner- , այս ռեսուրսի օգտագործումը թույլ է տալիս, օրինակ, տվյալների լիճը , ինչպես կոչվում է կառուցվածքային և ոչ կառուցվածքային տվյալների մեծ ծավալներ պահող կորպորատիվ պահոցը, նոր մակարդակի հասցնել տվյալների վրա հիմնված : «Այս լրացումը կորպորատիվ աշխարհը մղում է դեպի տվյալների վրա հիմնված ապագա՝ բացելով նոր սահմաններ վերլուծության և նորարարության համար տարբեր ճակատներում», - եզրափակում է նա:
Ընկերություններին օգնելու համար գեներատիվ արհեստական բանականությունն ավելի արդյունավետ կիրառել, Մաթիաս Բրեմը թվարկել է հինգ մեծ ազդեցություն ունեցող փոփոխություններ, որոնք դրա ներդրումը կարող է բերել: Դիտեք դրանք՝
- Սինթետիկ տվյալների ստեղծում
Գեներատիվ արհեստական բանականությունը թույլ է տալիս ստեղծել իրատեսական, բարձրորակ սինթետիկ տվյալների հավաքածուներ՝ ընդլայնելով տվյալների լճերը այնպիսի տեղեկատվությամբ, որը ներկայացնում է գոյություն չունեցող իրական աշխարհի սցենարներ: Սա կարևոր է մեքենայական ուսուցման , իրական տվյալների պակասը լուծելու և կողմնակալություններից խուսափելու համար: «Սինթետիկ տվյալները կարող են վերարտադրել բարդ իրավիճակներ, ինչպիսիք են խարդախությունը կամ հաճախորդների ծայրահեղ վարքագիծը՝ առանց իրական տվյալների վրա հույս դնելու: Սա մեծացնում է կանխատեսող մոդելների ճշգրտությունը», - նշում է Բրեմը:
- Տվյալների հարստացում և առաջադեմ վերլուծություն
Արհեստական բանականությունը կարող է հարստացնել առկա տվյալները՝ ստեղծելով ապրանքների մանրամասն նկարագրություններ, թարգմանելով տեքստեր, նույնականացնելով համապատասխան տեղեկատվությունը չկառուցված փաստաթղթերից և ստեղծելով նոր հատկանիշներ: Սա հնարավորություն է տալիս ավելի խորը վերլուծության, բացահայտելով նախկինում անտեսանելի պատկերացումներ և օրինաչափություններ: «Արհեստական բանականության միջոցով մենք կարող ենք հում տվյալները վերածել հարուստ, գործնական տեղեկատվության, որը թույլ կտա կայացնել ավելի ռազմավարական և տեղեկացված որոշումներ», - ընդգծում է Rox Partner-ի գլխավոր հաշվապահը:
- Կրկնվող առաջադրանքների ավտոմատացում
Տեխնոլոգիան նաև թույլ է տալիս ավտոմատացնել կրկնվող առաջադրանքները, ինչպիսիք են տվյալների մաքրումը և անոմալիաների հայտնաբերումը, մինչդեռ արհեստական բանականությունը ազատում է մասնագետներին՝ կենտրոնանալու ռազմավարական վերլուծության և մեքենայական ուսուցման ՝ բարձրացնելով գործառնական արդյունավետությունը: «Ռեժիմային գործընթացների ավտոմատացումը թույլ է տալիս տվյալների թիմին կենտրոնանալ ավելի բարձր արժեք ավելացնող գործունեության վրա, ինչը խթանում է նորարարությունը և մրցունակությունը», - նշում է նա:
- Նորարարական ապրանքների և ծառայությունների մշակում
Արհեստական բանականությունը կարող է ստեղծել նորարարական գաղափարներ ապրանքների և ծառայությունների համար, օգնել անհատական լուծումների հետազոտությանը և մշակմանը: Այն կարող է նաև օպտիմալացնել դիզայնը և ստեղծել իրատեսական նախատիպեր՝ արագացնելով մշակման գործընթացը: «Նոր հայեցակարգեր և նախատիպեր ստեղծելու ունակությունը արագորեն արագացնում է նորարարական ցիկլը՝ ընկերություններին պահելով շուկայի առաջատար դիրքերում», - մեկնաբանում է գործադիր տնօրենը:
- Գիտելիքների և փորձագիտության ընդլայնում
Արհեստական բանականությունը կարող է ստեղծել անհատականացված ուսումնական նյութեր և օպտիմալացնել ուսուցումը տարբեր դերերի և հմտությունների մակարդակների համար: Օրինակ՝ չաթբոտները կարող են օգնել աշխատակիցներին կրկնվող առաջադրանքներ կատարելիս՝ ազատելով ժամանակ ռազմավարական գործունեության համար: «Արհեստական բանականության միջոցով ուսուցման անհատականացումը ապահովում է, որ աշխատակիցները ձեռք բերեն հենց այն գիտելիքները, որոնք անհրաժեշտ են, բարելավելով արդյունավետությունն ու արտադրողականությունը», - եզրափակում է նա:
