వ్యాపార రంగంలో జనరేటివ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఒక విధ్వంసక సాధనంగా ఉద్భవిస్తోంది, కానీ చాలా కంపెనీలు ఇప్పటికీ ఈ టెక్నాలజీని ఎలా సద్వినియోగం చేసుకోవాలో తెలియడం లేదు. గూగుల్ మరియు బాక్స్1824 నిర్వహించిన "స్టార్టప్స్ & జనరేటివ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్: అన్లాకింగ్ ఇట్స్ పొటెన్షియల్ ఇన్ బ్రెజిల్" నివేదిక ప్రకారం, బ్రెజిల్లోని 63% AI స్టార్టప్లకు జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించడం గురించి స్పష్టమైన వ్యూహం లేదు మరియు 22% దాని ఉపయోగం యొక్క ఫలితాలను లెక్కించలేకపోతున్నాయి.
డేటా మరియు సైబర్ సెక్యూరిటీలో ప్రత్యేకత కలిగిన టెక్నాలజీ కన్సల్టెన్సీ అయిన రాక్స్ పార్టనర్ వ్యవస్థాపక భాగస్వామి మరియు CDO అయిన మాథియాస్ బ్రెమ్, జనరేటివ్ AI డేటా నిర్వహణలో ఎలా విప్లవాత్మక మార్పులు తీసుకురాగలదో హైలైట్ చేస్తున్నారు. "ఈ అనుబంధం కార్పొరేట్ ప్రపంచాన్ని డేటా ఆధారిత భవిష్యత్తు వైపు నడిపిస్తోంది, వివిధ రంగాలలో విశ్లేషణ మరియు ఆవిష్కరణలకు కొత్త సరిహద్దులను తెరుస్తోంది" అని ఆయన పేర్కొన్నారు.
కంపెనీలు జనరేటివ్ AIని మరింత సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడంలో సహాయపడటానికి, బ్రెమ్ దాని స్వీకరణ తీసుకురాగల ఐదు అధిక-ప్రభావ మార్పులను జాబితా చేసింది:
1. సింథటిక్ డేటా జనరేషన్
: జనరేటివ్ AI వాస్తవిక, అధిక-నాణ్యత సింథటిక్ డేటాసెట్లను సృష్టించడానికి, ఉనికిలో లేని వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలను సూచించే సమాచారంతో డేటా సరస్సులను విస్తరించడానికి అనుమతిస్తుంది. మరింత బలమైన మరియు ఖచ్చితమైన యంత్ర అభ్యాస నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి, నిజమైన డేటా లేకపోవడాన్ని పరిష్కరించడానికి మరియు పక్షపాతాలను నివారించడానికి ఇది చాలా ముఖ్యమైనది. "సింథటిక్ డేటా నిజమైన డేటాపై ఆధారపడకుండా మోసం లేదా తీవ్రమైన కస్టమర్ ప్రవర్తన వంటి సంక్లిష్ట పరిస్థితులను ప్రతిబింబించగలదు. ఇది ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ల ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచుతుంది" అని బ్రెమ్ పేర్కొన్నాడు.
2. డేటా ఎన్రిచ్మెంట్ మరియు అధునాతన విశ్లేషణ
AI వివరణాత్మక ఉత్పత్తి వివరణలను రూపొందించడం, పాఠాలను అనువదించడం, నిర్మాణాత్మకం కాని పత్రాల నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని గుర్తించడం మరియు కొత్త లక్షణాలను సృష్టించడం ద్వారా ఇప్పటికే ఉన్న డేటాను సుసంపన్నం చేయగలదు. ఇది లోతైన విశ్లేషణను అనుమతిస్తుంది, గతంలో చూడని అంతర్దృష్టులు మరియు నమూనాలను వెల్లడిస్తుంది. "AIతో, మేము ముడి డేటాను గొప్ప, కార్యాచరణ సమాచారంగా మార్చగలము, మరింత వ్యూహాత్మక మరియు సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలకు అనుమతిస్తాము" అని బ్రెమ్ నొక్కిచెప్పారు.
3. పునరావృత పనుల ఆటోమేషన్
డేటా క్లీనింగ్ మరియు అనోమలీ డిటెక్షన్ వంటి పునరావృత పనుల ఆటోమేషన్కు టెక్నాలజీ అనుమతిస్తుంది, నిపుణులు వ్యూహాత్మక విశ్లేషణ మరియు యంత్ర అభ్యాస నమూనాల అభివృద్ధిపై దృష్టి పెట్టడానికి స్వేచ్ఛను ఇస్తుంది, కార్యాచరణ సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది. "రొటీన్ ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయడం వలన డేటా బృందం అధిక విలువ ఆధారిత కార్యకలాపాలపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, ఇది ఆవిష్కరణ మరియు పోటీతత్వాన్ని నడిపిస్తుంది" అని ఆయన పేర్కొన్నారు.
4. వినూత్న ఉత్పత్తులు మరియు సేవల అభివృద్ధి
AI ఉత్పత్తులు మరియు సేవల కోసం వినూత్న ఆలోచనలను రూపొందించగలదు, టైలర్-మేడ్ సొల్యూషన్స్ పరిశోధన మరియు అభివృద్ధిలో సహాయపడుతుంది, డిజైన్లను ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది మరియు వాస్తవిక నమూనాలను రూపొందించగలదు, అభివృద్ధి ప్రక్రియను వేగవంతం చేస్తుంది. "కొత్త భావనలు మరియు నమూనాలను రూపొందించే సామర్థ్యం ఆవిష్కరణ చక్రాన్ని త్వరగా వేగవంతం చేస్తుంది, కంపెనీలను మార్కెట్లో ముందంజలో ఉంచుతుంది" అని బ్రెమ్ వ్యాఖ్యానించాడు.
5. జ్ఞానం మరియు నైపుణ్యాన్ని విస్తరించడం:
AI వివిధ పాత్రలు మరియు నైపుణ్య స్థాయిలలో అనుకూలీకరించిన శిక్షణా సామగ్రిని సృష్టించగలదు మరియు అభ్యాసాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయగలదు. ఉదాహరణకు, చాట్బాట్లు ఉద్యోగులకు పునరావృతమయ్యే పనులకు సహాయపడతాయి, వ్యూహాత్మక కార్యకలాపాలకు సమయాన్ని ఖాళీ చేస్తాయి. "AI ద్వారా శిక్షణను వ్యక్తిగతీకరించడం వలన ఉద్యోగులు వారికి అవసరమైన జ్ఞానాన్ని పొందుతారని, సామర్థ్యం మరియు ఉత్పాదకతను మెరుగుపరుస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది" అని బ్రెమ్ ముగించారు.
ఈ ఐదు వ్యూహాలతో, జనరేటివ్ AIని స్వీకరించడం వలన డేటా నిర్వహణ, కంపెనీలకు ఆవిష్కరణ మరియు పోటీతత్వం మెరుగుపడతాయి.
