ປັນຍາປະດິດສືບຕໍ່ຫັນປ່ຽນການຕະຫຼາດດິຈິຕອນຢ່າງໄວວາ, ກາຍເປັນປັດໄຈຍຸດທະສາດສຳລັບບໍລິສັດທີ່ຊອກຫາປະສິດທິພາບ, ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນ, ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍໃນການໂຄສະນາຂອງເຂົາເຈົ້າ. ເນື່ອງຈາກນະວັດຕະກໍາລ້າສຸດໃນຂົງເຂດ AI, ການວິເຄາະຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບທ່າແຮງຂອງສອງວິທີການທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມໂດດເດັ່ນຫຼາຍຂຶ້ນໃນໄລຍະມໍ່ໆມານີ້ແມ່ນຈຳເປັນ: AI ທີ່ຄາດເດົາໄດ້ ແລະ AI ທີ່ສ້າງສັນ.
ໃນຂະນະທີ່ AI ທີ່ຄາດເດົາໄດ້ສຸມໃສ່ການວິເຄາະຮູບແບບເພື່ອຄາດຄະເນພຶດຕິກຳໃນອະນາຄົດ ແລະ ສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈ, AI ທີ່ສ້າງສັນຍົກລະດັບອັດຕະໂນມັດທີ່ສ້າງສັນ, ຜະລິດເນື້ອຫາສ່ວນບຸກຄົນທີ່ປັບຕົວເຂົ້າກັບສະພາບການຂອງຜູ້ໃຊ້. ໃນປະຈຸບັນ, ມັນແມ່ນໜຶ່ງໃນຈຸດສຸມທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງຄວາມສົນໃຈ ແລະ ການລົງທຶນສຳລັບທີມງານການຕະຫຼາດໃນບໍລິສັດທຸກຂະໜາດ ແລະ ທຸກຂະແໜງການ.
ອີງຕາມ ຂໍ້ມູນຂອງ McKinsey , AI ທີ່ສ້າງສັນມີທ່າແຮງທີ່ຈະສ້າງລາຍໄດ້ລະຫວ່າງ 2.6 ພັນຕື້ໂດລາສະຫະລັດ ຫາ 4.4 ພັນຕື້ໂດລາສະຫະລັດໃນເສດຖະກິດໂລກໃນແຕ່ລະປີ, ໂດຍ 75% ຂອງມູນຄ່ານີ້ສ້າງຂຶ້ນໃນສີ່ຂົງເຂດຫຼັກ, ລວມທັງການຕະຫຼາດ ແລະ ການຂາຍ. ສຳລັບການອ້າງອີງ, ມູນຄ່ານີ້ສູງກວ່າ GDP ຂອງເສດຖະກິດທີ່ສຳຄັນຂອງໂລກໃນປີ 2024, ຍົກເວັ້ນສະຫະລັດອາເມລິກາ (29.27 ພັນຕື້ໂດລາສະຫະລັດ), ຈີນ (18.27 ພັນຕື້ໂດລາສະຫະລັດ), ແລະ ເຢຍລະມັນ (4.71 ພັນຕື້ໂດລາສະຫະລັດ).
ຂໍ້ມູນນີ້ຢ່າງດຽວຊ່ວຍສະແດງໃຫ້ເຫັນຜົນກະທົບຂອງການຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຢີໃໝ່ໂດຍອີງໃສ່ AI ທີ່ສ້າງສັນ ແລະ ວິທີທີ່ພວກມັນຈະມີຄວາມສຳຄັນຕໍ່ຜູ້ໂຄສະນາທີ່ຊອກຫາຄວາມແຕກຕ່າງ ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບ ROI. ແຕ່ຄຳຖາມຍັງຄົງຢູ່: ມີຊ່ອງທາງອື່ນທີ່ສາມາດຄົ້ນຫາໄດ້ບໍ? ແລະ ຄຳຕອບແມ່ນແມ່ນຢ່າງບໍ່ຕ້ອງສົງໃສ.
AI ແບບປະສົມ: ເປັນຫຍັງການລວມຮູບແບບ AI ທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຂົ້າກັນສາມາດສ້າງຄວາມແຕກຕ່າງໄດ້.
ເຖິງແມ່ນວ່າ AI ທີ່ສ້າງສັນກຳລັງເປັນທີ່ນິຍົມໃນປະຈຸບັນ, ແຕ່ຄວາມສຳຄັນຂອງຮູບແບບ AI ທີ່ຄາດເດົາໄດ້ສຳລັບການໂຄສະນາດິຈິຕອນໃນປະຈຸບັນແມ່ນບໍ່ສາມາດປະຕິເສດໄດ້. ບົດບາດຂອງພວກມັນແມ່ນຢູ່ໃນການຫັນປ່ຽນຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍໃຫ້ກາຍເປັນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້, ເຮັດໃຫ້ສາມາດແບ່ງສ່ວນໄດ້ຢ່າງແນ່ນອນ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງແຄມເປນ, ແລະການຄາດຄະເນກ່ຽວກັບພຶດຕິກຳຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ. ຂໍ້ມູນຈາກ RTB House ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າວິທີແກ້ໄຂໂດຍອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ເລິກ, ໜຶ່ງໃນຂົງເຂດທີ່ກ້າວໜ້າທີ່ສຸດຂອງ AI ທີ່ຄາດເດົາໄດ້, ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນເຖິງ 50% ໃນການໂຄສະນາການກຳນົດເປົ້າໝາຍຄືນໃໝ່ ແລະ ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ 41% ໃນການແນະນຳຜະລິດຕະພັນເມື່ອທຽບກັບເຕັກໂນໂລຢີທີ່ບໍ່ກ້າວໜ້າ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ເລິກສາມາດປັບປຸງໄດ້ເມື່ອລວມເຂົ້າກັບຮູບແບບອື່ນໆ. ເຫດຜົນທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງສິ່ງນີ້ແມ່ນງ່າຍດາຍ: ການລວມຮູບແບບ AI ທີ່ແຕກຕ່າງກັນສາມາດຊ່ວຍແກ້ໄຂບັນຫາທາງທຸລະກິດຕ່າງໆ ແລະ ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການພັດທະນາວິທີແກ້ໄຂທີ່ທັນສະໄໝ.
ຕົວຢ່າງ, ທີ່ RTB House, ພວກເຮົາກຳລັງພັດທະນາການປະສົມປະສານຂອງອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ເລິກ (AI ແບບຄາດເດົາ) ກັບຮູບແບບການສ້າງແບບຈຳລອງໂດຍອີງໃສ່ພາສາ GPT ແລະ LLM ເພື່ອປັບປຸງການລະບຸຜູ້ຊົມທີ່ມີຈຸດປະສົງຊື້ສູງ. ວິທີການນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ອັລກໍຣິທຶມສາມາດວິເຄາະ, ນອກເໜືອໄປຈາກພຶດຕິກຳຂອງຜູ້ໃຊ້, ສະພາບການຄວາມໝາຍຂອງໜ້າທີ່ເຂົ້າເບິ່ງ, ປັບປຸງການກຳນົດເປົ້າໝາຍ ແລະ ການວາງໂຄສະນາທີ່ສະແດງ. ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ, ສິ່ງນີ້ເພີ່ມຄວາມແມ່ນຍຳອີກຊັ້ນໜຶ່ງ, ເຊິ່ງສົ່ງຜົນໃຫ້ປະສິດທິພາບໂດຍລວມຂອງແຄມເປນເພີ່ມຂຶ້ນ.
ດ້ວຍຄວາມກັງວົນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ລະບຽບການກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ, ວິທີແກ້ໄຂໂດຍອີງໃສ່ AI ທີ່ສ້າງ ແລະ ຄາດເດົາໄດ້ເປັນຕົວແທນທາງເລືອກຍຸດທະສາດສໍາລັບການຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ການເກັບກຳຂໍ້ມູນຜູ້ໃຊ້ໂດຍກົງມີຂໍ້ຈໍາກັດຫຼາຍຂຶ້ນ. ເມື່ອເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ມີການພັດທະນາ, ການຮັບຮອງເອົາຮູບແບບປະສົມຄາດວ່າຈະກາຍເປັນມາດຕະຖານຕະຫຼາດ, ດ້ວຍແອັບພລິເຄຊັນທີ່ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງແຄມເປນ ແລະ ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສ້າງຂຶ້ນສໍາລັບຜູ້ໂຄສະນາ.
ໂດຍການລວມເອົາຮູບແບບ AI ທີ່ຄາດເດົາ ແລະ ສ້າງສັນ, ບໍລິສັດຕ່າງໆກຳລັງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າວິທີການນີ້ສາມາດຫັນປ່ຽນການຕະຫຼາດດິຈິຕອນໄດ້ແນວໃດ, ສົ່ງມອບແຄມເປນທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ນີ້ແມ່ນຂອບເຂດໃໝ່ຂອງການໂຄສະນາດິຈິຕອນ - ແລະ ຍີ່ຫໍ້ຕ່າງໆທີ່ຮັບເອົາການປະຕິວັດນີ້ຈະມີປະໂຫຍດໃນການແຂ່ງຂັນທີ່ສຳຄັນໃນຊຸມປີຕໍ່ໜ້າ.
ໃນສະພາບການນີ້, ຄຳຖາມສຳລັບຜູ້ໂຄສະນາບໍ່ແມ່ນວ່າຈະນຳໃຊ້ຮູບແບບ AI ໃດໃນຍຸດທະສາດການຕະຫຼາດຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແຕ່ແມ່ນວິທີທີ່ເຂົາເຈົ້າສາມາດລວມເຂົ້າກັນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນທີ່ມີປະສິດທິພາບຍິ່ງຂຶ້ນ ແລະ ດ້ວຍວິທີການທີ່ສອດຄ່ອງກັບອະນາຄົດຂອງການໂຄສະນາດິຈິຕອນຫຼາຍຂຶ້ນ.
