Ģeneratīvais mākslīgais intelekts kļūst par revolucionāru rīku uzņēmējdarbības vidē, taču daudzi uzņēmumi joprojām nezina, kā maksimāli izmantot šo tehnoloģiju. Saskaņā ar Google un Box1824 ziņojumu "Startups & Generative Artificial Intelligence: Unlocking its potential in Brazil", 63% mākslīgā intelekta jaunuzņēmumu Brazīlijā joprojām trūkst skaidras ģeneratīvā mākslīgā intelekta izmantošanas stratēģijas, un 22% nevar kvantificēt tā izmantošanas rezultātus.
Matiass Brems, tehnoloģiju konsultāciju uzņēmuma Rox Partner, kas specializējas datu un kiberdrošības jomā, dibinātājs un CDO, uzsver, kā ģeneratīvais mākslīgais intelekts var revolucionizēt datu pārvaldību. "Šis papildinājums ir virzījis korporatīvo pasauli uz datu vadītu nākotni, paverot jaunas robežas analīzei un inovācijām dažādās frontēs," viņš norāda.
Lai palīdzētu uzņēmumiem efektīvāk izmantot ģeneratīvo mākslīgo intelektu (AI), Brems uzskaitīja piecas lielas ietekmes izmaiņas, ko tā ieviešana var radīt:
1. Sintētisko datu ģenerēšana
: Ģeneratīvais mākslīgais intelekts ļauj izveidot reālistiskus, augstas kvalitātes sintētiskus datu kopumus, paplašinot datu ezerus ar informāciju, kas atspoguļo neesošus reālās pasaules scenārijus. Tas ir ļoti svarīgi, lai apmācītu stabilākus un precīzākus mašīnmācīšanās modeļus, novērstu reālu datu trūkumu un izvairītos no neobjektivitātes. “Sintētiskie dati var atkārtot sarežģītas situācijas, piemēram, krāpšanu vai ekstremālu klientu uzvedību, nepaļaujoties uz reāliem datiem. Tas palielina prognozējošo modeļu precizitāti,” norāda Brems.
2. Datu bagātināšana un padziļināta analīze.
Mākslīgais intelekts var bagātināt esošos datus, ģenerējot detalizētus produktu aprakstus, tulkojot tekstus, identificējot atbilstošu informāciju no nestrukturētiem dokumentiem un izveidojot jaunus atribūtus. Tas ļauj veikt dziļāku analīzi, atklājot iepriekš neredzētas atziņas un modeļus. “Ar mākslīgā intelekta palīdzību mēs varam pārveidot neapstrādātus datus bagātīgā, praktiski izmantojamā informācijā, kas ļauj pieņemt stratēģiskākus un pamatotākus lēmumus,” uzsver Brems.
3. Atkārtotu uzdevumu automatizācija
Tehnoloģija ļauj automatizēt atkārtotus uzdevumus, piemēram, datu tīrīšanu un anomāliju noteikšanu, atbrīvojot speciālistus, lai viņi varētu koncentrēties uz stratēģisko analīzi un mašīnmācīšanās modeļu izstrādi, tādējādi palielinot darbības efektivitāti. "Rutīnas procesu automatizācija ļauj datu komandai koncentrēties uz darbībām ar augstāku pievienoto vērtību, kas veicina inovācijas un konkurētspēju," viņš norāda.
4. Inovatīvu produktu un pakalpojumu izstrāde
. Mākslīgais intelekts var ģenerēt inovatīvas idejas produktiem un pakalpojumiem, palīdzēt pielāgotu risinājumu pētniecībā un izstrādē, optimizēt dizainu un ģenerēt reālistiskus prototipus, paātrinot izstrādes procesu. “Spēja ātri ģenerēt jaunas koncepcijas un prototipus paātrina inovāciju ciklu, saglabājot uzņēmumu vadošo pozīciju tirgū,” komentē Brems.
5. Zināšanu un pieredzes paplašināšana:
Mākslīgais intelekts var izveidot pielāgotus mācību materiālus un optimizēt mācīšanos dažādās lomās un prasmju līmeņos. Piemēram, tērzēšanas roboti var palīdzēt darbiniekiem veikt atkārtotus uzdevumus, atbrīvojot laiku stratēģiskām darbībām. "Apmācību personalizēšana, izmantojot mākslīgo intelektu, nodrošina, ka darbinieki iegūst tieši tās zināšanas, kas viņiem nepieciešamas, uzlabojot efektivitāti un produktivitāti," secina Brems.
Ar šīm piecām stratēģijām ģeneratīvā mākslīgā intelekta ieviešana var pārveidot datu pārvaldību, veicinot uzņēmumu inovācijas un konkurētspēju.
