जनरेटिव्ह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंसचे सध्याचे स्वरूप वाढत्या प्रमाणात विस्कळीत होत असले तरी, अनेक कंपन्या त्यांच्या प्रक्रिया सुधारण्यासाठी तंत्रज्ञानाचा वापर करण्याचा सर्वोत्तम मार्ग कसा आहे याबद्दल अनिश्चित आहेत. गुगल आणि बॉक्स१८२४ द्वारे आयोजित "स्टार्टअप्स अँड जनरेटिव्ह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: अनलॉकिंग इट्स पोटेंशियल इन ब्राझील" या अहवालानुसार, ब्राझीलमधील ६३% एआय स्टार्टअप्सना जनरेटिव्ह एआय वापरण्यासाठी अजूनही स्पष्ट धोरणाचा अभाव आहे. शिवाय, त्यापैकी २२% अजूनही या संसाधनाच्या वापराचे परिणाम मोजू आणि मोजू शकत नाहीत.
रॉक्स पार्टनरचे संस्थापक भागीदार आणि सीडीओ मॅथियास ब्रेम यांच्या मते , या संसाधनाचा वापर, उदाहरणार्थ, डेटा लेक डेटा-चालित एका नवीन स्तरावर नेण्यास . "ही भर कॉर्पोरेट जगाला डेटा-चालित भविष्याकडे नेत आहे, विविध आघाड्यांवर विश्लेषण आणि नवोपक्रमासाठी नवीन सीमा उघडत आहे," तो निष्कर्ष काढतो.
कंपन्यांना जनरेटिव्ह एआय अधिक प्रभावीपणे वापरण्यास मदत करण्यासाठी, मॅथियास ब्रेम यांनी त्याच्या अवलंबनामुळे होणारे पाच उच्च-प्रभावी बदल सूचीबद्ध केले आहेत. ते तपासा:
- सिंथेटिक डेटा जनरेशन
जनरेटिव्ह एआयमुळे वास्तववादी, उच्च-गुणवत्तेचे सिंथेटिक डेटासेट तयार होतात, अस्तित्वात नसलेल्या वास्तविक-जगातील परिस्थितींचे प्रतिनिधित्व करणाऱ्या माहितीसह डेटा लेकचा मशीन लर्निंग , वास्तविक डेटाच्या कमतरतेला संबोधित करण्यासाठी आणि पक्षपात टाळण्यासाठी हे महत्त्वाचे आहे. "सिंथेटिक डेटा वास्तविक डेटावर अवलंबून न राहता फसवणूक किंवा ग्राहकांच्या अत्यंत वर्तनासारख्या जटिल परिस्थितींची प्रतिकृती बनवू शकतो. यामुळे भाकित मॉडेल्सची अचूकता वाढते," ब्रेम नोंदवतात.
- डेटा समृद्धी आणि प्रगत विश्लेषण
एआय उत्पादनांचे तपशीलवार वर्णन तयार करून, मजकूरांचे भाषांतर करून, असंरचित कागदपत्रांमधून संबंधित माहिती ओळखून आणि नवीन गुणधर्म तयार करून विद्यमान डेटा समृद्ध करू शकते. हे सखोल विश्लेषण करण्यास सक्षम करते, पूर्वी न पाहिलेले अंतर्दृष्टी आणि नमुने उघड करते. "एआय सह, आपण कच्चा डेटा समृद्ध, कृतीयोग्य माहितीमध्ये रूपांतरित करू शकतो, ज्यामुळे अधिक धोरणात्मक आणि माहितीपूर्ण निर्णय घेता येतात," असे रॉक्स पार्टनरचे सीडीओ जोर देतात.
- पुनरावृत्ती होणाऱ्या कार्यांचे ऑटोमेशन
तंत्रज्ञानामुळे डेटा क्लीनिंग आणि विसंगती शोधणे यासारख्या पुनरावृत्ती होणाऱ्या कामांचे ऑटोमेशन देखील शक्य होते, तर एआय व्यावसायिकांना धोरणात्मक विश्लेषण आणि मशीन लर्निंग , ज्यामुळे ऑपरेशनल कार्यक्षमता वाढते. "नियमित प्रक्रिया स्वयंचलित केल्याने डेटा टीमला उच्च मूल्यवर्धित क्रियाकलापांवर लक्ष केंद्रित करण्याची परवानगी मिळते, ज्यामुळे नावीन्य आणि स्पर्धात्मकता वाढते," तो म्हणतो.
- नाविन्यपूर्ण उत्पादने आणि सेवांचा विकास
एआय उत्पादने आणि सेवांसाठी नाविन्यपूर्ण कल्पना निर्माण करू शकते, टेलर-मेड सोल्यूशन्सच्या संशोधन आणि विकासात मदत करू शकते. ते डिझाइन ऑप्टिमाइझ करू शकते आणि वास्तववादी प्रोटोटाइप तयार करू शकते, विकास प्रक्रियेला गती देते. "नवीन संकल्पना आणि प्रोटोटाइप तयार करण्याची क्षमता नवोपक्रम चक्राला जलद गती देते, कंपन्यांना बाजारपेठेत आघाडीवर ठेवते," असे कार्यकारी टिप्पणी करतात.
- ज्ञान आणि कौशल्य वाढवणे
एआय द्वारे प्रशिक्षण साहित्य तयार केले जाऊ शकते आणि वेगवेगळ्या भूमिका आणि कौशल्य पातळीनुसार शिक्षणाचे ऑप्टिमाइझेशन केले जाऊ शकते. उदाहरणार्थ, चॅटबॉट्स कर्मचाऱ्यांना पुनरावृत्ती होणाऱ्या कामांमध्ये मदत करू शकतात, धोरणात्मक क्रियाकलापांसाठी वेळ मोकळा करतात. "एआय द्वारे प्रशिक्षण वैयक्तिकृत केल्याने कर्मचाऱ्यांना आवश्यक असलेले ज्ञान मिळते, कार्यक्षमता आणि उत्पादकता सुधारते," असे ते निष्कर्ष काढतात.
