Selv om det nåværende landskapet for generativ kunstig intelligens viser seg å være stadig mer disruptivt, er mange selskaper usikre på den beste måten å utnytte teknologien for å forbedre prosessene sine. Ifølge rapporten «Startups & Generative Artificial Intelligence: Unlocking its Potential in Brazil», utført av Google og Box1824, mangler 63 % av AI-oppstartsbedriftene i Brasil fortsatt en klar strategi for bruk av generativ kunstig intelligens. Videre er 22 % av dem fortsatt ikke i stand til å kvantifisere og måle resultatene av bruken av denne ressursen.
Ifølge Mathias Brem, grunnlegger og CDO i Rox Partner , et ledende teknologikonsulentselskap innen data- og cybersikkerhet, tillater bruken av denne ressursen at for eksempel datasjøen , som bedriftens arkiv som lagrer store mengder strukturerte og ustrukturerte data kalles, tas til et nytt nivå gjennom en datadrevet styrket av den nye ressursen. «Dette tillegget har drevet næringslivet mot en datadrevet fremtid, og åpnet nye grenser for analyse og innovasjon på ulike fronter», avslutter han.
For å hjelpe bedrifter med å bruke generativ kunstig intelligens mer effektivt, listet Mathias Brem opp fem endringer med stor innvirkning som implementeringen kan medføre. Sjekk dem ut:
- Generering av syntetisk data
Generativ AI tillater opprettelse av realistiske syntetiske datasett av høy kvalitet, og utvider datasjøer med informasjon som representerer ikke-eksisterende virkelige scenarier. Dette er avgjørende for å trene maskinlæringsmodeller , håndtere mangelen på reelle data og unngå skjevheter. «Syntetiske data kan gjenskape komplekse situasjoner, som svindel eller ekstrem kundeatferd, uten å stole på reelle data. Dette øker nøyaktigheten til prediktive modeller», bemerker Brem.
- Databerikelse og avansert analyse
AI kan berike eksisterende data ved å generere detaljerte produktbeskrivelser, oversette tekster, identifisere relevant informasjon fra ustrukturerte dokumenter og lage nye attributter. Dette muliggjør dypere analyse, og avdekker tidligere usete innsikter og mønstre. «Med AI kan vi transformere rådata til rik, handlingsrettet informasjon, noe som gir mulighet for mer strategiske og informerte beslutninger», understreker CDO-en i Rox Partner.
- Automatisering av repeterende oppgaver
Teknologi muliggjør også automatisering av repeterende oppgaver, som datarensing og avviksdeteksjon, mens AI frigjør fagfolk til å fokusere på strategisk analyse og utvikling av maskinlæringsmodeller , noe som øker driftseffektiviteten. «Automatisering av rutineprosesser lar datateamet fokusere på aktiviteter med høyere verdiskaping, noe som driver innovasjon og konkurranseevne», sier han.
- Utvikling av innovative produkter og tjenester
AI kan generere innovative ideer for produkter og tjenester, bistå i forskning og utvikling av skreddersydde løsninger. Den kan også optimalisere design og generere realistiske prototyper, noe som akselererer utviklingsprosessen. «Muligheten til å generere nye konsepter og prototyper raskt akselererer innovasjonssyklusen, og holder selskaper i forkant av markedet», kommenterer lederen.
- Utvidelse av kunnskap og ekspertise
AI kan lage skreddersydde opplæringsmateriell og optimalisere læring på tvers av ulike roller og ferdighetsnivåer. Chatboter kan for eksempel hjelpe ansatte med repeterende oppgaver, og dermed frigjøre tid til strategiske aktiviteter. «Personlig tilpasning av opplæring gjennom AI sikrer at ansatte får akkurat den kunnskapen de trenger, noe som forbedrer effektiviteten og produktiviteten», avslutter han.
