Generativ kunstig intelligens er i ferd med å bli et disruptivt verktøy i forretningslandskapet, men mange selskaper vet fortsatt ikke hvordan de skal få mest mulig ut av denne teknologien. 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 AI, og 22 % kan ikke kvantifisere resultatene av bruken.
Mathias Brem, grunnlegger og CDO i Rox Partner, et teknologikonsulentfirma som spesialiserer seg på data- og cybersikkerhet, fremhever hvordan generativ AI kan revolusjonere datahåndtering. «Dette komplementet har drevet næringslivet mot en datadrevet fremtid og åpnet nye grenser for analyse og innovasjon på ulike fronter», sier han.
For å hjelpe bedrifter med å bruke generativ AI mer effektivt, listet Brem opp fem endringer med stor innvirkning som implementeringen kan føre til:
1. 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 mer robuste og nøyaktige 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.
2. Databerikelse og avansert analyse
AI kan berike eksisterende data ved å generere detaljerte produktbeskrivelser, oversette tekster, identifisere relevant informasjon fra ustrukturerte dokumenter og opprette 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 Brem.
3. Automatisering av repeterende oppgaver
Teknologi muliggjør automatisering av repeterende oppgaver, som dataopprydding og avviksdeteksjon, noe som frigjør fagfolk til å fokusere på strategisk analyse og utvikling av maskinlæringsmodeller, og øker driftseffektiviteten. «Automatisering av rutineprosesser lar datateamet fokusere på aktiviteter med høyere verdiskaping, noe som driver innovasjon og konkurranseevne», sier han.
4. Utvikling av innovative produkter og tjenester
KI kan generere innovative ideer for produkter og tjenester, bistå i forskning og utvikling av skreddersydde løsninger, 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 Brem.
5. Utvide 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 Brem.
Med disse fem strategiene kan bruken av generativ AI transformere datahåndtering, drive innovasjon og konkurranseevne for bedrifter.
