Chociaż obecny scenariusz Generatywnej Sztucznej Inteligencji staje się coraz bardziej przełomowy, istnieje wiele firm, które nie wiedzą dokładnie, jak najlepiej wykorzystać technologię do usprawnienia swoich procesów. Zgodnie z raportem „Startupy i sztuczna inteligencja generatywna: Odblokowanie ich potencjału w Brazylii”, prowadzone przez Google i Box1824, 63% startupów AI w Brazylii nadal nie mają jasnej strategii dotyczącej wykorzystania AI generatywnej. Ponadto, 22% z nich wciąż nie potrafi określić i zmierzyć wyników korzystania z tego zasobu
Zgodnie z Mathiasem Bremem, współzałożyciel i CDOPartner Rox, konsulting technologiczny z zakresu danych i cyberbezpieczeństwa, użycie zasobu pozwala, na przykład, że tojezioro danych, jak nazywa się korporacyjny repozytorium, które przechowuje duże wolumeny danych strukturalnych i niestrukturalnych, niech będzie potencjalizowane na nowy poziom dzięki podejściuoparty na danychwzmocniona przez nowy zasób. "Ten dodatek napędza świat korporacyjny w kierunku przyszłości zorientowanej na dane", otwierając nowe granice dla analiz i innowacji w różnych dziedzinach, konkluduj.
Aby pomóc firmom w skuteczniejszym wykorzystaniu sztucznej inteligencji generatywnej, Mathias Brem wymienił pięć zmian o dużym wpływie, które może przynieść ich wdrożenie. Sprawdź
- Generacja syntetycznych danych
Generatywna IA umożliwia tworzenie realistycznych i wysokiej jakości syntetycznych zbiorów danych, rozszerzyćjeziora danychz informacjami, które przedstawiają nieistniejące rzeczywiste scenariusze. To jest kluczowe do trenowania modeliuczenie maszynowebardziej solidne i precyzyjne, uzupełniając brak rzeczywistych danych i unikając uprzedzeń. Dane syntetyczne mogą replikować złożone sytuacje, jak oszustwa lub skrajne zachowania klientów, bez polegania na rzeczywistych danych. To podnosi dokładność modeli predykcyjnych, obserwuj Brem
- Wzbogacanie i zaawansowana analiza danych
Sztuczna inteligencja może wzbogacać istniejące dane, generowanie szczegółowych opisów produktów, tłumaczenie tekstów, identyfikować istotne informacje z dokumentów niestrukturalnych i tworzyć nowe atrybuty. To umożliwia głębsze analizy, ujawniając wcześniej niewidoczne spostrzeżenia i wzorce. „Z AI, możemy przekształcić surowe dane w bogate i użyteczne informacje, pozwalając na bardziej strategiczne i uzasadnione decyzje, wyróżnia CDO Rox Partner
- Automatyzacja Powtarzalnych Zadań
Technologia wciąż pozwala na automatyzację powtarzalnych zadań, jak czyszczenie danych i wykrywanie anomalii, AI uwalnia profesjonalistów, aby mogli skupić się na analizach strategicznych i rozwoju modeliuczenie maszynowe, zwiększyć efektywność operacyjną. Automatyzacja procesów rutynowych pozwala zespołowi danych skupić się na działaniach o wyższej wartości dodanej, co napędza innowacje i konkurencyjność, twierdzi
- Rozwój innowacyjnych produktów i usług
Sztuczna inteligencja może generować innowacyjne pomysły na produkty i usługi, pomoc w badaniach i rozwoju rozwiązań dostosowanych do potrzeb. Może również optymalizować projekty i generować realistyczne prototypy, przyspieszając proces rozwoju. Zdolność do szybkiego generowania nowych koncepcji i prototypów przyspiesza cykl innowacji, utrzymując firmy na czołowej pozycji na rynku, komentuje wykonawcę
- Zwiększenie wiedzy i ekspertyzy
IA może tworzyć materiały szkoleniowe dostosowane do potrzeb i, optymalizować naukę w różnych funkcjach i poziomach wiedzy. Czatyboty, na przykład, mogą wspierać pracowników w powtarzalnych zadaniach, uwalniając czas na działania strategiczne. Personalizacja szkoleń za pomocą AI zapewnia, że pracownicy zdobywają dokładnie tę wiedzę, której potrzebują, poprawiając efektywność i wydajność, konkluduj
