Generatywna Sztuczna Inteligencja wyłania się jako narzędzie zakłócające w krajobrazie biznesowym, ale wiele firm wciąż nie wie, jak w pełni wykorzystać tę technologię. 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, a 22% nie potrafi określić wyników ich użycia
Mathias Brem, współzałożyciel i CDO Rox Partner, konsulting technologiczny specjalizujący się w danych i cyberbezpieczeństwie, wyróżnia się tym, jak Generatywna IA może zrewolucjonizować zarządzanie danymi. "Ten dodatek napędza świat korporacyjny w kierunku przyszłości zorientowanej na dane", otwierając nowe granice dla analiz i innowacji w różnych dziedzinach, twierdzi
Aby pomóc firmom w skuteczniejszym wykorzystaniu sztucznej inteligencji generatywnej, Brem wymienił pięć zmian o dużym wpływie, które ich wdrożenie może przynieść
1. Generacja syntetycznych danych
Generatywna IA umożliwia tworzenie realistycznych i wysokiej jakości syntetycznych zbiorów danych, rozszerzanie jezior danych o informacje, które reprezentują nieistniejące rzeczywiste scenariusze. To jest kluczowe dla szkolenia bardziej solidnych i precyzyjnych modeli uczenia maszynowego, 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
2. Wzbogacanie i zaawansowana analiza danych
Sztuczna inteligencja może wzbogacać istniejące dane, generowanie szczegółowych opisów produktów, tłumaczenie tekstów, identyfikowanie istotnych informacji z dokumentów niestrukturalnych i tworzenie nowych atrybutów. 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 się Brem
3. Automatyzacja Powtarzalnych Zadań
Technologia pozwala na automatyzację powtarzalnych zadań, jak czyszczenie danych i wykrywanie anomalii, uwalniając profesjonalistów, aby mogli skupić się na analizach strategicznych i rozwoju modeli uczenia maszynowego, zwiększając efektywność operacyjną. Automatyzacja procesów rutynowych pozwala zespołowi danych skupić się na działaniach o wyższej wartości dodanej, co napędza innowacje i konkurencyjność, twierdzi
4. Rozwój innowacyjnych produktów i usług
Sztuczna inteligencja może generować innowacyjne pomysły na produkty i usługi, pomoc w badaniach i rozwoju rozwiązań dostosowanych do potrzeb, 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, komentarz Brem
5. Zwiększenie wiedzy i ekspertyzy
Sztuczna inteligencja 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, zakończono Brem
Z tymi pięcioma strategiami, adopcja sztucznej inteligencji generatywnej może przekształcić zarządzanie danymi, napędzając innowacje i konkurencyjność firm
