Генеративный искусственный интеллект становится разрушительным инструментом в бизнес-среде, но многие компании все еще не знают, как максимально использовать эту технологию. Согласно отчету "Стартапы и генеративный искусственный интеллект: раскрытие их потенциала в Бразилии", проведенный Google и Box1824, 63% стартапов ИИ в Бразилии все еще не имеют четкой стратегии для использования генеративного ИИ, и 22% не могут количественно оценить результаты его использования
Маттиас Брем, соучредитель и CDO Rox Partner, консультационные услуги в области технологий, специализированные на данных и кибербезопасности, выделяет, как генеративный ИИ может революционизировать управление данными. Этот компонент продвигает корпоративный мир к будущему, ориентированному на данные, открывая новые горизонты для анализа и инноваций в различных направлениях, утверждает
Чтобы помочь компаниям более эффективно использовать генеративный ИИ, Брем перечислил пять изменений с высоким воздействием, которые может обеспечить его внедрение
1. Генерация синтетических данных
Генеративный ИИ позволяет создавать реалистичные и высококачественные синтетические наборы данных, расширение дата-озер с информацией, представляющей несуществующие реальные сценарии. Это имеет решающее значение для обучения более надежных и точных моделей машинного обучения, компенсируя нехватку реальных данных и избегая предвзятости. Синтетические данные могут воспроизводить сложные ситуации, как мошенничество или крайние поведения клиентов, без зависимости от реальных данных. Это повышает точность предсказательных моделей, наблюдай за Бремом
2. Расширенное обогащение и анализ данных
ИИ может обогатить существующие данные, генерация подробных описаний продуктов, перевод текстов, идентификация релевантной информации из неструктурированных документов и создание новых атрибутов. Это позволяет проводить более глубокий анализ, раскрывая ранее невидимые инсайты и паттерны. С ИИ, мы можем преобразовать сырые данные в богатую и действенную информацию, позволяя принимать более стратегические и обоснованные решения, выделяет Брем
3. Автоматизация повторяющихся задач
Технология позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи, как очистка данных и обнаружение аномалий, освобождая специалистов для сосредоточения на стратегическом анализе и разработке моделей машинного обучения, увеличение операционной эффективности. Автоматизация рутинных процессов позволяет команде данных сосредоточиться на более ценных задачах, что стимулирует инновации и конкурентоспособность, утверждает
4. Разработка инновационных продуктов и услуг
ИИ может генерировать инновационные идеи для продуктов и услуг, помощь в исследовании и разработке индивидуальных решений, оптимизировать дизайны и создавать реалистичные прототипы, ускорение процесса разработки. Способность быстро генерировать новые концепции и прототипы ускоряет цикл инноваций, поддерживая компании на переднем крае рынка, комментирует Брем
5. Расширение знаний и опыта
ИИ может создавать индивидуализированные учебные материалы и оптимизировать обучение в различных функциях и уровнях знаний. Чат-боты, например, могут помогать сотрудникам в повторяющихся задачах, освобождая время для стратегических мероприятий. Персонализация обучения с помощью ИИ гарантирует, что сотрудники получают именно те знания, которые им нужны, улучшение эффективности и производительности, заключил Брем
С этими пятью стратегиями, принятие генеративного ИИ может преобразовать управление данными, стимулируя инновации и конкурентоспособность компаний
