Generativna umetna inteligenca se v poslovnem okolju pojavlja kot prelomno orodje, vendar mnoga podjetja še vedno ne vedo, kako bi to tehnologijo kar najbolje izkoristila. Glede na poročilo »Startupi in generativna umetna inteligenca: odkrivanje njenega potenciala v Braziliji«, ki sta ga izvedla Google in Box1824, 63 % zagonskih podjetij, ki se ukvarjajo z umetno inteligenco v Braziliji, še vedno nima jasne strategije za uporabo generativne umetne inteligence, 22 % pa jih ne more količinsko opredeliti rezultatov njene uporabe.
Mathias Brem, ustanovni partner in direktor za finance pri Rox Partner, tehnološkem svetovalnem podjetju, specializiranem za podatke in kibernetsko varnost, poudarja, kako lahko generativna umetna inteligenca revolucionira upravljanje podatkov. »Ta dopolnitev vodi korporativni svet v prihodnost, ki temelji na podatkih, in odpira nove meje za analizo in inovacije na različnih področjih,« pravi.
Da bi podjetjem pomagal učinkoviteje uporabljati generativno umetno inteligenco, je Brem navedel pet sprememb z velikim vplivom, ki jih lahko prinese njena uvedba:
1. Generiranje sintetičnih podatkov
: Generativna umetna inteligenca omogoča ustvarjanje realističnih, visokokakovostnih sintetičnih naborov podatkov, s čimer se razširijo podatkovna jezera z informacijami, ki predstavljajo neobstoječe scenarije iz resničnega sveta. To je ključnega pomena za učenje robustnejših in natančnejših modelov strojnega učenja, odpravljanje pomanjkanja resničnih podatkov in preprečevanje pristranskosti. »Sintetični podatki lahko posnemajo kompleksne situacije, kot so goljufije ali ekstremno vedenje strank, ne da bi se zanašali na resnične podatke. To poveča natančnost napovednih modelov,« ugotavlja Brem.
2. Obogatitev podatkov in napredna analiza
Umetna inteligenca lahko obogati obstoječe podatke z ustvarjanjem podrobnih opisov izdelkov, prevajanjem besedil, prepoznavanjem ustreznih informacij iz nestrukturiranih dokumentov in ustvarjanjem novih atributov. To omogoča globljo analizo, ki razkriva prej nevidne vpoglede in vzorce. »Z umetno inteligenco lahko surove podatke pretvorimo v bogate, uporabne informacije, kar omogoča bolj strateške in informirane odločitve,« poudarja Brem.
3. Avtomatizacija ponavljajočih se opravil
Tehnologija omogoča avtomatizacijo ponavljajočih se opravil, kot sta čiščenje podatkov in odkrivanje anomalij, kar strokovnjakom omogoča, da se osredotočijo na strateško analizo in razvoj modelov strojnega učenja, s čimer se poveča operativna učinkovitost. »Avtomatizacija rutinskih procesov omogoča podatkovni ekipi, da se osredotoči na dejavnosti z višjo dodano vrednostjo, kar spodbuja inovacije in konkurenčnost,« navaja.
4. Razvoj inovativnih izdelkov in storitev
Umetna inteligenca lahko ustvarja inovativne ideje za izdelke in storitve, pomaga pri raziskavah in razvoju rešitev po meri, optimizira zasnove in ustvarja realistične prototipe, s čimer pospeši proces razvoja. »Sposobnost hitrega ustvarjanja novih konceptov in prototipov pospeši inovacijski cikel, s čimer podjetja ohranjajo vodilne položaje na trgu,« komentira Brem.
5. Širjenje znanja in strokovnega znanja:
Umetna inteligenca lahko ustvari prilagojena gradiva za usposabljanje in optimizira učenje za različne vloge in ravni spretnosti. Klepetalni roboti lahko na primer pomagajo zaposlenim pri ponavljajočih se nalogah in tako sprostijo čas za strateške dejavnosti. »Prilagajanje usposabljanja z umetno inteligenco zagotavlja, da zaposleni pridobijo točno tisto znanje, ki ga potrebujejo, kar izboljša učinkovitost in produktivnost,« zaključuje Brem.
S temi petimi strategijami lahko uvedba generativne umetne inteligence preoblikuje upravljanje podatkov, kar spodbuja inovacije in konkurenčnost podjetij.
