生成式人工智慧正在成為商業領域的顛覆性工具，但許多公司仍然不知道如何充分利用這項技術。根據Google和Box1824共同發布的報告《新創公司與生成式人工智慧：釋放其在巴西的潛力》，巴西63%的人工智慧新創公司仍然缺乏明確的生成式人工智慧應用策略，22%的企業無法量化其應用成果。
專注於數據和網路安全的技術諮詢公司Rox Partner的創始合夥人兼首席數據長馬蒂亞斯·布雷姆強調了生成式人工智慧如何革新數據管理。 「這種互補技術正推動企業界走向數據驅動的未來，為各領域的分析和創新開闢新的天地。」他表示。
為了幫助企業更有效地利用生成式人工智慧，布雷姆列出了採用生成式人工智慧所能帶來的五項影響深遠的變革：
1. 合成資料產生
：生成式人工智慧能夠創建逼真、高品質的合成資料集，從而擴展資料湖，使其包含代表現實世界中不存在的場景的資訊。這對於訓練更強大、更準確的機器學習模型至關重要，可以解決真實資料匱乏的問題，並避免資料偏差。 「合成數據可以模擬複雜的場景，例如詐欺或極端客戶行為，而無需依賴真實數據。這提高了預測模型的準確性，」Brem 指出。
2. 資料豐富與進階分析
人工智慧可以透過產生詳細的產品描述、翻譯文字、從非結構化文件中識別相關資訊以及建立新屬性來豐富現有資料。這使得分析更加深入，能夠揭示以前未曾發現的洞察和模式。 「借助人工智慧，我們可以將原始數據轉化為豐富且可操作的信息，從而做出更具戰略性和更明智的決策，」布雷姆強調。
3. 自動化重複性任務
技術能夠實現重複性任務的自動化，例如資料清洗和異常檢測，使專業人員能夠專注於策略分析和機器學習模型的開發，提高營運效率。他表示：“自動化日常流程使數據團隊能夠專注於更高附加價值的活動，從而推動創新和提升競爭力。”
4. 創新產品和服務開發
人工智慧可以為產品和服務產生創新想法，協助研發客製化解決方案，優化設計，並產生逼真的原型，從而加速開發過程。 「快速生成新概念和原型的能力加快了創新週期，使公司始終處於市場前沿，」布雷姆評論道。
5. 拓展知識與技能：
人工智慧可以創造客製化的培訓材料，並優化不同職位和技能等級員工的學習體驗。例如，聊天機器人可以幫助員工處理重複性工作，從而騰出時間從事策略性活動。 「透過人工智慧實現個人化培訓，可以確保員工獲得所需的確切知識，從而提高效率和生產力，」布雷姆總結道。
透過這五項策略，採用生成式人工智慧可以改變資料管理，進而推動企業的創新和競爭力。
