尽管当前生成式人工智能的局势越来越具有颠覆性，但仍有许多公司不确定如何最好地利用这项技术来优化他们的流程。 根据由谷歌和Box1824进行的《初创企业与生成式人工智能：释放巴西潜力》报告，巴西63%的人工智能初创企业尚未制定明确的生成式人工智能使用策略。 此外，22%的她们仍然无法量化和衡量使用该资源的结果。
据创始合伙人兼首席数据官 Mathias Brem 称，Rox 合作伙伴是一家领先的数据和网络安全技术咨询公司，该资源的使用可以实现以下目的：数据湖，即存储大量结构化和非结构化数据的企业存储库，通过一种方法将其提升到一个新的水平数据驱动由新功能增强。 “这个插件推动了企业界迈向以数据为导向的未来，为各个领域的分析和创新开辟了新的前沿，”他总结道。
为了帮助企业更有效地应用生成式人工智能，Mathias Brem列出了五个采用该技术可能带来的高影响变化。 查看
- 合成数据生成
生成式人工智能可让您创建逼真的高质量合成数据集，扩展数据湖包含代表不存在的真实场景的信息。 这对训练模型至关重要机器学习更强大且更精确，弥补真实数据的不足，避免偏见。 “合成数据可以复制复杂的情境，例如欺诈或客户的极端行为，而无需依赖真实数据。这提高了预测模型的准确性，”布雷姆指出。
- 高级数据丰富和分析
人工智能可以丰富现有数据，生成产品的详细描述，翻译文本，识别非结构化文档中的相关信息，并创建新的属性。 这使得更深入的分析成为可能，揭示以前无法察觉的见解和模式。 “借助人工智能，我们可以将原始数据转化为丰富且可操作的信息，从而做出更具战略性和依据的决策，”Rox Partner的首席数据官强调。
- 重复任务的自动化
技术还可以实现重复性任务的自动化，例如数据清理和异常检测，而人工智能则可以让专业人员专注于战略分析和商业模式的开发。机器学习提高运营效率。 “自动化日常流程使数据团队能够专注于更具价值的活动，从而推动创新和竞争力，”他说。
- 创新产品和服务的开发
人工智能可以生成创新的产品和服务创意，协助定制解决方案的研究与开发。 她还可以优化设计并生成逼真的原型，加快开发过程。 “快速生成新概念和原型的能力加快了创新周期，使企业保持在市场的前沿，”这位高管评论道。
- 拓展知识和专业技能
人工智能可以定制培训材料，优化不同岗位和知识水平的学习。 例如，聊天机器人可以协助员工完成重复性任务，从而腾出时间进行战略性活动。 “通过人工智能进行个性化培训，确保员工获得所需的知识，提高效率和生产力，”他总结道。
