生成性人工智能正作为一种颠覆性工具在商业环境中崭露头角, 但许多公司仍然不知道如何充分利用这项技术. 根据报告《初创企业与生成性人工智能：释放其在巴西的潜力》, 由谷歌和Box1824主办, 63%的巴西人工智能初创企业仍然没有明确的生成性人工智能使用策略, 22%的人无法量化其使用结果
马蒂亚斯·布雷姆, Rox Partner的联合创始人兼首席数据官, 专注于数据和网络安全的技术咨询公司, 突出生成性人工智能如何革新数据管理. “这个补充推动了企业世界朝着数据驱动的未来发展, 开辟新的边界，以便在多个领域进行分析和创新, 声明
为了帮助企业更有效地利用生成性人工智能, Brem列出了五个高影响力的变化，采用它可以带来：
1. 合成数据生成
生成性人工智能可以创建高质量的逼真合成数据集, 扩展数据湖，包含代表不存在的真实场景的信息. 这对于训练更强大和更精确的机器学习模型至关重要, 弥补真实数据的缺乏，避免偏见. 合成数据可以复制复杂情况, 如客户的欺诈或极端行为, 不依赖于真实数据. 这提高了预测模型的准确性, 观察布雷姆
2. 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属性. 这使得更深入的分析成为可能, 揭示以前看不见的洞察和模式. “与人工智能”, 我们可以将原始数据转化为丰富且可操作的信息, 允许更具战略性和依据的决策, 突出布雷姆
3. 重复任务的自动化
技术使得自动化重复性任务成为可能, 数据清洗和异常检测, 释放专业人员以专注于战略分析和机器学习模型开发, 提高运营效率. “常规流程的自动化使数据团队能够专注于更高附加值的活动, 推动创新和竞争力的是什么, 声明
4. 创新产品和服务的开发
人工智能可以为产品和服务生成创新想法, 协助定制解决方案的研究和开发, 优化设计并生成逼真的原型, 加速开发过程. 快速生成新概念和原型的能力加速了创新周期, 保持企业在市场前沿, 评论Brem
5. 拓展知识和专业技能
人工智能可以定制培训材料，并优化不同职能和知识水平的学习. 聊天机器人, 例如, 可以帮助员工完成重复性任务, 释放时间用于战略活动. 通过人工智能个性化培训确保员工获得他们所需的确切知识, 提高效率和生产力, 结束布雷姆
通过这五种策略, 生成性人工智能的采用可以改变数据管理, 推动企业的创新和竞争力
