生成式人工智能正作为一种颠覆性工具在商业领域崭露头角，但许多企业仍不知道如何充分利用这项技术。 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，22%的企业无法量化其使用的结果。
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，强调生成式人工智能如何革新数据管理。 “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，”他说。
为了帮助企业更有效地使用生成式人工智能，Brem 列出了其采用可以带来的五个重大变化：
1. 合成数据生成
生成式人工智能能够创建逼真且高质量的合成数据集，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、更准确的机器学习模型至关重要，弥补了真实数据的不足并避免偏差。 “合成数据可以复制复杂的情境，例如欺诈行为或客户的极端行为，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。
2. 高级数据丰富和分析
人工智能可以丰富现有数据，生成详细的产品描述，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。 布雷姆强调：“有了人工智能，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。”
3.重复任务的自动化
技术允许自动化重复性任务，如数据清理和异常检测，释放专业人员专注于战略分析和机器学习模型的开发，从而提高运营效率。 “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。
4. 创新产品和服务的开发
人工智能可以为产品和服务提供创新的想法，协助定制解决方案的研究与开发，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，”布雷姆评论道。
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。 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。 “通过人工智能个性化培训，确保员工获得所需的知识，提高效率和生产力，”布雷姆总结道。
通过这五种策略，生成式人工智能可以改变数据管理，推动公司的创新和竞争力。
