Различные варианты использования генеративного ИИ в бизнесе

Как использовать генеративный ИИ в бизнесе? Какие новые возможности для бизнеса открывают технологии? И наоборот, каковы его пределы? Как и любое новое решение, генеративный ИИ вызывает вопросы и даже беспокойство, поскольку генерирует новые способы действий. Посмотрите несколько приведенных ниже примеров создания текстового контента.

Хотя многие приложения все еще нуждаются в разработке на основе генеративных алгоритмов ИИ, уже можно использовать генеративный ИИ для конкретных случаев использования, синоним добавленной стоимости для бизнеса. Действительно, инструменты автоматического создания контента существуют уже несколько лет. В этом смысле генеративный ИИ просто способствовал их эволюции и, следовательно, их совершенствованию.

Вариант использования 1: эволюция чат-ботов и голосовых ботов в контекстах автоматизированного обслуживания клиентов.

Чат-боты являются убедительным примером эволюции, вызванной генеративным искусственным интеллектом. Теперь, интегрированные в нашу повседневную жизнь, разговорные роботы не стали ждать, пока генеративный искусственный интеллект станет эффективным во множестве случаев использования. Наиболее известными среди них являются виртуальные помощники, способные направить клиента в сети к нужному продукту, нужной странице, нужной информации или нужному контакту. С другой стороны, генеративный ИИ придаст реагированию дополнительный уровень гибкости и актуальности.

Чат-боты не ждали, пока генеративный искусственный интеллект добьется успеха во многих случаях использования. С другой стороны, генеративный ИИ придаст реагированию дополнительный уровень гибкости и актуальности.

Ведь до сих пор ответы ботов были достаточно форматированными и мы зачастую переходили на собеседника-человека. Благодаря методу обучения, основанному на множестве источников информации, генеративный ИИ будет интегрировать гораздо более сложные и эффективные модели, способствуя более детальному пониманию вопросов и, как следствие, более высокому качеству предоставляемых ответов. Таким образом, компании смогут сделать шаг вперед в повышении качества своих чат-ботов и голосовых ботов. Ключ: лучший опыт и большая удовлетворенность клиентов.

Вариант использования 2: создание справочного центра или базы знаний.

Еще одно приложение, близкое к примеру чат-бота: интранет, специализированный агент или поисковая система. Часто эти механизмы работают в форме индексации документов или информации, но с более или менее эффективными результатами. Генеративный ИИ может преобразить все поисковые запросы на естественном языке, придав им реальную сторону. удобный путем объединения информации для более точного ответа на запрос.

Конкретно возьмем дело о человеческих ресурсах. Интегрировав всю кадровую информацию в интрасеть, сотрудники смогут задавать свои вопросы и автоматически получать доступ либо к нужному документу, либо к желаемой информации с «естественной» реакцией, близкой к реакции сотрудника отдела кадров. То же самое наблюдалось и со стороны специализированных агентов, которым была бы предоставлена ​​база знаний для изучения. Например, в контексте научной диссертации встроенный механизм позволит с помощью ключевых слов получить прямой доступ к соответствующей части или предложить мне точное изложение заданной темы или раздела.

Генеративный искусственный интеллект может реально преобразовать все поисковые запросы на естественном языке удобныйобъединяя информацию для более точного ответа на запрос.

Эволюция генеративного ИИ здесь позволяет использовать поисковую систему так же, как мы используем Google: вместо того, чтобы указывать ключевые слова и просматривать несколько страниц ответов, генеративный ИИ мог бы синтезировать несколько наиболее интересных и релевантных страниц и предоставлять удобную для понимания информацию. прочитать краткий ответ. Таким образом, мы имеем дело с номинальным использованием поисковой системы, то есть с улучшением через агента, наделенного важными базами знаний. Мы намеренно не говорим об оптимальном исследовании, поскольку информационные страницы, используемые для ответов, могут содержать ошибки. Естественный язык имеет тенденцию заставлять людей поверить в то, что это правда. Но в ИИ абсолютной истины не существует!

Вариант использования 3: автоматическая генерация кода

Если вариантов использования в бизнесе несколько, генеративный ИИ также оказывает ценную помощь разработчикам, автоматизируя генерацию кода, что очень существенно экономит время. Принцип тот же: все, что вам нужно сделать, это заполнить задачу в виде текста, следовательно, на естественном языке, и инструмент может создать несколько сотен чрезвычайно хорошо сделанных строк кода.

В отличие от «классической» генерации кода, генеративный ИИ обеспечивает настоящую интерактивность и беспрецедентную скорость. Так что да, теперь в сети можно найти инструменты, способные выполнить все эти задачи, но большая разница с генеративным ИИ в том, что он преобразует «то, что я ищу» в «именно то, что я хочу».

Вариант использования 4: генерация данных

Таким образом, генеративный ИИ может применяться в большом количестве случаев использования в компании. Однако будьте осторожны: важно понимать, что эффективность генеративного ИИ заключается в «необычайном» объеме данных, используемых для его обучения. Чат-ботам, например, нужна информация, чтобы реагировать правильно и релевантно. Таким образом, данное является условием обязательное условие разработать варианты бизнес-использования генеративного ИИ. Без данных нет проекта данных и, следовательно, нет ИИ!

Генеративный ИИ может применяться в большом количестве случаев использования в бизнесе. Но что делает генеративный ИИ мощным, так это «необычайный» объем данных, используемых для его обучения.

Тем не менее, не попадая в крайний случай, когда данные отсутствуют, компании часто располагают более или менее большими выборками данных. Генеративный ИИ сможет не только учиться на этих данных, но и генерировать определенное количество дополнительной информации. Таким образом, идея состоит в том, чтобы синтезировать дополнительные и разнообразные данные из выборки для улучшения моделей машинного обучения. В результате можно будет создавать модели с очень небольшим количеством настроек. Например, при разработке программного обеспечения необходимо использовать тестовые данные перед запуском в производство. Эти данные, созданные генеративным ИИ, очень подходят для использования в этих тестах.

Вариант использования 5: создание креативного контента

Наконец, еще один вариант использования основан на творческих возможностях генеративного ИИ. Хотя основные варианты использования основаны на информационно-ориентированном текстовом ИИ, ИИ не менее способен к творчеству. Области маркетинга и коммуникации особенно хорошо подходят для этого, например, благодаря созданию изображений для иллюстрации статьи. Генеративный ИИ затем позиционируется как дополнительный визуальный источник, способный ответить на вызов скорости и объема. Некоторые проекты иногда связаны с чрезвычайными потребностями. Таким образом, маркетинговые команды могли попросить свое решение для создания контента создать визуальный элемент, который они могли бы, при необходимости, переработать впоследствии, тем самым сэкономив драгоценное время. Такие инструменты, как DALL-E (также предлагаемый OpenAI) или Midjourney, уже позволяют создавать изображения из текстовых описаний.

В совершенно другой области генеративный ИИ позволяет нам пойти на шаг дальше в моделировании человеческого поведения. Как и в случае с видеоиграми, можно разработать вариант профессионального использования для обучения или удаленного управления определенными видами производственной деятельности. Почему бы не рассмотреть возможность создания гарнитуры дополненной или виртуальной реальности, способной точно воспроизводить человеческие жесты, выполняемые в различных сценариях.

Поскольку эти инструменты все еще новы, многие варианты использования этого генеративного ИИ все еще находятся в стадии разработки. Следовательно, у нас мало информации о полученных результатах. Отсутствие обратной связи заставляет многие компании проявлять некоторое нежелание вступать в авантюру по созданию контента. Как далеко можно зайти? Какие ограничения возникнет при производстве информации? Второй момент заключается в том, что эти очень мощные технологии широко представлены в облаке. Это поднимает вопрос об использовании и конфиденциальности депонированных данных.

В любом случае, мы находимся в непрерывной эволюции (а не непрерывной, что означало бы линейной), потому что ИИ уже меняет способ работы. В некоторых случаях генеративный ИИ обеспечит простую эволюцию. В других случаях это позволит найти новые варианты использования или более совершенные характеристики. Именно здесь эксперты в области данных и искусственного интеллекта, такие как Business & Decision, будут играть реальную роль в пропаганде и повышении осведомленности, поскольку для получения такого же качества ответа, как и от потребительских решений, с учетом ChatGPT, большого количества и высокого качества данных. необходимы.

👉 Все наши новости можно найти в режиме реального времени, подписавшись на нас. LinkedIn 👈