Нягледзячы на тое, што цяперашні ландшафт генератыўнага штучнага інтэлекту аказваецца ўсё больш рэвалюцыйным, многія кампаніі не ўпэўненыя, як найлепш выкарыстоўваць гэтую тэхналогію для паляпшэння сваіх працэсаў. Згодна са справаздачай «Стартапы і генератыўны штучны інтэлект: раскрыццё яго патэнцыялу ў Бразіліі», праведзенай Google і Box1824, 63% стартапаў у галіне штучнага інтэлекту ў Бразіліі ўсё яшчэ не маюць выразнай стратэгіі выкарыстання генератыўнага штучнага інтэлекту. Акрамя таго, 22% з іх усё яшчэ не могуць колькасна ацаніць і вымераць вынікі выкарыстання гэтага рэсурсу.
Паводле слоў Маціяса Брэма, партнёра-заснавальніка і дырэктара па тэхнічных пытаннях Rox Partner, вядучай тэхналагічнай кансалтынгавай кампаніі ў галіне дадзеных і кібербяспекі, выкарыстанне гэтага рэсурсу дазваляе, напрыклад, вывесці возера дадзеных, як называецца карпаратыўнае сховішча, якое захоўвае вялікія аб'ёмы структураваных і неструктураваных дадзеных, на новы ўзровень дзякуючы , заснаванаму на дадзеных, узмоцненаму новым рэсурсам. «Гэта дадатак рухае карпаратыўны свет да будучыні, заснаванай на дадзеных, адкрываючы новыя рубяжы для аналізу і інавацый па розных напрамках», — падсумоўвае ён.
Каб дапамагчы кампаніям больш эфектыўна выкарыстоўваць генератыўны штучны інтэлект, Маціяс Брэм пералічыў пяць найбольш уплывовых змен, якія можа прынесці яго ўкараненне. Азнаёмцеся з імі:
- Генерацыя сінтэтычных дадзеных
Генератыўны штучны інтэлект дазваляе ствараць рэалістычныя, высакаякасныя сінтэтычныя наборы даных, пашыраючы азёры даных інфармацыяй, якая адлюстроўвае неіснуючыя рэальныя сцэнарыі. Гэта мае вырашальнае значэнне для навучання машыннага навучання , вырашэння праблемы недахопу рэальных даных і пазбягання прадузятасцяў. «Сінтэтычныя даныя могуць узнаўляць складаныя сітуацыі, такія як махлярства або экстрэмальныя паводзіны кліентаў, не абапіраючыся на рэальныя даныя. Гэта павышае дакладнасць прагнастычных мадэляў», — адзначае Брэм.
- Узбагачэнне дадзеных і пашыраны аналіз
Штучны інтэлект можа ўзбагачаць існуючыя дадзеныя, ствараючы падрабязныя апісанні прадуктаў, перакладаючы тэксты, выяўляючы адпаведную інфармацыю з неструктураваных дакументаў і ствараючы новыя атрыбуты. Гэта дазваляе праводзіць больш глыбокі аналіз, выяўляючы раней невядомыя ідэі і заканамернасці. «З дапамогай штучнага інтэлекту мы можам пераўтвараць неапрацаваныя дадзеныя ў багатую, карысную інфармацыю, што дазваляе прымаць больш стратэгічныя і абгрунтаваныя рашэнні», — падкрэслівае дырэктар па тэхнічных пытаннях Rox Partner.
- Аўтаматызацыя паўтаральных задач
Тэхналогіі таксама дазваляюць аўтаматызаваць паўтаральныя задачы, такія як ачыстка дадзеных і выяўленне анамалій, у той час як штучны інтэлект вызваляе спецыялістаў, каб яны маглі засяродзіцца на стратэгічным аналізе і распрацоўцы машыннага навучання, павышаючы аперацыйную эфектыўнасць. «Аўтаматызацыя руцінных працэсаў дазваляе камандзе па апрацоўцы дадзеных засяродзіцца на дзейнасці з больш высокай дабаўленай вартасцю, што стымулюе інавацыі і канкурэнтаздольнасць», — заяўляе ён.
- Распрацоўка інавацыйных прадуктаў і паслуг
Штучны інтэлект можа генераваць інавацыйныя ідэі для прадуктаў і паслуг, дапамагаць у даследаваннях і распрацоўцы індывідуальных рашэнняў. Ён таксама можа аптымізаваць дызайн і ствараць рэалістычныя прататыпы, паскараючы працэс распрацоўкі. «Здольнасць хутка ствараць новыя канцэпцыі і прататыпы паскарае інавацыйны цыкл, утрымліваючы кампаніі на пярэднім краі рынку», — каментуе кіраўнік.
- Пашырэнне ведаў і вопыту
Штучны інтэлект можа ствараць індывідуальныя навучальныя матэрыялы і аптымізаваць навучанне для розных роляў і ўзроўняў навыкаў. Чат-боты, напрыклад, могуць дапамагаць супрацоўнікам з паўтаральнымі задачамі, вызваляючы час для стратэгічных мерапрыемстваў. «Персаналізацыя навучання з дапамогай штучнага інтэлекту гарантуе, што супрацоўнікі атрымаюць менавіта тыя веды, якія ім патрэбныя, павышаючы эфектыўнасць і прадукцыйнасць», — падсумоўвае ён.
