Παρόλο που το τρέχον τοπίο της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης αποδεικνύεται ολοένα και πιο ανατρεπτικό, πολλές εταιρείες δεν είναι σίγουρες για τον καλύτερο τρόπο αξιοποίησης της τεχνολογίας για τη βελτίωση των διαδικασιών τους. Σύμφωνα με την έκθεση «Startups & Generative Artificial Intelligence: Unlocking its Potential in Brazil», που διεξήχθη από την Google και την Box1824, το 63% των νεοσύστατων επιχειρήσεων Τεχνητής Νοημοσύνης στη Βραζιλία εξακολουθεί να μην διαθέτει σαφή στρατηγική για τη χρήση της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης. Επιπλέον, το 22% από αυτές εξακολουθεί να μην είναι σε θέση να ποσοτικοποιήσει και να μετρήσει τα αποτελέσματα της χρήσης αυτού του πόρου.
Σύμφωνα με τον Mathias Brem, ιδρυτικό εταίρο και CDO της Rox Partner, μιας κορυφαίας εταιρείας συμβούλων τεχνολογίας σε δεδομένα και κυβερνοασφάλεια, η χρήση αυτού του πόρου επιτρέπει, για παράδειγμα, τη λίμνη δεδομένων, όπως ονομάζεται το εταιρικό αποθετήριο που αποθηκεύει μεγάλους όγκους δομημένων και αδόμητων δεδομένων, να αναβαθμιστεί σε νέο επίπεδο μέσω μιας που βασίζεται σε δεδομένα και ενισχύεται από τον νέο πόρο. «Αυτή η προσθήκη ωθεί τον εταιρικό κόσμο προς ένα μέλλον που βασίζεται σε δεδομένα, ανοίγοντας νέα σύνορα για ανάλυση και καινοτομία σε διάφορα μέτωπα», καταλήγει.
Για να βοηθήσει τις εταιρείες να αξιοποιήσουν την Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη πιο αποτελεσματικά, ο Mathias Brem απαρίθμησε πέντε αλλαγές με υψηλό αντίκτυπο που μπορεί να επιφέρει η υιοθέτησή της. Δείτε τες:
- Δημιουργία Συνθετικών Δεδομένων
Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει τη δημιουργία ρεαλιστικών, υψηλής ποιότητας συνθετικών συνόλων δεδομένων, επεκτείνοντας τις λίμνες δεδομένων με πληροφορίες που αντιπροσωπεύουν ανύπαρκτα σενάρια πραγματικού κόσμου. Αυτό είναι κρίσιμο για την εκπαίδευση μηχανικής μάθησης , την αντιμετώπιση της έλλειψης πραγματικών δεδομένων και την αποφυγή προκαταλήψεων. «Τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να αναπαράγουν πολύπλοκες καταστάσεις, όπως απάτη ή ακραία συμπεριφορά πελατών, χωρίς να βασίζονται σε πραγματικά δεδομένα. Αυτό αυξάνει την ακρίβεια των προγνωστικών μοντέλων», σημειώνει ο Brem.
- Εμπλουτισμός Δεδομένων και Προηγμένη Ανάλυση
Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να εμπλουτίσει τα υπάρχοντα δεδομένα δημιουργώντας λεπτομερείς περιγραφές προϊόντων, μεταφράζοντας κείμενα, εντοπίζοντας σχετικές πληροφορίες από μη δομημένα έγγραφα και δημιουργώντας νέα χαρακτηριστικά. Αυτό επιτρέπει την βαθύτερη ανάλυση, αποκαλύπτοντας προηγουμένως άγνωστες γνώσεις και μοτίβα. «Με την Τεχνητή Νοημοσύνη, μπορούμε να μετατρέψουμε τα ακατέργαστα δεδομένα σε πλούσιες, εφαρμόσιμες πληροφορίες, επιτρέποντας τη λήψη πιο στρατηγικών και τεκμηριωμένων αποφάσεων», τονίζει ο CDO της Rox Partner.
- Αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών
Η τεχνολογία επιτρέπει επίσης την αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών, όπως ο καθαρισμός δεδομένων και η ανίχνευση ανωμαλιών, ενώ η Τεχνητή Νοημοσύνη δίνει στους επαγγελματίες τη δυνατότητα να επικεντρωθούν στη στρατηγική ανάλυση και την ανάπτυξη μηχανικής μάθησης, αυξάνοντας την επιχειρησιακή αποτελεσματικότητα. «Η αυτοματοποίηση των διαδικασιών ρουτίνας επιτρέπει στην ομάδα δεδομένων να επικεντρωθεί σε δραστηριότητες υψηλότερης προστιθέμενης αξίας, γεγονός που οδηγεί στην καινοτομία και την ανταγωνιστικότητα», δηλώνει.
- Ανάπτυξη Καινοτόμων Προϊόντων και Υπηρεσιών
Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει καινοτόμες ιδέες για προϊόντα και υπηρεσίες, να βοηθήσει στην έρευνα και την ανάπτυξη εξατομικευμένων λύσεων. Μπορεί επίσης να βελτιστοποιήσει τα σχέδια και να δημιουργήσει ρεαλιστικά πρωτότυπα, επιταχύνοντας τη διαδικασία ανάπτυξης. «Η ικανότητα δημιουργίας νέων εννοιών και πρωτοτύπων επιταχύνει γρήγορα τον κύκλο καινοτομίας, διατηρώντας τις εταιρείες στην πρώτη γραμμή της αγοράς», σχολιάζει το στέλεχος.
- Επέκταση Γνώσεων και Εμπειρογνωμοσύνης
Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει προσαρμοσμένο εκπαιδευτικό υλικό και να βελτιστοποιήσει τη μάθηση σε διαφορετικούς ρόλους και επίπεδα δεξιοτήτων. Τα chatbot, για παράδειγμα, μπορούν να βοηθήσουν τους εργαζομένους με επαναλαμβανόμενες εργασίες, απελευθερώνοντας χρόνο για στρατηγικές δραστηριότητες. «Η εξατομίκευση της εκπαίδευσης μέσω της Τεχνητής Νοημοσύνης διασφαλίζει ότι οι εργαζόμενοι αποκτούν ακριβώς τις γνώσεις που χρειάζονται, βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα και την παραγωγικότητα», καταλήγει.
