Chociaż obecny krajobraz generatywnej sztucznej inteligencji okazuje się coraz bardziej przełomowy, wiele firm nie jest pewnych, jak najlepiej wykorzystać tę technologię do usprawnienia swoich procesów. Według raportu „Startupy i generatywna sztuczna inteligencja: Odblokowanie jej potencjału w Brazylii”, opracowanego przez Google i Box1824, 63% brazylijskich startupów zajmujących się sztuczną inteligencją nadal nie ma jasnej strategii wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji. Co więcej, 22% z nich nadal nie potrafi określić ilościowo i zmierzyć rezultatów wykorzystania tego zasobu.
Według Mathiasa Brema, partnera założyciela i dyrektora ds. rozwoju (CDO) w Rox Partner, wiodącej firmie konsultingowej w dziedzinie danych i cyberbezpieczeństwa, wykorzystanie tego zasobu pozwala na przykład na przeniesienie jeziora danych (data lake), jak nazywa się korporacyjne repozytorium przechowujące duże wolumeny ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, na nowy poziom dzięki opartemu na danych, wzmocnionemu przez nowy zasób. „Ten dodatek napędza świat korporacji w kierunku przyszłości opartej na danych, otwierając nowe horyzonty dla analiz i innowacji na różnych frontach” – podsumowuje.
Aby pomóc firmom efektywniej wdrażać sztuczną inteligencję generatywną, Mathias Brem wymienił pięć istotnych zmian, jakie może przynieść jej wdrożenie. Sprawdź je:
- Generowanie syntetycznych danych
Generatywna sztuczna inteligencja umożliwia tworzenie realistycznych, wysokiej jakości syntetycznych zbiorów danych, rozszerzając jeziora danych o informacje, które reprezentują nieistniejące scenariusze ze świata rzeczywistego. Ma to kluczowe znaczenie dla szkolenia uczenia maszynowego , eliminując brak rzeczywistych danych i unikając błędów poznawczych. „Dane syntetyczne mogą odzwierciedlać złożone sytuacje, takie jak oszustwa czy ekstremalne zachowania klientów, bez polegania na rzeczywistych danych. Zwiększa to dokładność modeli predykcyjnych” – zauważa Brem.
- Wzbogacanie danych i zaawansowana analiza
Sztuczna inteligencja może wzbogacać istniejące dane poprzez generowanie szczegółowych opisów produktów, tłumaczenie tekstów, identyfikowanie istotnych informacji z nieustrukturyzowanych dokumentów i tworzenie nowych atrybutów. Umożliwia to głębszą analizę, ujawniając dotychczas niewidoczne spostrzeżenia i wzorce. „Dzięki sztucznej inteligencji możemy przekształcić surowe dane w bogate, praktyczne informacje, co pozwala na podejmowanie bardziej strategicznych i świadomych decyzji” – podkreśla dyrektor ds. rozwoju (CDO) w Rox Partner.
- Automatyzacja zadań powtarzalnych
Technologia umożliwia również automatyzację powtarzalnych zadań, takich jak czyszczenie danych i wykrywanie anomalii, a sztuczna inteligencja pozwala specjalistom skupić się na analizie strategicznej i rozwoju uczenia maszynowego, zwiększając wydajność operacyjną. „Automatyzacja rutynowych procesów pozwala zespołowi ds. danych skupić się na działaniach o wyższej wartości dodanej, co napędza innowacyjność i konkurencyjność” – stwierdza.
- Rozwój innowacyjnych produktów i usług
Sztuczna inteligencja może generować innowacyjne pomysły na produkty i usługi, wspomagać badania i rozwój rozwiązań szytych na miarę. Może również optymalizować projekty i generować realistyczne prototypy, przyspieszając proces rozwoju. „Możliwość generowania nowych koncepcji i prototypów szybko przyspiesza cykl innowacji, utrzymując firmy w czołówce rynku” – komentuje dyrektor.
- Rozszerzanie wiedzy i kompetencji
Sztuczna inteligencja może tworzyć spersonalizowane materiały szkoleniowe i optymalizować proces nauki w różnych rolach i na różnych poziomach umiejętności. Na przykład chatboty mogą pomagać pracownikom w powtarzalnych zadaniach, uwalniając czas na działania strategiczne. „Personalizacja szkoleń za pomocą sztucznej inteligencji gwarantuje, że pracownicy zdobędą dokładnie taką wiedzę, jakiej potrzebują, co przełoży się na poprawę wydajności i produktywności” – podsumowuje.
