జనరేటివ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ప్రస్తుత స్వరూపం అంతకంతకూ విప్లవాత్మకంగా మారుతున్నప్పటికీ, తమ ప్రక్రియలను మెరుగుపరచడానికి ఈ సాంకేతికతను ఉత్తమంగా ఎలా ఉపయోగించుకోవాలో చాలా కంపెనీలకు స్పష్టత లేదు. గూగుల్ మరియు బాక్స్1824 నిర్వహించిన "స్టార్టప్స్ & జనరేటివ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్: బ్రెజిల్లో దాని సామర్థ్యాన్ని ఆవిష్కరించడం" అనే నివేదిక ప్రకారం, బ్రెజిల్లోని 63% ఏఐ స్టార్టప్లకు జనరేటివ్ ఏఐని ఉపయోగించడంపై ఇప్పటికీ స్పష్టమైన వ్యూహం లేదు. అంతేకాకుండా, వాటిలో 22% ఇప్పటికీ ఈ వనరును ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ఫలితాలను లెక్కించలేకపోతున్నాయి మరియు కొలవలేకపోతున్నాయి.
డేటా మరియు సైబర్సెక్యూరిటీలో ప్రముఖ టెక్నాలజీ కన్సల్టెన్సీ అయిన రాక్స్ పార్టనర్ వ్యవస్థాపక భాగస్వామి మరియు CDO అయిన మథియాస్ బ్రెమ్ ప్రకారం , ఈ వనరు యొక్క ఉపయోగం, ఉదాహరణకు, పెద్ద మొత్తంలో నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మకం కాని డేటాను నిల్వ చేసే కార్పొరేట్ రిపోజిటరీ అయిన డేటా లేక్ను , ఈ కొత్త వనరుతో బలోపేతం చేయబడిన డేటా-ఆధారిత విధానం ద్వారా ఒక కొత్త స్థాయికి తీసుకెళ్లడానికి అనుమతిస్తుంది . "ఈ చేర్పు కార్పొరేట్ ప్రపంచాన్ని డేటా-ఆధారిత భవిష్యత్తు వైపు నడిపిస్తూ, వివిధ రంగాలలో విశ్లేషణ మరియు ఆవిష్కరణల కోసం కొత్త సరిహద్దులను తెరుస్తోంది," అని ఆయన ముగించారు.
కంపెనీలు జనరేటివ్ AIని మరింత సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవడంలో సహాయపడటానికి, దానిని స్వీకరించడం వల్ల కలిగే ఐదు అధిక-ప్రభావ మార్పులను మాథియాస్ బ్రెమ్ జాబితా చేశారు. వాటిని చూడండి:
- సింథటిక్ డేటా జనరేషన్
జనరేటివ్ AI వాస్తవికమైన, అధిక-నాణ్యత గల సింథటిక్ డేటాసెట్లను సృష్టించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, తద్వారా వాస్తవ ప్రపంచంలో ఉనికిలో లేని పరిస్థితులను సూచించే సమాచారంతో డేటా లేక్లను విస్తరిస్తుంది. మరింత పటిష్టమైన మరియు కచ్చితమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి , నిజమైన డేటా కొరతను పరిష్కరించడానికి మరియు పక్షపాతాలను నివారించడానికి ఇది చాలా కీలకం. "సింథటిక్ డేటా, నిజమైన డేటాపై ఆధారపడకుండా మోసం లేదా తీవ్రమైన కస్టమర్ ప్రవర్తన వంటి సంక్లిష్ట పరిస్థితులను పునఃసృష్టించగలదు. ఇది ప్రిడిక్టివ్ మోడళ్ల కచ్చితత్వాన్ని పెంచుతుంది," అని బ్రెమ్ పేర్కొన్నారు.
- డేటా సుసంపన్నత మరియు అధునాతన విశ్లేషణ
వివరణాత్మక ఉత్పత్తి వివరణలను రూపొందించడం, పాఠాలను అనువదించడం, అసంఘటిత పత్రాల నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని గుర్తించడం మరియు కొత్త లక్షణాలను సృష్టించడం ద్వారా AI ఇప్పటికే ఉన్న డేటాను సుసంపన్నం చేయగలదు. ఇది లోతైన విశ్లేషణను సాధ్యం చేస్తుంది, ఇంతకు ముందెన్నడూ చూడని అంతర్దృష్టులను మరియు నమూనాలను వెల్లడిస్తుంది. "AIతో, మనం ముడి డేటాను సమగ్రమైన, ఆచరణాత్మక సమాచారంగా మార్చగలము, ఇది మరింత వ్యూహాత్మక మరియు సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలకు వీలు కల్పిస్తుంది," అని రాక్స్ పార్టనర్ యొక్క CDO నొక్కిచెప్పారు.
- పునరావృత పనుల ఆటోమేషన్
డేటా క్లీనింగ్ మరియు అసాధారణతలను గుర్తించడం వంటి పునరావృతమయ్యే పనులను ఆటోమేట్ చేయడానికి సాంకేతికత వీలు కల్పిస్తుండగా, ఏఐ (AI) నిపుణులకు వ్యూహాత్మక విశ్లేషణ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్, కార్యాచరణ సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది. "సాధారణ ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయడం వల్ల డేటా బృందం అధిక విలువ-జోడించిన కార్యకలాపాలపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలవుతుంది, ఇది ఆవిష్కరణ మరియు పోటీతత్వాన్ని ప్రోత్సహిస్తుంది," అని ఆయన పేర్కొన్నారు.
- వినూత్న ఉత్పత్తులు మరియు సేవల అభివృద్ధి
AI ఉత్పత్తులు మరియు సేవల కోసం వినూత్న ఆలోచనలను రూపొందించగలదు, ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన పరిష్కారాల పరిశోధన మరియు అభివృద్ధిలో సహాయపడగలదు. ఇది డిజైన్లను ఆప్టిమైజ్ చేయగలదు మరియు వాస్తవిక నమూనాలను రూపొందించి, అభివృద్ధి ప్రక్రియను వేగవంతం చేయగలదు. "కొత్త భావనలను మరియు నమూనాలను వేగంగా రూపొందించగల సామర్థ్యం ఆవిష్కరణల చక్రాన్ని వేగవంతం చేస్తుంది, తద్వారా కంపెనీలను మార్కెట్లో అగ్రగామిగా నిలుపుతుంది," అని ఆ అధికారి వ్యాఖ్యానించారు.
- జ్ఞానం మరియు నైపుణ్యాన్ని విస్తరించడం
ఏఐ, విభిన్న పాత్రలు మరియు నైపుణ్య స్థాయిలలో అవసరాలకు తగిన శిక్షణా సామగ్రిని సృష్టించి, అభ్యసనాన్ని మెరుగుపరచగలదు. ఉదాహరణకు, చాట్బాట్లు ఉద్యోగులకు పునరావృతమయ్యే పనులలో సహాయపడి, వ్యూహాత్మక కార్యకలాపాల కోసం సమయాన్ని ఆదా చేస్తాయి. "ఏఐ ద్వారా శిక్షణను వ్యక్తిగతీకరించడం వల్ల, ఉద్యోగులు తమకు అవసరమైన జ్ఞానాన్ని కచ్చితంగా పొందుతారని, తద్వారా సామర్థ్యం మరియు ఉత్పాదకత మెరుగుపడతాయని" ఆయన ముగించారు.
