5个原因,为什么生成式AI可以成为数据管理中的大盟友

Generative人工智能的当前场景虽然越来越具有颠覆性,但有很多公司不确定如何最好地利用技术来改进他们的流程,根据谷歌和Box1824进行的 “初创企业&生成人工智能:释放他们在巴西的潜力”的报告,巴西的AI初创企业的63%对于生成式AI的使用仍然没有明确的策略,此外,其中的22%仍然无法量化和衡量使用该资源的结果。.

据创始合伙人兼 CDO 马蒂亚斯·布雷姆 (Mathias Brem) 称 罗克斯合伙人, 例如,数据和网络安全方面的参考技术咨询、资源的使用允许 数据湖酒店, (如它被称为存储大量结构化和非结构化数据的企业存储库)从一种方法被利用到一个新的水平 数据驱动 他总结道,新资源。“这一补充推动企业界走向数据驱动的未来,为多个领域的分析和创新开辟了新的前沿。. 

为了帮助公司更有效地使用生成式人工智能,Mathias Brem 列出了采用可以带来的五项高影响力的变化

1. 综合数据生成

生成式人工智能允许您创建逼真的高质量合成数据集,并扩大规模 数据湖 信息代表不存在的真实场景。这对于训练模型至关重要 机器学习 更健壮和准确,解决缺乏真实数据的问题,避免偏见 “合成数据可以复制复杂的情况,例如欺诈或极端客户行为,而无需依赖真实数据。布雷姆指出,这提高了”预测模型的准确性。.

2. 高级数据丰富和分析

AI可以通过生成详细的产品描述、翻译文本、从非结构化文档中识别相关信息以及创建新的属性来丰富现有数据。这使得更深入的分析成为可能,揭示以前看不见的见解和模式。“通过AI,我们可以将原始数据转化为丰富、可操作的信息,从而实现更具战略性和信息性的决策”,Rox Partner CDO 强调。.

3. 重复性任务的自动化

该技术还允许您自动化重复性任务,例如数据清理和异常检测,人工智能可以让专业人员专注于战略分析和数据模型开发 机器学习, “例行流程自动化使数据团队能够专注于更高附加值的活动,这推动了创新和”竞争力,他说。.

4. 创新产品和服务开发

AI可以为产品和服务产生创新想法,协助研发量身定制的解决方案。它还可以优化设计并生成逼真的原型,加速开发过程。“生成新概念和原型的能力迅速加速创新周期,使公司保持在”市场的前沿,高管评论道。.

5. 知识和专业知识的扩展

AI可以创建量身定制的培训材料,并优化跨不同角色和知识水平的学习,例如聊天机器人可以协助员工完成重复性任务,为战略活动腾出时间“通过AI定制培训确保员工准确获得所需的知识,提高效率和生产力”。.