生成人工智能:新的联合数据管理

Generative人工智能正在作为商业场景中的颠覆性工具而出现,但许多公司仍然不知道如何充分利用这项技术,根据谷歌和Box1824进行的 “初创企业&生成人工智能:释放其在巴西的潜力”的报告,巴西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,22%无法量化其使用结果。.

Rox Partner(一家专门从事数据和网络安全的技术咨询公司)的创始合伙人兼 CDO Mathias Brem 强调了 Generative AI 如何彻底改变数据管理。“这个补充推动企业世界走向数据驱动的未来,为分析和创新开辟了新的领域”方面,他说。.

为了帮助公司更有效地使用 Generative AI,Brem 列出了采用可以带来的五项高影响力的变化:

1。合成数据生成
Generative AI允许您通过用代表不存在的现实场景的信息增强数据湖来创建逼真的高质量合成数据集,这对于训练更稳健和准确的机器学习模型至关重要,解决真实数据的缺乏问题并避免偏差。“合成数据可以复制欺诈或极端客户行为等复杂情况,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。高级数据丰富与分析
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。这使得能够进行更深入的分析,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”, Brem说。.

3。重复性任务的自动化
该技术能够实现数据清理和异常检测等重复性任务的自动化,使专业人员能够专注于机器学习模型的战略分析和开发,提高运营效率。“日常流程自动化使数据团队能够专注于更高附加值的活动,这推动了创新并提高了竞争力,他说。.

4。创新产品和服务的开发
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,优化设计和生成逼真的原型,加速开发过程“生成新概念和原型的能力,快速加速创新周期,使企业保持在”市场的前沿,布雷姆评论道。.

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,布雷姆总结道。.

通过这五种策略,采用生成式人工智能可以改变数据管理,推动公司的创新和竞争力。.