Możliwości gospodarcze i wyzwania generatywnej sztucznej inteligencji

generatywna sztuczna inteligencja jest krokiem naprzód w ewolucji Artificial Intelligence przekształcanie krajobrazu biznesowego. Niezależnie od tego, czy chodzi o komponowanie muzyki, zarządzanie inwestycjami czy projektowanie grafiki, sztuczna inteligencja ma potencjał, aby wykonywać te zadania. Generatywna sztuczna inteligencja ma duży potencjał, aby wnieść wkład w różne sektory gospodarki.

Możliwości dla generatywnej sztucznej inteligencji

Stwierdzono, że generatywna sztuczna inteligencja oferuje różnorodne możliwości w czterech kluczowych obszarach, w tym:

Operacje klientów

Generatywna sztuczna inteligencja ma różnorodne funkcje w operacjach klientów, które poprawiają ich doświadczenia. Zwiększono produktywność agentów dzięki asystentom AI, aby poprawić umiejętności ich agentów. Generatywna sztuczna inteligencja świadczyła usługi klientom, automatyzując interakcje z klientami.

Oto kilka przypadków, w których generatywna sztuczna inteligencja dokonała usprawnień operacyjnych:

• Samoobsługa klienta: Generacyjne chatboty AI pytać o zapytania klientów i udzielać na nie spersonalizowanych odpowiedzi. Poprawiło to jakość interakcji z klientami i umożliwiło zespołom obsługi klienta rozwiązywanie zapytań, które można rozwiązać wyłącznie za pośrednictwem agentów ludzkich.

• Skrócony czas odpowiedzi: Generacyjna sztuczna inteligencja może skrócić czas, jaki przedstawiciel handlowy spędza na odpowiadaniu klientom, pomagając im w czasie rzeczywistym.

• Wzrost sprzedaży: Generatywna sztuczna inteligencja przetwarza dane klientów i próbuje poznać preferencje klientów na podstawie ich historii przeglądania. Zbierając wnioski z informacji o klientach, Generative AI pomaga podnosić jakość produktów i usług.

Marketing i sprzedaż

Generatywna sztuczna inteligencja może generować treści o różnych specyfikacjach, które zwiększają wartość klienta i pomagają zatrzymać klientów na większą skalę w porównaniu z tradycyjnymi technikami marketingowymi. Sposób użycia Generatywna sztuczna inteligencja w marketingu może pomóc przezwyciężyć problem różnych zbiorów danych, które obejmują niespójne, nieustrukturyzowane i niepołączone dane, poprzez interpretację abstrakcyjnych źródeł danych o różnych strukturach. Pomoże to w syntezie opinii i zachowań klientów w celu wygenerowania strategii marketingowych dla docelowych klientów. Można je wykorzystać do syntezy trendów na podstawie nieustrukturyzowanych danych w mediach społecznościowych, badań akademickich i opinii klientów.

Potencjalne korzyści operacyjne wynikające z wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w marketingu obejmują:

• Sprawne i efektywne tworzenie treści: Generatywna sztuczna inteligencja ułatwia spójność od procesu wyobrażenia treści do końcowego etapu jej opracowywania. Odblokowuje jednolity głos i styl pisania, który reprezentuje markę, skracając w ten sposób czas wymagany w procesie. Zwiększa to personalizację komunikatów marketingowych dla różnych segmentów klientów.

• Optymalizacja SEO: Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc w optymalizacji SEO i technicznych elementów sprzedaży wykorzystywanych jako techniki marketingowe w celu zwiększenia sprzedaży.

• Odkrywanie produktów i personalizacja wyszukiwania: Przeglądając historie klientów, Generatywna sztuczna inteligencja może wykorzystać preferencje klientów do wygenerowania odpowiedniego produktu i zapewnienia spersonalizowanych opisów produktu. Umożliwia to organizacjom handlu detalicznego i branży turystycznej poprawę sprzedaży w handlu elektronicznym.

Inżynieria oprogramowania:

Inżynierowie oprogramowania mogą wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję do kodowania rozszerzonego i używać języka naturalnego w modelach wielkojęzycznych (LLM) do opracowywania różnych aplikacji. Dzięki Generative AI zakres inżynierów oprogramowania poszerzył się, dzięki czemu język maszynowy był dla nich wygodny. Informatyka jest znaczącym działem w każdej organizacji i rozwija się na masową skalę.

Potencjalne korzyści operacyjne wynikające z wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w inżynierii oprogramowania obejmują:

Wzrost wartości produktu: Niezależnie od tego, czy jest to gadżet, czy samochód, zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji zwiększyło wartość produktu poprzez unowocześnienie i ulepszenie jego funkcji. Na przykład: w pojazdach funkcje cyfrowe, takie jak asystent parkowania i adaptacyjny tempomat, zwiększają wartość produktu.

Badania i rozwój produktu:

Generatywna sztuczna inteligencja ma potencjał generowania generatywne techniki projektowania w badaniach i rozwoju produktów. Modele podstawowe wraz z generatywną sztuczną inteligencją mogą mieć szerszą skalę zastosowań w badaniach i rozwoju produktów. Mogą one zwiększyć liczbę produktów, w których można zastosować projektowanie generatywne. W chwili obecnej podstawowe modele nie oferują możliwości projektowania produktów w różnych branżach.

Potencjalne korzyści operacyjne wynikające z wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w badaniach i rozwoju produktów obejmują:

• Ulepszona konstrukcja: Generatywna sztuczna inteligencja pomaga w projektowaniu produktu poprzez efektywny dobór i wykorzystanie materiałów.

• Ulepszone testowanie i jakość produktów: Korzystanie z generatywnej sztucznej inteligencji w projektowaniu generatywnymmożna poprawić jakość produktu. Generatywna sztuczna inteligencja może również przyspieszyć czas testowania złożonych produktów.

Wyzwania generatywnej sztucznej inteligencji

Oprócz ogromnych możliwości, Generatywna AI nie jest pozbawiona wyzwań. Tutaj wymieniliśmy kilka wyzwań związanych z generatywną sztuczną inteligencją:

Względy etyczne

Jednym z wyzwań, przed którymi może stanąć generatywna sztuczna inteligencja, jest uwzględnienie kwestii etycznych. Ważne jest, aby zapewnić, że sztuczna inteligencja przestrzega wytycznych etycznych i nie generuje materiałów obraźliwych. Programiści muszą pracować, aby zapobiec stronniczości danych, która doprowadzi do przejrzystości i uczciwości w systemach generatywnej sztucznej inteligencji.

Zasoby obliczeniowe

Zasoby obliczeniowe wymagane do wdrażania dużych modeli generatywnych stanowią główne wyzwanie dla mniejszych firm. Uczenie tych modeli wymaga nadmiernych zasobów w postaci potężnego sprzętu i dużej infrastruktury obliczeniowej.

Obawy dotyczące bezpieczeństwa

Ponieważ modele te mogą być podatne na ataki kontradyktoryjne, głównym wyzwaniem są kwestie bezpieczeństwa. Aktorzy kontradyktoryjni mogą wykorzystywać modele do manipulowania wynikami, co prowadzi do treści wprowadzających w błąd.

Dzięki postępowi technologicznemu i wytycznym regulacyjnym Generative AI rozwija się w sposób odpowiedzialny i innowacyjny. Generatywna sztuczna inteligencja może w przyszłości na nowo zdefiniować nasze życie nie tylko na poziomie zawodowym, ale także z perspektywy osobistej.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.fintechnews.org/economic-opportunities-and-challenges-of-generative-ai/