โอกาสทางเศรษฐกิจและความท้าทายของ Generative AI

กำเนิด AI เป็นการก้าวไปข้างหน้าในวิวัฒนาการของ ปัญญาประดิษฐ์ การเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ทางธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นการแต่งเพลง การจัดการการลงทุน หรือการออกแบบกราฟิก AI มีศักยภาพในการทำงานเหล่านี้ได้ Generative AI มีศักยภาพที่สำคัญในการมีส่วนร่วมในภาคส่วนต่างๆ ของเศรษฐกิจ

โอกาสสำหรับ Generative AI

พบว่า Generative AI มีโอกาสที่หลากหลายใน 4 ด้านหลัก ได้แก่:

การดำเนินงานของลูกค้า

Generative AI มีฟังก์ชันที่หลากหลายในการดำเนินงานของลูกค้าที่ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ได้เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของตัวแทนผ่านผู้ช่วย AI เพื่อเพิ่มทักษะของตัวแทน AI generative ได้ให้บริการแก่ลูกค้าโดยการโต้ตอบกับลูกค้าโดยอัตโนมัติ

ต่อไปนี้เป็นบางกรณีที่ Generative AI ได้ทำการปรับปรุงการปฏิบัติงาน:

• การบริการตนเองของลูกค้า: แชทบอท AI เจนเนอเรชั่น สอบถามเกี่ยวกับคำถามของลูกค้าและให้คำตอบแบบส่วนตัวกับพวกเขา สิ่งนี้ได้ปรับปรุงคุณภาพของการโต้ตอบกับลูกค้า และช่วยให้ทีมลูกค้าสามารถแก้ไขข้อสงสัยที่สามารถแก้ไขได้ผ่านตัวแทนที่เป็นมนุษย์เท่านั้น

• ลดเวลาตอบสนอง: Generative AI สามารถลดระยะเวลาที่ตัวแทนขายที่เป็นมนุษย์ใช้ในการตอบสนองต่อลูกค้าโดยช่วยเหลือพวกเขาแบบเรียลไทม์

• ยอดขายที่เพิ่มขึ้น: Generative AI ประมวลผลข้อมูลของลูกค้าและพยายามค้นหาความต้องการของลูกค้าตามประวัติการเข้าชมของพวกเขา ด้วยการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลลูกค้า Generative AI ช่วยปรับปรุงคุณภาพของผลิตภัณฑ์และบริการ

การตลาดและการขาย

Generative AI สามารถสร้างเนื้อหาที่มีข้อกำหนดที่แตกต่างกัน ซึ่งจะเพิ่มมูลค่าของลูกค้า และช่วยรักษาลูกค้าในระดับที่สูงขึ้น เมื่อเทียบกับเทคนิคการตลาดแบบดั้งเดิมที่ใช้ การใช้งานของ AI เจนเนอเรชั่นในด้านการตลาด สามารถช่วยเอาชนะปัญหาชุดข้อมูลต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน ไม่มีโครงสร้าง และไม่มีการเชื่อมต่อโดยการตีความแหล่งข้อมูลนามธรรมของโครงสร้างที่แตกต่างกัน ซึ่งจะช่วยสังเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าและพฤติกรรมของลูกค้าเพื่อสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดให้กับลูกค้าเป้าหมาย สิ่งเหล่านี้สามารถใช้เพื่อสังเคราะห์แนวโน้มจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในโซเชียลมีเดีย การวิจัยทางวิชาการ และคำติชมจากลูกค้า

ประโยชน์การดำเนินงานที่เป็นไปได้จากการใช้ generative AI สำหรับการตลาดมีดังต่อไปนี้:

• การสร้างเนื้อหาที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผล: Generative AI ช่วยให้เกิดความสอดคล้องตั้งแต่กระบวนการคิดเนื้อหาไปจนถึงขั้นตอนสุดท้ายของการร่างเนื้อหา ปลดล็อกเสียงและสไตล์การเขียนที่สม่ำเสมอซึ่งบ่งบอกถึงแบรนด์ ซึ่งช่วยลดเวลาที่ต้องใช้ในกระบวนการ สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงข้อความทางการตลาดส่วนบุคคลสำหรับกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกัน

• การเพิ่มประสิทธิภาพ SEO: AI เจนเนอเรชั่นสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ SEO และองค์ประกอบทางเทคนิคการขายที่ใช้เป็นเทคนิคการตลาดเพื่อเพิ่มยอดขาย

• การค้นพบผลิตภัณฑ์และการค้นหาส่วนบุคคล: ด้วยการเรียกดูประวัติลูกค้า Generative AI สามารถใช้ประโยชน์จากความต้องการของลูกค้าเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องและให้คำอธิบายส่วนบุคคลของผลิตภัณฑ์ สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรค้าปลีกและการท่องเที่ยวสามารถปรับปรุงยอดขายอีคอมเมิร์ซได้

วิศวกรรมซอฟต์แวร์:

วิศวกรซอฟต์แวร์สามารถใช้ generative AI สำหรับการเข้ารหัสเสริม และใช้ภาษาธรรมชาติสำหรับ Large Language Models (LLM) เพื่อพัฒนาแอปพลิเคชันต่างๆ ด้วย Generative AI ขอบเขตของวิศวกรซอฟต์แวร์ได้ขยายออกไป ทำให้ภาษาเครื่องสะดวกสำหรับพวกเขา เทคโนโลยีสารสนเทศถือเป็นแผนกที่สำคัญในทุกองค์กรและมีการเติบโตอย่างมหาศาล

ประโยชน์การดำเนินงานที่เป็นไปได้จากการใช้ generative AI สำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ได้แก่:

เพิ่มมูลค่าผลิตภัณฑ์: ไม่ว่าจะเป็นอุปกรณ์หรือรถยนต์ การใช้ Generative AI ได้เพิ่มมูลค่าของผลิตภัณฑ์ด้วยการอัปเกรดและปรับปรุงคุณสมบัติของผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างเช่น: ในยานพาหนะ คุณสมบัติดิจิทัล เช่น ระบบช่วยจอดรถและระบบควบคุมความเร็วคงที่แบบปรับได้จะเพิ่มมูลค่าให้กับผลิตภัณฑ์

การวิจัยและพัฒนาผลิตภัณฑ์:

Generative AI มีศักยภาพในการสร้าง เทคนิคการออกแบบเชิงสร้างสรรค์ ในการวิจัยและพัฒนาผลิตภัณฑ์ โมเดลพื้นฐานพร้อมกับ Generative AI สามารถรองรับการใช้งานในการวิจัยและพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้กว้างขึ้น สิ่งเหล่านี้สามารถเพิ่มจำนวนผลิตภัณฑ์ที่สามารถประยุกต์การออกแบบเชิงสร้างสรรค์ได้ ณ ขณะนี้ โมเดลพื้นฐานยังขาดความสามารถในการออกแบบผลิตภัณฑ์ในอุตสาหกรรมต่างๆ

ประโยชน์การดำเนินงานที่เป็นไปได้จากการใช้ AI ทั่วไปสำหรับการวิจัยและพัฒนาผลิตภัณฑ์ ได้แก่:

• การออกแบบที่ได้รับการปรับปรุง: Generative AI ช่วยในการออกแบบผลิตภัณฑ์โดยการเลือกใช้วัสดุอย่างมีประสิทธิภาพ

• ปรับปรุงการทดสอบผลิตภัณฑ์และคุณภาพ: ใช้เจเนอเรทีฟ AI ในการออกแบบเชิงสร้างสรรค์สามารถเพิ่มคุณภาพของผลิตภัณฑ์ได้ Generative AI ยังสามารถเร่งเวลาการทดสอบผลิตภัณฑ์ที่ซับซ้อนได้อีกด้วย

ความท้าทายของ Generative AI

นอกจากโอกาสมากมายแล้ว Generative AI ก็ไม่ได้ปราศจากความท้าทายแต่อย่างใด ที่นี่เราได้รวบรวมความท้าทายบางประการของ Generative AI:

ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม

หนึ่งในความท้าทายที่ Generative AI อาจเผชิญคือการจัดการข้อพิจารณาด้านจริยธรรม สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่า AI ปฏิบัติตามแนวทางด้านจริยธรรมและไม่สร้างเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม นักพัฒนาจะต้องทำงานเพื่อป้องกันความลำเอียงของข้อมูลซึ่งจะนำไปสู่ความโปร่งใสและความยุติธรรมในระบบ Generative AI

ทรัพยากรการคำนวณ

ทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็นสำหรับการปรับใช้โมเดลเจนเนอเรทีฟขนาดใหญ่ถือเป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับบริษัทขนาดเล็ก การฝึกอบรมโมเดลเหล่านี้ต้องใช้ทรัพยากรมากเกินไปเนื่องจากเป็นฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพและโครงสร้างพื้นฐานทางคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่

ความกังวลด้านความปลอดภัย

เนื่องจากโมเดลเหล่านี้เสี่ยงต่อการถูกโจมตีจากฝ่ายตรงข้าม ข้อกังวลด้านความปลอดภัยจึงเป็นความท้าทายที่สำคัญ ผู้แสดงที่เป็นปฏิปักษ์อาจใช้ประโยชน์จากแบบจำลองเพื่อบิดเบือนผลลัพธ์ ซึ่งนำไปสู่เนื้อหาที่ทำให้เข้าใจผิด

ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและคำแนะนำด้านกฎระเบียบ Generative AI จึงเติบโตอย่างมีความรับผิดชอบและสร้างสรรค์ Generative AI พร้อมที่จะกำหนดนิยามชีวิตของเราใหม่ ไม่เพียงแต่ในระดับมืออาชีพ แต่ยังจากมุมมองส่วนบุคคลในอนาคตด้วย

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.fintechnews.org/economic-opportunities-and-challenges-of-generative-ai/