Джерело зображення: створено інструментом Unbounded AI
Поява генеративного штучного інтелекту (ШІ) викликала великий інтерес у різних галузях. Ця потужна технологія має потенціал революціонізувати спосіб нашої роботи, створити нові можливості та трансформувати кожну сферу.
У цій статті досліджується, що таке генеративний ШІ, як він працює, його зростання та очікуваний вплив галузевого ШІ (також відомого як вертикальний ШІ). Крім того, у цій статті обговорюватимуться наслідки відмови від застосування генеративного штучного інтелекту в сучасному бізнес-середовищі.
**01 Що таке генеративний штучний інтелект і як він працює? **
Генеративний штучний інтелект стосується застосування технології штучного інтелекту, яка дозволяє машинам автономно створювати, генерувати та створювати новий вміст. На відміну від традиційних систем штучного інтелекту, які покладаються на наявні дані для аналізу та прийняття рішень, генеративний штучний інтелект використовує передові моделі глибокого навчання, щоб вивчати наявні дані та генерувати необроблені реалістичні результати в зрозумілому форматі.
Технологія працює, навчаючи модель на великих обсягах даних для захоплення шаблонів, стилів і кореляцій. Після навчання генеративна модель штучного інтелекту може генерувати новий контент шляхом екстраполяції набутих знань, що дозволяє створювати оригінальні та часто дуже реалістичні результати.
Генеративний штучний інтелект набирає обертів у різних сферах завдяки своєму потенціалу оптимізувати робочі процеси, автоматизувати творчі процеси та відкрити нові можливості. Його трансформаційну силу визнають різні галузі, починаючи від мистецтва та розваг до охорони здоров’я та виробництва.
Очевидно, що генеративний ШІ стає товаром. Однак не весь генеративний ШІ є однаковим, і очікується, що він поділиться на дві різні категорії: загальний і вертикальний.
Загальні моделі штучного інтелекту, такі як ChatGPT і Google Bard, стають все більш поширеними, знаходячи застосування в різних галузях завдяки своїм загальним можливостям. З іншого боку, моделі вертикального штучного інтелекту більш спеціалізовані на дизайні, будуть пристосовані до конкретних галузей і забезпечать значну та більш негайну віддачу від інвестицій.
02 Зростаючий попит на вертикальні моделі ШІ
Різниця між загальною та вертикальною моделями штучного інтелекту підкреслює зростаючу потребу в галузевих рішеннях, оскільки компанії прагнуть використовувати потужність штучного інтелекту для оптимізації своїх операцій і відкриття нових можливостей для зростання.
Більшості компаній потрібна модель, яка об’єднує та перетворює їхню величезну кількість галузевих даних і досвіду в значущі результати, які забезпечують цільові рішення для задоволення потреб конкретної галузі. Для цих моделей потрібні спеціалізовані алгоритми, розроблені спеціально для конкретної галузі чи випадку використання, які вони обслуговують.
Наприклад, у польовому сервісі вертикальні рішення трансформують сервісні операції, вирішуючи виклики галузі, такі як зростання очікувань клієнтів, брак робочої сили та складність обладнання. Використовуючи штучний інтелект, розроблений для вирішення конкретних випадків використання послуг, ці рішення можуть допомогти організаціям діагностувати та вирішувати проблеми швидше, ніж будь-коли раніше, надати більше варіантів самообслуговування, оптимізувати розподіл ресурсів, щоб подолати дефіцит робочої сили, і забезпечити проактивне обслуговування, щоб мінімізувати час простою. Це покращує операційну ефективність і підвищує задоволеність клієнтів, забезпечуючи організаціям стійке зростання та конкурентну перевагу.
Згідно з дослідженням McKinsey, «у компанії з 5000 агентів обслуговування клієнтів застосування генеративного штучного інтелекту збільшило час вирішення проблем на 14% і скоротило час, витрачений на вирішення проблем, на 9% ... це також зменшило відтік агентів і зменшило кількість дзвінків до Зрештою, у звіті підтверджується, що ці переваги здебільшого пов’язані з тим, що «штучний інтелект допомагає менш досвідченим агентам використовувати менш кваліфікованих агентів. високі колеги з подібними навичками для спілкування».
Ще одна важлива особливість вертикального штучного інтелекту — це здатність включати в модель знання предмета. Наші внутрішні дані показують, що одну третину сервісних рішень у провідних сервісних організаціях неможливо знайти в історичних даних про сервіс. Натомість найкращі відповіді на будь-яке запитання можна знайти в даних, наданих експертами з предметних питань, що підкреслює важливість включення людського досвіду в набори даних.
Деякі вертикальні рішення штучного інтелекту мають здатність оцифровувати експертні знання, що означає, що вони можуть перетворювати знання, що зберігаються в головах експертів компанії, на синтетичні дані. Завдяки використанню знань експертів у цій галузі моделі ШІ можуть досягати більш персоналізованих і надійних результатів.
03 Як підприємства інтегрують стратегію вертикального штучного інтелекту
Впровадження стратегії вертикального штучного інтелекту може стати трансформаційною подорожжю для бізнесу. Ось три кроки, щоб почати цю подорож:
**1. Визначте відповідні галузі та випадки використання. ** Проведіть ретельний аналіз бізнес-процесів, потреб клієнтів і ринкових тенденцій, щоб визначити сфери, де штучний інтелект може принести користь. Шукайте конкретні варіанти використання в цих вертикалях, де технології штучного інтелекту можуть підвищити ефективність, покращити процес прийняття рішень або створити нові можливості. Наприклад, якщо ви працюєте у сфері послуг, ви можете розглянути можливість застосування штучного інтелекту для діагностики обладнання та усунення несправностей, управління знаннями чи управління персоналом.
**2. Розвивайте внутрішній досвід. **Розробка вертикальної стратегії штучного інтелекту вимагає накопичення внутрішнього досвіду в технологіях штучного інтелекту та їх застосуванні у вибраній вертикалі. Цього можна досягти шляхом найму експертів зі штучного інтелекту, підвищення кваліфікації наявного персоналу або партнерства із зовнішніми експертами чи консультантами.
**3. Почніть з пілотного проекту. **Почніть свій шлях із запуску невеликих пілотних проектів у визначених галузях. Ці проекти дозволять вам перевірити здійсненність, потенційний вплив і пов’язані з цим проблеми, пов’язані з впровадженням рішень штучного інтелекту в реальних сценаріях.
04 Наслідки ігнорування генеративного ШІ
Generative AI представляє великий прорив у штучному інтелекті, і, як згадувалося раніше, ця технологія має потенціал стати товаром. Вирішувати, чи будуть компанії використовувати загальний штучний інтелект чи вертикальний штучний інтелект, але ті, хто ігнорує цю технологію, можуть зіткнутися із серйозними проблемами. Без використання потенціалу генеративного ШІ компанії ризикують відстати від своїх конкурентів. Вони можуть зіткнутися зі збільшенням операційних витрат, уповільненням процесів прийняття рішень і втраченими можливостями для автоматизації та оптимізації.
Оскільки генеративний штучний інтелект продовжує розвиватися, для компаній надзвичайно важливо досліджувати його можливості, інтегрувати його в робочі процеси та використовувати його можливості для досягнення нових рівнів успіху.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Forbes: Вертикальний ШІ – це наступна революція в генеративному ШІ
Джерело: Forbes
Компіляція: Babbitt
Поява генеративного штучного інтелекту (ШІ) викликала великий інтерес у різних галузях. Ця потужна технологія має потенціал революціонізувати спосіб нашої роботи, створити нові можливості та трансформувати кожну сферу.
У цій статті досліджується, що таке генеративний ШІ, як він працює, його зростання та очікуваний вплив галузевого ШІ (також відомого як вертикальний ШІ). Крім того, у цій статті обговорюватимуться наслідки відмови від застосування генеративного штучного інтелекту в сучасному бізнес-середовищі.
**01 Що таке генеративний штучний інтелект і як він працює? **
Генеративний штучний інтелект стосується застосування технології штучного інтелекту, яка дозволяє машинам автономно створювати, генерувати та створювати новий вміст. На відміну від традиційних систем штучного інтелекту, які покладаються на наявні дані для аналізу та прийняття рішень, генеративний штучний інтелект використовує передові моделі глибокого навчання, щоб вивчати наявні дані та генерувати необроблені реалістичні результати в зрозумілому форматі.
Технологія працює, навчаючи модель на великих обсягах даних для захоплення шаблонів, стилів і кореляцій. Після навчання генеративна модель штучного інтелекту може генерувати новий контент шляхом екстраполяції набутих знань, що дозволяє створювати оригінальні та часто дуже реалістичні результати.
Генеративний штучний інтелект набирає обертів у різних сферах завдяки своєму потенціалу оптимізувати робочі процеси, автоматизувати творчі процеси та відкрити нові можливості. Його трансформаційну силу визнають різні галузі, починаючи від мистецтва та розваг до охорони здоров’я та виробництва.
Очевидно, що генеративний ШІ стає товаром. Однак не весь генеративний ШІ є однаковим, і очікується, що він поділиться на дві різні категорії: загальний і вертикальний.
Загальні моделі штучного інтелекту, такі як ChatGPT і Google Bard, стають все більш поширеними, знаходячи застосування в різних галузях завдяки своїм загальним можливостям. З іншого боку, моделі вертикального штучного інтелекту більш спеціалізовані на дизайні, будуть пристосовані до конкретних галузей і забезпечать значну та більш негайну віддачу від інвестицій.
02 Зростаючий попит на вертикальні моделі ШІ
Різниця між загальною та вертикальною моделями штучного інтелекту підкреслює зростаючу потребу в галузевих рішеннях, оскільки компанії прагнуть використовувати потужність штучного інтелекту для оптимізації своїх операцій і відкриття нових можливостей для зростання.
Більшості компаній потрібна модель, яка об’єднує та перетворює їхню величезну кількість галузевих даних і досвіду в значущі результати, які забезпечують цільові рішення для задоволення потреб конкретної галузі. Для цих моделей потрібні спеціалізовані алгоритми, розроблені спеціально для конкретної галузі чи випадку використання, які вони обслуговують.
Згідно з дослідженням McKinsey, «у компанії з 5000 агентів обслуговування клієнтів застосування генеративного штучного інтелекту збільшило час вирішення проблем на 14% і скоротило час, витрачений на вирішення проблем, на 9% ... це також зменшило відтік агентів і зменшило кількість дзвінків до Зрештою, у звіті підтверджується, що ці переваги здебільшого пов’язані з тим, що «штучний інтелект допомагає менш досвідченим агентам використовувати менш кваліфікованих агентів. високі колеги з подібними навичками для спілкування».
Ще одна важлива особливість вертикального штучного інтелекту — це здатність включати в модель знання предмета. Наші внутрішні дані показують, що одну третину сервісних рішень у провідних сервісних організаціях неможливо знайти в історичних даних про сервіс. Натомість найкращі відповіді на будь-яке запитання можна знайти в даних, наданих експертами з предметних питань, що підкреслює важливість включення людського досвіду в набори даних.
Деякі вертикальні рішення штучного інтелекту мають здатність оцифровувати експертні знання, що означає, що вони можуть перетворювати знання, що зберігаються в головах експертів компанії, на синтетичні дані. Завдяки використанню знань експертів у цій галузі моделі ШІ можуть досягати більш персоналізованих і надійних результатів.
03 Як підприємства інтегрують стратегію вертикального штучного інтелекту
Впровадження стратегії вертикального штучного інтелекту може стати трансформаційною подорожжю для бізнесу. Ось три кроки, щоб почати цю подорож:
**1. Визначте відповідні галузі та випадки використання. ** Проведіть ретельний аналіз бізнес-процесів, потреб клієнтів і ринкових тенденцій, щоб визначити сфери, де штучний інтелект може принести користь. Шукайте конкретні варіанти використання в цих вертикалях, де технології штучного інтелекту можуть підвищити ефективність, покращити процес прийняття рішень або створити нові можливості. Наприклад, якщо ви працюєте у сфері послуг, ви можете розглянути можливість застосування штучного інтелекту для діагностики обладнання та усунення несправностей, управління знаннями чи управління персоналом.
**2. Розвивайте внутрішній досвід. **Розробка вертикальної стратегії штучного інтелекту вимагає накопичення внутрішнього досвіду в технологіях штучного інтелекту та їх застосуванні у вибраній вертикалі. Цього можна досягти шляхом найму експертів зі штучного інтелекту, підвищення кваліфікації наявного персоналу або партнерства із зовнішніми експертами чи консультантами.
**3. Почніть з пілотного проекту. **Почніть свій шлях із запуску невеликих пілотних проектів у визначених галузях. Ці проекти дозволять вам перевірити здійсненність, потенційний вплив і пов’язані з цим проблеми, пов’язані з впровадженням рішень штучного інтелекту в реальних сценаріях.
04 Наслідки ігнорування генеративного ШІ
Generative AI представляє великий прорив у штучному інтелекті, і, як згадувалося раніше, ця технологія має потенціал стати товаром. Вирішувати, чи будуть компанії використовувати загальний штучний інтелект чи вертикальний штучний інтелект, але ті, хто ігнорує цю технологію, можуть зіткнутися із серйозними проблемами. Без використання потенціалу генеративного ШІ компанії ризикують відстати від своїх конкурентів. Вони можуть зіткнутися зі збільшенням операційних витрат, уповільненням процесів прийняття рішень і втраченими можливостями для автоматизації та оптимізації.
Оскільки генеративний штучний інтелект продовжує розвиватися, для компаній надзвичайно важливо досліджувати його можливості, інтегрувати його в робочі процеси та використовувати його можливості для досягнення нових рівнів успіху.