Источник изображения: сгенерировано инструментом Unbounded AI
Появление генеративного искусственного интеллекта (ИИ) вызвало большой интерес во всех отраслях. Эта мощная технология может революционизировать то, как мы работаем, создавать новые возможности и преобразовывать каждую область.
В этой статье рассматривается, что такое генеративный ИИ, как он работает, его растущий импульс и ожидаемое влияние отраслевого ИИ (также известного как вертикальный ИИ). Кроме того, в этой статье будут обсуждаться последствия неприменения генеративного искусственного интеллекта в современной бизнес-среде.
**01 Что такое генеративный искусственный интеллект и как он работает? **
Генеративный искусственный интеллект относится к применению технологии искусственного интеллекта, которая позволяет машинам автономно создавать, генерировать и производить новый контент. В отличие от традиционных систем ИИ, которые полагаются на существующие данные для анализа и принятия решений, генеративный ИИ использует передовые модели глубокого обучения, чтобы учиться на существующих данных и генерировать необработанные, реалистичные результаты в понятном формате.
Технология работает путем обучения модели на больших объемах данных для захвата шаблонов, стилей и корреляций. После обучения генеративная модель ИИ может генерировать новый контент путем экстраполяции полученных знаний, что позволяет ей создавать оригинальные и часто очень реалистичные результаты.
Генеративный ИИ набирает обороты в различных областях благодаря своему потенциалу для оптимизации рабочих процессов, автоматизации творческих процессов и открытия новых возможностей. Отрасли, начиная от искусства и развлечений и заканчивая здравоохранением и производством, признают его преобразующую силу.
Понятно, что генеративный ИИ становится товаром. Однако не все генеративные ИИ одинаковы, и ожидается, что они будут подразделяться на две отдельные категории: общие и вертикальные.
Общие модели ИИ, такие как ChatGPT и Google Bard, становятся все более распространенными и находят применение в разных отраслях благодаря своим общим возможностям. С другой стороны, вертикальные модели ИИ более специализированы по дизайну, адаптированы к конкретным отраслям и обеспечивают значительную и более немедленную отдачу от инвестиций.
02 Растущий спрос на вертикальные модели ИИ
Различие между общей и вертикальной моделями ИИ подчеркивает растущую потребность в отраслевых решениях, поскольку предприятия стремятся использовать возможности ИИ для оптимизации своей деятельности и открытия новых возможностей для роста.
Большинству компаний нужна модель, которая интегрирует и преобразует их огромное количество отраслевых данных и опыта в значимые результаты, которые обеспечивают целевые решения для удовлетворения потребностей конкретной отрасли. Эти модели требуют специализированных алгоритмов, разработанных специально для конкретной отрасли или варианта использования, в котором они работают.
Например, в выездном обслуживании вертикальные решения трансформируют операции обслуживания, решая отраслевые проблемы, такие как растущие ожидания клиентов, нехватка рабочей силы и сложность оборудования. Благодаря использованию искусственного интеллекта, предназначенного для конкретных случаев использования услуг, эти решения могут помочь организациям диагностировать и решать проблемы быстрее, чем когда-либо прежде, предоставлять больше вариантов самообслуживания, оптимизировать распределение ресурсов для преодоления нехватки рабочей силы и обеспечивать упреждающее обслуживание для минимизации простоев. Это повышает эффективность работы и повышает удовлетворенность клиентов, обеспечивая организациям устойчивый рост и конкурентное преимущество.
Согласно исследованию McKinsey, «в компании, состоящей из 5000 агентов по обслуживанию клиентов, применение генеративного ИИ увеличило разрешение проблем в час на 14 % и сократило время, затрачиваемое на решение проблем, на 9 %. менеджеров на 25 процентов».
Еще одним важным отличием вертикального ИИ является возможность включения в модель предметной экспертизы. Наши внутренние данные показывают, что треть сервисных решений в ведущих сервисных организациях невозможно найти в исторических сервисных данных. Вместо этого лучшие ответы на любой вопрос можно найти в данных, предоставленных профильными экспертами, что подчеркивает важность включения человеческого опыта в наборы данных.
Некоторые вертикальные ИИ-решения имеют возможность оцифровывать экспертные знания, а значит, могут преобразовывать знания, хранящиеся в головах экспертов компании, в синтетические данные. Используя знания экспертов в предметной области, модели ИИ могут достигать более персонализированных и надежных результатов.
03 Как предприятия интегрируют вертикальную стратегию искусственного интеллекта
Внедрение вертикальной стратегии искусственного интеллекта может стать революционным шагом для бизнеса. Вот три шага, чтобы начать это путешествие:
**1. Определите соответствующие вертикали и варианты использования. ** Проведите тщательный анализ бизнес-процессов, потребностей клиентов и рыночных тенденций, чтобы определить области, в которых искусственный интеллект может принести пользу. Ищите конкретные варианты использования в этих вертикалях, где технологии ИИ могут повысить эффективность, улучшить процесс принятия решений или создать новые возможности. Например, если вы работаете в сфере услуг, вы можете рассмотреть возможность применения ИИ для диагностики оборудования и устранения неполадок, управления знаниями или управления персоналом.
**2. Развитие внутреннего опыта. **Разработка вертикальной стратегии ИИ требует накопления собственных знаний в области технологий ИИ и их применения в выбранной вертикали. Этого можно добиться, наняв экспертов по ИИ, повысив квалификацию существующего персонала или наладив партнерские отношения с внешними экспертами или консультантами.
**3. Начните с пилотного проекта. **Начните свой путь с запуска небольших пилотных проектов в определенных вертикалях. Эти проекты позволят вам проверить осуществимость, потенциальное влияние и связанные с этим проблемы, связанные с внедрением решений ИИ в реальных сценариях.
04 Последствия игнорирования генеративного ИИ
Генеративный ИИ представляет собой крупный прорыв в области искусственного интеллекта, и, как упоминалось ранее, эта технология может стать товаром. От них зависит, будут ли предприятия использовать общий ИИ или вертикальный ИИ, но те, кто игнорирует эту технологию, могут столкнуться с серьезными проблемами. Без использования возможностей генеративного ИИ компании рискуют отстать от своих конкурентов. Они могут столкнуться с увеличением операционных расходов, замедлением процессов принятия решений и упущенными возможностями автоматизации и оптимизации.
По мере того, как генеративный ИИ продолжает развиваться, для бизнеса крайне важно изучить его возможности, интегрировать его в рабочие процессы и использовать его возможности для достижения новых уровней успеха.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Forbes: вертикальный ИИ — это следующая революция в генеративном ИИ
Источник: Форбс
Сборник: Бэббит
Появление генеративного искусственного интеллекта (ИИ) вызвало большой интерес во всех отраслях. Эта мощная технология может революционизировать то, как мы работаем, создавать новые возможности и преобразовывать каждую область.
В этой статье рассматривается, что такое генеративный ИИ, как он работает, его растущий импульс и ожидаемое влияние отраслевого ИИ (также известного как вертикальный ИИ). Кроме того, в этой статье будут обсуждаться последствия неприменения генеративного искусственного интеллекта в современной бизнес-среде.
**01 Что такое генеративный искусственный интеллект и как он работает? **
Генеративный искусственный интеллект относится к применению технологии искусственного интеллекта, которая позволяет машинам автономно создавать, генерировать и производить новый контент. В отличие от традиционных систем ИИ, которые полагаются на существующие данные для анализа и принятия решений, генеративный ИИ использует передовые модели глубокого обучения, чтобы учиться на существующих данных и генерировать необработанные, реалистичные результаты в понятном формате.
Технология работает путем обучения модели на больших объемах данных для захвата шаблонов, стилей и корреляций. После обучения генеративная модель ИИ может генерировать новый контент путем экстраполяции полученных знаний, что позволяет ей создавать оригинальные и часто очень реалистичные результаты.
Генеративный ИИ набирает обороты в различных областях благодаря своему потенциалу для оптимизации рабочих процессов, автоматизации творческих процессов и открытия новых возможностей. Отрасли, начиная от искусства и развлечений и заканчивая здравоохранением и производством, признают его преобразующую силу.
Понятно, что генеративный ИИ становится товаром. Однако не все генеративные ИИ одинаковы, и ожидается, что они будут подразделяться на две отдельные категории: общие и вертикальные.
Общие модели ИИ, такие как ChatGPT и Google Bard, становятся все более распространенными и находят применение в разных отраслях благодаря своим общим возможностям. С другой стороны, вертикальные модели ИИ более специализированы по дизайну, адаптированы к конкретным отраслям и обеспечивают значительную и более немедленную отдачу от инвестиций.
02 Растущий спрос на вертикальные модели ИИ
Различие между общей и вертикальной моделями ИИ подчеркивает растущую потребность в отраслевых решениях, поскольку предприятия стремятся использовать возможности ИИ для оптимизации своей деятельности и открытия новых возможностей для роста.
Большинству компаний нужна модель, которая интегрирует и преобразует их огромное количество отраслевых данных и опыта в значимые результаты, которые обеспечивают целевые решения для удовлетворения потребностей конкретной отрасли. Эти модели требуют специализированных алгоритмов, разработанных специально для конкретной отрасли или варианта использования, в котором они работают.
Согласно исследованию McKinsey, «в компании, состоящей из 5000 агентов по обслуживанию клиентов, применение генеративного ИИ увеличило разрешение проблем в час на 14 % и сократило время, затрачиваемое на решение проблем, на 9 %. менеджеров на 25 процентов».
Еще одним важным отличием вертикального ИИ является возможность включения в модель предметной экспертизы. Наши внутренние данные показывают, что треть сервисных решений в ведущих сервисных организациях невозможно найти в исторических сервисных данных. Вместо этого лучшие ответы на любой вопрос можно найти в данных, предоставленных профильными экспертами, что подчеркивает важность включения человеческого опыта в наборы данных.
Некоторые вертикальные ИИ-решения имеют возможность оцифровывать экспертные знания, а значит, могут преобразовывать знания, хранящиеся в головах экспертов компании, в синтетические данные. Используя знания экспертов в предметной области, модели ИИ могут достигать более персонализированных и надежных результатов.
03 Как предприятия интегрируют вертикальную стратегию искусственного интеллекта
Внедрение вертикальной стратегии искусственного интеллекта может стать революционным шагом для бизнеса. Вот три шага, чтобы начать это путешествие:
**1. Определите соответствующие вертикали и варианты использования. ** Проведите тщательный анализ бизнес-процессов, потребностей клиентов и рыночных тенденций, чтобы определить области, в которых искусственный интеллект может принести пользу. Ищите конкретные варианты использования в этих вертикалях, где технологии ИИ могут повысить эффективность, улучшить процесс принятия решений или создать новые возможности. Например, если вы работаете в сфере услуг, вы можете рассмотреть возможность применения ИИ для диагностики оборудования и устранения неполадок, управления знаниями или управления персоналом.
**2. Развитие внутреннего опыта. **Разработка вертикальной стратегии ИИ требует накопления собственных знаний в области технологий ИИ и их применения в выбранной вертикали. Этого можно добиться, наняв экспертов по ИИ, повысив квалификацию существующего персонала или наладив партнерские отношения с внешними экспертами или консультантами.
**3. Начните с пилотного проекта. **Начните свой путь с запуска небольших пилотных проектов в определенных вертикалях. Эти проекты позволят вам проверить осуществимость, потенциальное влияние и связанные с этим проблемы, связанные с внедрением решений ИИ в реальных сценариях.
04 Последствия игнорирования генеративного ИИ
Генеративный ИИ представляет собой крупный прорыв в области искусственного интеллекта, и, как упоминалось ранее, эта технология может стать товаром. От них зависит, будут ли предприятия использовать общий ИИ или вертикальный ИИ, но те, кто игнорирует эту технологию, могут столкнуться с серьезными проблемами. Без использования возможностей генеративного ИИ компании рискуют отстать от своих конкурентов. Они могут столкнуться с увеличением операционных расходов, замедлением процессов принятия решений и упущенными возможностями автоматизации и оптимизации.
По мере того, как генеративный ИИ продолжает развиваться, для бизнеса крайне важно изучить его возможности, интегрировать его в рабочие процессы и использовать его возможности для достижения новых уровней успеха.