Помимо ChatGPT, будущее генеративного искусственного интеллекта для предприятий открывает большие прорывы

Вступление: Будущее генеративного ИИ для предприятий меняет методы его работы, анализируя огромные объемы данных и генерируя новые идеи. Он может изменить то, как компании взаимодействуют с клиентами, создают продукты и принимают решения. По мере развития генеративного ИИ в ближайшие годы можно ожидать более разрушительных изменений в бизнес-ландшафте.

Чат-бот ChatGPT представляет собой переломный момент в истории генеративного ИИ, поскольку он может вести человеческую беседу по широкому кругу тем и помогать в устранении неполадок программного и аппаратного обеспечения. Генеративный ИИ сеет хаос и приводит к новым инструментам генеративного ИИ, поднимающим планку вспомогательных технологий, несмотря на набирающую популярность ChatGPT. Однако корпоративные приложения генеративного ИИ выходят далеко за рамки ChatGPT. Наиболее широко используемые инструменты генеративного ИИ включают Murf, Assbly AI, DALL.E-2, StockAI, Jasper и т. д. Эти инструменты первыми внедрили технологию генеративного ИИ. Таким образом, инновации в области искусственного интеллекта приводят к многочисленным вариантам использования генеративного искусственного интеллекта.

Некоторые из них перечислены ниже:

1. Генеративный ИИ в здравоохранении и разработке лекарств

Генеративный ИИ умеет разрабатывать гипотезы и концепции для медицинских исследований. К 2025 году технология генеративного ИИ будет отвечать за открытие более 30% новых лекарств и материалов. Использование генеративного ИИ при поиске лекарств приводит к значительной экономии средств. Согласно исследованию 2010 года, средняя стоимость разработки лекарства от открытия до выхода на рынок составляет 1,8 миллиарда долларов. Затраты на поиск лекарств составляли примерно одну треть от общих затрат, и этот процесс занимал от трех до шести лет. Генеративный ИИ уже использовался для разработки лекарств для различных целей в течение нескольких месяцев, предоставляя фармацевтическим компаниям значительные возможности для сокращения затрат и сроков разработки лекарств.

2. Генеративный ИИ в материаловедении

Генеративный ИИ оказывает влияние на отрасли, создавая новые материалы с определенными физическими свойствами. Процесс, известный как обратное проектирование, определяет требуемые свойства и находит материалы, которые, вероятно, обладают этими свойствами, а не полагаясь на случайность найти материал, который ими обладает. В результате обнаруживаются материалы, обладающие большей проводимостью, магнитными свойствами или коррозионной стойкостью. Процесс, известный как обратное проектирование, определяет требуемые свойства и находит материалы, которые, вероятно, обладают этими свойствами, а не полагаясь на случайность найти материал, который ими обладает.

3. Генеративный ИИ в синтетических данных

Генеративный ИИ — это один из методов создания синтетических данных, которые представляют собой тип данных, полученных в результате прямых наблюдений за реальным миром без указания конкретных источников этих данных. Это обеспечивает конфиденциальность источников данных, используемых для обучения модели. Например, медицинские данные могут быть созданы искусственно для исследований и анализа без раскрытия личности пациентов, чьи медицинские записи использовались для обеспечения конфиденциальности.

4. Генеративный ИИ во взаимодействии с клиентами

Генеративный ИИ может более эффективно отвечать на запросы, интеллектуально направлять пользователей к соответствующим продуктам и услугам и значительно улучшать путь клиента до такой степени, что он становится отличительной чертой. Создавая индивидуальные поездки, предлагая персонализированные скидки на основе исторических данных и создавая контент, который им соответствует, генеративный ИИ может анализировать данные о клиентах и ​​генерировать персонализированные рекомендации и предложения продуктов для отдельных покупателей. Ритейлеры могут извлечь из этого выгоду, увеличив продажи и лояльность клиентов.

5. Генеративный ИИ в дизайне чипов

Генеративный ИИ может оптимизировать размещение компонентов в конструкции полупроводниковых микросхем, сокращая жизненный цикл разработки продукта с недель до часов. Обучение с подкреплением (метод машинного обучения) может использоваться генеративным ИИ для оптимизации размещения компонентов в конструкции полупроводниковых микросхем (планирование), сокращая время жизненного цикла разработки продукта с недель до часов с привлечением специалистов-людей.

6. Генеративный ИИ в разработке продуктов

Контент — это главное, но отчасти это связано с тем, насколько сложно создать его постоянный поток. Создание маркетинговых текстов, обобщение длинных документов и даже написание сообщений — все это отличные бизнес-приложения для генеративного ИИ. Любой, кто создает контент, может извлечь выгоду из интеллектуального решения, такого как ChatGPT, в дополнение к своему рабочему процессу.

7. Генеративный ИИ в корпоративной поддержке

Несмотря на расширение информационной экономики, эффективная организация информации остается недостижимой. ChatGPT или другой диалоговый инструмент искусственного интеллекта можно использовать в качестве серверной части службы поддержки предприятия. Чат-боты уже существуют, но ChatGPT может изменить ситуацию.

8. Генеративный дизайн деталей

Искусственный интеллект позволяет отраслям проектировать оптимизированные детали для достижения конкретных целей и ограничений, таких как производительность, материалы и методы производства. Производственная, автомобильная, аэрокосмическая и оборонная отрасли могут использовать генеративный ИИ для проектирования деталей, оптимизированных для достижения конкретных целей и ограничений, таких как производительность, материалы и методы производства. Например, автопроизводители могут использовать генеративный дизайн для создания более легких конструкций, что поможет им достичь своей цели — сделать автомобили более экономичными.

Сообщение Помимо ChatGPT: каково будущее генеративного ИИ для предприятий? впервые появился в Analytics Insight.

Source link