Przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji, które powinna rozważyć każda firma

Termin „generatywna sztuczna inteligencja” (Gen AI) odnosi się do rodzaju sztucznej inteligencji, która jest w stanie tworzyć treści na poziomie porównywalnym do ludzkiego.

Aby to osiągnąć, rozwiązania Gen AI uczą się identyfikować wzorce, struktury i funkcje w ogromnej ilości danych, na których zostały przeszkolone. Następnie algorytmy wykorzystują tę wiedzę do odtworzenia tych samych parametrów w nowo wygenerowanej treści.

Duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT OpenAI, są jednymi z głównych przykładów generatywnej sztucznej inteligencji. Jednak magia tej technologii wykracza daleko poza generowanie tekstu.

Platformy takie jak Synthesia.io, Runway i Wondershare Filmora pomagają tworzyć i ulepszać treści wideo. Zaawansowane narzędzia do projektowania graficznego, takie jak DALL·E 2 i generator obrazów AI firmy Canva, już konkurują z projektantami stworzonymi przez ludzi. Ponadto możliwe jest teraz tworzenie muzyki bez tantiem za pomocą narzędzi takich jak Ecrett Music, Soundraw i MusicLM. Narzędzia takie pozwalają na komponowanie muzyki w oparciu o podpowiedzi tekstowe lub określone motywy i nastroje.

Poza obszarem tworzenia treści, potencjalne zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji obejmują automatyzację zadań związanych z obsługą klienta i wsparciem, personalizacją obsługi klienta, zwiększaniem możliwości analitycznych firm, modelowaniem złożonych scenariuszy i nie tylko.

Jeśli zastanawiasz się nad nawiązaniem współpracy z firmą zajmującą się generatywnym rozwojem sztucznej inteligencji w celu wypróbowania jednego lub kilku przypadków użycia sztucznej inteligencji generacji, pomożemy Ci nieco lepiej zrozumieć potencjał transformacyjny tej technologii.

Generatywne przypadki użycia AI w przedsiębiorstwach

W ciągu ostatnich kilku miesięcy analitycy innowacji ITRex napisali kilka postów na blogu, aby edukować naszych klientów na temat generatywnej sztucznej inteligencji i jej przypadków użycia w biznesie.

Obecnie nasza seria artykułów poświęconych Gen AI obejmuje następujące tematy:

• Porównanie tradycyjnej i generatywnej sztucznej inteligencji
• Podsumowanie generatywnych zastosowań sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, handlu detalicznym i zarządzaniu łańcuchem dostaw

Dlatego w tym artykule nie będziemy zagłębiać się w specyficzne dla branży przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji. Zamiast tego powiemy Ci, jakie procesy i zadania ta wiodąca technologia może usprawnić lub w pełni zautomatyzować.

Kolejna ważna uwaga.

Badając przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji w swojej firmie, zazwyczaj masz dwie główne ścieżki:

• Pierwszym z nich jest wykorzystanie dostępnych na rynku produktów, takich jak ChatGPT, Synthesia.io i innych, które można dostosować przy użyciu konkretnych zbiorów danych, aby spełnić Twoje unikalne wymagania biznesowe. Platformy te zapewniają przyjazne dla użytkownika interfejsy i narzędzia integracyjne, dzięki czemu proces adaptacji jest stosunkowo prosty nawet dla osób nieposiadających dużego doświadczenia w zakresie sztucznej inteligencji.
• Druga opcja polega na wybraniu odpowiedniego modelu podstawowego AI, takiego jak GPT-3, BERT lub ich następców, i przeszkoleniu go z wykorzystaniem posiadanych danych. Podejście to zapewnia wyższy stopień dostosowania i kontroli nad zachowaniem i wynikami sztucznej inteligencji, ale wymaga większych inwestycji w zakresie wiedzy technicznej, zasobów i czasu.

Istnieje również trzecia opcja — tj. budowanie od podstaw generatywnych modeli sztucznej inteligencji. Nie zalecamy pójścia tą drogą, chyba że jesteś start-upem jednorożcem wspieranym przez Microsoft, Google i Teslę i nie masz zasobów obliczeniowych oraz wiedzy technicznej, aby wprowadzić do swojego systemu 300 miliardów słów (tyle podobno danych tekstowych zajęło pociąg ChatGPT). Koszt opracowania w pełni niestandardowych rozwiązań AI również może być przytłaczający.

Bez zbędnych ceregieli przyjrzyjmy się generatywnym zastosowaniom sztucznej inteligencji w biznesie.

5 najważniejszych przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji

1. Zautomatyzowana obsługa klienta, która zachowuje ludzki charakter

Jeden z bezpośrednich przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji polega na zapewnianiu natychmiastowych odpowiedzi na zapytania klientów otrzymane za pośrednictwem czatu na żywo, rozmów telefonicznych i e-maili.

Oprócz pełnej automatyzacji obsługi klienta firmy mogą wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję, aby usprawnić pracę specjalistów. Inteligentni asystenci z łatwością przejmują zadania takie jak wyszukiwanie informacji, podsumowywanie rozmów i analiza transkrypcji rozmów. Dzięki temu menedżerowie ds. obsługi klienta mogą identyfikować typowe problemy, z którymi borykają się ich klienci, podkreślać problematyczne obszary, w których brakuje obsługi klienta, i wykorzystywać informacje zwrotne do udoskonalania swoich produktów i usług.

Generatywne zastosowania AI w obsłudze klienta obejmują także hiperpersonalizację. Analizując subtelne wzorce w nagraniach rozmów, takie jak dobór słów, tempo mowy i ton głosu, sztuczna inteligencja generacji może pomóc organizacjom dostosować komunikację i opracować spersonalizowane oferty, aby poprawić zaangażowanie i lojalność klientów.

Ale jaki jest przykład generatywnej sztucznej inteligencji w obsłudze klienta?

Expedia Group, firma zajmująca się technologią turystyczną, stojąca za wiodącymi na świecie platformami do rezerwacji wakacji i lotów, takimi jak Hotels.com i Vrbo.com, zintegrowała ChatGPT z aplikacją Expedia.

Zamiast szukać lotów i noclegów w witrynie Expedia, użytkownicy mogą teraz poprosić osobistego asystenta opartego na sztucznej inteligencji o porady dotyczące podróży w taki sam sposób, w jaki konsultowaliby się z biurem podróży. ChatGPT może zaproponować rekomendacje dotyczące miejsc podróży, hoteli i transportu. Użytkownicy mogą następnie dodać do zakładek sugerowane lokalizacje w aplikacji i sprawdzić ich dostępność w wybranych terminach.

Aby wykorzystać automatyzację obsługi klienta opartą na sztucznej inteligencji generacji, firma Expedia przeszkoliła technologię OpenAI do identyfikowania i rozumienia zdumiewającej liczby 1,26 biliarda zmiennych, w tym zakresów dat, lokalizacji hotelu, rodzaju pokoju i wymagań cenowych. Inteligentny asystent wykorzystuje również dane lotów Expedia do porównywania cen w określonym dniu z historycznymi trendami cenowymi i śledzenia wahań. Informacje te pozwalają podróżnym określić optymalny czas na dokonanie rezerwacji i zdobycie nagród.

Zastosowanie generatywnych rozwiązań AI do obsługi klienta może zatem pomóc Twojej firmie skrócić czas oczekiwania, poprawić satysfakcję i obniżyć koszty obsługi klienta. Według raportu Accenture „A New Era of Generative AI for Every Every” potencjał tej technologii w zakresie automatyzacji i rozszerzania zadań jest szczególnie duży w bankowości, ubezpieczeniach, rynkach kapitałowych oraz energetyce i usługach użyteczności publicznej. Ogólnie rzecz biorąc, przyjęcie konwersacyjnej i generatywnej sztucznej inteligencji do obsługi klienta pozwoli firmom zmniejszyć związane z tym wydatki nawet o 30%.

2. Content marketing, który przynosi wymierne efekty

Głównymi beneficjentami generatywnej sztucznej inteligencji były dotychczas działy marketingu. Od zwiększania mocy predykcyjnej silników rekomendacji po wykorzystanie inteligentnego umieszczania reklam – nie ma zadania marketingu cyfrowego, którego sztuczna inteligencja pokolenia nie byłaby w stanie usprawnić.

Jednak lwia część generatywnych aplikacji AI koncentruje się na tworzeniu treści.

Gen AI tworzy kontekstowo istotne i spójne treści na dowolny temat w ciągu zaledwie kilku sekund. Dla porównania doświadczeni pisarze spędzają 2–6 godzin na dopracowaniu wpisu na blogu zawierającego 1000 słów.

Nie jest zaskoczeniem, że 25% wszystkich treści cyfrowych jest już produkowanych przez sztuczną inteligencję pokolenia.

Myślące przyszłościowo marki korzystają z generatywnych narzędzi AI do pisania i edytowania ogłoszeń w mediach społecznościowych, postów na blogach, opisów produktów, artykułów służących do budowania linków, e-maili sprzedażowych i tekstów do prezentacji. W niektórych przypadkach zwalniają nawet wewnętrznych autorów, aby obniżyć koszty marketingu treści.

Istnieje jednak pewien problem (a raczej kilka problemów).

Duże modele językowe mają tendencję do halucynacji, przedstawiając fałszywe lub sfabrykowane informacje w odpowiedzi na pytania użytkownika. Ta wada wynika z faktu, że LLM są szkolone na szybkich ilościach danych, które mogą być niekompletne lub błędne.

Ponadto generatywne rozwiązania AI, takie jak ChatGPT, nie mogą jeszcze uzyskać dostępu do Internetu, co uniemożliwia im znajdowanie statystyk, cytatów i innych informacji dotyczących treści o większej wartości.

Brak łączności w czasie rzeczywistym ogranicza również generatywne aplikacje AI w optymalizacji wyszukiwarek (SEO) do jedynie sugerowania pomysłów na słowa kluczowe i tematów treści, pomimo dostępności wyspecjalizowanych wtyczek SEO ChatGPT, takich jak SEO Core AI i Bramework.

Czy są zatem jakieś udane przykłady generatywnej sztucznej inteligencji w content marketingu?

W ITRex używamy narzędzi opartych na sztucznej inteligencji Gen AI do tworzenia treści od prawie roku. Przetestowaliśmy tę technologię w różnych zadaniach, od redagowania opisów wakatów dla zespołu HR po pisanie artykułów technologicznych.

Badając przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji w marketingu treści, zwiększyliśmy produktywność naszych autorów o co najmniej 30%, co oznacza, że ​​mogą teraz poświęcić więcej czasu na badania konkurencji i klientów oraz interakcje z ekspertami w danej dziedzinie.

Ulepszenia są zauważalne w przypadku różnych zadań, w tym:

• Wstępne badania . Narzędzia Gen AI pomagają pisarzom zająć się złożonymi tematami technologicznymi, takimi jak automatyczne gromadzenie danych lub wykorzystanie uczenia maszynowego w bioinformatyce, a także ukierunkowują dalsze badania.
• Opracowywanie treści . Kopia stworzona przez Gen AI może służyć jako wczesna wersja robocza artykułów i ich części. Nasz zespół merytoryczny wzbogaca takie projekty o dane statystyczne, odniesienia do renomowanych artykułów naukowych, wkład ekspertów technicznych i odpowiednie studia przypadków.
• Edycja treści . Jedna z kluczowych aplikacji generatywnej sztucznej inteligencji obejmuje uruchamianie treści pisanych przez ludzi za pomocą inteligentnych algorytmów w celu wykrywania błędów gramatycznych i niespójności stylistycznych, dzielenia zbyt długich zdań na mniejsze, a nawet edytowania artykułów w stylu popularnych publikacji internetowych.

Twoja firma może pójść o krok dalej w eksperymencie.

Szkoląc dostępne na rynku narzędzia lub przekwalifikowując podstawowe LLM na swoich danych, możesz stworzyć wysoce spersonalizowane i skuteczne treści, które będą dobrze pozycjonowane w wyszukiwarkach, przyciągają odpowiedni ruch do Twojej witryny i przekształcają odwiedzających witrynę w potencjalnych klientów.

3. Automatyzacja procesów biznesowych, która przynosi wartość

Krajobraz automatyzacji procesów biznesowych (BPA) od dawna jest zdominowany przez rozwiązania zrobotyzowane (RPA) i inteligentnej automatyzacji procesów (IPA). Aby dowiedzieć się, jak te technologie mają się do siebie, zapoznaj się z naszym artykułem BPA vs. RPA vs. IPA.

W porównaniu z narzędziami BPA opartymi na regułach lub nawet wyposażonymi w sztuczną inteligencję, generatywne aplikacje AI są szersze i bardziej złożone. Ich moc transformacyjna wynika ze zdolności AI pokolenia do rozumienia języka naturalnego.

Biorąc pod uwagę, że zadania językowe stanowią 25% wszystkich czynności związanych z pracą, przypadki generatywnego użycia sztucznej inteligencji w biznesie obejmują różne procesy i przepływy pracy, w tym:

• Wykonywanie czynności zarządczych, takich jak ustalanie priorytetów zadań w aplikacjach do zarządzania projektami, planowanie spotkań i organizowanie wiadomości e-mail
• Wyszukiwanie dokładnych informacji w całej infrastrukturze IT i podsumowywanie treści za pomocą interfejsu konwersacyjnego
• Automatyczne tworzenie standardowych lub niestandardowych dokumentów i raportów
• Wprowadzanie informacji do systemów technologicznych

Kluczową zaletą Gen AI jest jej zdolność do ciągłego uczenia się na podstawie nowych danych i udoskonalania swoich możliwości. Chociaż rozwiązania IPA oparte na głębokim uczeniu się również to robią, od samego początku są narażone na mniej danych szkoleniowych i dlatego mają mniejszy potencjał decyzyjny.

Według McKinsey strategiczne wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji i innych technologii może zautomatyzować nawet 70% zadań, które zajmują czas Twoich pracowników. Może to prowadzić do zauważalnego wzrostu produktywności, przy rocznym wskaźniku poprawy wynoszącym 3,3%.

4. Analityka danych dostępna dla każdego

Zespół ITRex od dawna opowiada się za demokratyzacją danych — tj. udostępnieniem informacji i analiz danych wszystkim osobom w organizacjach, niezależnie od ich wiedzy technicznej.

Tworzymy samoobsługowe rozwiązania Business Intelligence (BI) oraz narzędzia do rozszerzonej analityki oparte na sztucznej inteligencji dla największych na świecie firm z branży handlu detalicznego, opieki zdrowotnej, mediów i rozrywki.

Dzięki prawidłowo przeprowadzonej integracji aplikacji korporacyjnych (EAI), eksperckiemu zarządzaniu danymi, analityce AI i efektywnemu projektowi interfejsu użytkownika pomogliśmy naszym klientom usprawnić zarządzanie aktywami i operacje konserwacyjne, wskazać obszary redukcji kosztów i zwiększyć produktywność.

Wykorzystując przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji, nasi klienci mogą posunąć się jeszcze dalej, ulepszając samoobsługowe systemy BI i systemy analityczne wspomagane sztuczną inteligencją na kilka sposobów:

• Strategiczne podejmowanie decyzji . Podczas gdy narzędzia BI pomagają zrozumieć złożone dane biznesowe, generatywne zastosowania AI w analizie danych obejmują opracowywanie potencjalnych strategii, prognozowanie trendów i automatyczne generowanie raportów.
• Wyższy poziom automatyzacji . Tam, gdzie samoobsługowa BI upraszcza i automatyzuje analizę danych dla użytkowników końcowych, generatywna sztuczna inteligencja może zautomatyzować generowanie spostrzeżeń, prognoz i treści na podstawie danych operacyjnych. Dostęp do tych spostrzeżeń można następnie uzyskać za pośrednictwem interfejsów konwersacyjnych lub przekształcić je w wykresy za pomocą odpowiednich podpowiedzi.
• Proaktywna analityka . Samoobsługowa analiza biznesowa jest często reaktywna, co oznacza, że ​​Twoi pracownicy muszą wysyłać zapytania do danych, aby uzyskać wgląd. Generatywna sztuczna inteligencja może działać proaktywnie, oferując rozwiązania rzeczywistych problemów bez wyraźnych zapytań.
• Modelowanie scenariuszy . Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc użytkownikom w podejmowaniu złożonych decyzji poprzez symulację możliwych wyników lub generowanie propozycji opartych na danych.

Ostatnie badania wskazują, że 32% organizacji wykorzystało już przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji związane z analityką. Spośród ankietowanych 34% respondentów osiągnęło istotne korzyści, w tym zwiększoną konkurencyjność (52%) oraz zwiększoną funkcjonalność lub wydajność swoich produktów (45%).

Sztuczna inteligencja generacji może również potencjalnie obniżyć koszty analizy danych, ponieważ Twoja firma nie będzie musiała szkolić modelu sztucznej inteligencji od podstaw. Aby jednak w pełni wykorzystać korzyści z generatywnej analizy wspomaganej sztuczną inteligencją, nadal musisz pozyskać i sformatować dane na potrzeby uczenia modeli. Zapoznaj się z naszym przewodnikiem dotyczącym przygotowywania danych, aby poszerzyć swoją wiedzę w tej dziedzinie.

5. Onboarding pracowników i edukacja sprzyjająca innowacyjności

Istnieje wiele wyzwań związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji, które osłabiają zdolność organizacji do innowacji. Należą do nich przeszkody technologiczne ujawniające się na późnym etapie procesu rozwoju, błędy w skalowaniu weryfikacji koncepcji AI (PoC) oraz kwestie etyczne związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji.

To właśnie etyczne i moralne implikacje sztucznej inteligencji powodują opór przed zmianami, co według 49% dyrektorów przedsiębiorstw stanowi kluczową barierę w transformacji cyfrowej.

Przy tak wielu obiecujących przypadkach użycia generatywnej sztucznej inteligencji naturalne jest, że Twoi pracownicy boją się, że zostaną zastąpieni przez inteligentne i wysoce produktywne algorytmy. Ponadto pracownicy mogą wahać się przed porzuceniem narzędzi technologicznych, na których polegali od lat, niezależnie od tego, jak bardzo są przydatne i intuicyjne.

Jak pionierzy pokolenia AI radzą sobie z tym problemem?

Odpowiedź leży w skutecznej edukacji i onboardingu pracowników.

Niedawno Asana przeprowadziła wywiady z ponad 300 specjalistami ds. marketingu, aby dowiedzieć się, w jaki sposób ich firmy integrują sztuczną inteligencję z procesami biznesowymi. Okazuje się, że tylko 15% organizacji zapewnia formalną edukację w zakresie sztucznej inteligencji i programy zarządzania nauką dla pracowników marketingu! Jednak 55% uczestników, których pracodawcy oferują takie programy, jest przekonanych, że osiągną swoje cele w zakresie wdrożenia sztucznej inteligencji w ciągu 12 miesięcy – w porównaniu z zaledwie 23% specjalistów, którzy nie mają dostępu do szkoleń w zakresie sztucznej inteligencji.

Edukacja pracowników to doskonały przypadek wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji.

Od tworzenia spersonalizowanych ścieżek edukacyjnych dla pracowników po automatyczne opracowywanie materiałów szkoleniowych, quizów i innych treści edukacyjnych, sztuczna inteligencja Gen może przyspieszyć pracę Twojego zespołu ds. uczenia się i rozwoju (L&D), poprawiając jednocześnie wyniki uczenia się.

Technologia ta może również usprawnić proces rekrutacji nowych kandydatów, pomagając zespołom HR w przeglądaniu CV i przygotowywaniu pytań do rozmowy kwalifikacyjnej w oparciu o profile kandydatów.

Te generatywne przypadki użycia sztucznej inteligencji to tylko wierzchołek góry lodowej.

Nie każda firma jest jeszcze sprzedawana w oparciu o sztuczną inteligencję generacji i wciąż jest wiele do ustalenia, zarówno od strony technicznej, jak i biznesowej.

Dlatego tylko 33% dyrektorów IT uważa obecnie generatywną sztuczną inteligencję za najwyższy priorytet w swojej organizacji — mimo że 86% ankietowanych spodziewa się, że technologia ta odegra znaczącą rolę w ich organizacjach w przyszłości.

Jeśli Twoja firma chce zbadać skuteczne zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji, opracować niezawodny plan wdrożenia gen AI oraz dostosować lub zbudować rozwiązania Gen AI, ITRex jest tutaj, aby Ci pomóc! Skontaktuj się z nami, aby omówić przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji, które najlepiej odpowiadają Twoim unikalnym potrzebom biznesowym!

Pierwotnie opublikowano na https://itrexgroup.com 31 października 2023 r.