每个公司都应该考虑的生成式人工智能用例

“生成式人工智能”（Gen AI）一词是指一种能够以与人类相当的水平创造内容的人工智能。

为了实现这一目标，Gen AI 解决方案学习识别经过训练的大量数据中的模式、结构和特征。 然后，算法使用这些知识在新生成的内容中重现相同的参数。

OpenAI 的 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 是主要的生成式 AI 示例之一。 但该技术的魔力远远超出了文本生成。

Synthesia.io、Runway 和 Wondershare Filmora 等平台可帮助创建和增强视频内容。 先进的图形设计工具，例如 DALL·E 2 和 Canva 的 AI 图像生成器，已经在与人类设计师展开竞争。 此外，现在可以使用 Ecrett Music、Soundraw 和 MusicLM 等工具创建免版税音乐。 此类工具允许您根据文本提示或特定主题和情绪创作音乐。

在内容创建领域之外，强大的生成式人工智能用例包括自动化客户服务和支持任务、个性化客户体验、增强公司的分析能力、对复杂场景进行建模等等。

如果您正在考虑与生成式 AI 开发公司合作，尝试其中一个或多个 Gen AI 用例，我们将帮助您更好地了解该技术的变革潜力。

企业中的生成式人工智能用例

在过去的几个月中，ITRex 创新分析师撰写了多篇博客文章，向我们的客户介绍生成式人工智能及其在商业中的用例。

目前，我们的 Gen AI 文章系列涵盖以下主题：

• 传统人工智能与生成人工智能的比较
• 医疗保健、零售和供应链管理中的生成式人工智能应用概述

因此，在本文中，我们不会深入研究生成式人工智能的特定行业用例。 相反，我们将告诉您这种前沿技术可以增强或完全自动化哪些流程和任务。

另一个重要的评论。

在为您的企业探索生成式 AI 用例时，您通常有两种主要途径：

• 第一个是利用 ChatGPT、Synthesia.io 等商业产品，这些产品可以使用您的特定数据集进行微调，以满足您独特的业务需求。 这些平台提供用户友好的界面和集成工具，即使对于那些没有广泛人工智能背景的人来说，适应过程也相对简单。
• 第二种选择涉及选择适当的 AI 基础模型，例如 GPT-3、BERT 或其后继模型，并使用您的数据对其进行训练。 这种方法提供了对人工智能行为和输出的更高程度的定制和控制，但需要在技术专业知识、资源和时间方面进行更大量的投资。

还有第三种选择——即从头开始构建生成式人工智能模型。 我们不建议走这条路，除非您是一家由微软、谷歌和特斯拉支持的独角兽初创公司，并且拥有计算资源和技术专长，可以向您的系统提供 3000 亿个单词（据报道，这就是它需要多少文本数据）。训练 ChatGPT）。 开发完全定制的人工智能解决方案的成本也可能是巨大的。

话不多说，让我们研究一下生成式人工智能在商业中的应用。

5 大生成式 AI 用例

1. 保持人性化的自动化客户支持

直接生成人工智能用例之一是对通过实时聊天、电话和电子邮件收到的客户询问提供即时响应。

除了完全自动化的客户服务之外，企业还可以利用生成式人工智能来增强人类专家的工作。 智能助理可以自信地接管信息搜索、通话摘要和通话记录分析等任务。 这使客户支持经理能够识别客户面临的常见问题，突出显示客户服务缺乏的问题领域，并利用反馈来微调他们的产品和服务。

客户服务中的生成式人工智能应用还包括超个性化。 通过分析通话录音中的微妙模式，例如词语选择、语速和语气，Gen AI 可以帮助组织调整沟通并提供个性化产品，以提高客户参与度和忠诚度。

但生成式人工智能在客户服务中的例子是什么？

Expedia Group 是一家旅游技术公司，旗下拥有 Hotels.com 和 Vrbo.com 等一些全球领先的度假和航班预订平台，该公司将 ChatGPT 集成到了 Expedia 应用程序中。

用户现在可以像咨询旅行社一样向人工智能个人助理寻求旅行建议，而无需在 Expedia 网站上搜索航班和住宿。 ChatGPT 可以提供有关旅行目的地、酒店和交通的建议。 然后，用户可以在应用程序中为建议的位置添加书签，并检查其在选定日期的可用性。

为了利用 Gen AI 驱动的客户服务自动化，Expedia 训练了 OpenAI 的技术来识别和理解惊人的 1.26 万亿个变量，包括日期范围、酒店位置、房间类型和价格要求。 智能助手还使用 Expedia 的航班数据将特定日期的价格与历史价格趋势进行比较并跟踪波动。 这些信息使旅行者能够确定预订和赚取奖励的最佳时间。

因此，使用生成式人工智能解决方案进行客户支持可以帮助您的公司减少等待时间、提高满意度并降低客户服务成本。 根据埃森哲的《人人生成人工智能新时代》报告，该技术在银行、保险、资本市场以及能源和公用事业领域的任务自动化和增强潜力特别高。 总体而言，采用对话式和生成式 AI 进行客户服务将使公司减少高达 30% 的相关费用。

2.内容营销取得实效

迄今为止，营销部门一直是生成式人工智能的主要受益者。 从增强推荐引擎的预测能力到利用智能广告投放，没有任何数字营销任务是 Gen AI 无法增强的。

然而，生成式人工智能应用程序的大部分都围绕内容创建。

Gen AI 可以在短短几秒钟内针对任何给定主题制作上下文相关且连贯的内容。 相比之下，经验丰富的作家要花 2 到 6 个小时来润色一篇 1,000 字的博客文章。

25% 的数字内容已经由 Gen AI 制作，这并不奇怪。

有远见的品牌使用生成式人工智能工具来撰写和编辑社交媒体公告、博客文章、产品描述、链接构建文章、销售电子邮件和演示文稿。 在某些情况下，他们甚至解雇内部作家以降低内容营销成本。

然而，有一个问题（或者更确切地说，有几个问题）。

大型语言模型往往会产生幻觉，在回答用户问题时提供虚假或捏造的信息。 这一缺点源于这样一个事实：法学硕士接受的训练是基于可能不完整或错误的大量数据。

此外，像 ChatGPT 这样的生成式人工智能解决方案目前还无法访问互联网，这使得它们无法查找统计数据、报价和其他更高价值内容的信息。

尽管有专门的 ChatGPT SEO 插件（例如 SEO Core AI 和 Bramework），但缺乏实时连接也限制了搜索引擎优化 (SEO) 中的生成式 AI 应用程序仅能建议关键字创意和内容主题。

那么在内容营销方面有哪些成功的生成式人工智能例子呢？

在 ITRex，我们使用 Gen AI 支持的工具进行内容创建已有近一年的时间。 我们已经在各种任务上测试了该技术，从编辑人力资源团队的职位描述到撰写技术文章。

通过探索内容营销中的生成式 AI 用例，我们的作家生产力提高了至少 30%，这意味着他们现在可以投入更多时间进行竞争对手和客户研究以及与主题专家的互动。

这些改进在各种任务中都很明显，包括：

• 初步研究。 Gen AI 工具可帮助作者深入了解复杂的技术主题，例如自动数据收集或在生物信息学中使用机器学习，并指导进一步的研究。
• 内容起草。 Gen AI 制作的副本可以作为文章及其部分内容的早期草稿。 我们的内容团队利用统计数据、著名研究论文的参考文献、技术专家的意见以及相关案例研究来丰富这些草稿。
• 内容编辑。 关键的生成式人工智能应用之一包括通过智能算法运行人类编写的内容，以检测语法错误和风格不一致，将过长的句子分解为较小的句子，甚至以流行在线出版物的风格编辑文章。

您的公司可以将实验更进一步。

通过对您的数据进行商业工具培训或对基金会法学硕士进行再培训，您可以创建高度个性化且有效的内容，这些内容在搜索引擎上排名靠前，吸引相关流量到您的网站，并将网站访问者转化为潜在客户。

3. 带来价值的业务流程自动化

业务流程自动化 (BPA) 领域长期以来一直由机器人流程 (RPA) 和智能流程自动化 (IPA) 解决方案主导。 要了解这些技术如何相互竞争，请查看我们的 BPA、RPA 与 IPA 文章。

与基于规则甚至注入人工智能的 BPA 工具相比，生成式人工智能应用程序更广泛、更复杂。 他们的变革力量来自 Gen AI 理解自然语言的能力。

鉴于基于语言的任务占所有工作活动的 25%，业务中的生成式 AI 用例涵盖各种流程和工作流程，包括：

• 执行管理活动，例如在项目管理应用程序中确定任务的优先级、安排会议和组织电子邮件
• 在整个 IT 基础设施中搜索准确的信息并通过对话界面总结内容
• 自动创建标准或自定义文档和报告
• 将信息输入技术系统

Gen AI 的主要优势是能够不断从新数据中学习并完善其能力。 虽然基于深度学习的 IPA 解决方案也能做到这一点，但它们从一开始接触的训练数据就较少，因此决策潜力较小。

麦肯锡表示，战略性地使用生成式人工智能和其他技术可以将占用员工时间的高达 70% 的任务自动化。 这可以显着提高生产率，每年提高 3.3%。

4.任何人都可以访问的数据分析

ITRex 团队长期以来一直倡导数据民主化，即让组织内的所有个人都能获得信息和数据分析见解，无论其技术专业知识如何。

我们一直在为全球最大的零售、医疗保健、媒体和娱乐公司创建自助商业智能 (BI) 解决方案和基于人工智能的增强分析工具。

得益于正确执行的企业应用程序集成 (EAI)、专家数据管理、人工智能分析和有效的用户界面设计，我们帮助客户改进资产管理和维护操作，查明降低成本的领域并提高生产力。

通过利用生成式人工智能用例，我们的客户可以进一步深化这一概念，通过多种方式增强自助式商业智能和人工智能增强分析系统：

• 战略决策。 虽然 BI 工具有助于理解复杂的业务数据，但数据分析中的生成式 AI 应用包括潜在策略的开发、趋势预测和自动报告生成。
• 自动化水平较高。 自助式 BI 可以为最终用户简化和自动化数据分析，而生成式 AI 可以根据您的运营数据自动生成见解、预测和内容。 然后可以通过对话界面访问这些见解，或者使用适当的提示将其转换为图表。
• 主动分析。 自助式 BI 通常是反应性的，这意味着您的员工需要查询数据以获得见解。 生成式人工智能可以主动地为现实世界的问题提供解决方案，而无需明确的查询。
• 场景建模。 生成式人工智能可以通过模拟可能的结果或生成数据驱动的建议来帮助用户做出复杂的决策。

最近的研究表明，32% 的组织已经利用了与分析相关的生成式 AI 用例。 在受访者中，34% 的受访者获得了实质性收益，包括竞争力的提高 (52%) 以及产品功能或性能的增强 (45%)。

Gen AI 还可以降低数据分析的成本，因为您的公司无需从头开始训练 AI 模型。 然而，为了充分发挥生成式人工智能辅助分析的优势，您仍然需要为模型训练获取数据并格式化数据。 查看我们的数据准备指南，以提升您在该领域的知识。

5. 促进创新的员工入职和教育

人工智能实施面临许多挑战，削弱了组织的创新能力。 其中包括在开发过程后期出现的技术障碍、未能扩展人工智能概念验证 (PoC) 以及围绕人工智能采用的道德问题。

正是人工智能的伦理和道德影响导致了变革的阻力，即 49% 的企业高管认为，这是数字化转型的主要障碍。

生成式人工智能有如此多有前景的用例，您的员工自然会害怕被智能且高效的算法取代。 此外，员工可能不愿意放弃他们多年来依赖的技术工具，无论它们多么有用和直观。

Gen AI 先驱如何解决这个问题？

答案在于有效的员工教育和入职培训。

就在最近，Asana 采访了 300 多名营销专业人士，了解他们的公司如何将人工智能集成到业务流程中。 事实证明，只有 15% 的组织为营销员工提供正式的人工智能教育和学习管理计划！ 然而，在雇主确实提供此类计划的参与者中，55% 有信心他们将在 12 个月内实现人工智能实施目标，而缺乏接受人工智能培训的专家中只有 23% 的比例如此。

员工教育是一个完美的生成式人工智能用例。

从为您的员工创建个性化学习路径到自动开发培训材料、测验和其他教育内容，Gen AI 可以加快您的学习和发展 (L&D) 团队的工作速度，同时提高学习成果。

该技术还可以协助您的人力资源团队进行简历筛选并根据申请人的个人资料准备面试问题，从而简化新候选人的招聘流程。

这些生成式人工智能用例只是冰山一角。

目前，并非所有公司都支持 Gen AI，无论是在技术方面还是在业务方面，仍有很多问题需要解决。

这就是为什么目前只有 33% 的 IT 高管将生成式 AI 视为其组织的首要任务，尽管 86% 的受访者预计该技术未来将在其组织中发挥重要作用。

如果您的公司正在寻求研究有效的生成式 AI 应用、制定防故障的生成式 AI 实施路线图，以及定制或构建生成式 AI 解决方案，ITRex 将为您提供帮助！ 联系我们讨论最适合您独特业务需求的生成式人工智能用例！

最初于 2023 年 10 月 31 日发布于https://itrexgroup.com 。