Generativ AI är ett steg före i utvecklingen av Artificiell intelligens förändra affärslandskapet. Vare sig det är att komponera musik, investeringsförvaltning eller designa grafik, AI har potentialen att utföra dessa uppgifter. Generativ AI har en stor potential att bidra inom olika sektorer av ekonomin.
Möjligheter för Generativ AI
Det har visat sig att Generativ AI har olika möjligheter inom fyra nyckelområden, inklusive:
Kundverksamhet
Generativ AI har olika funktioner i kundverksamheten som förbättrar kundernas upplevelse. Det har ökat agenternas produktivitet genom AI-assistenter för att förbättra deras agenters kompetens. AI generative har tillhandahållit tjänster till kunder genom att automatisera interaktioner med kunderna.
Här är några fall där Generative AI har gjort operativa förbättringar:
Kundsjälvbetjäning:Generativa AI chatbots fråga om kundfrågor och ge personliga svar på dem. Detta har förbättrat kvaliteten på interaktioner med kunder och har gjort det möjligt för kundteamen att lösa frågor som endast kan lösas genom mänskliga agenter.
Minskad svarstid: Generativ AI kan minska den tidsåtgång som den mänskliga säljaren lägger på att svara kunder genom att hjälpa dem i realtid.
Ökad försäljning: Generativ AI bearbetar kundernas data och försöker ta reda på kundens preferenser enligt deras webbhistorik. Genom att samla in insikter från kundinformation hjälper Generative AI till att förbättra kvaliteten på produkter och tjänster.
Marknadsföring och försäljning
Generativ AI kan generera innehåll med olika specifikationer som ökar kundvärdet och hjälper till att behålla kunder i en högre skala jämfört med traditionella marknadsföringstekniker som används. Användningen av Generativ AI i marknadsföring kan hjälpa till att övervinna problemet med olika datamängder som involverar inkonsekventa, ostrukturerade och frånkopplade data genom att tolka abstrakta datakällor med olika strukturer. Detta kommer att hjälpa till att syntetisera kundfeedback och kundbeteende för att generera marknadsföringsstrategier för målkunder. Dessa kan användas för att syntetisera trender från ostrukturerad data i sociala medier, akademisk forskning och kundfeedback.
Potentiella operativa fördelar med att använda generativ AI för marknadsföring inkluderar följande:
Effektivt och effektivt innehållsskapande: Generativ AI underlättar konsistens från processen för idéskapande av innehåll till slutskedet av innehållsutformning. Det låser upp en enhetlig röst och skrivstil som betecknar varumärket vilket minskar tiden som krävs i processen. Detta förbättrar personaliseringen av marknadsföringsbudskap för olika kundsegment.
SEO-optimering: Generativ AI kan hjälpa till att optimera SEO och försäljningstekniska komponenter som används som marknadsföringstekniker för att öka försäljningen.
Produktupptäckt och personlig sökning: Genom att bläddra i kundhistorik kan Generative AI utnyttja kundernas preferenser för att generera den relevanta produkten och ge personliga beskrivningar av produkten. Detta gör det möjligt för detaljhandeln och reseorganisationerna att förbättra sin e-handelsförsäljning.
Mjukvaruutveckling:
Programvaruingenjörer kan använda generativ AI för utökad kodning och använda naturligt språk för stora språkmodeller (LLM) för att utveckla olika applikationer. Med Generativ AI har omfattningen av mjukvaruingenjörer utökats, vilket gör maskinspråket bekvämt för dem. Informationsteknologi är en betydande avdelning i varje organisation och har vuxit i massiv skala.
Potentiella operativa fördelar med att använda generativ AI för mjukvaruutveckling inkluderar:
Ökning av produktvärde: Oavsett om det är en gadget eller bil, har användningen av Generativ AI ökat värdet på en produkt genom att uppgradera och förbättra dess produktegenskaper. Till exempel: I fordon ökar digitala funktioner som parkeringshjälp och adaptiv farthållare produktens värde.
Produkt FoU:
Generativ AI har potential att generera generativa designtekniker inom produktforskning och utveckling. Grundläggande modeller tillsammans med Generativ AI kan ha en bredare skala av tillämpningar inom produktforskning och produktutveckling. Dessa kan öka antalet produkter där den generativa designen kan tillämpas. Från och med nu saknar grundmodellerna förmågan att designa produkter inom olika branscher.
Potentiella operativa fördelar med att använda generativ AI för produkt-FoU inkluderar:
Förbättrad design: Generativ AI hjälper till att designa produkten genom effektivt val och användning av material.
Förbättrad produkttestning och kvalitet: Använder generativ AI i generativ design, kan produktens kvalitet förbättras. Generativ AI kan också påskynda testtiden för komplexa produkter.
Utmaningar med generativ AI
Tillsammans med de enorma möjligheterna är Generative AI inte utan utmaningar. Här har vi värvat några utmaningar med Generativ AI:
Etiska betänkligheter
En av utmaningarna som Generativ AI kan möta är att ta itu med etiska överväganden. Det är viktigt att se till att AI följer etiska riktlinjer och inte genererar stötande material. Utvecklare måste arbeta för att förhindra databias som kommer att leda till transparens och rättvisa i de generativa AI-systemen.
Beräkningsresurser
De beräkningsresurser som krävs för att distribuera stora generativa modeller är en för en stor utmaning för mindre företag. Att träna dessa modeller kräver överdrivna resurser som kraftfull hårdvara och en stor beräkningsinfrastruktur.
Säkerhetshinder
Eftersom dessa modeller kan vara sårbara för motstridiga attacker är säkerhetsproblem en stor utmaning. Motstridiga aktörer kan utnyttja modellerna för att manipulera resultatet, vilket leder till vilseledande innehåll.
Med tekniska framsteg och regulatorisk vägledning har Generative AI vuxit ansvarsfullt och innovativt. Generativ AI är redo att omdefiniera våra liv inte bara på en professionell nivå utan också ur ett personligt perspektiv i framtiden.
