商业生成式人工智能应用程序

生成式人工智能商业应用是指任何使用人工智能快速高效地生成可以改进的数据或内容生产率或利润。

生成式人工智能其工作原理是使用神经网络从最初输入的大量数据中识别模式。然后，使用这些已识别的模式来生成新内容。

您会发现一系列生成式人工智能模型和工具，还有更多仍在开发中。这篇文章着眼于让它们为您的企业服务的所有方法。

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常见问题

总结

生成式人工智能对商业的好处

商业就是为了利润，实现这一目标的最佳方法是提高组织的生产力和效率。生成式人工智能工具可以在这方面以多种方式提供帮助，以下是它们对您的业务的许多潜在好处的快速浏览。

创意创新：生成式人工智能在产生想法、进行研究和制作令人惊叹的艺术作品方面非常出色。生成式人工智能的创造力是其主要优势之一。
速度：当谈到制作给定作品所需的时间时，生成式人工智能工具在速度上击败了人类。这是另一个主要好处。
自动化：您可以轻松使用生成式 AI 工具来实现自动化工作否则你就需要助手了。从写草稿到绘画、模拟，甚至生成随机数据。
减少管理费用并节省成本：大多数生成式人工智能服务都是基于云的，因此您无需支付办公空间或工资。
生产力和效率提升：凭借更多的创造力、更快的速度和更低的成本，您的业务将会得到改善。更高的生产率是指更多的业务总产出，而效率是指在相同或更少的投入下获得相同的更高产出。
更好的个性化和增强的客户体验：生成式人工智能工具可以帮助您的企业动态个性化大量内容。这可以在从营销到销售和支持的各个方面带来更好的客户体验。

生成式人工智能应用

许多商业领域都可以从生成人工智能的一种或另一种形式的应用中受益。可能性是巨大的，因此公司需要寻找有效的方法。以下是其中一些可能性。

内容生成：生成式人工智能应用程序可用于生成文本内容，例如新闻小说、散文、诗歌等等。此外，还有图像和视频生成器，以及音乐和语音。这些生成器通常以文本提示作为输入来产生输出，但技术当然可以有所不同。
图像和视频编辑：生成式AI还可以用于自动编辑图片、视频和音频数据。例如，您可以将样式从一张图像转移到另一张图像。您还可以删除单个对象、更改背景、升级低质量视频和音频、减少噪音并提高图像质量、添加视觉效果以及执行许多其他操作。
设计与创意：设计和创意机构同样可以从生成式人工智能中受益，利用它来集思广益、开发初始概念和模型、创建自定义字体和样式、生成调色板等等。
金融：生成式人工智能可用于检测金融交易中的欺诈行为，首先分析大量历史数据，然后从实时数据中找出异常情况。它还可以帮助服务个性化和风险管理。
技术培训：通过生成式人工智能可以实现个性化教育，它可以根据学生的学习方式、智力水平、知识差距和其他问题来组织课程和教学计划。它可以进一步帮助生成更多促进学习的互动练习。
虚拟助理：虽然超级人工智能应用程序尚未推出，但其他应用程序喜欢 ChatGPT 已经取代了从事研究、阅读电子邮件、总结文本、起草信件等工作的助理。
语言翻译: 大型语言模型像 GPT-3 等。可以完美地将含义从一种语言翻译成另一种语言。 Transformer 模型非常适合语言应用。
虚拟现实：公司可以利用生成式人工智能轻松创建虚拟空间。这对于游戏和其他形式的娱乐都有帮助。
游戏： 从生成游戏环境到地图、关卡，甚至非玩家角色，生成式人工智能在游戏开发中的应用是巨大的。
编码和应用程序开发：开发人员的副驾驶，例如 GitHub 副驾驶现在可以轻松地从简单的文本描述生成整个函数，智能地自动完成代码，并将计算机应用程序从一种编程语言翻译为另一种编程语言。
恢复和娱乐： 图像内绘画和外绘画等生成式人工智能功能可以帮助恢复或重新创建图像和艺术品。
研究与发展：通过使用生成式人工智能进行模拟和优化，公司可以加速药物发现并更快地创造新产品、材料和化学品。
法律事务：生成式人工智能可以回答与客户或客户相关的复杂问题。它可以帮助法律文件、起草和审查年度报告等。
数据分析：从异常检测到生成用于训练机器模型的合成数据，生成式人工智能在数据分析中也有其用途。
人力资源：公司可以使用生成式人工智能，通过包含有关职位或候选人的更详细信息和搜索条件来找到适合该职位的候选人。
市场营销：生成式人工智能可以轻松创建适合特定业务的不同助手，例如零售、营销以及从虚拟助手到聊天机器人和客户支持的个性化服务交付。
时尚：从向购物者推荐款式，到基于客户资料和交互数据的个性化沟通，生成式人工智能还可以帮助设计师创建新款式，将草图转化为最终产品，并生成虚拟试穿模拟。

让您的业务适应生成式人工智能

没有两个企业是相似的，因此不可能有一个固定的流程可供每个组织遵循。然而，这里有一个粗略的指南，可以帮助您使您的业务适应使用生成式 AI工具.

第 1 步：确定潜在用例

您的第一步是确定生成式人工智能可以在您的业务运营中带来价值的领域。想想内容创建、个性化、设计、自动化等等。

第 2 步：定义目标和指标

接下来，您应该定义您希望通过人工智能部署实现什么目标，并同样设置可衡量的指标，以帮助您监控生产力的提高、劳动力和成本的节省或其他重要的事情。

第 3 步：开发或获取 AI 模型

现在，您要么需要注册一项能够准确满足您的业务需求的服务，要么采用更通用的人工智能模型并对其进行训练以满足您的需求。此步骤完全取决于您根据组织的需求。

第 4 步：测试和集成

在测试生成式 AI 工具并确认其产生所需结果后，您现在需要将其集成到您的运营中。您可能还需要培训您的团队或员工如何充分利用它。

第 5 步：监控和迭代

最后，设置时间间隔来监控性能并确定一切是否正常。另外，请记住，人工智能是一个快速发展的行业，因此您可能需要不时地进行一些细微的改进。

风险和限制

生成式人工智能技术及其相关工具并不完美。使用这些工具存在一些风险，以及您必须事先充分了解的限制。以下是最重要的。

人工智能会说谎：ChatGPT 擅长编造故事，例如借口、为什么你不能参加会议等等。它还可以产生幻觉信息，例如引用不存在的文章甚至法庭课程来表达自己的观点。因此，您始终需要作为人类检查每个输出。
系统性偏差：GPT-3 和 GPT-4 等模型经过人工审查进行微调，以包含偏差，如果您没有亲自训练模型，这可能会导致意外结果。
公司个性化：大多数模型都经过广泛的培训，因此除非您进一步培训或微调它们，否则它们将无法完全适应您公司的文化和商业价值观。
知识产权问题：许多人工智能模型都是根据人们创建的公开数据进行训练的。一些律师已经试图起诉人工智能公司盗窃知识产权。因此，没有人知道这方面的未来会怎样。