你的生成式人工智慧知識是否更新了？來了解你的位置！

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人工智慧的領域迅速演變，使得CIO和數據主管在設定優先事項時面臨挑戰。本週的CarCast中，科技企業家Bruno Aziza回顧了Scale AI的《AI就緒報告》中的見解，強調每位高管在考慮生成式人工智慧時應該提出的關鍵問題。

《AI就緒報告》要點：

- 採用情況：沒有計劃使用生成式人工智慧的公司比例從去年的19%下降至今年的4%。

- 上線生產：使用生成式人工智慧進入生產的公司比例從去年的21%增長至今年的38%。

- 挑戰：部署生成式人工智慧的主要障礙仍然是安全性和治理。

生成式人工智慧的關鍵問題：

1. 如何識別應該追求的生成式人工智慧用例？

2. 如何預算生成式人工智慧的相關計畫？

3. 何時不適合使用生成式人工智慧？

生成式人工智慧用例：

考慮生成式人工智慧應用的三個關鍵領域：

1. 內部客戶：這種方法風險低回報高，可提升數據質量並提高團隊效率，例如為行銷生成內容、為開發人員提供代碼協助或為財務和客服總結信息。例如，Twilio利用生成式人工智慧幫助客服代表快速找到答案並總結通話內容。

2. 外部客戶：這包括客戶服務的聊天機器人以及像Wayfair的Decorify這樣的上下文驅動工具，使用戶上傳居住空間的照片以獲得量身定制的產品建議。

3. 在現有應用中嵌入生成式人工智慧：這種方法對依賴於舊有或已建立應用（如ERP、HCM或CRM系統）的特定用例尤其有效。儘管相關數據可能不多，其價值和敏感性卻相當重要，因此需要謹慎選擇這些用例的標準。

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