你的生成式人工智能知识跟得上潮流吗?来测试一下你的水平!

人工智能领域正在快速发展,这使得首席信息官(CIO)和数据主管们在确定优先事项时面临挑战。本周的CarCast节目中,科技企业家布鲁诺·阿齐扎(Bruno Aziza)分析了Scale AI发布的《人工智能准备报告》的见解,强调了每位高管关于生成式人工智能应提出的重要问题。

《人工智能准备报告》要点

- 采纳情况:计划采用生成式人工智能的公司比例从去年的19%降至今年的仅4%。

- 生产情况:处于生产阶段的公司比例从去年的21%上升到今年的38%。

- 挑战:部署生成式人工智能的主要障碍依然是安全性和治理问题。

关于生成式人工智能的关键问题:

1. 如何识别合适的生成式人工智能应用场景?

2. 如何为生成式人工智能项目制定预算?

3. 在何种情况下不适合使用生成式人工智能?

生成式人工智能的应用场景:

考虑生成式人工智能应用的关键领域主要有三个:

1. 内部客户:这一方法风险低、收益高。它能够提高数据质量,提升团队生产力,包括为市场营销生成内容、为开发人员提供代码支持,或为财务和支持角色总结信息。例如,Twilio利用生成式人工智能帮助代表迅速找到答案并总结通话内容。

2. 外部客户:这包括用于客户服务的聊天机器人和上下文驱动的工具,如Wayfair的Decorify,允许用户上传他们居住空间的照片,以获取定制的产品建议。

3. 在现有应用程序中嵌入生成式人工智能:这种方法对于依赖于传统或已建立的应用程序(如ERP、HCM或CRM系统)的特定应用场景非常有效。尽管涉及的数据量可能不大,但其价值和敏感性都很高,因此需要谨慎选择这些应用场景。

通过深入理解这些关键领域和问题,高管能够制定更明智的决策,引领公司在人工智能变革中取得成功。

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