グリッドウォンが次世代AIサービスを発表、業務を効率化
ソウルの楽しいエリア、ヤンジェドンに位置するテック企業グリッドウォンは、AI技術に革新をもたらす斬新な進歩を打ち出しました。新しいAIアシスタントサービス「GO;DO」は、直接的な対話とタスク実行を可能にすることで、従来の自動化アプローチを変革するという約束をもたらしています。グリッドウォンは、その最新の進展を示すことで、この先駆的なツールを輝かせました。
ディスコネクトを埋める：「GO;DO」がタスク自動化を革新
グリッドウォンのCEOであるキム・ゲグワンは、報道陣と会い、「GO;DO」を発表し、それを生成AIの実行可能な対応と位置づけ、グリッドウォンの20年以上にわたる自動化ソリューションの専門知識を前面に押し出していると述べました。 “GO;DO”は、大規模言語モデル（LLMs）の洗練された技術と、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）やAIパワード光学文字認識（OCR）との統合により、クリック、コンピュータの制御、非構造化画像の認識などの能力を備えています。
プログラム可能な未来へ
このサービスはプログラミング自体を合理化し、グリッドウォンは、自社の運用に「自動化2.0」のビジョンを取り込むことを目指しています。その野心的な計画には、特定のビジネス運用のために高性能で軽量なLLMsを微調整し、導入負担を軽減し、タスクを直接管理できる具体的な自動化サービスを提供することが含まれています。
拡大計画と製品ローンチ
会社のロードマップには、年の前半にB2Bサービスをリリースし、すぐにその後にB2Cグローバル個人アシスタントサービスをリリースして、音声コマンドを介して日常業務を可能にします。来年の上場を目指しており、グリッドウォンはその準備とAIエージェントの柔軟性に自信を示し、必要なアプリケーションを自律的に開発および検証できるAIエージェントを展示し、先進的AIサービスを進める企業の旅を加速させると述べました。
「GO;DO」AIアシスタントに関連する重要な質問と回答：
質問：「GO;DO」とは何ですか、どのように動作しますか？
回答：「GO;DO」は、グリッドウォンが開発した洗練されたAIアシスタントサービスであり、大規模言語モデル（LLMs）とロボティックプロセスオートメーション（RPA）およびAIパワード光学文字認識（OCR）を組み合わせて、人間がコンピュータとのやり取りを模倣してタスクを実行します。
質問：「GO;DO」はどのようなタスクを実行できますか？
回答：「GO;DO」は命令を理解し、コンピュータを制御し、非構造化画像を認識および処理し、通常人間の介入が必要とされる幅広いタスクを自動化できます。
質問：「GO;DO」の使用者には誰が利益を得ることができますか？
回答：企業（B2B）および個人消費者（B2C）の両方が「GO;DO」から利益を得ることができます。企業は業務プロセスを合理化し、消費者は音声コマンドを通じて日常業務を効率的に管理することができます。
「GO;DO」の関連する主要な課題と論争：
– 採用: 既に確立された競合他社の存在する業界など、新しいAIプラットフォームを導入する際に、企業や消費者を説得する障害があるかもしれません。
– プライバシーとセキュリティ: 潜在的に機密性の高いデータを扱うあらゆるAIサービスと同様に、グリッドウォンが対処する必要のあるプライバシーやセキュリティに関する懸念があるでしょう。
– 仕事の置き換え: 「GO;DO」などの技術によって今まで人間が実行してきたタスクを自動化する可能性は、仕事の失業につながる可能性があり、これは論議の的となる話題となっています。
「GO;DO」の収益性：
– 効率性: 繰り返しのタスクの自動化は、効率と生産性を劇的に向上させることができます。
– コスト効果的: 時間とともに、人的労力および人為的ミスに関連するコストを削減することができます。
– アクセシビリティ: 音声コマンド機能により、障害を持つユーザーを含む、より広いユーザー層に技術を提供することができます。
「GO;DO」の欠点：
– 依存: AIアシスタントへの過度の依存は、時間の経過とともに人間のスキルセットを減らす可能性があります。
– 初期コスト: AI技術への初期投資は、一部の企業にとって膨大なものになる可能性があります。
– 技術の制約: AIアシスタントは、プログラム外の複雑なまたは新しいタスクを処理できないことがあります。
グリッドウォンの「GO;DO」と同様の高度なAIサービスやイノベーションに関する詳細情報は、次の信頼性のある情報源をご覧ください：
IBM Watson
提供されたURLは、様々なAI関連サービスを提供しているIBM Watsonのメインドメインであり、高度なAI技術に関連するトピックと関連しています。
The source of the article is from the blog macholevante.com