Porini, eit systemintegrasjonsselskap innanfor DGS Group med støtte frå H.I.G Capital, har gått i gang med å leie i fronten av generativ kunstig intelligens (AI) over ei rekkje sektorar som produksjon, forsikring, bank, mote og detaljhandel. Målet deira er å auke inntektene deira frå over $300 millionar til $1 milliard innan fem år. Denne ambisjonen driv dei av integrasjonen av tradisjonell og generativ AI i utviklinga av innovative forretningsapplikasjonar.
Porini sin administrerande direktør, Tommaso Pozzi, forklarte at funksjonaliteten og effektiviteten til grunnmodellar som OpenAI’s ChatGPT er avhengig av tilpassa integrasjon og utnytting av mogleggjerande teknologiar. ChatGPT har potensialet til å betydeleg forbetre dagens evner med den førespegla lanseringa av versjon 5.0, som lovar ei intelligens ti gonger større enn noverande iterasjon.
Selskapet har allereie starta forsøk og kartlegging av moglege bruksområde for generativ AI etter prosess og bransje. Denne testfasen er avgjerande for å identifisere område der ChatGPT kan gi betydelege fordelar, definere ei strategi for bruksområda, velje den mest eigna teknologien for å oppnå det ønska resultatet og utføre gjennomførbarheitsstudiar saman med ein foreslått implementeringsplan.
Blant dei nye løysningane er Intelligent Document Advisor, ein virtuell assistent for å trekke ut nøkkelinformasjon og svare på spørsmål basert på ei spesifikk dokumentbase; Hr Buddy for å forenkle administrative prosedyrar for personalet; og Recruitment Assistant for raskt å skanne gjennom CV-ar. Ei spesielt intuitiv applikasjon er Natural Language to Sql, som konverterer naturlege språksspørsmål til SQL-spørringar, og automatisk prosesserer databørsen.
Generativ AI frå Porini nyttar ein kombinasjon av tradisjonelle AI-innsikter og generative problem-løysingsevner, med sikte på å omforme interaksjonen mellom menneske og maskiner til ei intuitiv utveksling, og slik gi føresyn og hjelp i problem-løysinga. Porini si forplikting til å fremje AI-innovasjon kjem til uttrykk gjennom deira dedikerte «Learning & Artificial Intelligence Lab as a Service», som fremhevar Microsoft Azure si AI- og maskinlæringskapasitet. Denne tenesta gjer at kundar kan utforske og teste funksjonane og potensialet til Microsoft sin AI-teknologi i eit praktisk demonstrasjonsmiljø.
Viktig Informasjon og Svar:
– Kva er generativ AI, og korleis nyttar Porini det?
Generativ AI viser til kunstig intelligens som kan generere nytt innhald eller data som er likt, men ikkje identisk med treningsdataene det har fått. Porini nyttar generativ AI for å utvikle nyskapande forretningsapplikasjonar som aukar effektiviteten og omformar interaksjonar mellom menneske og maskiner over ein rekkje sektorar som produksjon, forsikring og detaljhandel.
– Korleis vert ChatGPT integrert i Porini sine forretningsløysingar?
Porini integrerer ChatGPT ved å tilpasse han til bransje- og prosess-spesifikke bruksområde, som Intelligent Document Advisor, HR Buddy og Recruitment Assistant. Dei arbeider med å forbetre funksjonaliteten og effektiviteten til slike grunnmodellar for å møte bransjespesifikke behov.
– Kva er dei førespegla forbetringane til ChatGPT si komande versjon, og korleis kan desse påverke Porini sine planar?
Dei førespegla forbetringane i ChatGPT si versjon 5.0 inkluderer ei intelligens ti gonger større enn noverande iterasjon. Dette kan betydeleg forbetre Porini sine AI-drivne applikasjonar ved å tillete meir sofistikerte interaksjonar og problem-løysingsevner.
Viktigste Utfordringar eller Kontroversar:
– Databeskyttelse og -sikkerheit: Implementering av AI-løysingar i sektorar som banking og forsikring reiser bekymringar om databeskyttelse og -sikkerheit. Å sikre at generativ AI overheld regelverk som General Data Protection Regulation (GDPR) er avgjerande.
– Arbeidsplassnedlegging: Innføringa av AI-løysingar, som kan automatisere oppgåver som tradisjonelt vart utførte av menneske, kan føre til arbeidsplassnedlegging, og reiser etiske debatter og behovet for omplassering av arbeidsstokken.
– Pålitelegheit og Feil: Å stole på AI for kritiske oppgåver inneber risikoar knytte til feil og pålitelegheit. For eksempel krev konvertering av naturleg språk til SQL-spørringar høg nøyaktigheit for å førebygge potensiell mishandling av data.
Fordelar:
– Auka Effektivitet: Automatisering av rutineoppgåver med AI kan betydeleg auka effektiviteten, og gjer menneskelege tilsette i stand til å fokusere på meir komplekse og kreative oppgåver.
– Forbetra Evner: AI kan prosessere store mengder data raskt og med ein grad av sofistikering som kan forbetre beslutningsprosessen og operasjonell effektivitet.
– Reduksjon av Kostnader: Over tid kan AI redusere operative kostnader gjennom automatisering av oppgåver som elles ville krevd betydeleg manuelt arbeid.
Ulemper:
– Implementeringskostnader: Dei innleiande kostnadene til å integrere AI-system kan vere høge, inkludert investeringar i teknologi og opplæring.
– Ava av Teknologi: For stor avhengigheit av AI kan føre til mangel på menneskeleg tilsyn og potensielt forstørre feil om AI-en ikkje blir kontrollert.
For meir informasjon om Porini og deira generative AI-løysingar, kan du besøke Porini sine nettsider. For å utforske meir om Microsoft Azure si AI- og maskinlæringskapasitet, kan du sjå på Microsoft AI sine nettsider. Ver merksam på at eg har nytta fiktive URL-ar for desse lenkene sidan eg ikkje har moglegheit til å bla gjennom og verifisere dei faktiske URL-ane.
The source of the article is from the blog girabetim.com.br