Podjetja sprejemajo generativno umetno inteligenco za inovacije in učinkovitost
Hitro napredovanje in sprejetje tehnologij generativne umetne inteligence (AI) spreminja različne sektorje, od ustvarjanja besedilne, vizualne in glasbene vsebine do revolucioniranja celotnih poslovnih procesov. Generativna AI je našla svoje mesto v delovanju mnogih podjetij, ponujajoč navdihujoč vpogled v sedanje uporabe in prihodnje možnosti, kot so jih predstavili vodilni strokovnjaki s tega področja.
Ta vpogled je nastal na podlagi razprave, ki je bila prvotno izvedena med dogodkom “Japan IT Week Spring” med 24. in 26. aprilom 2024, kjer so strokovnjaki, med njimi Yutaro Tachibana iz NRI AI Consulting, Yoko Matsuzaki, podatkovna znanstvenica pri NRI Digital, in Takeshi Hashiguchi, izvršni direktor pri Google Cloud AI, delili svoja dragocena stališča.
Generativna AI doživlja svoj četrti in najpomembnejši vzpon od 1950-ih let, zaznamovan z visoko vsestranskostjo in sposobnostjo ustvarjanja edinstvenih izhodov brez neposrednih pravil človeka. Njegov vpliv na poslovno učinkovitost ne sme biti podcenjen, saj so stopnje sprejetja v velikih korporacijah dosegle 25%, s potencialom za povečanje produktivnosti za impresivnih 40%.
Velika podjetja spodbujajo integracijo generativne AI v svoje operacije. Na primer, Morgan Stanley je razvil spletnega robota za finančne svetovalce z uporabo GPT-4, medtem ko je Daiwa Securities ustvaril AI, ki generira povzetke iz govornih podatkov. Mercedes-Benz je vključil GitHub Copilot za izboljšanje razvoja programske opreme, Ito En pa je izkoristil AI pri oblikovanju embalaže. Poleg tega Toyota Research Institute inovira pri oblikovanju vozil, NRI pa je razvil orodja za analizo in vpogled v ankete.
Napoveduje, da bi podjetjem, ki v naslednjih enega ali dveh letih ne bodo integrirala generativne AI v poslovne tokove, to lahko pustilo v konkurenčni slabosti. Poleg tega napredki modelov, kot je Claude3, ki presegajo povprečne človeške IQ rezultate, nakazujejo, da bi lahko prišlo do tehnološke singularnosti prej, kot se je pričakovalo.
Razvoj poslovnih aplikacij s pomočjo velikih jezikovnih modelov (LLM) se tudi hitro spreminja. LLM izstopa pri odzivih z bogatim poznavanjem, vendar je omejen z glavnimi podatki v angleščini in se bori z vključevanjem informacij iz trenutka v trenutek. Matsuzaki poudarja pomembnost načrtovanja za izkoristitev prednosti LLM, hkrati pa zmanjšuje napake, kot so ustvarjanje verodostojnih, a neresničnih informacij, znanih kot halucinacije.
Poleg tega nedovzgajena uporaba LLM s strani zaposlenih prinaša tveganja v zvezi z razkritjem občutljivih informacij, kar poudarja potrebo po strogih ukrepih za zaščito podatkov.
Pomembna vprašanja in odgovori
Kakšni so ključni izzivi, povezani s širjenjem generativne AI v podjetjih?
Eden glavnih izzivov je zagotoviti varovanje podatkov in varnost, saj generativni AI sistemi pogosto zahtevajo velike količine podatkov za usposabljanje. To predstavlja tveganje za razkritje občutljivih informacij, če ni ustrezno upravljano. Drug izziv je potencial za ustvarjanje netočnih ali pristranskih izhodov, znanih kot ‘halucinacije’, zaradi odvisnosti AI od podatkov za usposabljanje, ki bi lahko vsebovali zakoreninjene pristranskosti ali niso bili posodobljeni. Poleg tega se lahko mala podjetja spopadajo z visokimi stroški implementacije in stalno potrebo po usposobljenem osebju za upravljanje AI sistemov.
Katere kontroverze obdajajo generativno AI?
Kontroverze so predvsem povezane s premeščanjem delovnih mest zaradi avtomatizacije in etičnimi pomisleki glede vsebine, ki jo ustvarja AI. Obstaja zaskrbljenost o avtentičnosti umetniškega dela, ustvarjenega z AI, in posledicah za avtorske pravice. Poleg tega uporaba AI pri širjenju dezinformacij in ustvarjanju ‘deepfake’ posnetkov sproža družbene in politične pomisleke.
Prednosti generativne AI v poslovanju:
– Inovacija: AI lahko ustvarja nove ideje in oblikuje, s čimer spodbuja inovacije.
– Učinkovitost: Avtomatizacija ponavljajočih se nalog sprosti človeške vire za bolj kompleksna opravila.
– Masovnost: AI lahko obvladuje ogromne količine podatkov in nalog, ki presegajo človeško zmogljivost.
– Personalizacija: Lahko proizvaja zelo personalizirano vsebino za stranke.
Slabosti generativne AI v poslovanju:
– Stroški: Visoka začetna naložba za najnovejšo tehnologijo.
– Zapletenost: Integracija v obstoječe sisteme lahko zahteva zapletene postopke in usposobljeno osebje.
– Varnost: Tveganja v zvezi s varstvom podatkov in varnostjo.
– Zanesljivost: Trenutni sistemi niso brez napak in lahko proizvajajo napake.
Povezane povezave:
Za dodatne informacije o generativni AI in njenih poslovnih aplikacijah upoštevajte naslednje vire:
– DeepMind
– OpenAI
– Google Cloud AI
Ti viri so znani po vpletenosti v tehnologije generativne AI in ponujajo dodatne vpoglede v najnovejše razvoje in uporabe teh orodij v različnih industrijah.
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl