Produktivitet, effektivitet, kreativitet.
Dette er tre ord, der har enorm betydning i enhver branche og organisation. Generativ AI har potentialet til at give ethvert individ mulighed for at forbedre disse parametre. Men hvad gør kæbefaldende generativ fantastisk, som enhver teknologisk og ikke-teknologisk organisation ønsker?
Generativ AI har eksisteret i et stykke tid, men applikationer som ChatGPT, MidJourney, DeepFake osv. har gjort det enormt populært. Den stigende gennemtrængning af AI i vores liv rejser spørgsmålet: hvordan kan nogen klare dette AI-boom? Vi forsøger at besvare dette spørgsmål i dag ved hjælp af omfattende forskning, eksempler og undersøgelser.
Grundlæggende først | Forståelse af generativ AI
Generativ AI repræsenterer et sæt algoritmer drevet af maskinlæring og kunstig intelligens, vi kan bruge til at skabe indhold. Ligesom mennesker kan skabe enhver form for indhold, såsom lyd, video, billeder, tekst osv. Generativ AI kan gennem sine dedikerede værktøjer gøre det samme.
Gennem sine imponerende egenskaber kan generativ AI forstå de krav, der indføres i systemet og skabe et passende resultat i det ønskede format. Du kan bruge værktøjer som ChatGPT til at skabe tekstindhold, herunder taglines, blogs, nyhedsbreve osv.
Hvorfor komme ind på AI-trenden?
A McKinsey rapport finder ud af, at generativ kunstig intelligens kan tilføje værdi til en værdi af billioner af dollars til økonomien. Med de begrænsede anvendelsestilfælde af generativ AI, der er blevet fundet indtil nu, kan de tilføje mellem $2.6 billioner og $4.4 billioner.
Størstedelen af denne værdi vil bidrage til fire domæner:
- Kundedrift
- Marketing og Salg
- Software Engineering
- F & U
I hvert af disse domæner kan generativ AI, når den bruges på den rigtige måde, forbedre, hvordan en person fungerer. Det har potentialet til at forbedre arbejderens produktivitet ved at automatisere gentagne opgaver.
Anvendelser af Generativ AI
Generativ AI har adskillige applikationer til gavn for enhver type organisation;
Billedgenerering
Indlæs en tekstprompt, og et AI-værktøj som MidJourney eller Dall-E genererer et billede. På samme måde kan du bruge sådanne værktøjer til at forbedre billeder, forbedre æstetik og tilføje flere detaljer.
Brug generativ AI til at færdiggøre billeder ved at tilføje flere dele eller ændre billedstil, belysning, form osv. Du kan ændre billedretningen fra;
- Skift den lyse tekstur af billedet fra mørkt til lyst eller dag til nat.
- Skift billedfarven fra monokrom til farvet.
- Skift billedstil fra original til maleri, Monet, van Gogh, Cinquecento, 3D, kunstnerisk osv.
- Konvertering af skitsebaserede og semantiske billeder til realistiske.
- Forvandl nærbilleder til emojis og animerede figurer.
Opret videoer
Du kan nu oprette videoer fra bunden ved hjælp af kraften fra generativ AI. AI kan hjælpe dig med at automatisere gentagne og kedelige job i videooprettelse, herunder komponering, tilføjelse af effekter, animationer, fortælling, tilføjelse af karakterer osv.
Med AI kan du også forudsige det fremtidige billede i en video. Med forståelse af tidsmæssige og rumlige elementer kan AI producere den næste sekvens i en video med næsten nøjagtighed.
Nogle af de specifikke brugstilfælde i videogenerering inkluderer:
- Gendannelse af gamle videoer for at forbedre deres kvalitet med AI-drevet opskalering.
- Ansigtssyntese og stemmekloning med dyb falsk teknologi.
Lav musik
Den næste fantastiske opgave, AI kan udføre, er at skabe musik ved at lære de eksisterende mønstre og musikinput. Brug AI til at skabe original musik til næsten ethvert formål.
AI bruger tekst til tale (TTS) generatorer, der kan skabe realistisk lyd fra tekst. Det kan også vurdere en eksisterende lydfil og dens stemme kun for at skabe lignende lydindhold.
Opret og generer tekst
En af de meget praktiserede anvendelser af generativ AI er at skabe tekst. Her tager værktøjer som ChatGPT branchen med storm og giver alle mulighed for at generere indhold med prompter.
Det smukke ved tekstgenerering er, at en AI-model kan lære skrivestilen og tonen for at skabe indhold i det krævede format og standard.
I tekstgenerering kan AI nogle fantastiske ting, herunder:
- Tekstmanipulation med en forudgående forståelse af tone og format.
- Tekstopsummering af aflange uddrag af skriftligt indhold.
- Vi forenkler komplekst indhold.
- Klassificering af tekst baseret på forudvalgte parametre som følelse, emne, tone osv.
Kodegenerering og færdiggørelse
En anden fantastisk anvendelse af generativ AI er, at den kan hjælpe med kodefuldførelse og generering. Du kan indsende et programmeringskodestykke og bede det om at fuldføre det samme eller bede AI-værktøjet om at oprette kode fra bunden.
I kodegenerering kan generativ AI hjælpe med følgende:
- Oprettelse af testcases til kodeanalyse og vurdering af softwarefunktionalitet.
- Automatisk fejlretning i den skrevne kode.
- Implementering af maskinlæringsmodeller i eksisterende software.
Begynd at bruge kunstig intelligens til at forstå og løse kundeproblemer. AI har potentialet til at hjælpe dig med klart at definere trinene til, hvordan du løser et problem, eller hvordan du udnytter et hul, som dine konkurrenter mangler.
Tilpasning og følg AI Boom
Selv en selvhjulpen, smart AI-model som ChatGPT har brug for træning og assistance. ChatGPT er blevet fodret med 45 terabyte data, og 1 terabyte lagerplads kan gemme op til 250 fuld HD-film eller 500 timers HD-video.
Efter træning kan ChatGPT og andre AI-modeller generere den ønskede respons. Så for at en virksomhed skal holde sig opdateret med den nuværende dynamik, skal de træde på deres AI-spil.
Før du tager noget skridt, skal du forstå, at AI er her, og det er ikke længere et koncept. AI blomstrer allerede, og virksomheder drager fordel af at bruge dens muligheder.
Identificer og test Generative AI Use Cases
Det første skridt til modning i generativ AI er at identificere de use cases, hvor du kan implementere relaterede løsninger. Størstedelen af opgaverne relateret til Generativ AI omfatter skabelse af tekster, billeder og videoer. Find ud af, om der er andre use cases, der er relevante for din virksomhed og job.
Når du har identificeret brugstilfældene, testkør følgende med dine forretningskrav. Mål hvert værktøj og brug case med de ønskede resultater.
Finjustering og strategiske ændringer af den eksisterende model
Uanset om du opdaterer en eksisterende AI-model eller bygger en ny, er den rigtige strategi afgørende for problemfri implementering. For at finjustere, prøv at forbedre de interne muligheder og udnytte det eksisterende talent, ressourcer og investeringer til at sætte gang i AI-implementeringsdelen.
Men den kritiske del her er at forstå funktionaliteten fuldstændigt og have omfattende domæneviden. At klare AI-bommen er ikke muligt uden at have den nødvendige viden. Tag derfor tid til at træne og finde de rigtige mennesker til alle dele af jobbet.
Tjek hver brugssag
Når du har identificeret den AI-model, du skal implementere, skal du måle hvert brugstilfælde med modellen. Mål fremskridtene og bor ned til alle fordele og ulemper. Identificer AI's evne til at hjælpe med forretningsflow og hjælpe med at løse eksisterende problemer og bringe nye muligheder.
Ved hjælp af denne ordning kan du identificere de topprioriterede projekter og bruge cases, der kan afsluttes med bedre udførelse drevet af AI. En use case kan være at bruge AI til at forstå dine kunder.
Design hver proces omhyggeligt
Du kan hurtigt bygge en eksekveringsplan drevet af AI, der kan prale af menneske-AI-forbindelsen. Fra at skabe en simpel arbejdsgang med minimal menneskelig indgriben til en kompleks, hvor AI og mennesker vil arbejde sammen skulder ved skulder, er der flere muligheder.
Vælg de rigtige værktøjer til AI-implementering
ChatGPT er den uudtalte konge, når det kommer til indholdsgenerering, men der er dedikerede værktøjer til andre formål som marketing, salg, kundeservice osv.
De fleste AI-værktøjer er klassifikatorer. Klassifikatorer kan trænes og modelleres til at skelne mellem billeder af forskellige emner. Foruden klassificeringer er der Foundation-modeller og Transformers Architectures. Førstnævnte er uddannet på en stor del af datakilder, og det samme kan tilpasses til at løse eksisterende og fremtidige problemer.
Kør pilottest
Kør pilottests og mål resultater nemt. Opret for eksempel en blog med AI-værktøjer og udgiv den på dit websted. Mål effektiviteten af blogindlægget med dem, der er skrevet af et menneske. Hvilken forskel ser du? Er AI bedre eller værre end menneskeskrevet indhold?
Mål, tjek og identificer forbedringer
Foretag forbedringer i AI-udførelsesplanen baseret på resultaterne af pilottestene. At lave disse forbedringer vil hjælpe dig med at opnå bedre resultater. Disse forbedringer stopper dog ikke; efterhånden som AI får højere kapaciteter, kan implementeringsprocessen ændres og forbedres yderligere.
Konklusion
AI er en del af det globale udviklingssystem, og det har potentialet til at transformere virksomheder til det bedre. Hvor det skaber nye muligheder, har AI også potentialet til at forbedre de eksisterende systemer og processer.
Mens du implementerer AI-systemer, skal du fokusere på din organisationsstruktur, krav og use cases. Nøglen til generativ AI-succes er at identificere dens unikke karakter og tilpasse implementeringen til din organisation.
Identificer kravene, opbyg en tilpasset plan, og implementer den strategisk.
