生成式 AI 加速業務轉型的潛力

GenAI與AI有何不同？

傳統 AI 處理數據以進行預測，而 GenAI 使用現有數據來生成合成內容。

為什麼GenAI如此受歡迎？

雖然人工智慧已經進入我們的生活十多年了，但它的大多數應用都需要解釋才能得到讚賞。GenAI並非如此，它能立即產生效果，易於處理，甚至更容易享受，但也更令人生畏。

GenAI的目的不是模仿人腦，從而取代人類的參與，也不是 要做我們 所做的一切。一些人工智慧應用超出了人類的範圍，例如 將 2D 圖像轉換為 3D;其他的則表現得更好，比如 在MRI中識別某些癌細胞 或 下棋。然而，在大多數情況下，GenAI以非凡的方式執行不起眼的任務：充分或與訓練有素的人一樣。這就是翻譯、代碼編寫、語音轉文本等的演員陣容，它們只是變得更容易訪問。但是，有了正確的專業知識和一些創造力，GenAI的一些較少討論的應用也可以以新的、意想不到的方式加速業務轉型。

現年55歲的我們對GenAI並不陌生，將這項技術應用於數據分析和變更管理，以及許多其他例子。下面，我們將探討六個用例，說明 55 和 Brandtech 合作夥伴如何為常見的數位挑戰創建創新解決方案，以及如何在您的組織內部署這些技術，並從我們最近的網路研討會中收集到的詳細資訊， 生成式人工智慧在加速業務轉型方面的潛力.本次網路研討會邀請了我們法國辦事處的四位人工智慧專家：合夥人兼聯席首席執行官Pierre Harand;Jean-François Wassong，合夥人兼首席技術官;雲專業知識總監 Tiyab Konlambigue 和數據科學家主管 Bastien Chappis。

GenAI可以用來做什麼？

數據分析

數據是任何公司敏捷決策的核心。為了獲得更好的 KPI 可見性，查詢、儀錶板和圖形創建是必修課，但此類流程可能需要團隊之間長時間的來回切換。在這裡，55 應用 GenAI 在幾秒鐘內將自然語言轉換為 SQL 查詢和圖形。

數據智慧

在我們當前的“大數據”時代和日益增強的雲功能之間，可以存儲大量數據。通過我們的生成式 AI 解決方案，您現在可以從無用的數據中挑選出有用的數據，因為 55 的工具會為您識別模式。

變更管理

該解決方案使用 GenAI 促進組織內新工具的採用，提供按需支援、培訓和資源訪問。Libsearch 引擎從內部和外部資料庫中提取和總結調查結果，以提供完全互動式的庫、常見問題解答和“問我任何問題”功能。

活動分類學

為了確保準確的營銷活動報告，這往往會出現錯誤，從而導致錯誤的決策，這個 55 工具可以發現分類中的錯誤，提出更正建議，並允許持續監控最佳媒體策略。

產品進料改進

按照類似的流程，55 將生成式 AI 部署到產品提要檔中，以更正、完善和統一其內容;此應用程式允許正確引用每個專案，從而確保其在適當管道上對潛在客戶的可用性，從而改善數字銷售。

內容製作

作為 Brandtech 集團的一部分，Pencil 只需點擊幾下即可為網路營銷活動創建短視頻廣告。上傳您的徽標和圖形資源后，像為創意機構一樣寫一份簡報（消息、受眾定位等），然後選擇一個特定的管道，即 Tiktok 或 Instagram。Pencil 將根據您的輸入生成量身定製的網路活動;然後，您可以根據需要對其進行編輯，以獲得完美契合。

如何部署生成式 AI

安全部署GenAI的四個基本步驟

55 方法論

由於生成式人工智慧仍然相對較新，缺乏獲得合適技術和人才的機會是目前願意採用GenAI解決方案的企業面臨的最大障礙。憑藉豐富的經驗和專家團隊，55 建立了一種無縫、成功地實施此類解決方案的方法。

首先，通過對技術本身的深刻理解，55將“自上而下”的方法應用於 GenAI 的實現。

每個解決方案都必須滿足業務需求。我們應用各種專業知識來確定每個要求的正確解決方案;然後，技術應用程式基於 CloudAI、Google 等的自定義模型或預設基礎模型。這些模型依賴於數據和 MLOps 策略，整體架構認為其服務由合作雲平臺提供。

一旦建立了技術架構，專案的框架階段就可以開始了。此階段包括三個主要步驟：

發現用例定義和構思

通過 55 個主導的研討會確定商機、定義用例並確定試點實施路徑。

這一階段的核心是考慮需求，並確定哪些領域將從GenAI實施中受益最大：通常是流程自動化、洞察力生成和用戶參與。一旦確定了潛在的瓶頸，就會評估數據可用性和內部技能，並更清楚地瞭解擴展挑戰（哪些團隊會受到影響以及何時會受到影響，以及其他考慮因素）。

一旦確定了機會，55 就可以確定用例，同時牢記成本/收益、技術和組織限制以及潛在影響。

典型用例：

• 對話（內網問答、客戶服務、網站導航......
• 內容產生（創意助理、文件生成、開發人員助理,...）
• 數據分析（臨時數據分析、產品和內容推薦、合規性和法規......

PoC（概念驗證） 和價值驗證

定義模型的邊界以及如何饋送和監控模型。開發試點解決方案後，將向利益相關者提供演示以提高熱情，並創建生產路線圖。

要確定模型的核心構成要素，需要選擇一個基礎（翻譯、分類、摘要等）並確定提示的預期輸出。或者，您還可以決定所述模型的大小和體積，因為它會影響成本，並根據需要對其進行微調。順便說一句，可能需要準備數據，並且必須解決安全性和可靠性問題;數據安全對於成功實施至關重要，因為所有團隊可能不需要相同級別的訪問，早期根除偏見也是如此。通過用戶反饋設置監視，並最終確定部署。

擴大規模

讓您的模型生產做好準備。啟動解決方案，並監視在發現階段確定的成功指標。然後，您可以確定下一個用例，並根據需要重新開始該過程。

由於GenAI在許多方面仍處於起步階段，因此擴大規模可能非常具有挑戰性。考慮到所有可能的約束和限制，從不一致到歧義、安全性和成本，考慮所有因素至關重要。無需驚慌——適當的集成確實是可能的！但要實現這一目標，技術專家和專案所有者之間需要高水準的合作。如果您想瞭解更多關於 fifty-five 如何説明您採用和掌握最符合您需求的 GenAI 應用程式的資訊，請填寫我們的 聯繫表格 瞭解更多詳情。