在不失去企业优势的情况下利用 Gen AI
以 ChatGPT 等技术为例，生成式人工智能 (gen AI) 正在迅速发展，促使各行业的企业完善其应用策略。 2024 年的挑战是利用这些新技术来推动积极的业务成果并有效提高客户满意度。 自推出以来，主要的启示之一就是新一代人工智能可以发挥的独特作用，从传统的分析和分类转向创意内容生成。 生成式人工智能使用复杂的算法和神经网络来模仿人类的创造力，产生文本、图像和音乐等不同的输出。 与试图复制人类全部智力能力的通用人工智能 (AGI) 不同，生成式人工智能是针对特定任务的。 它在其训练有素的领域内提供实用的解决方案，熟练地处理各种任务并根据传入的数据适应新的情况。 生成式人工智能技术的实际用途和局限性 在实践中，生成式人工智能是一种强大的生产力工具，可以跨文本、图像、声音、动画和 3D 模型等媒介快速生成内容。 它不仅学习和保留语言的模式和细微差别，而且还记住过去的交互，从而与用户进行更加连贯和与上下文相关的交流。 然而，目前人工智能在涉及众多复杂因素的决策方面存在不足，尤其是那些需要深入的情境或情感理解的决策。 虽然它擅长以数据为依据的建议，但整合和管理细微的人为因素仍然超出其能力范围，至少目前如此。 客户参与平台公司营销副总裁威尔·德夫林 (Will Devlin) 表示 消息齿轮，商业和行业采用者可以利用人工智能而不必担心失败。 “任何进行过标准 A/B 测试的营销人员都会告诉你，失败并不总是可以避免的。 在我们的职业生涯中，我们不断学习新的工具、技术和技巧。 对失败的恐惧始终是学习和成长过程中必要的一部分。 与任何新事物一样，人们对人工智能的担忧是相关且真实的，”他告诉 TechNewsWorld。 了解人工智能的前进道路 Michael Fisher，数字合规和数据管理公司首席产品官 康普利 （原 Waterfield Technologies）针对这些领域有四项预测。 在过去的一年里，该技术的主要采用者联络中心迅速集成了生成式人工智能。 Fisher 预测，到 2024 年，焦点将转向更深入地了解生成式 AI 的投资回报率。 他预计联络中心领导者和其他人工智能采用者将越来越多地关注更有意义地计算人工智能成本。 这项工作包括更好地了解如何优化与每笔交易的规模和成本相关的部署成本。 管理快节奏人工智能采用中的风险 费舍尔的第二个预测是，今年，Gen AI 将继续在跨行业的营销和客户挖掘领域采用最快。 在潜在客户开发业务中，您必须考虑价值、成本和风险。 固有的风险正在减缓医疗保健、政府和金融等严格监管行业的采用。 […]