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生成式人工智能（AI）的出現(xiàn)引發(fā)了各行各業(yè)極大興趣。這項(xiàng)強(qiáng)大的技術(shù)有可能徹底改變我們的工作方式，創(chuàng)造新的可能性，并改變各個(gè)領(lǐng)域。
本文將探討什么是生成式人工智能、如何運(yùn)作、日益增長(zhǎng)的勢(shì)頭以及特定行業(yè)人工智能（也稱為垂直人工智能——Vertical AI）的預(yù)期影響。此外，本文還將討論在現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境中不采用生成式人工智能的后果。
01 什么是生成式人工智能及其工作原理？
生成式人工智能是指人工智能技術(shù)的應(yīng)用，它允許機(jī)器自主創(chuàng)造、生成和生產(chǎn)新內(nèi)容。與依賴現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和決策的傳統(tǒng)人工智能系統(tǒng)不同，生成式人工智能利用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并以可理解的格式生成原始、現(xiàn)實(shí)的輸出。
該技術(shù)技術(shù)通過(guò)在大量數(shù)據(jù)上訓(xùn)練一個(gè)模型來(lái)捕捉模式、風(fēng)格和相關(guān)性。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，生成式人工智能模型可以通過(guò)從學(xué)到的知識(shí)中推斷生成新的內(nèi)容，從而使其能夠創(chuàng)建原始且通常高度真實(shí)的輸出。
生成式人工智能因其在簡(jiǎn)化工作流程、自動(dòng)化創(chuàng)意流程和釋放新機(jī)遇方面的潛力而在各個(gè)領(lǐng)域獲得發(fā)展勢(shì)頭。從藝術(shù)和娛樂(lè)到醫(yī)療保健和制造業(yè)，各行各業(yè)正在認(rèn)識(shí)到其變革能力。
很明顯，生成式人工智能正在成為一種商品。然而，并非所有生成式人工智能都是相同的，它預(yù)計(jì)會(huì)分為兩個(gè)不同的類別：通用和垂直。
ChatGPT 和 google Bard 等通用人工智能模型正變得越來(lái)越普遍——由于其通用功能而在各個(gè)行業(yè)中找到應(yīng)用。另一方面，垂直人工智能模型的設(shè)計(jì)更加專業(yè)化，將為特定行業(yè)量身定制，并提供顯著和更直接的投資回報(bào)。
02 對(duì)垂直人工智能模型的需求日益增長(zhǎng)
通用和垂直人工智能模型之間的區(qū)別凸顯了對(duì)特定行業(yè)解決方案日益增長(zhǎng)的需求，因?yàn)槠髽I(yè)尋求利用人工智能的力量來(lái)優(yōu)化其運(yùn)營(yíng)并釋放新的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。
大多數(shù)公司需要一個(gè)模型，將其大量的行業(yè)數(shù)據(jù)和專業(yè)知識(shí)整合并轉(zhuǎn)換為有意義的輸出，從而提供有針對(duì)性的解決方案，以滿足特定行業(yè)的需求。這些模型需要專門針對(duì)其服務(wù)的特定行業(yè)或用例而設(shè)計(jì)的專用算法。
例如，在現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)中，垂直解決方案正在通過(guò)解決客戶期望上升、勞動(dòng)力短缺和設(shè)備復(fù)雜性等行業(yè)挑戰(zhàn)，改變服務(wù)運(yùn)營(yíng)。通過(guò)利用旨在解決特定服務(wù)用例的人工智能，這些解決方案可以幫助組織比以往更快的速度去診斷和解決問(wèn)題，提供更多自助服務(wù)選項(xiàng)，優(yōu)化資源分配以克服勞動(dòng)力短缺問(wèn)題，并實(shí)現(xiàn)主動(dòng)維護(hù)以最大限度地減少停機(jī)時(shí)間。這可以提高運(yùn)營(yíng)效率并提高客戶滿意度，從而為組織提供可持續(xù)增長(zhǎng)和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
麥肯錫的一項(xiàng)研究指出，“在一家擁有 5000 名客戶服務(wù)代理的公司中，生成式人工智能的應(yīng)用使每小時(shí)的問(wèn)題解決率提高了 14%，并將處理問(wèn)題所花費(fèi)的時(shí)間減少了 9%。它還減少了代理人的流失，并將與經(jīng)理通話的請(qǐng)求減少了25%。” 最終，該報(bào)告證實(shí)，這些好處很大程度上是由于“人工智能幫助經(jīng)驗(yàn)不足的代理人使用與技能較高的同行類似的技術(shù)進(jìn)行溝通”。
垂直人工智能的另一個(gè)重要區(qū)別在于能夠?qū)⒅黝}專業(yè)知識(shí)納入模型中。我們的內(nèi)部數(shù)據(jù)顯示，在領(lǐng)先的服務(wù)組織中，有三分之一的服務(wù)解決方案在歷史服務(wù)數(shù)據(jù)中無(wú)法找到。相反，任何問(wèn)題的最佳答案都可以在主題專家提供的數(shù)據(jù)中找到，這強(qiáng)調(diào)了將人類專業(yè)知識(shí)納入數(shù)據(jù)集的重要性。
一些垂直人工智能解決方案具有將專家知識(shí)數(shù)據(jù)化的能力，這意味著它們可以將公司專家頭腦中存儲(chǔ)的知識(shí)轉(zhuǎn)換為合成數(shù)據(jù)。通過(guò)利用主題專家的知識(shí)，人工智能模型可以實(shí)現(xiàn)更加個(gè)性化和可靠的結(jié)果。
03 企業(yè)如何整合垂直人工智能戰(zhàn)略
對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，納入垂直人工智能戰(zhàn)略可能是一次變革之旅。以下是開(kāi)始這一旅程的三個(gè)步驟：
1. 確定相關(guān)垂直領(lǐng)域和用例。對(duì)業(yè)務(wù)流程、客戶需求和市場(chǎng)趨勢(shì)進(jìn)行全面分析，以確定人工智能可以帶來(lái)價(jià)值的領(lǐng)域。在這些垂直領(lǐng)域中尋找人工智能技術(shù)可以提高效率、加強(qiáng)決策或創(chuàng)造新機(jī)遇的具體用例。例如，如果你在服務(wù)行業(yè)，你可以考慮將人工智能應(yīng)用于設(shè)備診斷和故障排除、知識(shí)管理或勞動(dòng)力管理。
2. 培養(yǎng)內(nèi)部專業(yè)知識(shí)。制定垂直人工智能戰(zhàn)略，需要在人工智能技術(shù)及其在所選垂直領(lǐng)域的應(yīng)用方面建立內(nèi)部專業(yè)知識(shí)。這可以通過(guò)聘請(qǐng)人工智能專家、提高現(xiàn)有員工的技能或與外部專家或顧問(wèn)合作來(lái)實(shí)現(xiàn)。
3. 從試點(diǎn)項(xiàng)目開(kāi)始。通過(guò)在已確定的垂直領(lǐng)域啟動(dòng)小規(guī)模試點(diǎn)項(xiàng)目來(lái)開(kāi)始你的旅程。這些項(xiàng)目將允許你測(cè)試與在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中實(shí)施人工智能解決方案相關(guān)的可行性、潛在影響和相關(guān)挑戰(zhàn)。
04 忽視生成人工智能的后果
生成式人工智能代表了人工智能的重大突破，正如前面提到的，這項(xiàng)技術(shù)有望成為一種商品。企業(yè)是否利用通用人工智能或垂直人工智能將取決于他們，但那些忽視這項(xiàng)技術(shù)的人可能會(huì)面臨重大挑戰(zhàn)。如果不利用生成式人工智能的力量，公司就有可能落后于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。他們可能面臨運(yùn)營(yíng)成本增加、決策過(guò)程變慢以及錯(cuò)失自動(dòng)化和優(yōu)化的機(jī)會(huì)。
隨著生成式人工智能的不斷發(fā)展，企業(yè)探索其可能性、將其集成到工作流程中，并利用其功能來(lái)取得新的成功至關(guān)重要。
