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將生成式人工智能實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為實(shí)際商業(yè)價值的四種方法
作者:zdnet.com 來源:CIOCDO 發(fā)布時間:2024年11月05日 點(diǎn)擊數(shù):

生成式AI為企業(yè)帶來了巨大的機(jī)遇,但同時也帶來了挑戰(zhàn)。通過找到合適的應(yīng)用場景、選擇合適的技術(shù)、將用例轉(zhuǎn)化為收入并制定長期創(chuàng)新計(jì)劃,企業(yè)可以成功地將生成式AI從概念轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí),并創(chuàng)造出真正的價值。以下是如何確保你關(guān)于人工智能的好點(diǎn)子轉(zhuǎn)化為能幫助人們從新興技術(shù)中獲益的東西。

圖源:Eugene Mymrin/Getty Images


OpenAI在美國成立的人工智能研究公司,核心宗旨在于“實(shí)現(xiàn)安全的通用人工智能,AGI”,使其有益于人類。OpenAI2015年由一群科技領(lǐng)袖,包括山姆·阿爾特曼、彼得·泰爾、里德·霍夫曼和埃隆·馬斯克等人創(chuàng)辦。)推出ChatGPT(是人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具,它能夠通過理解和學(xué)習(xí)人類的語言來進(jìn)行對話,還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動,真正像人類一樣來聊天交流,甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼,寫論文等任務(wù)。)兩年后,生成式人工智能已經(jīng)達(dá)到了行業(yè)專家公開質(zhì)疑這項(xiàng)新興技術(shù)是否被過度炒作的地步。

Gartner(高德納,Gartner Group公司成立于1979年,它是第一家信息技術(shù)研究和分析的公司。它為有需要的技術(shù)用戶來提供專門的服務(wù)。Gartner已經(jīng)成為了一家獨(dú)立的咨詢公司,Gartner公司的服務(wù)主要是迎合中型公司的需要,它希望使自己的業(yè)務(wù)覆蓋到IT行業(yè)的所有領(lǐng)域,從而讓自己成為每一位用戶的一站式信息技術(shù)服務(wù)公司。)最近預(yù)測,2025年底,至少30%的生成式人工智能項(xiàng)目將在概念驗(yàn)證階段后被放棄。這樣的失敗意味著分析師表示,該技術(shù)在其最新的新興技術(shù)炒作周期中已經(jīng)達(dá)到了“trough of disillusionment(泡沫幻滅低谷期,指由于技術(shù)未能滿足過高的期望,人們開始失望。市場興趣開始下降,批評增多。)”。

對于生成式人工智能來說,這種滑入創(chuàng)新深淵是一個巨大的落差。去年,科技公司的首席執(zhí)行官們開始他們的主旨會議演講時,還會激動地談?wù)撝徊ㄈ斯ぶ悄茯?qū)動的產(chǎn)品浪潮。

如今,經(jīng)常聽到同樣的首席執(zhí)行官們甚至?xí)樘岬缴墒饺斯ぶ悄芏狼浮?/strong>這些科技老板們認(rèn)識到專業(yè)人士對生成式人工智能感到失望。一項(xiàng)有望大幅提升生產(chǎn)力的技術(shù)常常被困在起跑線上。

然而,一些高管正在超越探索階段,幫助他們的組織擁抱生成式人工智能。以旅游專家Tripadvisor(?是全球領(lǐng)先的旅游網(wǎng)站,主要提供來自全球旅行者的點(diǎn)評和建議,覆蓋全球的酒店、景點(diǎn)、餐廳、航空公司,以及旅行規(guī)劃和酒店、景點(diǎn)、餐廳預(yù)訂功能。)的數(shù)據(jù)和人工智能負(fù)責(zé)人Rahul Todkar(拉胡爾·托德卡)為例,他告訴筆者,這項(xiàng)技術(shù)是游戲規(guī)則的改變者。

圖示:Todkar:“I'm a believer in generative AI technologies./Todkar(托德卡):“我是生成式人工智能技術(shù)的信徒?!?/span>

圖源:Tripadvisor

“我是生成式人工智能技術(shù)的信徒,”他說,“有很多關(guān)于‘這是真的還是炒作?’的討論。我站隊(duì)‘這項(xiàng)技術(shù)的影響和好處是真實(shí)的’這一陣營。我們已經(jīng)在我們公司看到了這一點(diǎn)?!?/span>

Todkar(托德卡)解釋了Tripadvisor如何在生產(chǎn)服務(wù)中使用生成式人工智能,來造福其客戶和公司的利潤。


一、找到一個合適的挑戰(zhàn)

Todkar(托德卡)說,TripAdvisor認(rèn)識到,為旅行者規(guī)劃一次成功的旅行是個普遍的痛點(diǎn)。“我們在這一領(lǐng)域有很多不同的產(chǎn)品和解決方案,”他說。

“但是對于生成式人工智能,我們一直在思考的是,‘我們?nèi)绾螐淖屄眯姓吒械匠壓唵巍⒂淇旌透叨葌€性化的角度重新構(gòu)想這個過程?’”

Todkar(托德卡)表示,他在TripAdvisor的團(tuán)隊(duì)一直在進(jìn)行一項(xiàng)由數(shù)據(jù)驅(qū)動的使命,以改變客戶體驗(yàn)。

他們利用公司龐大的客戶數(shù)據(jù)存儲,使用生成式人工智能、大型語言模型和內(nèi)部開發(fā)的推薦引擎為旅行者創(chuàng)建個性化內(nèi)容。

作為這項(xiàng)符合隱私要求的開發(fā)工作的結(jié)果是TripAdvisor的旅行計(jì)劃解決方案?!拔覀兡軌蛟诰艂€月的時間里推出、迭代和完善這個工具,”他說。

“這個工具的應(yīng)用情況非常棒。我們最近通過生成式人工智能解決方案創(chuàng)建了超過一百萬個旅行方案,在我看來,這是一個巨大的里程碑?!?/span>

Todkar(托德卡)說,這些應(yīng)用量只是衡量工具成功的一個指標(biāo)。這項(xiàng)技術(shù)也有助于提升客戶體驗(yàn)和參與度,且該技術(shù)有助于為進(jìn)一步的成功指明方向。

“這非常吸引人,”他說,“我認(rèn)為這對企業(yè)和我們的客戶來說都是雙贏。這是一個偉大的創(chuàng)新,我們將最新技術(shù)與用戶體驗(yàn)結(jié)合在了一起?!?/span>


二、使用正確的技術(shù)

TripAdvisor的旅行規(guī)劃解決方案這樣成功的人工智能解決方案只是冰山一角,Todkar(托德卡)表示,他的公司的基礎(chǔ)技術(shù)工作集中在兩個領(lǐng)域:基礎(chǔ)和模型。

“這一切都始于將數(shù)據(jù)放在正確的位置,”他指的是公司部署的Snowflake AI Data Cloud for Travel and Hospitality(?是Snowflake公司為旅游和酒店行業(yè)提供的一個數(shù)據(jù)云服務(wù)解決方案。該服務(wù)旨在幫助旅游和酒店行業(yè)的客戶更好地管理和分析數(shù)據(jù),以優(yōu)化業(yè)務(wù)運(yùn)營和提升客戶體驗(yàn)。,“很多時候,很容易對使生成式人工智能解決方案成功所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)關(guān)注不夠,”Todkar(托德卡)說。

“所以,從實(shí)驗(yàn)到生產(chǎn)始于數(shù)據(jù)——將所有數(shù)據(jù)放在一個地方,這就是我們使用Snowflake(是一家國外的SaaS公司,主要提供數(shù)據(jù)倉庫和分析解決方案,為企業(yè)提供了一站式數(shù)據(jù)解決方案。)的地方。這是底層技術(shù)?!?/span>

Todkar(托德卡)表示,說他的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)使用這些基于云的基礎(chǔ)來構(gòu)建一種“深思熟慮的方法”來處理生成式人工智能,結(jié)合最好的大型LLMs大型語言模型。是使用深度學(xué)習(xí)算法處理和理解自然語言的基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些模型在大量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練,以學(xué)習(xí)語言中的模式和實(shí)體關(guān)系。LLM可以執(zhí)行多種類型的語言任務(wù),例如翻譯語言、分析情緒、聊天機(jī)器人對話等。)和內(nèi)部開發(fā)工作。

我們使用現(xiàn)成的商業(yè)大模型——也就是OpenAI,我們使用了很多GPT系列的模型——然后將該技術(shù)與我們內(nèi)部的推薦系統(tǒng)模型結(jié)合起來,這些模型是我們隨著時間的推移獲得專利并構(gòu)建的,”他說。

我們可以通過應(yīng)用不同的模型并以一種能做出上下文相關(guān)推薦的方式進(jìn)行包裝,為旅行者創(chuàng)造最佳體驗(yàn)?!?/span>


三、將用例轉(zhuǎn)化為收入

生成式人工智能的正確用例也會產(chǎn)生其他好處。Todkar(托德卡)說滿意的客戶增加了Tripadvisor的收入。

“我們已經(jīng)看到,當(dāng)旅行者找到正確的推薦時——這些建議對他們來說是個性化的,并且與他們想要做的事情相關(guān)——對這些特定建議的參與度會有很大不同,”他說,“這項(xiàng)技術(shù)提供了高達(dá)三倍的參與度——這種參與度可以增加客戶在我們網(wǎng)站的停留時間并增加收入。”

他舉了一個四口之家都是素食者(包括兩個孩子)的例子,他們使用旅行計(jì)劃工具來獲得個性化的度假推薦。“如果我和我的孩子們一起去Napa(納帕谷/Napa Valley,是美國著名的酒谷、著名的加州葡萄酒產(chǎn)地,位于美國加利福尼亞州舊金山以北的納帕市,以生產(chǎn)葡萄酒而聞名,其知名度就像中國貴州的茅臺和山西的杏花村一樣,人們一般就叫它納帕。)旅行,當(dāng)我要求推薦時,可想而知酒莊將不在我考慮的范圍內(nèi),”他說。

“所以,請根據(jù)這些幫我推薦一個在Napa方便的落腳處。當(dāng)我尋找我的餐廳用餐選項(xiàng)時,如果我是素食者,請幫我選擇一個合適的地方。”Todkar(托德卡)說,根據(jù)旅行者需求定制的人工智能推薦會大大增加參與度。

我們看到的是用戶喜歡這種程度的個性化。這個過程背后是我們擁有的大量數(shù)據(jù)做支持,”他說,“我們的論壇中有大量數(shù)據(jù),用戶在其中聊天、互動和討論旅行。所有這些簡介都融入了我們的個性化推薦中?!?/span>


四、制定長期創(chuàng)新計(jì)劃

Tripadvisor正在探索生成式人工智能的其他用例。其中一個用例,review summarization/評論總結(jié),已經(jīng)投入應(yīng)用約六個月了。Todkar(托德卡)說這個應(yīng)用程序說明了公司計(jì)劃如何用新興技術(shù)做更多事情。

“比方說,芝加哥有一家很棒的披薩店,有數(shù)百條評論。沒有人有能力和時間通讀所有這些評論,”他說,“那么,你如何用關(guān)鍵的、有意義的指標(biāo)來總結(jié)呢,比如‘這是餐廳最好的地方,這些是需要注意的事項(xiàng)?’”

我們已經(jīng)使用生成式人工智能和大型語言模型完成了所有這些評論總結(jié)。

從長遠(yuǎn)來看,Todkar(托德卡)認(rèn)為生成式人工智能可以用來為用戶創(chuàng)造互動和多模態(tài)體驗(yàn)。他說TripAdvisor網(wǎng)站上有大約5億張圖片,包括用戶發(fā)布的照片和業(yè)主提供的圖片。這些圖片可以用于創(chuàng)建個性化推薦和新的參與度和體驗(yàn)水平。

“我們的網(wǎng)站上有大量的照片收藏,可以用于模型,”他說。

“如果你在找一家餐廳,且你是素食者,你當(dāng)然不想看到牛排的圖片。所以,我們呈現(xiàn)的圖片可以個性化 —— 這是我們正在攻克的下一個前沿領(lǐng)域。這是我們擁抱這些機(jī)會的未來之路。”

作者:Mark Samuels(馬克·薩繆爾斯)

譯者:寶藍(lán)


【睿觀:

生成式AI是一項(xiàng)具有巨大潛力的技術(shù),但要將其轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用并創(chuàng)造價值,企業(yè)需要克服概念驗(yàn)證階段的挑戰(zhàn),將技術(shù)與業(yè)務(wù)需求緊密結(jié)合。

主要分論點(diǎn):

1. 找到合適的挑戰(zhàn):

  • 明確痛點(diǎn):?針對用戶普遍存在的痛點(diǎn),如旅行規(guī)劃的復(fù)雜性,利用AI提供個性化、高效的解決方案。

  • 數(shù)據(jù)驅(qū)動:?基于龐大的用戶數(shù)據(jù),構(gòu)建個性化推薦模型,提升用戶體驗(yàn)。

2. 使用正確的技術(shù):

  • 堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ):?建立強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,如數(shù)據(jù)云平臺,為AI模型提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

  • 模型組合:?結(jié)合商用大模型和內(nèi)部開發(fā)的模型,打造更精準(zhǔn)、高效的解決方案。

3. 將用例轉(zhuǎn)化為收入:

  • 提升用戶參與度:?個性化推薦能夠顯著提升用戶參與度,增加網(wǎng)站停留時間。

  • 創(chuàng)造新收入來源:?通過提供更精準(zhǔn)、個性化的服務(wù),增加用戶付費(fèi)意愿。

4. 制定長期創(chuàng)新計(jì)劃:

  • 持續(xù)探索新應(yīng)用:?不斷挖掘AI在不同業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用潛力,如評論總結(jié)、多模態(tài)體驗(yàn)。

  • 構(gòu)建技術(shù)壁壘:?通過不斷創(chuàng)新和積累技術(shù)經(jīng)驗(yàn),建立競爭優(yōu)勢。

核心觀點(diǎn):

  • 生成式AI不是炒作,而是實(shí)實(shí)在在的生產(chǎn)力工具。

  • 成功的關(guān)鍵在于將技術(shù)與業(yè)務(wù)需求緊密結(jié)合,并持續(xù)迭代優(yōu)化。

  • 數(shù)據(jù)是AI發(fā)展的基石,高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠顯著提升模型效果。

  • 個性化是AI應(yīng)用的關(guān)鍵,通過滿足用戶個性化需求,可以提升用戶滿意度和忠誠度。


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