早期采用者已经发现使用 Gen AI 具有重大价值。然而，当今许多企业缺乏采用这种技术的战略计划。他们目前正在测试个别用例，只看到了小部分价值，而错过了大局。
为了了解企业如何充分利用他们的 GenAI 策略，我们采访了 谷歌云客户工程师（数据与人工智能）Jelena Mijuskovic。
观看视频或继续阅读，了解如何通过遵循标准最佳实践制定成功的 GenAI 战略。了解负责任的 GenAI 使用情况并发现各个行业的常见用例。
什么是 GenAI？
在深入探讨如何实施成功的 GenAI 策略之前，让我们先了解一下它到底是什么。
生成式人工智能(GenAI) 是一种人工智能，可以生成各种类型的内容，例如文本、视频、图像、音频和合成数据。它使用数据来学习模式和结构，不仅可以创建内容，还可以模仿人类创建的内容。
根据谷歌的生成式人工智能执行指南，GenAI 应用程序由基础模型提供支持，这些模型经过大量内容的训练。
例如，大型语言模型 (LLM)是一种基础模型，针对文本或语言进行训练。其他模型可以针对图像、视频、音乐、软件代码、医疗信息或网络安全数据进行训练。
ChatGPT 和 Google Bard 的 训练数据集来自互联网上的各种来源，包括维基百科文章、书籍和其他出版物。
企业为何需要 GenAI 战略
企业越来越多地转向人工智能来增强其运营和营销策略的原因有几个。
主要原因之一是能够大规模提供个性化的客户互动。借助 gen AI，企业可以轻松为客户生成独特且量身定制的内容，从而提高参与度和转化率。
人工智能还可以帮助企业简化流程并提高效率。通过自动执行重复或耗时的任务（例如内容创建），企业可以腾出宝贵的时间和资源来专注于更具战略性的计划。从长远来看，这可以节省成本并提高生产力。
使用通用人工智能的另一个主要好处是能够获得 华侨英国人电话号码数据 有价值的见解和分析。通过分析数据和趋势，企业可以更好地了解客户的偏好和行为，从而优化营销工作并做出更明智的决策。
GenAI 最常见的用例
以下是 GenAI 能为您的企业带来显著利益的五大方式或常见用例：
使用 Jasper、Copy.ai 等工具生成文本、代码、图像或视频内容。
数据处理：GenAI 可以处理大量内容或数据，以提供欺诈检测和内容审核等见解。
创意生成：GenAI 可以为活动或项目产生创意，类似于思想教练或导师。
代理或副驾驶：您可以将 GenAI 用作功能性个人助理，执行日历管理和销售支持等任务。
对话式聊天机器人：GenAI 可以作为类似人类的对话式聊天机器人，用于客户服务、辅导、治疗和指导。
Gen AI 最常见的用例是内容生成、通过人工智能聊天机器人改善客户服务、通过人工智能助手提供个性化推荐以及通过自动执行重复任务来提高员工生产力。
耶琳娜·米尤斯科维奇
云客户工程师 – Google 数据与人工智能
GenAI 可帮助企业保持领先地位并适应不断变化的市场需求。然而，实施 GenAI 战略可能很复杂，需要仔细规划。
让我们仔细看看实施 Gen AI 战略时需要考虑的一些最佳实践。
如何通过最佳实践实施杀手级 GenAI 战略
为了充分发挥 GenAI 的潜力，企业需要采取一种能够协调所有部门努力的战略方法。在当今竞争激烈的商业环境中，制定可靠的 GenAI 战略对于保持领先地位至关重要。
但并非所有企业都应以同样的方式采用 AI。有些企业已准备好采用新方式开发新产品；而其他企业则应专注于自动化重复性任务并降低成本。您的 AI 之旅始于评估您的现状以及 GenAI 可以提供哪些帮助。
根据 Mijuskovic 的说法，以下是实施 GenAI 策略时需要考虑的一些最佳实践：
1. 确定你的人工智能战略
在深入实施 GenAI 之前，务必清楚了解您想通过这项技术实现什么目标以及您要解决什么问题。
无论是为您的客户创建个性化内容、自动化某些流程还是提高效率，请根据您的关键优先事项、优势和痛点规划用例。
2. 收集高质量数据
数据是任何 GenAI 战略的命脉。确保从各种来源收集相关数据并进行分析以发现有价值的见解。这将帮助您训练机器学习基础模型，以做出明智的决策并根据客户的需求定制 AI 计划。
3.培训你的团队
实施 GenAI 战略需要一支在人工智能和数据分析方面拥有专业知识的熟练团队。确保为您的团队提供持续的培训和发展机会，以便及时了解 AI 的最新趋势和技术。
4.从小事做起
不要试图一次性将 GenAI 应用于业务的各个方面，而是从小处着手，专注于 GenAI 能够发挥最大作用的特定用例。这将帮助您在扩大规模之前积累经验并建立使用该技术的信心。
5. 监控和分析
实施 GenAI 后，重要的是根据数据驱动的洞察力持续监控和分析其性能。跟踪关键指标和 KPI，了解 GenAI 如何影响您的业务，并根据需要进行改进以优化其性能。
6. 遵守安全措施
优先考虑安全措施并保护敏感数据至关重要，以防止未经授权的访问并最大程度地降低与人工智能技术相关的风险。保护个人信息、确保人工智能系统可靠以及防止算法出现偏差是必不可少的步骤。
这将帮助您与客户建立信任、遵守法规并解决与人工智能技术相关的道德和法律问题。
从小处着手，您不需要立即构建复杂的 AI 系统
