Роль генеративного искусственного интеллекта в вашем современном цифровом опыте: пять технических вопросов, которые нельзя игнорировать
Автор: Джей Сандерсон Опубликовано 18 мая 2023 г. 0 комментариев
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) может революционизировать качество обслуживания клиентов, но предприятиям следует также учитывать его технические последствия.
Поскольку цифровые технологии продолжают занимать
Uентральное место в нашей жизни, предприятиям приходится адаптироваться к постоянно меняющимся потребностям потребителей. Познакомьтесь с генеративным искусственным интеллектом (ИИ) — быстро развивающейся технологией, которая обещает произвести революцию в том, как мы взаимодействуем с цифровыми продуктами и услугами. Но с большой силой приходит и большая ответственность, и предприятия должны тщательно учитывать технические последствия внедрения этой технологии.
В этой статье мы рассмотрим пять ключевых
Tехнических вопросов, которые менеджеры по маркетингу продуктов и лица, принимающие технические решения, не могут себе позволить игнорировать при рассмотрении роли генеративного ИИ в современном цифровом опыте. Мы начнем с обсуждения моделей обучения и возможности неосознанной предвзятости, затем перейдем к гиперавтоматизации, рискам безопасности, техническим соображениям по реализации, а также масштабируемости и производительности.
Независимо от того, являетесь ли вы специалистом Проще говоря, ваша библиотека телефонных номеров теперь без ошибок. Мы обновляли нашу библиотеку телефонных номеров еженедельно! На основе: Мы используем этот список веб-сайтов, базу данных и высокий уровень Библиотека телефонных номеров громкости ## Гарантируем, что вывод на 100% точен, что мы можем гарантировать, поскольку мы сортируем записи через профессиональных людей ## Целый, но обновленный до августа 2024 года Наша библиотека телефонных номеров поставляется с многодневным и ночным руководством по данным, стремящимся оптимизировать свои модели, разработчиком, заинтересованным в интеграции генеративного искусственного интеллекта в ваше программное обеспечение, или бизнес-лидером, стремящимся использовать эту технологию для создания более привлекательного клиентского опыта, эта статья предоставит ценную информацию, которая поможет вам сориентироваться в сложности этой захватывающей и быстро развивающейся области. Итак, без лишних слов, давайте углубимся.
Модели обучения и бессознательная предвзятость
Важнейшим техническим фактором в генеративном искусственном интеллекте является качество моделей обучения, отвечающих за генерацию контента. Крайне важно тщательно обрабатывать данные обучения, гарантируя, что они отражают разнообразную базу пользователей и варианты использования, с которыми может столкнуться генеративный ИИ. Это особенно важно, поскольку генеративный ИИ может создавать и закреплять бессознательные предубеждения, которые могут негативно повлиять на цифровой опыт маргинализированных сообществ и когорт.
Неосознанная предвзятость представляет обучения.
Если данные обучения необъективны, генеративный ИИ также будет демонстрировать предвзятость. Это может проявляться по-разному, например, путем создания контента, укрепляющего стереотипы, или исключения определенных групп. Например, чат-бот, обученный на основе предвзятых данных, может рекомендовать более высокооплачиваемую работу мужчинам чаще, чем женщинам с аналогичной квалификацией.
Чтобы решить эту проблему, менеджеры по маркетингу продуктов и лица, принимающие технические решения, могут применить несколько передовых практик. Важнейшей стратегией является обеспечение того, чтобы обучающие данные были разнообразными и представляли всю базу пользователей. Это может включать сбор данных из широкого круга источников и обеспечение баланса демографических, географических и других жизненно важных факторов.
Другой подход заключается в использовании автоматизированных инструментов для обнаружения и устранения систематической ошибки в обучающих данных. Например, некоторые компании используют алгоритмы машинного обучения для выявления и удаления предвзятой лексики из наборов текстовых данных, в то время как другие применяют статистические методы для распознавания и устранения различий в демографической репрезентации.
По сути, борьба с бессознательной предвзятостью в генеративном искусственном интеллекте требует упреждающего, многогранного подхода с использованием новейших инструментов и методов. Поступая таким образом, компании могут гарантировать, что их генеративные системы искусственного интеллекта будут максимально справедливыми, точными и эффективными, что в конечном итоге создаст инклюзивный и расширяющий возможности цифрового опыта для всех пользователей.
Гиперавтоматизация
Поскольку предприятия продолжают оцифровывать свои операции и взаимодействие с клиентами, растет потребность в технологиях, которые могут автоматизировать и оптимизировать. Yсложные процессы. Введите гиперавтоматизацию — новую мощную парадигму, которая сочетает в себе передовые технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и роботизированную автоматизацию процессов (RPA), для автоматизации сквозных бизнес-процессов.
В сочетании с генеративным искусственным
Yинтеллектом гиперавтоматизация может произвести революцию в том, как предприятия создают и предоставляют цифровой опыт.
По своей сути гиперавтоматизация заключается в использовании Альтернативные сети возглавляют будущее Великобритании с использованием оптоволокна комбинации технологий для автоматизации как можно большего числа бизнес-процессов. Это может варьироваться от простых повторяющихся задач, таких как ввод данных, до более сложных процессов, таких как принятие решений и обслуживание клиентов. Автоматизируя эти процессы, компании могут. Uсэкономить время, уменьшить количество ошибок и освободить сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на более важных задачах.
Когда дело доходит до цифрового опыта, гиперавтоматизация dy leads имеет несколько преимуществ. Во-первых, это может помочь компаниям создавать более персонализированный и привлекательный опыт для своих клиентов.
Используя генеративный искусственный
Yинтеллект для создания динамического контента и автоматизацию для персонализации взаимодействия с пользователем, компании могут создавать более интуитивный и отзывчивый опыт. Это может привести к повышению удовлетворенности и лояльности клиентов.
