以下文章来源于谷歌云服务,作者 Google Cloud
生成式 AI
是史上最重大的技术变革之一
这项技术可能会对个人和企业的效率产生重大影响,影响之大堪比互联网或移动设备的问世。事实上,在考虑使用或正在使用 AI 技术的组织中,82% 的组织认为这项技术将显著改变或彻底转变他们所属的行业。¹
1. Google Cloud Gen AI Benchmarking Study
(《Google Cloud 生成式 AI 基准研究》),2023 年 7 月
与之前出现的其他 AI 技术形式相比,生成式 AI 的不同之处在于它可以轻松帮助用户解决个人生活或工作中的日常问题。只要您知道如何向搜索引擎提问,就可以使用日常语言与生成式 AI 聊天机器人或虚拟客服进行互动,让它回答问题、创建内容、生成图片、提取文档摘要,等等。
更棒的是,单个生成式 AI 平台可以为多个应用场景提供解决方案,从而产生网络效应。随着用户和应用领域的增加,模型会接触到更多数据,从而可提升准确度和实用性,这反过来又会吸引更多用户。
使用生成式 AI 来加速、自动化、拓展和改进业务流程的组织将受益匪浅。McKinsey & Company 的数据显示,生成式 AI 对效率的提升每年可为全球经济创收 2.6 万亿至 4.4 万亿美元。²
2. McKinsey & Company,The economic potential of generative AI (《生成式 AI 的经济潜力》),2023 年
没有什么技术会改变您的价值主张和您所处行业核心价值链的基础。例如,在医疗保健领域,归根结底,都是在努力改善对患者的护理。
不过,可以改变的是您如何利用此技术来助力您的团队改进核心服务,以及您如何解决妨碍提供这些服务的根本性问题。事实上,凭借合适的工具,您甚至可以发现并提供新的差异化优势。
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生成式 AI 的影响是巨大的。然而,目前只有 15% 的业务和 IT 决策者认为他们在这个快速发展的领域拥有专业知识。
这份全面的指南不仅可以帮助您加快速度,还可以为您为在业务中采用生成式 AI 制定清晰的前进道路。在其中,您会了解到:
● 生成式 AI 快速入门
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● 衡量生成式 AI 影响的关键绩效指标
● 来自德意志银行、时代周刊等企业的行业特定用例和客户案例
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