Генеративный ИИ: названы 5 примеров использования для бизнеса

Что такое GenAI и почему это должно вас волновать? Представьте себе компьютер, который может написать убедительную маркетинговую кампанию, разработать уникальный прототип продукта или предсказать будущие тенденции рынка с впечатляющей точностью. Таков потенциал GenAI. С помощью сложных алгоритмов он анализирует существующие данные и учится подражать, адаптироваться и даже внедрять инновации, открывая широкие возможности для бизнеса.

Так, на HackerNoon перечислили 5 способов, с помощью которых компании используют GenAI уже сегодня (можете и вы):

Оптимизация документооборота: 90% крупных компаний борются с устаревшими форматами данных и разрозненной информацией. GenAI в сочетании с компьютерным зрением может «интеллектуально» обрабатывать такие документы, улучшать доступность данных и повышать общую эффективность.

Ускоренное прогнозирование спроса: от розничной торговли до производства — точное прогнозирование спроса имеет решающее значение. GenAI, анализируя обширные массивы данных и изучая тенденции рынка, может помочь компаниям оптимизировать пополнение запасов, предвидеть колебания и улучшить общее управление цепочками поставок.

Повышение производительности труда: представьте себе ИИ-помощников, которые обрабатывают счета, составляют отчеты и отвечают на вопросы клиентов. GenAI может снабдить сотрудников умными инструментами, освободив их от необходимости сосредоточиться на задачах более высокого уровня и повысив общую производительность.

Содействие стратегическому планированию: GenAI предлагает ценные сведения для принятия стратегических решений. Анализируя сложные данные и выявляя закономерности, он помогает компаниям прогнозировать риски, планировать будущее и сохранять конкурентные преимущества.

Прогнозирование и управление рисками: От оптимизации финансовых стратегий до повышения уровня кибербезопасности — универсальность GenAI распространяется и на управление рисками. Его способность анализировать огромные массивы данных помогает компаниям предсказывать потенциальные проблемы, проактивно управлять рисками и повышать общую операционную стабильность.