Jak generatywna sztuczna inteligencja zmienia każdą branżę

Głównym beneficjentem ogólnego sukcesu tej technologii są kursy generatywnej sztucznej inteligencji, które w ciągu ostatnich miesięcy znacznie się rozwinęły. Ekonomiści pierwszorzędni prognozują roczny przyrost światowej gospodarki na poziomie od 2,6 do 4,4 biliona funtów. Inne badanie wskazuje, że GenAI może do 2030 r. stanowić element globalnego PKB wynoszącego około 20 bilionów funtów. 71% organizacji włączyło już GenAI do co najmniej jednego procesu biznesowego – zatem zmiana jest ewidentna i przyspieszyła o 33% w ciągu zaledwie jednego roku.

Liczby te wyraźnie wskazują na znaczenie kursów GenAI jako kluczowego narzędzia rozwoju zawodowego. Firmy deklarują 3,7-krotny zwrot z inwestycji na funt wydany na te programy.

Wpływ gospodarczy i przyjęcie generatywnej sztucznej inteligencji

Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji firmy na całym świecie wdrażają zmiany z szybkością, która była niewyobrażalna nigdy wcześniej. Przedsiębiorstwa, które jako pierwsze przejęły inicjatywę i wykorzystały ją najlepiej, teraz czerpią korzyści ze znacznej przewagi konkurencyjnej. Dane nadają inny ton niż narracja samych firm:

• Firmy wdrażające generatywną sztuczną inteligencję osiągają efektywność tworzenia treści na poziomie 30-40%, co przekłada się na poprawę produktywności właśnie w tym obszarze pracy.
• Dzięki zautomatyzowanym środkom opartym na sztucznej inteligencji koszty operacyjne zmniejszają się o 15–25%.

• Ci, którzy wcześnie przyjmą zmiany, tworzą nową bazę przychodów, sprzedając produkty i usługi oparte na sztucznej inteligencji.

• Kursy Gen AI dla członków zespołu zwiększają ich produktywność 2-3 razy, zarówno w rolach technicznych, jak i kreatywnych.

Te obiecujące liczby nie obejmują wszystkiego. Problemy są głęboko zakorzenione w obszarach kosztów, prywatności danych i gotowości pracowników. Dlatego zajęcia z kursów generatywnej sztucznej inteligencji stały się niezbędną inwestycją, a nie tylko kolejnym programem szkoleniowym.

Bardzo zaskakujące jest to, że zgodnie z trendem małe firmy w stosunku do swoich budżetów technologicznych są w stanie utrzymać ten sam wskaźnik wykorzystania sztucznej inteligencji, co duże przedsiębiorstwa. Większe możliwości szkoleniowe i mniej barier wejścia to powody tego stanu rzeczy.

• Spis treści

  Dźwignia kolankowa

  Jak generatywna sztuczna inteligencja działa w różnych domenach

Generatywna sztuczna inteligencja działa w trójfazowym procesie, który napędza aplikacje w wielu dziedzinach:

• Faza szkolenia– modele podstawowe uczą się wzorców z ogromnych zbiorów surowych, nieustrukturyzowanych danych, wykonując miliony ćwiczeń predykcyjnych
• Faza dostrajania– modele dostosowują się do konkretnych zastosowań poprzez dostrajanie za pomocą oznaczonych danych i informacji zwrotnych od ludzi
• Faza generowania– modele tworzą treść, a ciągła ocena i dostrajanie czyni je dokładniejszymi

Możliwości tych modeli wynikają z kilku kluczowych architektur:

• Modele transformatorów– przetwarzają całe sekwencje na raz i wychwytują kontekst, aby wygenerować dłuższą i dokładniejszą treść
• Autoenkodery wariacyjne (VAE)– modele te rewolucjonizują rozpoznawanie obrazu i wykrywanie anomalii
• Generacyjne sieci przeciwstawne (GAN)– tworzą realistyczne obrazy i umożliwiają transfer stylu

Te potężne frameworki obsługują aplikacje w wielu obszarach:

• Tworzenie treści— wszystko, od tekstu i obrazów po kod, muzykę i dane syntetyczne
• Udoskonalenie wyszukiwania– modele rozumieją zapytania w języku naturalnym i dostarczają odpowiednich odpowiedzi bez skomplikowanych zapytań
• Zwiększenie ilości danych– Tworzą syntetyczne zbiory danych, gdy brakuje danych naziemnych
• Projekt produktu— inżynierowie mogą przetestować wiele odmian przed fizyczną produkcją

Wiele zaawansowanych systemów wykorzystuje generację rozszerzoną wyszukiwania (RAG). Takie podejście umożliwia modelom korzystanie ze źródeł zewnętrznych wykraczających poza dane szkoleniowe, co czyni je dokładniejszymi w przypadku określonych zastosowań.

• Transformacja branżowa

Generatywna sztuczna inteligencja ewoluuje szybciej od technologii eksperymentalnej do niezbędnego narzędzia biznesowego w sektorach każdej wielkości. Każda branża widzi wyjątkowe zmiany dzięki dostosowanym aplikacjom:

• Edukacja:sztuczna inteligencja pomaga nauczycielom, ograniczając pracę administracyjną, tworząc zasoby edukacyjne i oferując dostosowane do potrzeb doświadczenia edukacyjne. Nauczyciele, którzy ukończyli kursy Gen AI, spodziewają się zaoszczędzić ponad 2 godziny tygodniowo. Technologia ta poprawia także wyniki uczniów dzięki lepszemu planowaniu programu nauczania i spersonalizowanym informacjom zwrotnym.
• Opieka zdrowotna:około 75% dużych organizacji z branży opieki zdrowotnej korzysta obecnie lub planuje skalować generatywną sztuczną inteligencję, a 64% odnotowuje dodatni zwrot z inwestycji. Rozwiązania te poprawiają produktywność kliniczną, efektywność administracyjną i zaangażowanie pacjentów.
• Produkcja:firmy mogą zmniejszyć wydatki nawet o pół biliona dolarów i zwiększyć produktywność o 25%, jednocześnie ograniczając awarie o 70%. Konserwacja predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji pomaga firmom wykrywać awarie sprzętu, zanim one wystąpią.
• Bankowość:Instytucje finansowe uczą się o możliwościach sztucznej inteligencji lub je adoptują w 85%. Większość woli współpracę strategiczną (61%) niż rozwój wewnętrzny. Technologia ta umożliwia zautomatyzowaną obsługę klienta, wykrywanie oszustw i dostosowane do indywidualnych potrzeb doradztwo finansowe.
• Handel detaliczny:branża spodziewa się inwestycji w sztuczną inteligencję o wartości 2615,79 mld USINR do 2028 r. Indyjskie przedsiębiorstwa handlu detalicznego planują przyjęcie sztucznej inteligencji generacji w ciągu 12 miesięcy ze stopą 71%.
• Branże kreatywne:GenAI pomaga tworzyć muzykę, dzieła sztuki i treści pisane. Dzięki temu projektowanie, muzyka i sztuki wizualne stają się bardziej dostępne dla każdego.

• Letni

Generatywna sztuczna inteligencja toruje drogę nowej erze, rewolucji technologicznej, która zmienia oblicze naszej globalnej gospodarki. W tym artykule opisano, w jaki sposób technologia tak potężna jak ta może być źródłem zysków dla każdej firmy, małej i dużej. Dowód odkrywa szereg istotnych faktów:

• GenAI może być głównym źródłem wkładu w gospodarkę światową od 2,6 do 4,4 biliona funtów rocznie

• Większość organizacji korzysta z GenAI w co najmniej jednej działalności biznesowej, co świadczy o jego akceptacji i uznaniu

• Poprawa obsługi klienta, marketing, rozwój oprogramowania i badania naukowe to obszary, na które GenAI ma największy wpływ – prawie 75% jego potencjalnej wartości

• Średnio na każdy funt zainwestowany w projekt GenAI firmy odnotowują 3,7-krotny zwrot – to bardzo silny wynik

• Trzyetapowa metoda uczenia, dostrajania i generowania może oddziaływać na różne dziedziny

Prawdziwe przykłady są dowodem na to, że technologia ta jest bardzo elastyczna i można ją dostosować do różnych sytuacji. Instruktorzy wykorzystują zaoszczędzony czas, aby zapewnić uczniom lepszą naukę. Lekarze zwiększają efektywność kliniczną i opiekę nad pacjentem. Firmy przemysłowe ograniczają swoje wydatki poprzez konserwację predykcyjną. Instytucje finansowe uwalniają obsługę klienta dzięki automatyzacji i lepiej wykrywają oszustwa. Z drugiej strony przedsiębiorstwa handlu detalicznego są zobowiązane do wydawania ogromnych sum pieniędzy, aby zachować konkurencyjność.