Как генеративный искусственный интеллект меняет каждую отрасль

Курсы по генеративному искусственному интеллекту во многом выиграли от общего успеха этой технологии, и за последние месяцы их число значительно выросло. Экономисты первого уровня прогнозируют ежегодный прирост мировой экономики в размере от 2,6 до 4,4 триллиона фунтов стерлингов. Другое исследование указывает, что к 2030 году использование GenAI может стать причиной глобального ВВП в размере около 20 триллионов фунтов стерлингов. 71% организаций уже внедрили GenAI хотя бы в один бизнес-процесс – таким образом, изменения очевидны и ускорились на 33% всего за один год.

Такие цифры ясно указывают на важность курсов GenAI как важнейшего инструмента профессионального развития. Предприятия заявляют о 3,7-кратной рентабельности своих инвестиций на фунт, потраченный на эти ‍ ‌‍ ‍‌ ‍ ‌‍ ‍‌программы.

Экономическое влияние и внедрение генеративного ИИ

Благодаря генеративному искусственному интеллекту компании во всем мире внедряют изменения со скоростью, которую раньше невозможно было себе представить. Предприятия, которые первыми взяли на себя инициативу и извлекли из нее максимум пользы, теперь пожинают плоды значительного конкурентного преимущества. Данные задают тон, отличный от повествования самих компаний:

• Компании, внедряющие генеративный искусственный интеллект, достигают эффективности создания контента на 30–40 %, что приводит к повышению производительности только в этой области работы.
• Благодаря автоматизированным средствам на базе искусственного интеллекта эксплуатационные расходы сокращаются на 15–25%.

• Те, кто примет изменения раньше, создают новую базу доходов за счет продажи продуктов и услуг, основанных на искусственном интеллекте.

• Курсы Gen AI для членов команды делают их в 2–3 раза более продуктивными как на технических, так и на творческих должностях.

Эти многообещающие цифры не охватывают всего. Проблемы глубоко укоренились в таких областях, как затраты, конфиденциальность данных и готовность рабочей силы. Вот почему курсы по генеративному ИИ стали важной инвестицией, а не просто еще одной программой обучения.

Очень удивительно, что, согласно этой тенденции, небольшие компании, учитывая их технологические бюджеты, могут поддерживать тот же уровень внедрения ИИ, что и крупные предприятия. Больше возможностей для обучения и меньше входных барьеров стали причинами ‍ ‌‍ ‍‌ ‍ ‌‍ ‍‌ этого.

• Оглавление

  Переключать

  Как генеративный ИИ работает в разных областях

Генеративный ИИ работает через трехэтапный процесс, который обеспечивает работу приложений во многих областях:

• Этап обучения. Базовые модели изучают закономерности на основе огромных наборов необработанных неструктурированных данных, выполняя миллионы прогнозных упражнений.
• Фаза настройки. Модели адаптируются к конкретным приложениям посредством точной настройки с использованием размеченных данных и обратной связи с людьми.
• Фаза генерации. Модели создают контент, а непрерывная оценка и перенастройка делают их более точными.

Возможности этих моделей основаны на нескольких ключевых архитектурах:

• Модели-трансформеры. Они обрабатывают целые последовательности одновременно и фиксируют контекст для создания более длинного и точного контента.
• Вариационные автоэнкодеры (VAE). Эти модели совершают революцию в распознавании изображений и обнаружении аномалий.
• Генеративно-состязательные сети (GAN). Они создают реалистичные изображения и обеспечивают передачу стиля.

Эти мощные платформы поддерживают приложения во многих областях:

• Создание контента— все, от текста и изображений до кода, музыки и синтетических данных.
• Улучшение поиска. Модели понимают запросы на естественном языке и предоставляют релевантные ответы без сложных запросов.
• Увеличение объема данных. Они создают синтетические наборы данных, когда наземных данных недостаточно.
• Проектирование продукта. Инженеры могут протестировать несколько вариантов перед физическим производством.

Многие продвинутые системы используют дополненную генерацию данных (RAG). Этот подход позволяет моделям использовать внешние источники помимо обучающих данных, что делает их более точными для конкретных приложений.

• Отраслевая трансформация

Генеративный ИИ быстрее превращается из экспериментальной технологии в важный бизнес-инструмент в секторах любого размера. В каждой отрасли происходят уникальные изменения благодаря индивидуальным приложениям:

• Образование:ИИ помогает учителям, сокращая административную работу, создавая образовательные ресурсы и предлагая индивидуальный опыт обучения. Учителя, прошедшие курсы Gen AI, рассчитывают сэкономить более 2 часов в неделю. Технология также улучшает результаты учащихся за счет лучшего планирования учебной программы и персонализированной обратной связи.
• Здравоохранение.Около 75% крупных организаций здравоохранения в настоящее время используют или планируют масштабировать генеративный искусственный интеллект, а 64% сообщают о положительной рентабельности инвестиций. Эти решения повышают клиническую производительность, административную эффективность и вовлеченность пациентов.
• Производство:Компании могут сократить расходы на сумму до полутриллиона долларов и повысить производительность на 25%, сократив при этом количество простоев на 70%. Прогнозное обслуживание на основе искусственного интеллекта помогает компаниям выявлять сбои оборудования до того, как они произойдут.
• Банковское дело:85% финансовых учреждений изучают или внедряют возможности искусственного интеллекта. Большинство предпочитают стратегическое сотрудничество (61%) собственной разработке. Эта технология обеспечивает автоматизированное обслуживание клиентов, обнаружение мошенничества и предоставление индивидуальных финансовых консультаций.
• Розничная торговля:к 2028 году отрасль ожидает инвестиций в искусственный интеллект на сумму 2615,79 млрд долларов США. Индийские предприятия розничной торговли планируют внедрить Gen AI в течение 12 месяцев в размере 71%.
• Творческие отрасли:GenAI помогает создавать музыку, произведения искусства и письменный контент. Это делает дизайн, музыку и изобразительное искусство более доступными для всех.

• Летний

Генеративный искусственный интеллект прокладывает путь в новую эру, технологическую революцию, которая меняет облик нашей глобальной экономики. В этой статье мы углубимся в то, как такая мощная технология может стать источником прибыли для любого бизнеса, малого или большого. Доказательство раскрывает ряд важных фактов:

• ГенИИ может стать основным источником вклада в мировую экономику от 2,6 до 4,4 триллионов фунтов стерлингов в год.

• Большинство организаций используют GenAI хотя бы в одной из своих бизнес-операций, что свидетельствует о его принятии и признании.

• Улучшение обслуживания клиентов, маркетинг, разработка программного обеспечения и научные исследования — это области, в которых GenAI оказывает наиболее значительное влияние — почти 75% его потенциальной ценности.

• В среднем на каждый фунт, вложенный в проект GenAI, компании получают прибыль в 3,7 раза – очень высокий показатель.

• Трехэтапный метод обучения, настройки и генерации может взаимодействовать с различными областями.

Реальные примеры являются доказательством того, насколько эта технология очень гибка и может быть адаптирована к различным ситуациям. Преподаватели используют сэкономленное время, чтобы обеспечить лучшее обучение студентов. Практикующие врачи повышают клиническую эффективность и уход за пациентами. Промышленные фирмы сокращают свои расходы за счет профилактического обслуживания. Финансовые учреждения освобождают обслуживание клиентов с помощью автоматизации и становятся лучше в обнаружении мошенничества. С другой стороны, предприятия розничной торговли готовы тратить огромные суммы денег, чтобы оставаться ‍ ‌конкурентоспособными.