生成式人工智能如何重塑每个行业

生成式 AI 课程是该技术整体成功的主要受益者，并且在过去几个月中取得了显着增长。一线经济学家预测全球经济每年的增量在 2.6 至 4.4 万亿英镑之间。另一项研究指出，到 2030 年，GenAI 可能对全球 GDP 产生约 20 万亿英镑的影响。71% 的组织已经将 GenAI 纳入至少一个业务流程中，因此这种变化是显而易见的，并且在短短一年内加速了 33%。

这些数字清楚地表明了 GenAI 课程作为重要专业发展工具的重要性。企业宣称在这些项目上花费的每英镑投资回报率为 3.7 倍。

生成式人工智能的经济影响和采用

借助生成式人工智能，全球企业正在以前所未有的速度实施变革。最先采取主动并充分利用这一机会的企业现在正在获得显着的竞争优势。这些数据与公司本身的叙述有着不同的基调：

• 实施生成式人工智能的公司可实现 30-40% 的内容创建效率，从而提高该工作领域的生产力。
• 通过人工智能驱动的自动化手段，运营成本降低了15-25%。

• 那些尽早采用变革的人通过销售人工智能驱动的产品和服务构成了新的收入基础。

• 面向团队成员的 Gen AI 课程使他们在技术和创意方面的工作效率提高了 2-3 倍。

这些有希望的数字并不能涵盖一切。这些问题根深蒂固地存在于成本、数据隐私和劳动力准备等领域。这就是为什么生成式人工智能课程已成为一项重要的投资，而不仅仅是另一个培训项目。

令人惊讶的是，根据趋势，相对于技术预算的小公司能够保持与大企业相同的人工智能采用率。更多的培训机会和更少的进入门槛是原因。

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  生成式人工智能如何跨领域发挥作用

生成式人工智能通过三个阶段的过程来为许多领域的应用程序提供支持：

• 训练阶段——基础模型通过完成数百万次预测练习，从庞大的原始非结构化数据集中学习模式
• 调整阶段——模型通过标记数据和人工反馈进行微调，以适应特定的应用
• 生成阶段——模型生成内容，同时持续评估和重新调整使它们更加准确

这些模型的功能来自几个关键架构：

• Transformer 模型– 它们一次处理整个序列并捕获上下文以生成更长、更准确的内容
• 变分自动编码器 (VAE)– 这些模型彻底改变了图像识别和异常检测
• 生成对抗网络 (GAN) – 它们创建逼真的图像并实现风格迁移

这些强大的框架支持许多领域的应用程序：

• 内容创建——从文本和图像到代码、音乐和合成数据的一切
• 搜索增强——模型理解自然语言查询并提供相关答案，无需复杂查询
• 数据增加——当地面数据稀缺时，他们创建合成数据集
• 产品设计– 工程师可以在实际生产之前测试多种变体

许多先进的系统使用检索增强生成（RAG）。这种方法允许模型利用训练数据之外的外部源，这使得它们对于特定应用程序更加准确。

• 行业转型

生成式人工智能正在更快地从实验技术发展成为各种规模行业的重要商业工具。每个行业都会通过定制应用程序看到独特的变化：

• 教育：人工智能通过减少行政工作、创建教育资源和提供量身定制的学习体验来帮助教师。完成Gen AI 课程的教师预计每周可以节省 2 个小时以上的时间。该技术还通过更好的课程规划和个性化反馈来提高学生的成绩。
• 医疗保健：大约 75% 的大型医疗保健组织现在使用或计划扩展生成式人工智能，64% 的组织报告了积极的投资回报率。这些解决方案提高了临床生产力、管理效率和患者参与度。
• 制造业：公司可以减少高达 5000 亿美元的开支，提高 25% 的生产率，同时减少 70% 的故障。人工智能驱动的预测性维护可以帮助公司在设备故障发生之前发现它们。
• 银行业：金融机构正在以 85% 的比例了解或采用人工智能能力。大多数人更喜欢战略合作（61%）而不是内部开发。该技术支持自动化客户服务、欺诈检测和定制财务建议。
• 零售业：业界预计到 2028 年人工智能投资将达到 26157.9 亿美元。印度零售企业计划在 12 个月内以 71% 的速度采用新一代人工智能。
• 创意产业： GenAI 帮助创作音乐、艺术品和书面内容。它让每个人都能更容易地接触到设计、音乐和视觉艺术。

• 夏日

生成式人工智能正在引领新时代，一场技术革命，正在改变我们全球经济的面貌。本文深入探讨了像这项技术这样强大的技术如何成为任何企业（无论大小）的利润来源。该证明揭示了许多重要事实：

• GenAI 可能是每年对全球经济贡献 2.6 至 4.4 万亿英镑的主要来源

• 大多数组织已在至少一项业务运营中使用 GenAI，这表明了对 GenAI 的接受和认可

• 加强客户服务、营销、软件开发和科学研究是 GenAI 影响最大的领域——几乎占其潜在价值的 75%

• 平均每投资 GenAI 项目一英镑，公司就能获得 3.7 倍的回报——非常强劲的回报

• 训练、调优、生成三阶段方法可以与各个领域进行交互

真实的例子证明了这项技术非常灵活，可以根据不同的情况进行调整。教师利用节省的时间为学生提供更好的学习。医生提高临床效率和患者护理。工业公司通过预测性维护减少开支。金融机构借助自动化解放了客户服务，并能更好地检测欺诈行为。另一方面，零售企业致力于花费大量资金以保持竞争力。