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自2022年底以来，生成式人工智能领域呈现蓬勃发展之势。该领域的这一新动能意味着，目前Artefact 提供支持的大多数知名品牌Artefact 考虑将这些技术整合到其业务应用中，以在提升效率以及赢得客户和员工的采用方面抢占先机。 然而，各企业在该领域的成熟度参差不齐：鲜有企业已推出实际应用案例（60%已启动项目，约26%已开展概念验证），且仅有3%的企业实现了技术规模化应用。生成式人工智能技术将如何为企业带来显著且立竿见影的商业影响？
数据 – 2023年6月
一场技术变革正加速人工智能在企业中的应用
在过去的六个月里，生成式人工智能领域的参与者们仿佛在进行一场马拉松，不断宣布该领域取得的重大进展。从微软的OpenAI、谷歌的PaLM、亚马逊的Bedrock和Meta的LLama等网络巨头，到开源开发者，许多生成式人工智能参与者都提供了推动商业应用创新的技术。 例如，GPT已与必应搜索引擎及微软Office套件深度集成，而谷歌旗下所有产品都将受益于PaLM 2。亚马逊和Meta正着手将其生成式AI技术整合到广告产品中。此外，近期涌现的数百种开源解决方案，使得来自各行各业的开发者都能更轻松地接触到这类技术。
并非所有参与者都采取相同的战略。有些公司，如OpenAI，专注于提升模型的极致性能；而像谷歌这样的公司，则在开发更轻量级但同样高效的算法版本。这些版本在用户设备（移动设备、台式机、联网音箱）上的本地集成，以及在专业“企业”软件中的应用方面，都更具效率。
这一充满活力的生态系统推动了生成式人工智能在B2C和B2B市场中的应用。对于企业而言，这为提升自身绩效以及员工和客户的绩效带来了新的机遇。据高盛最近的一份报告显示，未来十年内，这项技术有望使美国的劳动生产率和国内生产总值（GDP）提升7%。
基于生成式人工智能的四类应用，旨在“增强”企业运营
在整个商业价值链中应用生成式人工智能并非新鲜事，但如今其应用已变得更加普及且规模倍增。对于一些知名品牌及其背后的AI服务公司而言，相关应用场景的设计与部署已进入测试阶段。
尽管可能性无穷无尽，且具体应用取决于业务需求，但这些主要用途可分为四大类。
首先，对于缺乏或完全没有数据分析专业知识的岗位而言，这使得原本复杂的数据变得触手可及。人工智能能力推动了直观工具的开发，使业务用户能够访问、查询和整理海量数据，并在几秒钟内获取仪表盘和最新数据。 自然语言处理（NLP）领域的最新进展，使这些岗位与数据交互变得更加轻松。因此，金融、市场营销或物流等领域的专业软件可以通过生成式功能得到“增强”，这些功能能够自动化处理重复性和/或耗时的任务，从而协助这些岗位进行决策。 Artefact 帮助某服务公司的销售团队采用了一套潜在客户评估解决方案，该方案通过分析海量数据中的信号，精准识别客户和潜在客户的意图。国际零售商也能通过交叉比对众多参数，更深入地了解特定产品或品类销量涨跌的原因，从而更好地管理库存并优化定价策略。
第二点涉及公司与各类受众的关系。我们正与多家品牌合作，利用生成式人工智能开发聊天机器人和呼叫中心，以更贴切且高度个性化的方式响应客户需求，使互动过程宛如人与人之间的对话。此外，还可以从这些互动中获取洞察，从而更好地理解品牌来电者的需求和期望，进而提升客户满意度。
第三类应用—— 即内容生成——如今已得到广泛应用。这是一种发展迅速的应用，用于开发和改编文本、图像及音频内容，以支持企业的营销活动：网站内容、产品说明书、邮件营销、广告、演示文稿等。例如，我们正在为一家汽车集团开发一个“内容加速器”项目。 该解决方案利用制造商的专有数据，并借助先进的社交媒体监测技术，以提升该品牌个性化内容的产出效率。创意专业人士如今可以摆脱概念改编等耗时任务，从而专注于创造真正的附加价值：构思与策略制定。
第四个主要应用是提高现有模型或物流流程的效率。 例如，银行保险行业的企业通常拥有多个专门用于风险预测或欺诈检测的算法。这些工具对所捕获的各种信号可能有不同的解读。在这种情况下，人工客服需要能够快速、轻松地做出决策。此时，可以引入一层生成式人工智能，以人类易于理解的方式总结出导致初始算法得出结论的理由。
一股席卷而来的浪潮，正在颠覆经济和各类组织
我们正处于一场使用方式革命的起步阶段，这场革命不仅体现在日常生活中，也体现在商业应用中。生成式人工智能操作直观且易于使用，很快就会被企业采用，以避免个人使用与职业使用之间的流畅度出现过大差距。
整个商业价值链都将受到影响，虽然我们仍处于初期阶段，但首批整合案例已展现出非常可观的前景。 为了充分利用当前机遇并为未来做好准备，品牌方需要迅速提升在这方面的成熟度。为应对人工智能带来的技术、环境和伦理挑战，它们需要增设新职能并帮助员工适应新文化，选择合适的人工智能生成技术，建立恰当的治理机制，与业务部门共同确定应用场景，并确保所开发应用的透明度、伦理合规性以及环境影响。
