Generativni AI koriste duboko učenje – sofiscticirani oblik strojnog učenja (ML) koji rješava složene zadatke i velike skupove podataka – kako bi stvorile novi sadržaj kao odgovor na jednostavne upite prirodnog jezika. Poput kuhara koji kuha jedinstvena jela, glazbenika koji sklada pjesme ili autora koji piše priče, generativni AI je kreativan i inovativan.
Generativni AI podskup je AI-ja, koji se odnosi na bilo koji sustav ili stroj koji može izvoditi zadatke slične ljudskima upotrebom ML modela za identificiranje obrazaca oponašanja u podacima koje prikuplja. Kroz kontinuirane petlje povratnih informacija, sustav ili stroj postupno poboljšava svoje performanse.
Od automatizacije rutinskih operacija do personaliziranja korisničkih iskustava, tvrtke ili ustanove sve više se oslanjaju na AI za tvrtke kako bi povećale učinkovitost, potaknule inovacije i izgradile konkurentnost. Međutim, polje umjetne inteligencije obuhvaća raznolikost tehnologija koje djeluju na različite načine.
Sposobnost generativnog AI-ja da generira novi rezultat, gdje tekst, slike, glazba ili kod predstavljaju značajni napredak u tehnologiji umjetne inteligencije. U kratko vrijeme, otvorila je beskrajne mogućnosti za tvrtke ili ustanove diljem industrije.
Svaka vrsta umjetne inteligencije ima specifičnu svrhu koja služi različitim poslovnim potrebama. Razumijevanjem što svaka vrsta može i ne može učiniti za vašu tvrtku ili ustanovu, možete maksimizirati njen potencijal. Evo nekih uobičajenih vrsta umjetne inteligencije:
Tradicionalni AI automatizira i optimizira specifične zadatke. Budući da se oslanja na ML modele s unaprijed postavljenim pravilima i algoritmima, najviše se koristi u industrijama za ponavljajuće zadatke gdje su ključni učinkovitost i preciznost, kao što su proizvodnja ili obrada podataka. Tradicionalni AI uključuje prediktivnu umjetnu inteligenciju i konverzacijsku umjetnu inteligenciju.
Prediktivni AI predviđa rezultate na temelju analize povijesnih podataka. Može analizirati prošla ponašanja, detektirati uzorke i predvidjeti buduće rezultate s visokom točnošću. Prediktivni AI temeljan je u financijama, zdravstvu, proizvodnji i marketingu.
Konverzacijski AI napaja botove za razgovor i virtualne pomoćnike koji olakšavaju interakcije prirodnog jezika između ljudi i strojeva kroz tekst ili glasovna sučelja. Konverzacijski AI oslanja se na ML modele i obradu prirodnog jezika (NLP) kako bi razumio prirodni jezik i generirao odgovore nalik ljudskima.
Generativni AI, prediktivni AI i druge vrste AI-ja imaju široki raspon praktičnih primjena u različitim djelatnostima i poslovnim funkcijama. Evo nekih primjera na koji se način koriste različite vrste AI-ja:
Primjene generativnog AI-ja uključuju:
S obzirom na brzi rast umjetne inteligencije za poslovanje, rukovoditelji se moraju proaktivno pozabaviti povezanim rizicima. Ovi rizici uključuju potencijalnu pristranost u podacima za obuku umjetne inteligencije, nedostatak transparentnosti u tome kako algoritmi donose odluke prilikom generiranja rezultata i namjernu zlouporabu umjetne inteligencije u zlonamjerne svrhe, kao što su širenje dezinformacija i stvaranje deepfakea.
Kao dio svoje obveze unapređivanja praksi umjetne inteligencije, Microsoft je stvorio šest načela odgovorne umjetne inteligencije kako bi pomogao u usmjeravanju razvoja i upotrebe generativnog AI-ja i drugih sustava umjetne inteligencije.
Kao ključni igrač u sljedećem valu transformacije i inovacije poslovanja pogonjene umjetnom inteligencijom, generativni AI obećava nastaviti ponovo oblikovati način na koji organizacije funkcioniraju i komuniciraju s klijentima.
Potražite sljedeće trendove:
Trajna poboljšanja kod modela strojnog učenja uključivat će pametnije algoritme, samonadzirano učenje i drugi napredak u arhitekturi modela i osposobljavanju. Ovo će rezultirati u kvalitetnijim rezultatima i intuitivnijim korisničkim iskustvima.
Komplementarna upotreba generativnog AI-ja s drugim vrstama AI-ja poboljšat će mogućnosti sustava i povećati učinkovitost. Na primjer, u razvoju proizvoda, organizacije mogu koristiti prediktivni AI za identifikaciju zahtjeva za budućim tržištem, generativni AI za predlaganje novih proizvoda koji zadovoljavaju te potrebe i konverzacijski AI za prikupljanje korisničkih povratnih informacija za kontinuirano usavršavanje dizajna proizvoda.
Dublja integracija generativnog AI-ja s drugim vrstama AI-ja osnažit će kompleksne procese donošenja odluka i rješavanja problema. Na primjer, u službi za korisnike, botovi za razgovore ili virtualni pomoćnici koji kombiniraju NLP s generativnim AI-jem mogu dinamički stvoriti inteligentne, personalizirane odgovore na temelju analize potreba korisnika, osjećaja i konteksta u stvarnom vremenu.
Naglasak na odgovornoj umjetnoj inteligenciji će rasti. Tvrtke, vlade, akademska zajednica i druge organizacije nastavit će naglašavati pravednost, transparentnost, odgovornost i druge prakse u razvoju i implementaciji AI-ja. Saznajte više o Microsoftovoj predanosti korištenju odgovornog AI-ja. Također, pristupite alatima i procesima koji će pomoći vašoj tvrtki ili ustanovi da učinkovito upravlja rizicima umjetne inteligencije.
Razumijevanje što čini generativni AI i druge vrste AI-ja jedinstvenim ključ je za postizanje najvećih prednosti svakog od njih, bilo da radi sam ili u jedinstvu s drugim AI-jem.
Za razliku od prediktivnog AI-ja, generativni AI ne predviđa rezultate na temelju povijesnih podataka. Za razliku od konverzacijskog AI-ja, on ne generira dijalog nalik ljudskom. On stvara nove poslove uz minimalan ljudski doprinos, istovremeno neprestano ponavljajući i poboljšavajući svoj rezultat – nešto što je bitno za poticanje inovacija i održavanje konkurentnosti u današnjem digitalnom svijetu.
Nastavite učiti o generativnom AI-ju nasuprot drugim vrstama AI-ja, te kako najbolje možete koristiti generativni AI u svojoj tvrtki ili ustanovi
Pratite Microsoft