生成式人工智能加速业务转型的潜力

GenAI 与人工智能有何不同？

传统人工智能处理数据进行预测，而 GenAI 则利用现有数据生成合成内容。

‍GenAI为何如此受欢迎？

‍虽然人工智能进入我们的生活已有十多年，但其大多数应用都需要解释才能理解。而 GenAI 则不然，它能产生立竿见影的效果，易于处理，甚至更容易欣赏，但也更令人生畏。

GenAI 的目的不是模仿人脑，从而取代人类的参与，也不是要做我们所做的一切。有些人工智能应用超出了人类的能力范围，如将二维图像转换为三维图像；有些应用则表现得更好，如在核磁共振成像中识别某些癌细胞或下国际象棋。不过，在大多数情况下，GenAI 都能出色地完成一些不起眼的任务：与训练有素的人相比，它们的表现足够出色或差不多。翻译、代码编写、语音转文字等工作就是如此，它们只是变得更容易上手而已。但是，如果有合适的专业知识和一些创造力，GenAI 的一些鲜为人知的应用也能以新的、意想不到的方式加速业务转型。

在 55，我们对 GenAI 并不陌生，我们将这项技术应用于数据分析和变革管理，以及其他许多例子。下面，我们将探讨六个使用案例，说明 55 和 Brandtech 合作伙伴如何针对常见的数字挑战创建创新解决方案，以及如何在您的组织中部署这些技术，详情可从我们最近的网络研讨会 "生成式人工智能加速业务转型的潜力"中获取。此次网络研讨会由我们法国办事处的四位人工智能专家主讲：皮埃尔-哈兰德（Pierre Harand），合伙人兼联席首席执行官；让-弗朗索瓦-瓦松（Jean-François Wassong），合伙人兼 CTIO；蒂亚布-康兰比格（Tiyab Konlambigue），云计算专家总监；巴斯蒂安-查皮斯（Bastien Chappis），数据科学家负责人。

GenAI 可以用来做什么？

数据分析

‍数据对任何公司的敏捷决策都至关重要。为了提高关键绩效指标（KPI）的可见性，查询、仪表盘和图形创建是理所当然的，但这些过程可能需要团队之间长时间的来回切换。在这里，55 应用 GenAI 在几秒钟内将自然语言转化为 SQL 查询和图形。

‍数据智能

‍在当前的 "大数据"时代，云计算能力不断增强，可以存储大量数据。通过我们的生成式人工智能解决方案，您现在可以从无用的数据中筛选出有用的数据，因为 55 的工具可以为您识别模式。

‍ 变革管理

‍该解决方案利用 GenAI 促进新工具在组织内的采用，提供按需支持、培训和资源访问。Libsearch 引擎可从内部和外部数据库中提取和汇总研究结果，提供完全交互式的图书馆、常见问题和 "问我任何问题 "功能。

活动分类法

‍为了确保营销活动报告的准确性（报告中往往会出现错误，从而导致错误的决策），这款 55 工具可以发现分类中的错误，提出更正建议，并可持续监控，以优化媒体策略。

‍产品饲料改进

‍遵循类似流程，55 将生成式人工智能应用于产品馈送文件，以纠正、完善和统一其内容；这一应用使每件产品都能得到正确引用，从而确保潜在客户能通过适当渠道获得这些产品，提高数字销售额。

内容制作

Pencil隶属于Brandtech集团，只需点击几下，即可为网络营销活动制作短视频广告。上传徽标和图片资源后，像为创意公司撰写简报（信息、目标受众......）一样撰写简报，然后选择特定渠道，如 Tiktok 或 Instagram。Pencil 会根据你的输入生成一个量身定制的网络宣传活动；然后你可以根据需要对其进行编辑，以达到完美契合。

如何部署生成式人工智能

安全部署 GenAI 的四个基本步骤

55 方法

由于生成式人工智能仍然相对较新，缺乏获得正确技术和人才的途径是愿意采用 GenAI 解决方案的企业目前面临的最大障碍。凭借丰富的经验和专家团队，55 建立了一套方法论，可无缝、成功地实施此类解决方案。

首先，通过逐层深入地了解技术本身，55 采用 "自上而下 "的方法来实施 GenAI。

每个解决方案都必须满足业务需求。我们运用各种专业知识，为每项需求确定正确的解决方案；然后，技术应用基于定制模型或 CloudAI、谷歌等公司的默认基础模型。这些模型依赖于数据和 MLOps 策略，整体架构由合作云平台提供服务。

技术架构确定后，项目的框架阶段就可以开始了。该阶段包括三个主要步骤：

发现用例定义与构思

‍通过 55 人主导的研讨会，确定业务机会，定义用例，并确定试点实施路径。

‍这一阶段的核心是考虑需求，并确定哪些领域将从 GenAI 的实施中获益最多：通常是流程自动化、洞察力生成和用户参与。一旦确定了潜在的瓶颈，就会对数据可用性和内部技能进行评估，从而更清晰地了解扩展挑战（除其他考虑因素外，哪些团队将受到影响以及何时受到影响）。

一旦确定了机会，55 就可以确定使用案例，同时牢记成本/效益、技术和组织限制以及潜在影响。

典型用例

• 对话（内联网问答、客户服务、网站导航......）、
• 内容生成（创意助理、文件生成、开发人员助理......）。
• 数据分析（临时数据分析、产品和内容推荐、合规性和法规......）

PoC（概念验证）和价值验证

定义模型的边界，以及如何对其进行反馈和监控。在制定试点解决方案后，向利益相关者提供演示，以提高他们的热情，并制定生产路线图。

‍要确定什么是模型的核心，您需要选择一个基础（翻译、分类、摘要等），并确定提示的预期输出。另外，您还可以决定模型的大小和数量，因为这将影响成本，并在必要时对其进行微调。顺便提一下，可能需要对数据进行预处理，而且必须解决安全性和可靠性问题；数据安全是成功实施的关键，因为所有团队可能不需要相同级别的访问权限，而尽早根除偏见也是如此。通过用户反馈进行监控，最终完成部署。

扩大规模

使您的模型为生产做好准备。启动解决方案，并监控发现阶段确定的成功指标。然后，您可以确定下一个用例，并根据需要再次启动该流程。

‍由于 GenAI 在许多方面仍处于起步阶段，因此扩大规模可能具有相当大的挑战性。考虑到所有可能的约束和限制，从不一致性到模糊性、安全性和成本，将所有因素考虑在内至关重要。不必惊慌--适当的整合确实是可能的！如果您想了解更多有关五十五所如何帮助您采用和掌握最符合您需求的 GenAI 应用程序的信息，请填写我们的联系表，了解更多详情。