年之內，生成式人工智慧從小眾議題變成了一個普遍炒作的概念，也是第一個真正受到關注的面向消費者的人工智慧系統。 ChatGPT、MidJourney 和 Lex 被學生、社交媒體影響者和周日早上尋找簡單胡蘿蔔蛋糕食譜的人使用。
然而，儘管人工智慧被廣泛採用並有望徹底改變工作場所，但其商業應用仍值得懷疑。它影響了一些行業，從客戶運營到行銷和設計，但更廣泛的採用已經放緩。這使得批評者宣稱生成模型被過度炒作，可能會失去大眾的關注。
投資報酬率最佳的 3 個人工智慧應用
行銷優化。
內容管道優化。
客戶支援自動化。
這是一種錯置的情緒。目前，沒有任何數據支持的論點表明 新加坡電話號碼庫 生成式人工智慧將會減少。另一方面，這項技術並不具有普遍適用性，某些行業將比其他行業獲得更多收益。讓我們更深入地研究可提供最切實投資回報的生成式人工智慧應用程式。
具有最快投資回報率的業務應用程式
生成式人工智慧工具的主要業務案例是用於對話目的的文字生成、設計創建和資料分析。這裡最大的投資報酬率可以在三個方面實現：
行銷優化： 改進A/B 測試、SEO 研究和市場分析。
內容管道優化：擴展和個人化銷售和行銷內容，包括個人化推廣。
客戶支援自動化：包括聊天機器人的虛擬助理。
一些公司已經將ChatGPT實施到日常營運中，例如聊天機器人、潛在客戶開發或總結長銷售電話和行銷影片。在接下來的幾年中，這些技術將更積極地用於產生新的 Web 應用程式和行動應用程式。
程式碼生成是生成式人工智慧的另一個有前景的用例。然而，由於缺乏解決複雜問題的精確度和能力，未來一年人工大腦的使用應該僅限於要求不高的任務，例如程式碼文件。
儘管如此，銀行業等保守產業將能夠利用生成式人工智慧進 審核對於啟動任何專案至關重要 行遺留程式碼轉換。軟體開發和銀行業務將從進一步的生成式人工智慧開發中獲得最大的收益。
製造、零售和物流也應該留在生成式人工智慧開發 年生成式 人員的關注範圍內，特別是要記住這些產業已經擁有機器人自動化（包括人工智慧應用）的經驗。
在零售業，生成工具可進一步用於監控即時產品狀態和 艾鉛 消費者偏好、模擬生產場景、預測需求並使用歷史消費者數據優化數位貨架。在製造領域，生成式人工智慧可以根據即時機器資料進行訓練，以改善預測性維護。在物流中，它可用於供應鏈管理，例如路線最佳化。
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克服生成式人工智慧信任陷阱
儘管生成式人工智慧有許多用例和前景，但企業還遠遠沒有充分發揮其商業潛力。根據 SalesForce 的一份報告，研究表明，86% 的 IT 領導者相信生成式人工智慧將在不久的將來在他們的組織中發揮重要作用。然而，如今 60% 的組織很少使用它。
這種模稜兩可的情況是信任差距造成的。只有37% 的 Salesforce 客戶相信人工智慧的輸出與人類的輸出一樣準確，20% 的客戶表示他們希望人類驗證人工智慧的決策。與 2022 年相比，對人工智慧輸出的信任程度有所下降。
不信任是人工智慧採用率最近趨於穩定的原因之一。許多行業（法律、製藥和製造）都依賴準確性和精確性。這導致了一種常見的誤解，即人工智慧工具只適合重複性的、平凡的任務。然而，人工智慧的價值在於它能夠提高人類的速度和知識，而不是完全取代它。
人工智慧系統的最終目標不應該是完全精確。人工智慧透過使我們的流程和決策更有效率而不是始終「正確」來帶來價值。它可以透過更好的智慧來增強人類的知識和直覺，放大創造性任務，特別是在人類必須大規模產生創造性輸出的情況下，並透過完成複雜任務的平凡部分來提高速度。
儘管如此，生成式人工智慧的大多數應用都必須讓人類參與其中，以減輕風險——偏見、版權侵權或幻覺。 OpenAI 已經證明，法學碩士可以使用科技來減少偏見，例如根據人類回饋進行強化學習，但這還不夠。