如何決定哪些生成式人工智能工具適合您的組織

評估哪些生成式人工智能工具適合您的公司並不容易。 為了幫助完成這一過程，Trust Insights 的首席執行官兼聯合創始人Katie Robbert 和聯合創始人/首席數據科學家Christopher Penn 為高管創建了一個二乘二的矩陣，他們在最近的視頻中概述了該矩陣。

“每項工作都會在某種程度上受到大型語言模型和生成式人工智能的影響，”佩恩說。 “高管、決策者和領導者面臨的挑戰是找出用例和類別，並將其映射到他們的組織。”

為什麼我們關心。 組織處於數字成熟度的不同階段，並使用人工智能來實現不同的功能。 二乘二矩陣可幫助營銷領導者確定生成式人工智能工具在公司流程中的工作方式，以及這些工具是否優化現有功能或在組織中引入全新流程。 了解這一點後，決策者可以優先考慮添加哪些工具以及如何實施它們。

2×2 矩陣。 二乘二矩陣可以幫助組織通過衡量兩個因素來做出決策。 它允許組織將優化工具與創新工具進行比較。

“我們關注的是這個用例是否會優化我們所做的事情- 使其更快、更高效，使流程更加自動化和可重複- 與創新相比，創新往往是我們已經在做的事情或其他事情的新旋轉我們以前從未這樣做過，”羅伯特說。

“它是讓已經存在的東西變得更好，即優化，還是帶來新的東西？” 佩恩問道。

他們的二乘二矩陣還將內部使用的工具與面向公眾的流程分開。

GenAI 用例。 這些用例取決於您將如何使用這些工具。 不同的組織可能會將相同的工具放置在矩陣的不同區域，因為它們將它們用於不同的流程。 對於不定期生成博客文章或其他內容的組織來說，內容工具可能是創新的（全新的）。 然而，對於定期製作內容的組織來說，新的 genAI 工具可以優化現有流程。

以下是生成式 AI 用例的一些示例以及它們可能落在矩陣中的位置：

• 保單聊天機器人：保險公司可能會使用聊天機器人來幫助向客戶解釋保單，從而為客戶服務增加一些自動化。
• 內容寫作：影響內部團隊製作內容的方式，但也面向公眾，因為客戶會閱讀內容。
• 數據清理：優化限制組織其餘數據驅動功能的流程數據清理是手動完成的。
• 報告生成：總結報告中數據分析的見解。

一旦將這些案例繪製在矩陣上，組織就可以確定哪些案例可以滿足緊急需求。

用例類別。 為了幫助您的組織確定潛在的用例，這裡列出了六個主要的生成人工智能類別。

• 生成：為博客文章、電子郵件和其他數字媒體創建文本和圖像。
• 提取：從文檔或其他數據源中獲取數據，而無需人工逐行閱讀。
• 總結：將大量文檔或文字記錄作為 AI 總結要點。
• 重寫：獲取現有文檔或其他內容，並要求 genAI 獲取信息並以另一種風格重新構建它，以達到另一個目的。
• 分類：識別文本塊並對它們進行分類。
• 回答問題：向人工智能詢問它所攝取的文檔。 例如，一份法律合同是否有利於一方當事人？

每個類別都包含多種工具。 了解這些類別將有助於決策者確定他們的組織可以從哪些用例中受益，以及從哪裡開始尋找採用新工具。

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