當今人工智能在商業中的眾多應用之一就是預測分析。通過分析數據集來識別模式并預測未來結果，企業可以更準確地預測銷售、管理庫存、檢測欺詐和資源需求。

使用數據可視化工具使復雜的數據更易于理解和訪問，決策者可以輕松發現趨勢、相關性和異常值，從而更快地做出更明智的數據驅動決策。

人工智能的另一個常見應用是通過使用人工智能驅動的聊天機器人和虛擬助手來增強客戶服務，以滿足客戶的數字期望，并在需要時提供即時支持。

那么，還有什么新內容嗎？

隨著GenAI(生成式人工智能)的商業化，正在發生變化的是能夠根據之前學到的知識創建全新的數據集。GenAI可以使用其搜索到的數百萬張圖像和信息來編寫文檔，并以前所未有的規模創建圖像。這對于組織的創意團隊而言，非常令人興奮，其提供了前所未有的機會來創建用于大規模構思、測試和學習的新內容。這樣，企業就可以快速生成獨特、多樣化的內容，以支持營銷和品牌。

這項技術可以使用客戶行為數據來提供優質的個性化購物體驗。例如，零售商可以根據個人喜好提供獨特的產品目錄，以創造完全身臨其境的個性化體驗。除了增強客戶預測之外，GenAI還可以根據過去的購物選擇提供個性化推薦，并提供類人交互以提高客戶滿意度。

此外，GenAI通過自動化各種任務來支持員工，包括客戶服務、推薦、數據分析和庫存管理。反過來，這也讓員工能夠專注于更具戰略性的任務。

人工智能控制

最新一代的消費者GenAI工具已經改變了商業和社會各個層面的人工智能意識。在這個過程中，還很好地展示了當這些工具被濫用時迅速出現的問題。從可能沒有意識到向ChatGPT輸入機密代碼的風險的用戶——實際上已泄露了寶貴的知識產權(IP)，這些知識產權可能包括在聊天機器人未來對世界各地其他人的回應中，到因在法律案件中使用虛構的ChatGPT生成的研究而被罰款的律師。

雖然最新一代的消費者GenAI工具讓人們意識到這項技術的能力，但缺乏關于其最佳使用方式的教育。企業需要考慮員工使用GenAI的方式，這可能會危及企業的數據資源和聲譽。

隨著GenAI加速業務轉型，人工智能和分析理所當然地主導了企業辯論，但隨著企業采用GenAI與員工一起工作，必須盡快評估基于云的人工智能技術的風險和回報。

可信數據資源

企業需要考慮的問題之一是，GenAI工具提供的數據的質量和準確性。這就是為什么區分引人注目的消費者工具和已經存在多年的企業級替代品是如此重要。

業務特定語言是關鍵，尤其是在術話密集的市場中，因此所使用的GenAI工具必須接受行業特定語言模型的培訓。

安全也至關重要。商業工具允許企業建立自己的本地人工智能環境，將信息存儲在虛擬安全范圍內。這種環境可以根據企業的文檔、知識庫和庫存進行定制，因此人工智能可以為組織提供特定的價值。

雖然這些工具非常直觀，但了解如何有效地使用也很重要。

提供結構化的提示和具體的提問方式是一回事，但用戶需要記住批判性思考，而不是簡單地接受表面結果。持懷疑態度是先決條件，至少在一開始是這樣。隨著技術的發展，GenAI結果的質量將隨著時間的推移而提高。學會如何輸入有效的數據，便能得到有效的數據。然而，就目前而言，人們需要對結果持保留態度。

考慮人工智能的道德用途也很重要。

避免偏見是任何環境、社會和治理(ESG)政策的核心組成部分。不幸的是，人工智能算法存在固有的偏見，因此企業需要小心，尤其是在使用消費級GenAI工具時。

例如，金融企業需要避免算法對想要訪問某些產品的客戶運行有偏見的結果，甚至避免基于歧視性數據獲得不同的利率。

同樣，醫療組織需要確保對所有人群提供無處不在的護理，特別是當不同種族群體對某些疾病有不同的風險因素時。

充分利用GenAI

人工智能正在將數據民主化提升到一個新的水平，使企業中的個人能夠輕松訪問復雜的分析，而這些分析迄今為止一直是數據科學家的專利。意識和興趣的提高也加速了投資，例如，改變了聊天機器人的自然語言能力。進入門檻已經降低，使企業能夠創新并創建特定于業務的用例。

但良好的商業和數據原則仍然必須適用。雖然現在企業正在積極探索所提供的變革機會是很好，但有時也需要后退一步，了解GenAI對其業務意味著什么。在急于滿足股東對人工智能投資以獲得競爭優勢的期望之前，企業必須首先問自己：如何才能以最安全、最有效的方式充分利用GenAI？