コンテキスト化が生成 AI の可能性をどのように解き放つか

生成人工知能 (GenAI) は急速なペースで開発されており、その真の価値を最大限に活用したいと考えている企業にとってコンテキスト化は非常に重要です

ほんの短期間で、生成的な人工知能 (GenAI) が開発されます。人工知能は SF から現実へと移行しており、企業はその急速な発展に追いつき、その実用的な用途を特定しています。最近の調査によると、組織の 70% がこのテクノロジーを活用する方法を模索しており、ほぼ半数 (45%) が生成 AI の人気により人工知能 (AI) への投資を増やしています。

この記事では重要な問題は、企業がどのようにして高い投資収益率を確保し、生成人工知能の機能を最大限に活用できるかということです。答えはコンテキスト化にあります。企業は、テクノロジを効果的に実装するには、幅広い分野の専門知識を持つソリューション プロバイダーと提携する必要があります。

業界の専門知識が重要です

生成 AI ソリューションが機能するには、組織はこれをドメインおよび業界の知識にシームレスに統合する必要があります。プロセスの専門知識、ニッチなテクノロジー、業界固有のアプリケーション、最先端のデータ分析、人工知能機能、革新的なビジネス モデル。これには、大規模言語モデル (LLM) を業界固有の人工知能/機械学習 (ML) モデルと統合し、企業の特定の部門内に展開する必要があります。航空業界を例に挙げると、顧客はよく予約やリクエストの変更またはキャンセルを求めます。払い戻し。これらの問い合わせに対応するには、迅速かつ正確な応答が必要ですが、そのプロセスは退屈で間違いが発生しやすく、顧客エクスペリエンスに影響を与える可能性があります。この場合、航空業界の専門知識を持つ生成 AI パートナーは、自社のモデルを航空会社のシステムにシームレスに組み込むことができ、より高速で正確かつコスト効率の高いプロセスを確保し、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。

別の例では、次のようになります。保険会社は多数の自動車事故の請求に直面しています。コンテキスト化された生成 AI コグニティブ データ抽出プラットフォームは、保険会社からの非構造化情報のさまざまな要素 (コールセンターの記録やボットの会話など) を効果的に統合して、これらの請求を効果的に処理できます。さらに、コンテキスト化された生成 AI は代位の機会を特定し、関連する金額を計算できます。業界固有のコンテキストで言語モデルをトレーニングする方が、汎用のデータセットに依存するより効果的であることがわかりました。

業界のコンテキスト化とドメインの専門知識により、コンテンツ生成、コンテンツ抽出、要約、翻訳、知識管理における LL.M. の能力が大幅に向上します。

協力的なアプローチの重要性

従来の顧客モデルとは異なり、コンテキスト化には企業と新世代の AI プロバイダーとのパートナーシップが必要です。緊密に連携し、生成 AI のパイロット、概念実証、部門横断的な研究開発プロジェクトに積極的に参加することで、生成 AI の可能性を最大限に引き出すことができます。

テクノロジーが進化するにつれて、企業とそのビジネス プロセス管理パートナーは、生成 AI の使用におけるチームのスキルを向上させ、新しい役割と機会を創出し、運用能力と責任を強化するために協力する必要があります。

倫理的な導入: 責任ある生成 AI 導入の確保

政府、学者、業界専門家によって AI に関して表明された懸念を考慮すると、生成 AI プロバイダーとそのパートナーは、責任ある開発と導入に取り組む必要があります。これには、細心の注意を払ったガバナンス構造、データプライバシーと法規制遵守のセキュリティ対策、偏見を軽減するツールが含まれます。

生成 AI の大きな可能性を最大限に実現するには、企業とその BPaaS プロバイダーは、データ サイエンティストや AI 専門家がドメインの専門家と緊密に連携して生成 AI をさまざまな業界に適用できるエコシステムを構築する必要があります。実証済み、倫理的、革新的なアプローチを通じて誰もが生成 AI テクノロジーの恩恵を受けられるようにする

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