人工智能的最新进步带来了新一代工具，这些工具可以在多种模式下处理和生成类似人类的内容。这场革命的最前沿是大型语言模型（LLM）和生成式人工智能。虽然两者都属于人工智能的广泛保护伞，但它们服务于不同的目的，并在不同的领域表现出色。

　　LLM，如OpenAI的GPT系列或谷歌的Gemini，是在大量文本数据上训练的人工智能系统。这些模型在理解和生成类似人类的文本方面表现出了非凡的能力，这使得它们特别擅长：

　　自然语言处理任务（例如，文本总结、翻译）　　信息检索和问答　　内容生成和增强　　情绪分析和客户意向预测

　　生成式人工智能：多模态内容创作者

　　生成式人工智能包括更广泛的人工智能系统，旨在跨各种媒介创建新内容。虽然LLM可以被认为是专注于文本的生成性人工智能的子集，但该术语通常指可以产生以下产品的系统：

　　图像和艺术品（例如，DALL-E，Midjourney）；　　音频和音乐（例如，OpenAI的点唱机）；　　视频内容；　　3D模型和设计。

　　商业中的战略应用

　　为了说明这些技术的潜力，让我们研究一些假设的场景，即公司如何利用LLM和生成性人工智能来创造价值并获得竞争优势。

　　示例1：用法学硕士增强客户服务

　　想象一下，一家全球电信公司实施了LLM驱动的聊天机器人来处理客户查询。潜在结果可能是重要的：

　　呼叫中心数量减少35%；　　客户满意度提高了28%；　　每年节省1500万美元的成本。

　　这种成功的关键是LLM能够理解客户查询的上下文和细微差别，提供比传统的基于规则的聊天机器人更准确和有用的回复。

　　示例2：使用生成式人工智能加速产品设计

　　考虑一家领先的消费电子制造商将生成性人工智能整合到其产品设计流程中。影响可能是变革性的：

　　新产品上市时间缩短50%；　　探索的设计迭代增加了40%；　　产品美学的客户评级提高了25%。

　　通过使用生成性人工智能快速生成和迭代设计概念，该公司可以探索更广泛的可能性，并根据快速原型和反馈来完善设计。

　　5A框架

　　为了帮助商业领袖实现这些人工智能技术，我们提出了以下“5A”框架：

　　评估：确定可以从人工智能增强中受益的关键业务流程；　　调整：将LLM或生成性人工智能的特定功能与您的业务需求相匹配；　　增强：从小规模试点开始，以增强现有流程，而不是完全取代它们；　　分析：衡量人工智能实施对关键绩效指标的影响；　　适应：根据学习和不断变化的业务需求，不断完善和扩大人工智能的使用。

　　挑战和考虑因素

　　虽然LLM和生成性人工智能的潜力是巨大的，但商业领袖也必须意识到挑战：

　　数据隐私和安全：确保这些技术的使用符合数据保护法规和公司隐私政策；　　伦理：解决人工智能输出中的潜在偏见，并制定负责任的人工智能使用指南；　　集成：计划应对将人工智能技术与遗留系统和工作流程集成的技术挑战；　　劳动力影响：为人工智能实施可能带来的组织变革做好准备，包括对再技能和新角色的需求。

　　展望未来：人工智能在商业中的未来

　　随着这些技术的不断发展，我们预计会看到：

　　增加LLM和生成性人工智能的集成，导致更通用、更强大的人工智能系统；　　在专有数据集中训练的行业特定人工智能模型的出现；　　更加强调可解释的人工智能，以建立信任并满足监管要求；　　人工智能生成的内容和见解支持新的商业模式和收入来源。

　　法学硕士和生成式人工智能都代表了人工智能能力的重大飞跃。与任何变革性技术一样，成功的关键在于深思熟虑的实施、持续学习和重新构想传统业务流程的意愿。

　　关于作者：Jason Guarracino是一名高级技术人员

产品经理atdata.world，数据目录提供商。在data.world，Guarracino领导AI上下文引擎，这项技术利用知识图和语义网络标准来提供高度准确和值得信赖的人工智能驱动的答案。