Produktivitet, effektivitet, kreativitet.
Det här är tre ord som har enorm betydelse i varje bransch och organisation. Generativ AI har potentialen att tillåta alla individer att förbättra dessa parametrar. Men vad är det som gör den generativa häpnadsväckande stor som alla tekniska och icke-tekniska organisationer vill ha?
Generativ AI har funnits ganska länge, men applikationer som ChatGPT, MidJourney, DeepFake, etc., har gjort det omåttligt populärt. Den ökande genomträngningen av AI i våra liv väcker frågan: hur kan någon klara denna AI-boom? Vi försöker besvara denna fråga idag med hjälp av omfattande forskning, exempel och studier.
Grunderna först | Förstå generativ AI
Generativ AI representerar en uppsättning algoritmer som drivs av maskininlärning och artificiell intelligens som vi kan använda för att skapa innehåll. Precis som människor kan skapa vilken typ av innehåll som helst, som ljud, video, bilder, text, etc. Generativ AI, genom sina dedikerade verktyg, kan göra detsamma.
Genom sina imponerande möjligheter kan generativ AI förstå de krav som matas in i systemet och skapa ett passande resultat i önskat format. Du kan använda verktyg som ChatGPT för att skapa textinnehåll, inklusive taglines, bloggar, nyhetsbrev, etc.
Varför komma in på AI-trenden?
A McKinsey rapport finner att generativ AI kan tillföra värde värda biljoner dollar till ekonomin. Med de begränsade användningsfallen av generativ AI som hittills har hittats kan de lägga till mellan 2.6 biljoner och 4.4 biljoner dollar.
Majoriteten av detta värde kommer att bidra till fyra domäner:
- Kundverksamhet
- Marknadsföring och försäljning
- Mjukvaruutveckling
- R&D
I var och en av dessa domäner kan generativ AI, när den används på rätt sätt, förbättra hur en individ fungerar. Det har potential att förbättra arbetarens produktivitet genom att automatisera repetitiva uppgifter.
Tillämpningar av Generativ AI
Generativ AI har flera applikationer som gynnar alla typer av organisationer;
Bildgenerering
Mata in en textprompt och ett AI-verktyg som MidJourney eller Dall-E kommer att generera en bild. På samma sätt kan du använda sådana verktyg för att förbättra bilder, förbättra estetik och lägga till fler detaljer.
Använd generativ AI för att komplettera bilder genom att lägga till fler delar eller ändra bildstil, ljussättning, form etc. Du kan ändra bildens orientering från;
- Ändra bildens ljusa struktur från mörk till ljus eller dag till natt.
- Ändra bildfärgen från monokrom till färgad.
- Ändra bildstilen från original till målning, Monet, van Gogh, Cinquecento, 3D, konstnärlig, etc.
- Konvertera skissbaserade och semantiska bilder till realistiska.
- Förvandla närbildsporträtt till emojis och animerade karaktärer.
Skapa videor
Du kan nu skapa videor från grunden med kraften i generativ AI. AI kan hjälpa dig att automatisera repetitiva och tråkiga jobb i videoskapande, inklusive att komponera, lägga till effekter, animationer, berätta, lägga till karaktärer, etc.
Med AI kan du också förutsäga framtida bildruta i en video. Med förståelse för tidsmässiga och rumsliga element kan AI producera nästa sekvens i en video med nästan exakthet.
Några av de specifika användningsfallen i videogenerering inkluderar:
- Återställning av gamla videor för att förbättra deras kvalitet med AI-driven uppskalning.
- Ansiktssyntes och röstkloning med djup falsk teknik.
Göra musik
Nästa fantastiska uppgift AI kan utföra är att skapa musik genom att lära sig de befintliga mönstren och musikinmatningen. Använd AI för att skapa originalmusik för nästan alla ändamål.
AI använder text till tal-generatorer (TTS) som kan skapa realistiskt ljud från text. Den kan också bedöma en befintlig ljudfil och dess röst bara för att skapa liknande ljudinnehåll.
Skapa och generera text
En av de flitigt utövade tillämpningarna av generativ AI är att skapa text. Här tar verktyg som ChatGPT branschen med storm och låter alla skapa innehåll med uppmaningar.
Det fina med textgenerering är att en AI-modell kan lära sig skrivstilen och tonen för att skapa innehåll i önskat format och standard.
I textgenerering kan AI göra några fantastiska saker, inklusive:
- Textmanipulation med en förförståelse av ton och format.
- Textsammanfattning av avlånga utdrag av skriftligt innehåll.
- Vi förenklar komplext innehåll.
- Klassificering av text baserat på förvalda parametrar som sentiment, ämne, ton, etc.
Kodgenerering och komplettering
En annan fantastisk tillämpning av generativ AI är att den kan hjälpa till med kodkomplettering och generering. Du kan skicka in ett programmeringskodavsnitt och be det att slutföra detsamma eller be AI-verktyget att skapa kod från grunden.
Vid kodgenerering kan generativ AI hjälpa till med följande:
- Skapa testfall för kodanalys och utvärdera mjukvarans funktionalitet.
- Automatisk felkorrigering i den skrivna koden.
- Implementering av maskininlärningsmodeller i befintlig programvara.
Börja använda AI för att förstå och lösa kundproblem. AI har potentialen att hjälpa dig att tydligt definiera stegen för hur du löser ett problem eller hur du kan utnyttja en lucka som dina konkurrenter saknar.
Anpassa och följa AI Boom
Även en självständig, smart AI-modell som ChatGPT behöver utbildning och hjälp. ChatGPT har matats med 45 terabyte data, och 1 terabyte lagring kan lagra upp till 250 full HD-filmer eller 500 timmar HD-video.
Efter träning kan ChatGPT och andra AI-modeller generera önskad respons. Så för att ett företag ska hålla sig uppdaterat med den nuvarande dynamiken måste de kliva på sitt AI-spel.
Innan du tar något steg måste du förstå det faktum att AI är här och att det inte längre är ett koncept. AI blomstrar redan och företag drar nytta av att använda dess kapacitet.
Identifiera och testa användningsfall för generativ AI
Det första steget för att mogna i generativ AI är att identifiera användningsfallen där du kan implementera relaterade lösningar. Majoriteten av uppgifterna relaterade till Generativ AI inkluderar att skapa texter, bilder och videor. Ta reda på om det finns andra användningsfall som är relevanta för ditt företag och dina jobb.
När du har identifierat användningsfallen, testkör följande med dina affärskrav. Mät varje verktyg och använd fall med önskat resultat.
Finjustering och strategiska förändringar av den befintliga modellen
Oavsett om du uppdaterar en befintlig AI-modell eller bygger en ny, är rätt strategi avgörande för sömlös implementering. För att finjustera, försök att förbättra de interna funktionerna och utnyttja den befintliga talangen, resurserna och investeringarna för att få fart på AI-implementeringsdelen.
Den kritiska delen här är dock att förstå funktionaliteten fullständigt och ha omfattande domänkunskap. Att klara av AI-boomen är inte möjligt utan att ha den kunskap som krävs. Ta därför tid att utbilda och hitta rätt personer för alla delar av jobbet.
Kontrollera varje användningsfall
När du har identifierat vilken AI-modell som ska implementeras, mät varje användningsfall med modellen. Mät framstegen och gå ner till alla fördelar och nackdelar. Identifiera AI:s förmåga att hjälpa till med affärsflöden och hjälpa till att lösa befintliga problem och ta med nya möjligheter.
Med hjälp av detta schema kan du identifiera de högsta prioriterade projekten och användningsfall som kan slutföras med bättre exekvering som drivs av AI. Ett användningsfall kan vara att använda AI för att förstå dina kunder.
Designa varje process noggrant
Du kan snabbt bygga en exekveringsplan som drivs av AI och stoltserar med anslutningen mellan människa och AI. Från att skapa ett enkelt arbetsflöde med minimal mänsklig inblandning till ett komplext där AI och människor kommer att arbeta tillsammans axel vid axel, det finns flera möjligheter.
Välj rätt verktyg för AI-implementering
ChatGPT är den outtalade kungen när det kommer till innehållsgenerering, men det finns dedikerade verktyg för andra ändamål som marknadsföring, försäljning, kundservice, etc.
Majoriteten av AI-verktyg är klassificerare. Klassificerare kan tränas och modelleras för att skilja mellan bilder av olika ämnen. Förutom klassificerare finns det Foundation-modeller och Transformers Architectures. Den förra är utbildad på en stor del av datakällor, och densamma kan anpassas för att lösa befintliga och framtida problem.
Kör pilottest
Kör pilottester och mät resultat enkelt. Skapa till exempel en blogg med AI-verktyg och publicera den på din webbplats. Mät resultatet av blogginlägget med de som är skrivna av en människa. Vilken skillnad ser du? Är AI bättre eller sämre än mänskligt skrivet innehåll?
Mät, kontrollera och identifiera förbättringar
Baserat på resultaten från pilottesterna, gör förbättringar i AI-exekveringsplanen. Genom att göra dessa förbättringar kan du uppnå bättre resultat. Dessa förbättringar kommer dock inte att sluta; När AI får högre kapacitet kan implementeringsprocessen förändras och förbättras ytterligare.
Slutsats
AI är en del av det globala utvecklingssystemet, och det har potential att förvandla företag till det bättre. Där det skapar nya möjligheter, har AI också potential att förbättra de befintliga systemen och processerna.
När du implementerar AI-system, fokusera på din organisationsstruktur, krav och användningsfall. Nyckeln till generativ AI-framgång är att identifiera dess unika karaktär och anpassa implementeringen för din organisation.
Identifiera kraven, skapa en anpassad plan och implementera den strategiskt.
