科技股的市场崩溃让一个领域毫发无损:在市场惩罚科技股的同时，人工智能却毫不掩饰地着火了。
投资者的兴趣是有保证的:这实际上是人工智能好已经在这里了。
现在的问题是，当而且如何企业是否用人工智能来补充他们的工作流程和流程?因为人工智能很快就会成为保持竞争力的关键任务。
如今，人工智能可以改善或完全接管许多业务流程:客户服务和支持、员工调度、数据分析、费用管理、法律和小型合同起草、数字营销、客户获取……
在本文(计划的系列文章中的第一篇)中，我们将探索当今可用的人工智能解决方案的状态，并深入研究企业主如何优先考虑将技术投入工作。
首先是入门。为了深入采用新技术，了解这些技术是如何工作的是很重要的。如果它感觉像是魔法而不是技术，那么它就很难理解和实现。它也会让员工感到不安:尽管最新的人工智能突破非常好，但你的员工仍然需要负责。
人工智能术语概述
专注于最有前途的商业AI解决方案，我们现在将列出一些最常见和最重要的AI术语来理解(因为你将开始在任何地方看到它们):
- 生成式AI(或生成式技术):生成式人工智能是一种利用文本、音频文件或图像中的数据来创建原创内容的技术。
- llm:大型学习模型是在基于文本的大型数据集上训练的机器学习算法，以生成人类语言或人类文本。GPT-3就是这样一个模型。
- GPT-3:由OpenAI开发的第三版生成预训练转换器(GPT-3)是一种语言预测模型，经过训练可以接收少量数据输入，从而产生可能大量的高质量、类人、逼真的文本或副本输出。也有开源的替代方案，比如GPT-J。
- 变形金刚:在自然语言生成中，转换器用于学习如何将输入映射到输出，将数据从一种形式转换为另一种更适合当前任务的形式。更具体地说，它们是一种人工神经网络，用于处理文本，例如将一种语言翻译成另一种语言或理解句子的意思。
- 自然语言处理:自然语言处理(NLP)是一种教计算机理解人类语言的方法。这包括以人类自然的方式解释和回应问题或命令的能力。NLU(自然语言理解)和NLG(自然语言生成)是NLP中的两个领域。
- 模型:在机器学习(ML)中，模型是经过训练以识别特定模式的程序。
- 模型训练:“训练”机器学习模型意味着使模型适应数据。这是通过向模型提供一组训练数据来完成的，然后模型可以使用这些数据来学习和改进自己。
- 微调:微调是对已经在一个任务上训练过的模型(例如，生成逼真的图像)进行小调整的过程，以便它可以输出类似的次要任务(例如，生成逼真的运动鞋)。
人工智能商业投资的优先领域
将人工智能融入商业运营将很快成为保持竞争力的关键。
首先要解决的问题是如何划分优先级。企业可以通过两种方式来优先考虑人工智能投资领域:
- 哪些自动化解决方案潜力最大业务影响,无论是降低成本还是扩大收入，在你的业务中?
- 哪一个团队成员你是否迫切需要变得更有战略意识，而不是专注于战术或重复性的任务?
数字营销的人工智能
如果你的优先事项是创造更多收入，或者你需要提高效率的团队成员是在营销领域，那么你就会优先考虑人工智能解决方案数字营销。
生成式人工智能现在可以用来创建更个性化和有针对性的营销活动图像和副本。它可以用来细分客户，了解他们的需求和偏好，并创建和交付个性化的内容。
作家的生成式AI帮助起草你正在阅读的这篇文章的想法NLP技术帮忙编辑。
其他工具，如Metadata.io而且细心的移动在美国，使用人工智能将你的程序化网络和文本营销置于自动驾驶仪上(这两家公司碰巧也是Writer的客户!)
客户支持AI
如果你的首要任务是降低成本客户支持,人工智能可以用来提供更加个性化和高效的在线服务。
它可以用于自动化简单的任务，例如对常见查询发送自动响应，也可以用于提供更复杂的支持，例如回答有关产品和服务的问题。
使用以下服务预先计划好的是一种很好的方式，24小时全天候地帮助和响应客户，而不增加额外的人手。
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用人工智能研究员罗德尼·布鲁克斯(Rodney Brooks)的话来说，“每次我们弄清楚一个人工智能，它就不再神奇;我们会说，‘哦，那只是计算而已。’”
我期待着在未来的文章中深入研究每个功能领域，目标是帮助您将生成式AI融入到您的业务中。
