Common business use cases for generative AI

Tóm tắt video "Các trường hợp sử dụng phổ biến của AI thế hệ"

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu về các trường hợp sử dụng phổ biến của AI thế hệ trong kinh doanh.
Các điểm chính được thảo luận bao gồm: ưu tiên các trường hợp sử dụng, thiết kế kỹ thuật các giải pháp, và đánh giá giá trị kinh doanh.
Các công nghệ được đề cập: AlphaFold, Google Cloud, Vertex AI, GPT-3.5, GPT-4, PaLM 2, LangChain, Gecko, Text Bison.
Các ứng dụng bao gồm: tự động hóa dịch vụ khách hàng, tối ưu hóa danh mục sản phẩm, dự đoán bảo trì, quản lý kiến thức, và tăng năng suất nhân viên.

Tóm tắt chi tiết:

Phần 1: Giới thiệu và các trường hợp sử dụng hàng đầu

Các chuyên gia từ Google và các công ty khác thảo luận về các trường hợp sử dụng phổ biến của AI thế hệ trong kinh doanh.
Donna, chuyên gia từ Google Cloud, nhấn mạnh việc ưu tiên các trường hợp sử dụng dựa trên giá trị cho khách hàng và khả năng thực hiện kỹ thuật.
Bà Donna đưa ra ví dụ về AlphaFold, một công nghệ AI được sử dụng để dự đoán cấu trúc protein, giúp đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc.
Các trường hợp sử dụng khác được đề cập bao gồm: tự động hóa danh mục sản phẩm, dịch vụ khách hàng, và hỗ trợ kỹ thuật.

Phần 2: Thiết kế kỹ thuật các giải pháp

Kevin, chuyên gia từ Google Cloud, thảo luận về các mô hình kỹ thuật phổ biến được sử dụng để triển khai AI thế hệ.
Các mô hình này bao gồm: sử dụng mô hình nhúng để xử lý dữ liệu phi cấu trúc, tạo mã SQL hoặc Cypher để truy cập cơ sở dữ liệu, và áp dụng các mô hình Transformer cho các trường hợp sử dụng phi văn bản và phi hình ảnh.
Kevin cũng đề cập đến việc tối ưu hóa hiệu suất của AlphaFold bằng cách sử dụng các loại máy tính khác nhau cho các giai đoạn xử lý khác nhau.

Phần 3: Các cân nhắc kỹ thuật

Ignacio, Giám đốc toàn cầu về phân tích dữ liệu và AI của Vodafone Italy, chia sẻ những cân nhắc kỹ thuật khi triển khai AI thế hệ trên phạm vi toàn cầu.
Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của khả năng mở rộng, khả năng sao chép và bảo mật dữ liệu, đặc biệt là tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu như GDPR.
Ignacio cũng đề cập đến việc sử dụng Vertex AI để tạo ra một nền tảng AI chung cho Vodafone, cho phép chia sẻ mô hình và tăng tốc độ triển khai.

Phần 4: Giá trị kinh doanh

Các chuyên gia thảo luận về cách AI thế hệ tạo ra giá trị kinh doanh.
Donna chia sẻ về tác động của AlphaFold trong việc đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc và giảm thiểu tỷ lệ thất bại.
Arvind, Giám đốc kỹ thuật của Blue Core, chia sẻ về việc sử dụng AI thế hệ để tối ưu hóa danh mục sản phẩm, cải thiện độ chính xác và giảm chi phí.
Ignacio chia sẻ về việc sử dụng AI thế hệ để tự động hóa dịch vụ khách hàng, giúp giảm thiểu số lượng khách hàng không hài lòng và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Phần 5: Những bài học kinh nghiệm

Các chuyên gia chia sẻ những bài học kinh nghiệm khi làm việc với AI thế hệ.
Kevin khuyến khích mọi người tiếp tục học hỏi và thử nghiệm, vì lĩnh vực này đang phát triển rất nhanh.
Ông cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đầu tư vào công cụ và nền tảng để hỗ trợ việc triển khai và quản lý AI thế hệ.
Ignacio khuyến khích các doanh nghiệp tạo ra môi trường thử nghiệm an toàn cho nhân viên và đầu tư vào việc xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc để tối ưu hóa hiệu quả của AI thế hệ.
Donna nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lựa chọn các trường hợp sử dụng có khả năng dung sai lỗi và đầu tư vào việc xây dựng các công cụ và nền tảng để hỗ trợ việc triển khai và quản lý AI thế hệ.

Lời khuyên:

Thử nghiệm và lặp lại để hiểu rõ giá trị của AI thế hệ đối với doanh nghiệp của bạn.
Lựa chọn các trường hợp sử dụng có khả năng dung sai lỗi và đầu tư vào việc xây dựng các công cụ và nền tảng để hỗ trợ việc triển khai và quản lý AI thế hệ.
Đảm bảo rằng ban lãnh đạo doanh nghiệp hiểu rõ tiềm năng của AI thế hệ và đầu tư vào việc đào tạo cho nhân viên.