当今人工智能在商业中的众多应用之一就是预测分析。通过分析数据集来识别模式并预测未来结果，企业可以更准确地预测销售、管理库存、检测欺诈和资源需求。

使用数据可视化工具使复杂的数据更易于理解和访问，决策者可以轻松发现趋势、相关性和异常值，从而更快地做出更明智的数据驱动决策。

人工智能的另一个常见应用是通过使用人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手来增强客户服务，以满足客户的数字期望，并在需要时提供即时支持。

那么，还有什么新内容吗？

随着GenAI(生成式人工智能)的商业化，正在发生变化的是能够根据之前学到的知识创建全新的数据集。GenAI可以使用其搜索到的数百万张图像和信息来编写文档，并以前所未有的规模创建图像。这对于组织的创意团队而言，非常令人兴奋，其提供了前所未有的机会来创建用于大规模构思、测试和学习的新内容。这样，企业就可以快速生成独特、多样化的内容，以支持营销和品牌。

这项技术可以使用客户行为数据来提供优质的个性化购物体验。例如，零售商可以根据个人喜好提供独特的产品目录，以创造完全身临其境的个性化体验。除了增强客户预测之外，GenAI还可以根据过去的购物选择提供个性化推荐，并提供类人交互以提高客户满意度。

此外，GenAI通过自动化各种任务来支持员工，包括客户服务、推荐、数据分析和库存管理。反过来，这也让员工能够专注于更具战略性的任务。

人工智能控制

最新一代的消费者GenAI工具已经改变了商业和社会各个层面的人工智能意识。在这个过程中，还很好地展示了当这些工具被滥用时迅速出现的问题。从可能没有意识到向ChatGPT输入机密代码的风险的用户——实际上已泄露了宝贵的知识产权(IP)，这些知识产权可能包括在聊天机器人未来对世界各地其他人的回应中，到因在法律案件中使用虚构的ChatGPT生成的研究而被罚款的律师。

虽然最新一代的消费者GenAI工具让人们意识到这项技术的能力，但缺乏关于其最佳使用方式的教育。企业需要考虑员工使用GenAI的方式，这可能会危及企业的数据资源和声誉。

随着GenAI加速业务转型，人工智能和分析理所当然地主导了企业辩论，但随着企业采用GenAI与员工一起工作，必须尽快评估基于云的人工智能技术的风险和回报。

可信数据资源

企业需要考虑的问题之一是，GenAI工具提供的数据的质量和准确性。这就是为什么区分引人注目的消费者工具和已经存在多年的企业级替代品是如此重要。

业务特定语言是关键，尤其是在术话密集的市场中，因此所使用的GenAI工具必须接受行业特定语言模型的培训。

安全也至关重要。商业工具允许企业建立自己的本地人工智能环境，将信息存储在虚拟安全范围内。这种环境可以根据企业的文档、知识库和库存进行定制，因此人工智能可以为组织提供特定的价值。

虽然这些工具非常直观，但了解如何有效地使用也很重要。

提供结构化的提示和具体的提问方式是一回事，但用户需要记住批判性思考，而不是简单地接受表面结果。持怀疑态度是先决条件，至少在一开始是这样。随着技术的发展，GenAI结果的质量将随着时间的推移而提高。学会如何输入有效的数据，便能得到有效的数据。然而，就目前而言，人们需要对结果持保留态度。

考虑人工智能的道德用途也很重要。

避免偏见是任何环境、社会和治理(ESG)政策的核心组成部分。不幸的是，人工智能算法存在固有的偏见，因此企业需要小心，尤其是在使用消费级GenAI工具时。

例如，金融企业需要避免算法对想要访问某些产品的客户运行有偏见的结果，甚至避免基于歧视性数据获得不同的利率。

同样，医疗组织需要确保对所有人群提供无处不在的护理，特别是当不同种族群体对某些疾病有不同的风险因素时。

充分利用GenAI

人工智能正在将数据民主化提升到一个新的水平，使企业中的个人能够轻松访问复杂的分析，而这些分析迄今为止一直是数据科学家的专利。意识和兴趣的提高也加速了投资，例如，改变了聊天机器人的自然语言能力。进入门槛已经降低，使企业能够创新并创建特定于业务的用例。

但良好的商业和数据原则仍然必须适用。虽然现在企业正在积极探索所提供的变革机会是很好，但有时也需要后退一步，了解GenAI对其业务意味着什么。在急于满足股东对人工智能投资以获得竞争优势的期望之前，企业必须首先问自己：如何才能以最安全、最有效的方式充分利用GenAI？