生成式 AI的出现引起了各个行业的重要关注。这一强大的技术有可能彻底改变我们的工作方式，创造新的可能性，并改变各个领域。
本文将探讨什么是生成式AI，它是如何运作的，它不断增长的势头以及行业特定AI（也称为垂直AI）的预期影响。此外，我将涵盖在现代商业环境中不采用生成式AI的后果。
什么是生成式AI以及它是如何运作的？
生成式AI是指应用人工智能技术使机器能够自主创建、生成和产生新内容。与传统的依赖现有数据进行分析和决策的AI系统不同，生成式AI利用先进的深度学习模型从现有数据中学习，并以可理解的形式生成原创且逼真的输出。
这项技术通过对大量数据进行模型训练，捕捉模式、风格和相关性。一旦训练完成，生成式AI模型可以通过从学习到的知识进行推断产生新内容，使其能够创造原创且通常非常逼真的输出。
生成式AI在各个行业正在蓬勃发展，因为它有潜力优化工作流程、自动化创意过程并带来新的机遇。从艺术和娱乐到医疗保健和制造业，各个行业都认识到它的变革性能力。
显然，生成式AI正在成为一种常见技术。然而，并非所有的生成式AI都相同，预计它将分为两个明确的类别：水平AI和垂直AI。水平AI模型，例如ChatGPT和Google Bard，正变得越来越普遍，由于其广义能力，在各个行业都能找到应用。另一方面，垂直AI模型更专业化，针对特定行业进行定制，提供显著且更即时的投资回报。
对垂直AI模型需求的增长
水平AI模型与垂直AI模型的区别突显了企业对行业特定解决方案的日益需求，因为企业寻求利用AI的力量来优化业务运营并开辟新的增长机会。
大多数公司需要一个模型，将其大量的行业数据和专业知识转化为有意义的输出，以提供针对特定行业需求的解决方案。这些模型需要专门为特定行业或用例设计的专业算法。
例如，在现场服务中，垂直解决方案通过解决行业挑战，如不断增长的客户期望、劳动力短缺和设备复杂性，正在改变服务运营。通过利用专门用于解决服务特定用例的AI，这些解决方案可以帮助组织比以往更快地诊断和解决问题，提供更多自助选项，优化资源分配以克服劳动力短缺，并实现预防性维护以最大程度地减少停机时间。这将增加运营效率和提升客户满意度，使组织处于可持续增长和竞争优势的位置。
一份麦肯锡的研究指出：“在一个拥有5000名客户服务代理的公司中，生成式AI的应用每小时提高了14%的问题解决率，减少了处理问题的时间9%。它还减少了代理离职和要求与经理交谈的请求25%。”最终，该报告确认这些好处主要是因为“AI辅助帮助经验较少的代理使用类似于技巧高的同行的技术进行沟通”。
垂直AI的另一个重要区别在于能够将专业知识纳入模型。我们的内部数据显示，在领先的服务组织中，三分之一的服务解决方案在历史服务数据中找不到。相反，任何问题的最佳答案都可以在公司专家提供的数据中找到，强调了将人类专业知识纳入数据集的重要性。
一些垂直AI解决方案有能力将专家知识数据化，意味着它们可以将公司专家头脑中存储的知识转化为合成数据。通过利用专家知识，AI模型可以实现更个性化和可靠的结果。
组织如何融入垂直AI战略
融入垂直AI战略对组织来说可能是一个变革性的过程。以下是开始这一过程的三个步骤：
- 确定相关的垂直领域和用例。对业务流程、客户需求和市场趋势进行全面分析，以确定AI可以带来价值的领域。在这些垂直领域内寻找具体的用例，AI技术可以改进效率、增强决策能力或创造新的机会。例如，如果您处于服务行业，可以考虑AI在设备诊断和故障排除、知识管理或人力资源管理方面的应用。
- 建立内部专业知识。开发垂直AI战略需要在所选择的垂直领域内建立AI技术及其应用方面的内部专业知识。可以通过雇佣AI专家、对现有员工进行技能提升或与外部专家或顾问合作来实现这一目标。
- 从试点项目开始。通过在确定的垂直领域内启动小规模试点项目来开始您的探索之旅。这些项目将使您能够在真实场景中测试实施AI解决方案的可行性、潜在影响和挑战。
忽视生成式AI的后果
生成式AI代表了AI领域的重大突破，正如前面提到的，这种技术预计将成为一种常见技术。无论企业选择利用水平AI还是垂直AI，但忽视这项技术可能会面临重大挑战。如果不发挥生成式AI的潜力，公司面临着与竞争对手的落后。他们可能面临更高的运营成本、较慢的决策过程，以及错过自动化和优化的机会。
随着生成式AI的不断发展，组织探索其可能性、将其融入工作流程并利用其能力开启新的成功层面至关重要。