生成式AI：如何用于当今的商业应用中？
人工智能（AI）的快速进步在商业创新方面开辟了新的前沿。计算能力、数据存储和算法方面的显著进展使得更复杂的AI系统得以发展。改进的软件部署流程，如容器化和编排，将推动AI和机器学习（ML）应用的范围和规模进一步扩展。例如，现在开发人员可以使用诸如红帽OpenShift数据科学和NVIDIA AI-ready Enterprise Platform等通用解决方案，以可扩展和高效的方式构建、部署和管理AI/ML工作负载。
所有这些技术改进使得AI在各个领域变得更加易于接近和实用。在AI的各个学科中，生成式AI是推动企业创造、迭代和优化复杂问题解决方案的催化剂。对生成式AI日益增长的兴趣为我们提供了一个绝佳的机会，可以探索其潜力，并深入了解其在改变商业应用方面的能力。
什么是生成式AI？
生成式AI是AI的一个分支，使得机器可以创造原创内容，例如图像、文本和音乐。与传统的AI系统依赖预定义规则或明确的数据模式不同，生成式AI利用复杂的神经网络从大量数据集中学习，并自主生成输出。
生成式AI为各种行业中的创意释放带来了巨大的潜力。企业可以利用生成式AI增强人类创造力，加速创新，提高运营效率，创建引人入胜的营销活动，检测欺诈行为或生成逼真的虚拟代理人。通过生成式AI应用和正确的数据，企业可以探索更多可能性，降低风险，优化生产，自动化任务，从而实现突破性的解决方案和成本节省。
个性化客户体验
客户个性化是成功企业的基石。生成式AI可以通过分析大量客户数据，帮助企业领导者了解客户的偏好、行为和趋势，从而发挥关键作用。凭借这些了解，公司可以动态生成个性化推荐、有针对性的广告和定制化体验，最终培养更加强大的客户参与和忠诚度。
生成式AI常被用于开发虚拟助手和聊天机器人，它们能够与客户自主交互、处理查询并提供支持。虚拟助手的商业应用已经存在相当长的时间。例如，Watson助手于2016年7月发布，如今被用于客户服务、营销和人力资源领域。由AI驱动的虚拟助手可以提升客户服务水平，自动化例行任务并增强用户体验。
优化运营和效率
生成式AI可以将耗时繁琐的重复性任务自动化，从而提高运营效率。从生成自动化报告和优化供应链管理，到预测性维护和异常检测，企业可以利用生成式AI来简化运营流程，降低成本，提高整体效率。
例如，Ansible Lightspeed（技术预览版）将帮助开发人员使用IBM Watson Code Assistant的生成式AI，更高效地创建Ansible Playbook自动化。通过将单调的任务自动化，员工可以将重心放在更具价值的活动上，从而促进组织的生产力和创新。
增强决策能力
生成式AI可以成为数据驱动决策的有力工具。通过利用历史数据并进行模拟，企业可以生成替代方案、测试假设并进行预测。生成式AI可以分析大量数据，识别模式，并生成预测或模拟，以辅助决策过程。它可以提供有价值的见解，优化运营，并支持战略规划。
例如，Atomiton可以预测制造商的能源需求，并确定优化的方式来运行生产线上耗能设备以降低成本。这种决策能力使企业领导者能够探索各种结果，评估风险，并在各个行业中优化战略。
保护隐私和安全
数据隐私和安全对于所有企业都至关重要，尤其是在医疗和金融领域。生成式AI提供了一种保护隐私的方法，它通过生成合成数据来保持原始数据集的统计特性，同时确保个人隐私。这种方法在保护敏感信息的同时，实现了数据共享和协作。
欺诈检测和网络安全
生成式AI可以通过分析数据模式、异常和潜在威胁来帮助识别和预防欺诈活动。它可以增强安全系统，检测漏洞并降低风险。来自红帽合作伙伴的认证运营商，如Dynatrace、CrowdStrike、AI EdgeLabs等，利用AI的不同方式来检测欺诈行为，确保云操作保持安全。
生成式AI是商业应用中的一次转型性变革。通过拥抱生成式AI，企业可以挖掘前所未有的创造力，提供个性化体验，简化和保护运营，加强决策能力，并促进创新。
来源：红帽