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生成式人工智能（AI）的出現引發了各行各業極大興趣。這項強大的技術有可能徹底改變我們的工作方式，創造新的可能性，并改變各個領域。
本文將探討什么是生成式人工智能、如何運作、日益增長的勢頭以及特定行業人工智能（也稱為垂直人工智能——Vertical AI）的預期影響。此外，本文還將討論在現代商業環境中不采用生成式人工智能的后果。
01 什么是生成式人工智能及其工作原理？
生成式人工智能是指人工智能技術的應用，它允許機器自主創造、生成和生產新內容。與依賴現有數據進行分析和決策的傳統人工智能系統不同，生成式人工智能利用先進的深度學習模型從現有數據中學習，并以可理解的格式生成原始、現實的輸出。
該技術技術通過在大量數據上訓練一個模型來捕捉模式、風格和相關性。經過訓練后，生成式人工智能模型可以通過從學到的知識中推斷生成新的內容，從而使其能夠創建原始且通常高度真實的輸出。
生成式人工智能因其在簡化工作流程、自動化創意流程和釋放新機遇方面的潛力而在各個領域獲得發展勢頭。從藝術和娛樂到醫療保健和制造業，各行各業正在認識到其變革能力。
很明顯，生成式人工智能正在成為一種商品。然而，并非所有生成式人工智能都是相同的，它預計會分為兩個不同的類別：通用和垂直。
ChatGPT 和 google Bard 等通用人工智能模型正變得越來越普遍——由于其通用功能而在各個行業中找到應用。另一方面，垂直人工智能模型的設計更加專業化，將為特定行業量身定制，并提供顯著和更直接的投資回報。
02 對垂直人工智能模型的需求日益增長
通用和垂直人工智能模型之間的區別凸顯了對特定行業解決方案日益增長的需求，因為企業尋求利用人工智能的力量來優化其運營并釋放新的增長機會。
大多數公司需要一個模型，將其大量的行業數據和專業知識整合并轉換為有意義的輸出，從而提供有針對性的解決方案，以滿足特定行業的需求。這些模型需要專門針對其服務的特定行業或用例而設計的專用算法。
例如，在現場服務中，垂直解決方案正在通過解決客戶期望上升、勞動力短缺和設備復雜性等行業挑戰，改變服務運營。通過利用旨在解決特定服務用例的人工智能，這些解決方案可以幫助組織比以往更快的速度去診斷和解決問題，提供更多自助服務選項，優化資源分配以克服勞動力短缺問題，并實現主動維護以最大限度地減少停機時間。這可以提高運營效率并提高客戶滿意度，從而為組織提供可持續增長和競爭優勢。
麥肯錫的一項研究指出，“在一家擁有 5000 名客戶服務代理的公司中，生成式人工智能的應用使每小時的問題解決率提高了 14%，并將處理問題所花費的時間減少了 9%。它還減少了代理人的流失，并將與經理通話的請求減少了25%。” 最終，該報告證實，這些好處很大程度上是由于“人工智能幫助經驗不足的代理人使用與技能較高的同行類似的技術進行溝通”。
垂直人工智能的另一個重要區別在于能夠將主題專業知識納入模型中。我們的內部數據顯示，在領先的服務組織中，有三分之一的服務解決方案在歷史服務數據中無法找到。相反，任何問題的最佳答案都可以在主題專家提供的數據中找到，這強調了將人類專業知識納入數據集的重要性。
一些垂直人工智能解決方案具有將專家知識數據化的能力，這意味著它們可以將公司專家頭腦中存儲的知識轉換為合成數據。通過利用主題專家的知識，人工智能模型可以實現更加個性化和可靠的結果。
03 企業如何整合垂直人工智能戰略
對企業來說，納入垂直人工智能戰略可能是一次變革之旅。以下是開始這一旅程的三個步驟：
1. 確定相關垂直領域和用例。對業務流程、客戶需求和市場趨勢進行全面分析，以確定人工智能可以帶來價值的領域。在這些垂直領域中尋找人工智能技術可以提高效率、加強決策或創造新機遇的具體用例。例如，如果你在服務行業，你可以考慮將人工智能應用于設備診斷和故障排除、知識管理或勞動力管理。
2. 培養內部專業知識。制定垂直人工智能戰略，需要在人工智能技術及其在所選垂直領域的應用方面建立內部專業知識。這可以通過聘請人工智能專家、提高現有員工的技能或與外部專家或顧問合作來實現。
3. 從試點項目開始。通過在已確定的垂直領域啟動小規模試點項目來開始你的旅程。這些項目將允許你測試與在現實場景中實施人工智能解決方案相關的可行性、潛在影響和相關挑戰。
04 忽視生成人工智能的后果
生成式人工智能代表了人工智能的重大突破，正如前面提到的，這項技術有望成為一種商品。企業是否利用通用人工智能或垂直人工智能將取決于他們，但那些忽視這項技術的人可能會面臨重大挑戰。如果不利用生成式人工智能的力量，公司就有可能落后于競爭對手。他們可能面臨運營成本增加、決策過程變慢以及錯失自動化和優化的機會。
隨著生成式人工智能的不斷發展，企業探索其可能性、將其集成到工作流程中，并利用其功能來取得新的成功至關重要。
