Генеративный ИИ: идеи и советы для руководства B2B-компаний

[bitheerani319]

С момента выхода ChatGPT в конце 2022 года СМИ, маркетинг и деловой мир в целом были полны спекуляций о последствиях генеративного ИИ (GAI). Руководители поспешили узнать об этой технологии и призвали свои организации начать внедрять инструменты GAI для повышения эффективности, чтобы не отстать от конкурентов.

Полгода спустя мы можем немного яснее увидеть возможности и риски, которые швейцария whatsapp GAI. Хотя шумиха то утихает, то падает, становится ясно, что GAI — это не волшебная палочка (по крайней мере, пока), на которую некоторые надеялись или которую утверждали. Однако также ясно, что нет никакой проходящей тенденции.

GAI никуда не денется , и поскольку он постепенно внедряется и используется для дополнения существующих рабочих процессов, он открывает большие возможности для тех B2B-организаций, которые знают, как его применять, и умеют справляться с новыми рисками, которые он несет.

В этой статье мы хотим предоставить некоторые идеи, советы и рекомендации руководителям B2B-компаний в передовых отраслях — от чистых технологий и сельскохозяйственных технологий до производственных и высокотехнологичных отраслей — о том, что им нужно знать об использовании GAI в своих организациях.

Шумиха вокруг генеративного ИИ
Когда дело доходит до генеративного ИИ (GAI), много шумихи было вокруг его использования в маркетинговом контенте — и на то были веские причины. Генеративный ИИ — это мощный инструмент для расширения возможностей создания контента вашей компании, но это все еще всего лишь инструмент.

Создание контента пока нельзя передать на аутсорсинг ИИ. Поскольку ИИ упрощает создание более общего контента, он делает это для всех в равной степени, обесценивая его. Инструменты ИИ могут помочь в процессе создания определенных типов общего контента для генерации лидов, например, некоторых SEO-постов, но они не могут полностью взять на себя управление. Они не могут — и не смогут — создать тип уникального лидерства мысли, который поможет выделить ваш бренд, повысить доверие и направить лидов дальше по воронке продаж.

Большие языковые модели (LLM), которые обеспечивают работу текстовых генеративных инструментов ИИ, таких как ChatGPT, хороши ровно настолько, насколько хороши данные, на которых они были обучены. Они несовременны; у них нет глубоких, отраслевых знаний; и у них нет уникальных знаний о ваших клиентах и ​​отрасли, которые есть у вас.

Премиальный контент, творчески выражающий глубокую точку зрения, по-прежнему пользуется популярностью, и по мере того, как контент на основе искусственного интеллекта заполоняет Интернет, он будет становиться только более ценным.

Но это не значит, что инструменты генеративного ИИ не могут помочь в этом процессе. GAI может быть хорошим источником входных данных, просто его самого по себе недостаточно. Чтобы узнать больше об использовании генеративного ИИ для контента, ознакомьтесь с нашими статьями об ИИ для генерации контента , ИИ для роста маркетинга контента B2B , ИИ и будущем SEO , а также об использовании ИИ для обновления контента для SEO .

GAI может стать мощным помощником в исследовании
Если вам интересно, как вы можете прямо сейчас приступить к работе с генеративным ИИ, работая руководителем или менеджером в отрасли B2B, GAI станет для вас мощным помощником в исследовании.

Если вы хотите узнать больше о теме, включая использование ИИ, почему бы не спросить об этом генеративный инструмент ИИ, такой как ChatGPT? Он не только предоставит вам информацию, вы также сможете получить практический опыт.

Диалоговый интерфейс таких инструментов, как ChatGPT, в сочетании с широкой базой знаний делает их идеальными для погружения в тему. С помощью поиска Google вы можете ввести запрос или несколько, прочитать некоторые из лучших результатов, нажать несколько ссылок и закончить на этом.

Но с помощью такого инструмента, как ChatGPT, вы можете использовать диалог, чтобы глубже изучить определенный аспект темы, попросить его отформатировать информацию определенным образом, обобщить информацию и многое другое.

Когда дело доходит до объяснения и форматирования текстовой информации, он может сделать почти все, что вы попросите, так что попробуйте. Однако имейте в виду, что существуют некоторые ограничения и подводные камни.

Знайте риски при использовании генеративного ИИ
GAI — это новая и развивающаяся технология. Хотя выходные данные могут быть очень полезными, они также могут содержать ошибки, быть вводящими в заблуждение или обманчивыми или обучаться на неточных данных. Они также могут «галлюцинировать» (выдумывать вещи и представлять их как факты) или генерировать выходные данные, которые могут быть неэтичными, предвзятыми или оскорбительными.

При использовании инструмента GAI у вас нет никакого представления о наборе данных или параметрах, на которых обучается базовая модель. Вы имеете дело с черным ящиком, который может уверенно представлять результаты, не имеющие под собой никакой реальной основы, что может легко упустить из виду пользователь, привыкший иметь дело с проверенной информацией.

Эти риски важно знать пользователю. Их даже важно знать руководителю, который хочет интегрировать GAI в основные процессы компании и внешнюю коммуникацию.

Эти риски усиливаются, когда выходные данные используются в обстоятельствах, когда точность или справедливость имеют решающее значение (например, при найме и оценке сотрудников), при общении и принятии решений относительно вашего продукта или услуг или в любой ситуации, предполагающей принятие важных решений или возможные правовые последствия.

Четыре наиболее распространенных риска, связанных с использованием генеративного ИИ
1. Проблемы с точностью
Результаты любой системы ИИ, включая аналитические результаты приложений GAI, могут быть неточными. Фактические утверждения должны быть дважды проверены человеком.

2. Оригинальность контента и вопросы авторских прав
При использовании GAI для создания публичного контента для вашей B2B-компании результаты не будут оригинальными, могут быть использованы в других местах и ​​могут быть оштрафованы на таких платформах, как Google Search. Вопросы авторских прав, особенно в отношении изображений GAI, все еще обсуждаются.

3. Предвзятость и этика
Предвзятость — это постоянная проблема систем ИИ, а этические последствия использования ИИ сложны и разнообразны. По данным Wall Street Journal, многие руководители компаний серьезно относятся к проблемам предвзятости ИИ, а некоторые даже отказываются от ИИ для определенных приложений из-за риска.