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GenAI は知識の変化の力を活用して職場を変革しています

WBOY
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2024-01-02 12:18:21564ブラウズ

GenAI は知識の変化の力を活用して職場を変革しています

GenAI の開発は大きな破壊的な変化をもたらし、将来的には主流となるでしょう。まずGenAIは様々な業界の運営方法やビジネスモデルを変えていきます。インテリジェントなデータ分析と予測を通じて正確な意思決定をサポートし、企業がより効率的に運営および管理できるようにします。第二に、GenAI は市場の変化も促進します。ディープラーニングおよび機械学習テクノロジーを通じて、パーソナライズされた推奨事項と正確なマーケティングを実現し、消費者のニーズをより適切に満たすことができます。最後に、GenAI の開発は労働力と政府の政策に大きな影響を与えるでしょう。自動化技術の普及により、従来の仕事の一部が置き換えられる可能性があり、労働力の構造も変化するでしょう。同時に、政府は、社会と経済に対する GenAI の影響がプラスかつ持続可能であることを保証するために、GenAI の開発を指導および規制するための対応する政策を策定する必要があります。要約すると、GenAI の破壊的な影響はあらゆるレベルで見られ、将来の開発の方向性を導くことになるでしょう。

インテリジェント AI テクノロジーは、知識活性化のコストをゼロに削減します。情報技術によりデータのコストはゼロになりましたが、データを貴重な知識に変換するのには依然として費用がかかります。インテリジェント AI は、オンデマンドかつ人間の能力を超える規模で情報を知識に変換できるため、コストベースの市場に革命をもたらします。自然言語処理だけでなく、コード生成、材料発見 (化学産業だけでも 5 兆 7000 億ドルの価値がある)、建設およびエンジニアリング計画などの分野においても、この破壊的な力の影響を逃れる企業はありません。人間の知識や企業に依存するあらゆる分野は、インテリジェントな AI の影響を受けるでしょう。これは消費者にも大きな影響を及ぼします

GenAI (人工知能) は知識のループを閉じます。 GenAI は知識を拡大するという好循環を生み出し、GenAI の開発を推進するためにさらなる知識の獲得の必要性が高まります。簡単に言うと、企業が GenAI から得られる知識が増えるほど、企業は GenAI に引き寄せられるようになり、より多くの知識を得るためにより多くの資金を投資するようになり、すべての企業で GenAI の影響が加速するサイクルが始まります。それは新たな価値提供チャネル、新たな産業を生み出し、適応しない企業にとっては大きな脅威となるでしょう。 GPT-3 は 1 年前にこのエンジンをリリースしましたが、このエンジンは加速するばかりで、次世代のプライベート ナレッジ モデル (周囲、離れた場所、上にあるモデル) を強化しており、私たちは今後も前進し続けます

ただし、これら 2 つにもかかわらず、現実には、この混乱はあらゆる業界に影響を及ぼしますが、だからといって、この混乱がすべての企業に等しく影響を与えるわけではありません。この影響は、知識をどのように活用してビジネス価値を生み出すかによって決まると私たちは考えています。例:

価値創造を拡大するには、企業が高度な専門知識を取得する必要があります。人間のノウハウは左傾化しており、これは企業にとってチャンスです。 Izola は、クライアント向けの GenAI リサーチ ツールです。当社のアナリストは、長年の研究を通じて得た深い専門知識を持っています。クライアントは、より深い課題を解決する必要があるために当社を訪れます。当社は Izola を活用して知識を拡大し、クライアントが当社のアナリストと連携して基本を超えられるようにします。さらに、サービス企業も人間の価値を増幅する GenAI の可能性に注目しており、GenAI を使用してテクノロジー スタックを再構築し、モデルを使用して大量の IT サービス管理およびエンタープライズ システム データを吸収および抽出する実験を行っています。高い専門知識レベルを持つ企業は人間のノウハウが価値創造のパイプラインで役割を果たすことになると思いますが、一方、GenAI はより自動化された方法で知識を配布します

大量のデータと反復可能なプロセスを抱える企業は効率化を図るでしょう成長へ。これは、大量のデータを使用した反復可能なプロセスに依存しているすべての企業が感じていることだと思います。ソフトウェア開発において、TuringBot を使用したコード生成は始まりにすぎません。将来的には、従来のソフトウェアの開発のほとんどにおいて、人間がロボットを監督するようになるでしょう。もう 1 つの例は、Google DeepMind の GNOME です。これは 220 万の新しい材料の構造を予測しており、そのうち 700 は現在作成およびテストされています。競合他社がこのような機能を活用して効率を一桁以上改善しなければ、追いつくことはできません。リーダーはこれらの節約を活用し、人材を新たな価値の創出に再利用します

新しいソフトウェアやサービスの競合他社は、知識の獲得と独自のモデルの提供を活用するでしょう。知識サイクルを中心に新しいサービスを構築する機会は膨大です。 GenAI モデルは不完全なデータを処理できますが、その多くは特定のユースケースに合わせて調整する必要があります。サプライヤーとパートナーがお手伝いいたします。グラフデータベースの重要性は高まるが、データのデジタル化や連携は容易ではなく、例えばライフサイエンス分野における医学研究情報の取得・連携ビジネスはほとんど未開発であり、新たなアイデアやベンチャーキャピタル、技術革新が必要となる。できることを拡大し、規模を拡大していきます。 新しいソフトウェアやサービスの競合他社は、知識の獲得と独自のモデルの提供を活用するでしょう。知識サイクルを中心に新しいサービスを構築する機会は膨大です。 GenAI モデルは不完全なデータを処理できますが、その多くは特定のユースケースに合わせて調整する必要があります。サプライヤーとパートナーがお手伝いいたします。グラフデータベースの重要性は高まるが、データのデジタル化や連携は容易ではなく、例えばライフサイエンス分野における医学研究情報の取得・連携ビジネスはほとんど未開発であり、新たなアイデアやベンチャーキャピタル、技術革新が必要となる。可能なことを拡張します。

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