這次會議匯聚了來自世界各地的技術專家。多於 聯網，我們能夠隨時了解一系列高度相關的新聞，這些新聞將直接影響 B2B 和 B2C 業務以及工作時間。
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正如預期的那樣，人工智慧佔據了整個活動中講座、辯論、產品和對話的中心，其中一些點引起了我們團隊的注意。例如，在資料雲中，我們現在可以在多個方面開展工作來「清理」資料。實際上，這意味著可以將外部資料庫整合到 Salesforce 中，從而豐富您雲端中已有的內容。
然而，所有資訊都需要檢查，為此，Salesforce 建議使用接地工具。她負責為 EinsteinGPT 產生一個乾淨可靠的工作基礎。這個概念的關鍵點在於，僅僅收集數據和整合基礎是不夠的，我們需要有可靠的信息，以便任何人工智能機制產生的結果都是真實的，並為公司，尤其是最終客戶帶來真正的價值。
由多個來源豐富且可靠建構的資料庫將產生一系列見解。這將影響所有交付，思考解決問題並以超個人化的方式提供產品和服務。我們在這裡討論的是一種既具有預測性又具有生成性的人工智慧，可以在雲端中快速且有效率地運作。
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考慮到所有這些，很明顯，正如柏拉圖所說，在人工智慧世界中產生快速而準確的答案需要知道如何提問，並且知道如何提問。直接用自然語言提出這些問題是 GPT 平台的一個巨大區別，因為它們將非技術受眾帶入遊戲中，馬克·貝尼奧夫 (Mark Beniof) 在他的文章中表示 主要主題演講，也受到全球執行長和高階主管的關注。其中 64% 的人將更加重視聘用在其資格組合中擁有生成式人工智慧的專業人士。但這還不是全部：
- 84% 的領導者認為生成式 AI 可以更好地為客戶服務
- 到 30 年，生成式 AI 將節省 2030% 的員工時間
- 預計到 3 年，四分之三的公司將採用人工智慧
- 92% 的企業看到了人工智慧投資的回報
- 人工智慧預計全球 GDP 成長 4,4 兆美元
生成式人工智慧助力商業環境
還是在營商環境上， 個人化服務 將根據即將發生的事情獲得額外的動力。人工智慧幫助陳舊過時的人 聊天機器人 成為數位代理並擴大他們的回應可能性，因為他們的學習效率更高。這使得與客戶和合作夥伴的互動更加有效和自然。這種自動化還可以產生其他整合和預防性解決方案。例如，Salesforce 的 EinsteinGPT 將能夠幹預服務取消請求，交叉檢查您所在地區可能出現的客戶問題的數據，並提供策略優惠來留住同一客戶。
將相同的概念引入“櫃檯這一側”，這種更好的成本效益會影響開發人員和其他專家的生活，因為人工智慧的使用越來越多地出現在產品架構的設計中，從而影響數位化的治理。環境。簡而言之，我們談論的是整合來自不同平台的雲端的機會，並利用跨資料庫產生的這些見解，獲得更高的生產力和更好品質的回應。所有這一切都使用以結構化且簡單的方式格式化的元資料作為基礎。
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對於開發者來說，利用 機器學習 它還允許您自己處理專注於程式碼生成的提示。我們看到了一個測試版 連接器對比程式碼，您可以在其中定義想要生成的內容，並且人工智慧能夠理解命令並將它們從自然語言轉換為程式設計。只要知道如何提問，該工具就會儲存每項學習內容，從而擴展您自己的生態系統。這可能看起來微不足道，但我們看到，對於那些知道如何在這個平台上工作的人來說，未來幾年的成功會有所不同。需要強調的是，這種新的工作方法還需要新的治理，我們已經考慮到這個新的現實，正在格式化我們的實施 CoE（卓越中心）的模型。
我們從舊金山回來，相信新的機會正在出現，我們正在追隨商業世界將擁抱如此多進步的方式。這不僅是財政資源的問題。有必要製定一項策略，這就是我們如何為客戶帶來改變的方式。為數據賦予價值以實現高效、穩健和個人化的交付是成功數位轉型的核心途徑之一。
Marco Silva e Silva 是巴西 GFT Technologies 的電腦工程師兼執行董事
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另見：
