生成式人工智能是指能够生成新内容、设计、代码等内容的机器学习系统，而不仅仅是分析现有数据集。像用于图像的 DALL-E 和用于文本的 GPT 这样的强大模型，展现了堪比人类的非凡创造力。
然而，大多数企业对于全面拥抱生成式人工智能在产品和运营转型方面的潜力犹豫不决。尽管价值创造已被证明能够得到恰当的应用，但企业内部的差异仍阻碍着许多领导者全心全意地采用。
本文将探讨阻碍生成式人工智能在预期、认知、可衡量影响和准备程度等方面广泛应用的关键差异。我们还 购买电话号码列表 将构建一个应用框架，以最佳实践弥补这些差距，最大限度地发挥生成式人工智能的优势，同时预测未来可能面临的挑战。很快，这些系统就能从引发担忧的炒作，转变为提升竞争优势的不可或缺的助手。
生成式人工智能的前景和潜力
生成式人工智能有望通过模仿想象力本身的工具，从根本上扩展人类的创造力、生产力和创新能力，其影响范围包括：
· 新产品概念化： 快速迭代视觉设计，识别机会，并直接与人工智能交互的模型选项，将想象力具体化为有形的原型和模型。
· 个性化内容创作：根据潜在客户的个人需求和兴趣，生成定制化图形、产品配置、落地页和方案，而非千篇一律的静态资产。通过人工智能内容专业知识，将信息与引起共鸣的内容进行匹配。
· 流程自动化：从文档生成到客户分析，利用人工智能消除困扰企业的重复性任务，使知识型员工能够专注于目前只有人类才能基于经验和细致入微的语境解读进行的高判断力工作。将机械化的死记硬背工作留给自动化。
· 增强决策能力：允许人工智能快速处理和构建海量数据集，将其转化为数据故事，并提供总结性分析和建议，从而做出更快、更明智的商业决策和预测，尤其在定量领域有效。
· 风险评估：使用人工智能持续监控整个运营过程中的异常情况和标记事件，以发现人工抽查可能遗漏的问题，同时通过立即生成数千个识别潜在盲点的场景，运行模拟事件以进行危机准备。
这些能力使人工智能成为几乎所有行业冉冉升起的新星，然而，令人费解的犹豫阻碍了其应用，使其未能充分发挥变革潜力。让我们来探究一下这种差异为何持续存在。
对比1：预期影响与实际实施
期望：领导者们听到了革命性的人工智能技术带来的承诺，这些技术将实现任务自动化、增强创造力并优化决策。能够产生新颖的想法、设计和内容，这一概念瞬间激发了人们的好奇心，催生出令人期待的结果。人们对颠覆性自动化的憧憬也随之升温。
现实：实践证明，生成式人工智能目前的能力范围较为狭窄，主要侧重于补充内容增强，而非完全自主地生成完整的创意作品或复杂的分析输出。尽管巨大的进步仍在继续，但炒作已超出了实际的不切实际的预期。领导者必须逐步采用，增强具体的用例，而不是期望一夜之间就能在企业间独立运行具有感知能力的智能。
思维转变
生成式人工智能确实潜力巨大，但目前应用范围仍然狭窄，最好将其用于增强人类现有工作，而不是在短期内完全取代现有工作。应着眼于目标增量——例如，DALL-E 可以将设计师的概念迭代速度提高 30%，或者 GPT 摘要分析调查问卷回复模式的速度比人工审核快 20%。围绕有益但有针对性的使用领域和指标，设定切合实际的预期，以实现实质性的提升。
对比2：感知风险与现有保障措施