Dezlănțuirea potențialului creativ al IA generativă

63% dintre directorii de marketing, potrivit Gartner, intenționează să investească în AI generativă în următoarele 24 de luni. Deci, ce este AI generativă și de ce este o prioritate de top ? AI generativ, o categorie de inteligență artificială, poate crea o gamă largă de conținut, cum ar fi date sintetice, text, imagini și sunet, din seturi de date de antrenament anterioare, unul sau mai mulți algoritmi AI și o nouă intrare numită „prompt”. Are potențialul de a transforma complet procesele creative și de afaceri pentru organizații.

Cum funcționează IA generativă: 3 variante de model

Modelele AI generative produc conținut proaspăt și original folosind rețele neuronale pentru a recunoaște structurile și modelele din datele existente. Aceste modele pot fi de diferite tipuri și puteți combina două sau mai multe pentru a crea aplicații AI generative puternice. Unele dintre exemple includ:

1. Autoencodere variaționale (VAE)

Două rețele neuronale, care sunt denumite în mod obișnuit ca codificator și decodor, constituie VAE. Un encoder schimbă o intrare într-o versiune de date mai compactă și mai concentrată. Reprezentarea compactată reține în mod eficient datele de care are nevoie decodorul, eliminând în același timp informațiile străine. Codificatorul și decodorul lucrează împreună pentru a identifica un mod ușor și eficient de reprezentare a datelor.

2. Modele de difuzie

În timpul antrenamentului, aceste modele efectuează o tehnică în două etape care implică difuzie înainte și inversă. Difuzarea directă implică introducerea treptată a zgomotului aleatoriu în datele de antrenament. Mergând înainte, zgomotul este eliminat progresiv pentru a reasambla datele.

Modelul inițiază metoda de reducere a zgomotului invers pentru a produce date proaspete folosind zgomot în întregime aleatoriu. Acest proces în două etape facilitează antrenamentul a sute sau, eventual, infinite straturi.

3. Rețele generative contradictorii (GAN)

Introduse în 2014, GAN-urile implică un concurs între două rețele neuronale. Generatorul creează exemple noi, în timp ce discriminatorul determină dacă conținutul generat este autentic sau fabricat.

Ambele modele sunt antrenate simultan. Pe măsură ce discriminatorul își îmbunătățește capacitatea de a identifica conținutul generat, iar generatorul produce conținut de calitate superioară, ambii devin mai inteligenți. Acest proces repetat încurajează ambele părți să îmbunătățească în mod constant materialul produs până când acesta devine imposibil de distins de conținutul preexistent.

Un progres în modelele generative de inteligență artificială este capacitatea acestora de a utiliza diverse metodologii de învățare, cum ar fi nesupravegheat sau semi-supravegheat, în timpul antrenamentului.

Ca rezultat, organizațiile pot folosi cantități mari de informații neetichetate pentru a dezvolta modele de bază cu mai multă viteză și simplitate. Modelele de bază, după cum sugerează și numele, pot servi drept bază pentru sistemele AI capabile să execute diverse sarcini.

Aplicații ale IA generativă

Pe măsură ce modelele algoritmice devin mai sofisticate, exemplele generative de AI și cazurile de utilizare sunt răspândite în diferite industrii și verticale.

1. În artă și design

Prin utilizarea modelelor generative pentru crearea de imagini și transferul stilului, artiștii sunt împuterniciți să creeze opere de artă unice și convingătoare din punct de vedere estetic. O abordare alternativă este generarea text-to-image, în care modelele generative transformă descrierile textuale în reprezentări vizuale care le potrivesc.

De asemenea, tehnologia poate genera modele sau animații 3D și poate transforma doodle-uri/schițe în imagini realiste. DeepDream Generator de la brațul AI al Google, Midjourney și WOMBO Dream (un simbol nefungibil sau un instrument de creare NFT) sunt toate exemple generative de AI ale acestui caz de utilizare.

2. În crearea de conținut

Prin automatizarea mai multor aspecte ale creării de conținut, IA generativă le poate permite specialiștilor în marketing să economisească timp și resurse pentru a obține un time-to-market mai rapid. Modelele AI pot produce conținut prototip pentru campanii de e-mail și postări pe rețelele sociale, printre alte sarcini. Operatorii umani de marketing pot apoi să modifice și să personalizeze acest conținut.

De exemplu, Writesonic, Jasper și Copy.ai sunt instrumente de scriere AI care pot ajuta agenții de marketing să genereze rapid copii de înaltă calitate. Gen AI poate ajuta chiar și în marketingul de conținut vizual, un mod cu adevărat perturbator de a folosi AI.

Un alt exemplu generativ de IA este procesul de modificare a conținutului preexistent. Examinând tendințele în ceea ce privește datele și feedbackul utilizatorilor, IA poate oferi recomandări și idei pertinente pentru rafinare. Poate identifica zonele pentru rezultate îmbunătățite în comunicarea publicitară și cu clienții – de exemplu, folosind un instrument precum Phrasee.

3. În afaceri și inovare

Una dintre cele mai formidabile provocări pentru marketeri și liderii de afaceri este sarcina grea de a veni în mod constant cu noi idei care să schimbe jocul.

Modelele AI generative pot spori productivitatea sesiunilor de ideare cu recomandări inovatoare și puncte de vedere diferite. Aceste concepte generate de inteligență artificială pot acționa ca o placă de sunet sau un kickstarter pentru idei proaspete și dezordonate, dezvoltând în cele din urmă noi strategii unice.

Într-adevăr, conform unei previziuni a PwC, 45% din câștigurile economice totale vor fi atribuite îmbunătățirilor produselor bazate pe inteligență artificială, care urmează să stimuleze masiv cererea consumatorilor până în 2030.

Acest lucru se datorează faptului că, pe măsură ce anii progresează, AI va extinde gama de produse și inventarul, împreună cu personalizare îmbunătățită, atractivitate și accesibilitate.

Beneficiile AI generative

Înțelegând ce este IA generativă și încorporând-o îndrăzneață în strategia dvs. de afaceri, este posibil să:

1. Îmbunătățiți creativitatea și inovația colaborativă

Companiile încearcă în mod constant noi modalități de a face dezvoltarea de produse mai colaborativă. Două dintre cele mai comune sunt competițiile de idei, cum ar fi hackathon-urile și crowdsourcing. Cu toate acestea, organizațiile au nevoie de ajutor pentru a implementa multitudinea de idei generate.

Pot avea nevoie de o abordare sistematică a evaluării conceptelor. Sau, ar putea fi dificil pentru colaboratori să ofere detaliile necesare pentru ca ideile lor să fie viabile. Integrarea conceptelor disparate este un alt impediment. Acest lucru poate fi ocolit cu ajutorul IA generativă, care prelucrează și analizează cantități mari de diverse tipuri de date.

Poate ajuta la generarea de idei inovatoare – de către consumatori sau angajați – prin stimularea creativității acestora. În plus, ar putea spori calitatea conceptelor nedezvoltate, făcând inovația mai democratizată.

2. Raționalizați procesele de creare a conținutului

Abordările convenționale ale dezvoltării conținutului includ, de obicei, cicluri de producție prelungite care implică numeroase părți interesate și echipe. AI generativ reduce timpul și cheltuielile de producție prin automatizarea creării de conținut, accelerând procesul.

Procesarea limbajului natural (NLP) a permis organizațiilor să producă conținut remarcabil, cum ar fi descrieri de produse, intrări pe blog și postări pe rețelele sociale, într-un interval de timp substanțial redus în comparație cu creatorii umani independenți.

Specialiştii în marketing estimează că AI generativă le va reduce volumul de muncă cu peste cinci ore pe săptămână, echivalent cu peste o lună de muncă pe an – conform cercetării Salesforce.

3. Personalizați și personalizați experiențele clienților

Numeroase exemple de IA generativă demonstrează modul în care algoritmii săi pot ajuta la personalizarea și individualizarea experiențelor clienților.

Luați în considerare, de exemplu, un scenariu în care descrierile produselor evocă un răspuns personal solid. Acest lucru se realizează prin inteligența artificială generativă, care modifică descrierile pentru a se potrivi cu segmente de public precis – în funcție de demografia lor, locația geografică, istoricul de navigare și clasificarea utilizatorilor. În plus, această tehnologie va permite marketerilor să lanseze campanii de e-mail personalizate la scară masivă, evidențiind diferite atribute ale produsului pentru diferite segmente.

În plus, chatbot-urile AI generative facilitează personalizarea prin raționament contextual. Analizează întrebările consumatorilor pentru a oferi răspunsuri care nu sunt doar pertinente, ci și foarte individualizate.

În cele din urmă, ar putea îmbunătăți experiența de căutare pe site-ul unui brand. Îmbunătățește capacitatea barei de căutare de a interpreta imaginile introduse, interogările rostite și scurte clipuri video în plus față de text.

Considerații etice: Care sunt provocările AI generative?

Deși AI generativă arată un potențial considerabil în crearea de conținut, are limitări. AI poate produce, de asemenea, materiale inacceptabile sau lipsite de importanță – decurgând din înțelegerea sa limitată a considerațiilor etice, a subtilităților culturale sau a factorilor contextuali. Acest lucru ar putea duce la prevalența părtinirilor în rezultat, un rezultat al datelor de instruire.

În plus, conținutul generat poate varia în calitate, dând ocazional concluzii ilogice sau eronate. Acest fenomen este cunoscut sub numele de halucinație AI , iar un exemplu remarcabil de halucinație generativă AI este acesta:

Declarația chatbot- ului Google Bard – că telescopul spațial James Webb a colectat imagini preliminare ale unei planete dincolo de sistemul nostru solar – a fost eronată.

Mai mult, dreptul de proprietate asupra muncii generate de inteligența artificială este discutabil și poate diferi de la o țară la alta. De exemplu, legile privind drepturile de autor din Statele Unite afirmă că „o imagine generată de inteligența artificială nu are „autoritatea umană” necesară pentru protecție”.

O altă posibilă problemă cu care marketerii trebuie să se confrunte pentru a garanta legalitatea utilizării AI în crearea de conținut este plagiatul. În cele din urmă, organizațiile trebuie să abordeze temerile de pierdere a locurilor de muncă atunci când integrează gen AI în fluxurile lor de lucru.

Oportunități generative de inteligență artificială pentru liderii de afaceri

Generative Al deține un potențial enorm pentru afaceri și pentru fluxurile lor creative de lucru și poate spori implicarea clienților prin facilitarea autoservirii individualizate.

Automatizează sarcinile care necesită un volum mare de muncă, cum ar fi dezvoltarea de software și procesarea cererilor fiscale. În plus, Gen AI și NLP vă ajută echipele să gestioneze, să parcurgă și, în cele din urmă, să înțeleagă importanța diferitelor subseturi de date importante nestructurate , cum ar fi contracte, facturi, feedback-ul clienților, reglementări și evaluări ale performanței.

Apreciind adevăratul impact al AI generativă și unde se încadrează în tehnologia dvs., puteți debloca profituri maxime de la această tehnologie inovatoare a vremurilor noastre.