尽管生成式人工智能（GenAI）日益具有颠覆性，但许多企业仍不确定如何有效利用该技术优化流程。据Google与Box1824联合发布的《初创企业与生成式人工智能：释放其在巴西的潜力》报告显示，巴西63%的AI初创企业尚未制定清晰的GenAI应用战略，22%的企业无法量化该技术的实际成果。
数据驱动未来的新引擎
Rox Partner's创始合伙人兼首席数据官Mathias Brem指出，GenAI的应用使“数据湖”——即存储海量结构化与非结构化数据的企业级仓库——从传统的数据驱动方法跃升至新高度。“这一补充推动了企业界迈向数据驱动的未来，在多个前沿领域开辟了分析与创新的新疆域。”作为数据与网络安全领域的技术咨询标杆，Rox Partner's正助力企业通过强化数据驱动能力，实现业务升级。
五大高影响力变革助力高效采用
为帮助企业更有效地落地生成式AI，Mathias Brem总结了以下五项关键变革：
- 合成数据生成
GenAI能够创建逼真且高质量的数据集，用模拟真实场景的信息扩充数据湖。这对于训练更稳健、准确的机器学习模型至关重要，能有效解决真实数据不足及偏差问题。“合成数据可在不依赖真实数据的情况下复现欺诈或极端客户行为等复杂场景，从而提升预测模型的准确性。”Brem表示。
- 高级数据增强与分析
AI可通过生成产品描述、翻译文本、提取非结构化文档信息及创建新属性来丰富现有数据，揭示隐藏的见解与模式。“借助AI，我们将原始数据转化为可操作的丰富信息，支持更具战略性的明智决策。”Rox Partner首席数据官强调。
- 重复任务自动化
该技术可自动执行数据清洗和异常检测等重复性工作，让AI专业人员专注于战略分析及机器学习模型构建。“常规流程自动化使数据团队能聚焦高附加值活动，进而推动创新与竞争力提升。”他指出。
- 创新产品与服务开发
AI不仅能协助研发定制解决方案、生成创新点子，还能优化设计并生成逼真原型，加速开发进程。“快速生成新概念与原型的能力缩短了创新周期，助力企业保持市场领先地位。”这位高管评论道。
- 知识与专业技能扩展
AI可创建定制化培训材料，适配不同岗位与知识水平的员工学习需求。例如，聊天机器人可处理重复性任务，释放员工时间用于战略性工作。“通过AI定制化培训确保员工掌握所需技能，从而显著提升效率与生产力。”