Topp 20 generative AI-applikasjoner/brukstilfeller på tvers av bransjer

Generativ AI låser opp en verden der maskiner går utover bare utførelse for å bli innovative skapere. Se for deg at AI lager kunst, designer produkter eller genererer nye fortellinger uavhengig. 

Denne transformative teknologien omformer bransjer over hele verden, og lover grenseløs kreativitet og innovasjon.

Visste du at det generative AI-markedet er klar for eksplosiv vekst? 

Prognoser indikerer at den vil stige med en bemerkelsesverdig årlig hastighet på 24.4% fra 2023 til 2030, og nådde et svimlende markedsvolum på $ 207 milliarder innen tiårets slutt.

Disse tallene gjenspeiler bedrifters økende bruk og investeringer i generativt AI teknologier over hele verden.

Men hva er det egentlig som driver denne økningen i interesse og investeringer? 

Nylig forskning av McKinsey antyder at generativ kunstig intelligens har potensialet til å revolusjonere bransjer, og legge til et betydelig løft til globale økonomier. 

Funnene deres indikerer at utnyttelse av generativ AI på tvers av 63 viktige brukstilfeller kan bidra med forbløffende $2.6 billioner til $4.4 billioner årlig. 

Videre, kombinert med andre teknologier, kan integreringen av generativ AI øke produktiviteten med 0.5 til 3.4 prosentpoeng hvert år.

I dette blogginnlegget skal vi utforske de 20 beste applikasjonene for generativ AI og deres brukstilfeller på tvers av ulike bransjer. Vi vil avdekke det transformative potensialet til denne innovative teknologien og hjelpe deg med å forstå hvordan du implementerer den i din egen virksomhet eller prosjekter.

Hva er generativ AI?

Generativ AI, en gren av kunstig intelligens, er en teknologi som gjør det mulig for maskiner å generere nytt innhold, bilder, lyder eller til og med hele deler av kreativt arbeid autonomt. 

I motsetning til tradisjonell AI-systemer som er avhengig av allerede eksisterende data eller regler, kan generativ AI skape nye utdata ved å lære fra enorme datasett. 

Generativ AI opererer på komplekse algoritmer, ofte ved å utnytte dyplæringsteknikker, som f.eks nevrale nettverk, for å forstå mønstre og sammenhenger i data. 

Å analysere disse mønstrene kan generere nytt innhold som følger den underliggende strukturen som er lært under trening. 

For å lære mer om Generative AI og dens historie, les vår omfattende guide, "Generativ AI: Alt du trenger å vite."

Nøkkelfunksjonene til generativ AI inkluderer:

• Kreativitet– Generative AI-algoritmer kan produsere nytt og fantasifullt innhold, ofte over forhåndsdefinerte grenser.
• Tilpasningsevne– Disse systemene kan tilpasse og utvikle seg basert på tilbakemeldinger og nye datainndata, og forbedrer deres evne til å generere innhold av høy kvalitet over tid.
• Tilpasning– Generativ AI kan skreddersys til spesifikke krav, noe som gir mulighet for personlig innholdsgenerering skreddersydd til individuelle preferanser eller forretningsbehov.
• Allsidighet– Fra å generere realistiske bilder til å komponere musikk og til og med lage hele historier, viser generativ AI sin allsidighet på tvers av ulike domener og applikasjoner.

Du kan også utforske bloggen vår på Generative AI-modeller, som vil hjelpe deg å få bedre innsikt i egenskapene og applikasjonene til ulike Generative AI-modeller.

Trinnvis nedbryting av generativ AI fungerer

Store teknologileverandører som driver generativ AI-progresjon

1. Microsoft Corporation og Open AI (NASDAQ: MSFT)

Markedsverdi: $2.442 billioner

Microsoft Corporation, en global teknologileder, står i forkant når det gjelder å fremme applikasjoner av Generativ AI. I samarbeid med OpenAI, en anerkjent forskningsorganisasjon innen AI, er Microsoft med på å flytte grensene for generativ AI-innovasjon.

Generativ AI-plattform introdusert: 

• Microsoft Corporation introduserte Copilot, en nyskapende generativ AI-funksjon skreddersydd for cybersikkerhet. Denne fremgangen forbedrer digitale forsvarsevner gjennom skreddersydd innsikt og produktivitetsforbedringer.

• OpenAIs bidrag: Støttet av Microsoft Corporation utviklet OpenAI ChatGPT, en svært vellykket generativ AI-plattform. I løpet av to måneder etter lanseringen samlet ChatGPT over 100 millioner månedlige aktive brukere, og tilbyr skreddersydd innsikt og produktivitetsforbedringer.

Oppdag potensialet til Generative AI for Business på Microsoft Azure OpenAI, og lær hvordan du kan utnytte AI-drevne løsninger for å løse komplekse forretningsutfordringer.
Meld deg på nå

2. Alphabet Inc. (NASDAQ: GOOG)

Markedsverdi: $1.718 billioner

Googles morselskap, Alphabet Inc., spiller en sentral rolle i å drive generativ AI fremover. Alphabet Inc. er kjent for innovasjon, og bygger inn generativ kunstig intelligens i sin pakke med arbeidsplassapplikasjoner, og påvirker millioner av brukere globalt.

Generativ AI-plattform introdusert: 

• Google introduserte Palm og Gemini, to store språkmodeller integrert med generativ AI-teknologi. Disse modellene forbedrer produktiviteten på arbeidsplassen og gir brukerne mulighet til å utnytte generativ AI for ulike oppgaver.

Nysgjerrig på Gemini? 

La ekspertene våre veilede deg gjennom det grunnleggende i vår gratis Google Gemini (Bard) AI-kurs.
Meld deg på nå

3. Amazon.com, Inc. (NASDAQ: AMZN)

Markedsverdi: $1.425 billioner

Amazon.com, Inc., en global e-handelsgigant, fremmer aktivt generative AI-løsninger. Gjennom partnerskap og AWS-skyplattformen driver Amazon innovasjon innen generativ AI for å forbedre søk, personalisering og mer.

Generativ AI-plattform introdusert: 

• Amazon introduserer Bedrock, en plattform som gir skytilgang til generativ AI via AWS. I tillegg avduker Amazon planer for Titan, som omfatter AI-modeller rettet mot tekstgenerering og forbedring av søk og personalisering.

4. Meta Platforms, Inc. (NASDAQ: META)

Markedsverdi: 762.633 milliarder dollar

Tidligere Facebook, Meta Platforms, Inc. er en betydelig aktør i å drive generativ AI-innovasjon.

Generativ AI-plattform introdusert: 

• Meta introduserer Llama, en chatbot som tilbyr personlige anbefalinger og hjelp til brukere. Den utnytter generativ AI for å forstå og svare på spørsmål om naturlig språk. 

• Mens Code Llama tilbyr utviklere AI-drevne kodeforslag og hjelp, strømlinjeforme kodeprosessen og fremme effektivitet og nøyaktighet i programvareutvikling.

Exploring the Real Life Application of Generative AI: Top 20 Use Cases

1. Bildegenerering og endring

Generativ AI utmerker seg i å lage og endre bilder, og tilbyr applikasjoner innen ulike felt som design, reklame og underholdning.

Eksempler:

• Generering av fotorealistiske bilder av ikke-eksisterende objekter, landskap eller menneskelige ansikter.
• Ved å bruke kunstneriske filtre og effekter forvandles bilder til ulike stiler eller kunstneriske gjengivelser.
• Utføre bilde-til-bilde-oversettelser, for eksempel å konvertere skisser til realistiske bilder eller endre dagsscener til nattscener.

2. Videooppretting

Generativ AI forenkler videoskaping ved automatisk å generere og redigere videoer, strømlinjeforme produksjonsprosessen og muliggjøre innovative historiefortellingsteknikker.

Eksempler:

• Generer syntetiske videoer basert på tekstbeskrivelser eller scenemanus.
• Forbedre videokvaliteten gjennom teknikker som oppskalering, forringing eller fargelegging.
• Lage videoanimasjoner, spesialeffekter og visualiseringer for underholdning, reklame eller pedagogiske formål.

3. Lydgenerering

Generative AI-algoritmer kan produsere ulike former for lydinnhold, inkludert musikk, lydeffekter og stemmesyntese, med applikasjoner innen musikkproduksjon, spill og virtuelle assistenter.

Eksempler:

• Komponere originale musikkspor i forskjellige sjangre eller stiler.
• Generer omgivende lydlandskap, miljøstøy eller syntetiske instrumentlyder.
• Syntetiserer menneskelignende stemmer for virtuelle assistenter, lydbøker eller voiceovers.

4. Tekstgenerering

Generativ AI utmerker seg ved å generere sammenhengende og kontekstuelt relevant tekst, støtte oppgaver som innholdsskaping, historiefortelling og naturlig språkbehandling.

Eksempler:

• Skrive artikler, blogginnlegg, produktbeskrivelser eller markedsføringstekster for ulike bransjer.
• Oppsummere lange tekster eller generere sammendrag basert på inndatadokumenter.
• Produsere kreative skriveoppfordringer, dialoger eller fortellinger for historiefortellingsapplikasjoner.

Lær kunsten å generere tekst med vårt gratiskurs ChatGPT for NLP designet for å gi deg ferdighetene til å lage overbevisende fortellinger.
Meld deg på nå

5. Chatbot-funksjonalitet

Generative AI-drevne chatbots som kan delta i samtaler på naturlig språk gir kundestøtte og hjelper brukere med oppgaver som spenner fra informasjonsinnhenting til personlig tilpassede anbefalinger.

Eksempler:

• Virtuelle assistenter for kundeservice, hjelpe brukere med henvendelser, feilsøking eller produktassistanse.
• Samtaleagenter gir informasjon, svarer på spørsmål eller veileder brukere gjennom prosesser.
• Personlig tilpassede chatbots for e-handelsplattformer, anbefale produkter, hjelpe til med kjøp eller håndtere kundespørsmål.

Forvandle kundeservicen din med Generative AI chatbots. Meld deg på nå i vår Gratis ChatGPT for kundestøttekurs og redefiner støttestrategien din.

6. Programvare og koding

Generativ AI hjelper utviklere i programvareutvikling og kodingsoppgaver ved å generere kodebiter, hjelpe til med feilsøking, optimalisere algoritmer og automatisere repeterende kodingsoppgaver.

Eksempler:

• Autofullfører kode, foreslår kodebiter eller leverer kodemaler for hverdagslige programmeringsoppgaver.
• Assistere med feilsøking og feildeteksjon ved å analysere kode og gi innsikt i potensielle problemer.
• Optimalisere kode for ytelse, identifisere flaskehalser og foreslå forbedringer i algoritmeeffektivitet.

Oppgrader kodingsverktøysettet ditt med AI! 

Bli med i vår gratis ChatGPT for kodere kurs i dag og oppdag hvordan du kan utnytte AI for forbedret programvareutvikling.

7. Syntetisk dataskaping

Generativ AI lager syntetiske datasett som etterligner data fra den virkelige verden, og tilbyr en rekke fordeler i scenarier der nøyaktige data er knappe, dyre eller sensitive.

Eksempler:

• Generering av syntetiske bilder, videoer eller sensordata for trening av datamaskinsynsmodeller.
• Opprette syntetiske pasientdata for helseforskning og -analyse.
• Produserer syntetiske transaksjonsdata for modeller for oppdagelse av finansiell svindel.

8. Dataforsterkning

Generative AI-teknikker forsterker eksisterende datasett ved å generere nye prøver med variasjoner, noe som øker robustheten og mangfoldet til treningsdata.

Eksempler:

• Generering av tilleggsbilder med forskjellige synspunkter, lysforhold eller okklusjoner for treningsmodeller for gjenkjenning av objekter.
• Lage varianter av tekstdata gjennom parafrasering, utvidelse eller oversettelse for naturlig språkbehandlingsoppgaver.
• Genererer ekstra lydprøver med forskjellige bakgrunnsstøynivåer eller tonehøydevariasjoner for trening talegjenkjenningsmodeller.

9. Dokumentsøk og syntese

Generative AI-algoritmer brukes til dokumentsøk og syntese, noe som muliggjør effektiv henting av relevant informasjon og oppsummering av store tekstvolumer.

Eksempler:

• Generer sammendrag av lange dokumenter eller artikler for rask forståelse.
• Automatisk uttrekking av nøkkelinnsikt, trender eller emner fra store tekstkorpora for analyse.
• Syntetisere nye dokumenter eller rapporter basert på inndataspørringer eller brukerpreferanser.

10. 3D-designmodellering

Generativ AI spiller en betydelig rolle i 3D-designmodellering ved å generere realistiske og intrikate 3D-modeller, noe som øker kreativiteten og effektiviteten i ulike bransjer som arkitektur, spill og produksjon.

Eksempler:

• Generering av arkitektonisk design, interiøroppsett og bygningsfasader for arkitektonisk visualisering.
• Lage realistiske karaktermodeller, miljøer og rekvisitter for spillutvikling.
• Utforming av komplekse mekaniske deler og prototyper for produksjons- og ingeniørapplikasjoner.

11. Legemiddeloppdagelse og prediktive studier

Generativ AI bistår medikamentoppdagelse og prediktive studier ved å generere molekylære strukturer, simulere kjemiske reaksjoner og forutsi sammensatte egenskaper, og akselerere utviklingen av medikamenter.

Eksempler:

• Generering av nye molekylære strukturer med ønskede egenskaper for medikamentkandidater.
• Forutsi bioaktivitet, toksisitet eller løselighet av kjemiske forbindelser ved bruk av generative AI-modeller.
• Simulere protein-ligand-interaksjoner og forutsi bindingsaffiniteter for medikament-mål-interaksjoner.

12. Musikkgenerering og komposisjon

Generative AI-algoritmer brukes til å komponere originale musikkstykker, generere musikalske akkompagnementer og hjelpe musikere i den kreative prosessen.

Eksempler:

• Lage melodier, harmonier og rytmer for musikkkomposisjon.
• Generer bakgrunnsmusikk, lydspor og ambient-spor for multimediaprosjekter.
• Hjelper musikere med å utforske nye musikalske stiler, improvisasjoner og arrangementer.

13. Datavisualisering

Generativ AI hjelper til med å skape visuelt tiltalende og informative datavisualiseringer, noe som muliggjør effektiv kommunikasjon av kompleks informasjon og innsikt.

Eksempler:

• Generer interaktive diagrammer, grafer og infografikk fra rådatasett.
• Lage visuelle representasjoner av statistisk analyse og trender for beslutningstaking.
• Utforming av tilpassede datadashboards for overvåkings- og analyseformål.

14. Filkonvertering

Generative AI-algoritmer letter filkonvertering ved automatisk å konvertere filer mellom forskjellige formater samtidig som innholdets integritet og struktur bevares.

Eksempler:

• Konvertering av dokumenter mellom PDF-, Word- og HTML-formater.
• Transformere bilder mellom ulike filtyper og oppløsninger.
• Konvertering av lyd- og videofiler til forskjellige formater med komprimering og kvalitetsoptimalisering.

15. Gjenopprette gammelt læremateriell

Generativ AI hjelper til med å gjenopprette gammelt læremateriell, som dokumenter, bøker og lydopptak, ved å forbedre lesbarhet, lydklarhet og visuell kvalitet.

Eksempler:

• Gjenopprette skannede dokumenter ved å fjerne støy, artefakter og forvrengninger.
• Forbedre lydopptak ved å redusere bakgrunnsstøy og forbedre taleklarheten.
• Digital remastering av gamle videoer og bilder for å forbedre oppløsning og fargegjengivelse.

16. Kreativ design for motedesignere

Generativ AI gir motedesignere kreative designverktøy for å generere nye klesdesign, mønstre og tekstilteksturer.

Eksempler:

• Generer unike klesdesign og moteskisser basert på inputparametere og stilpreferanser.
• Lage tilpassede tekstilmønstre, utskrifter og motiver for stoffdesign.
• Hjelper med å lage motekolleksjoner, tilbehør og produktlinjer med innovative design.

17. Oppdagelse av svindel

Generativ AI spiller en avgjørende rolle i svindeloppdagelse ved å identifisere mønstre, anomalier og mistenkelige aktiviteter i finansielle transaksjoner, forsikringskrav og digitale interaksjoner.

Eksempler:

• Generering av syntetiske datasett for opplæring av svindeloppdagingsmodeller og simulering av uredelig atferd.
• Identifisering av uredelige mønstre i transaksjonsdata, inkludert kredittkortsvindel, identitetstyveri og hvitvasking av penger.
• Oppdage uregelmessigheter i brukeratferd, nettverkstrafikk og cybersikkerhetshendelser for å forhindre cyberangrep og datainnbrudd.

18. Policygenerering

Generativ AI hjelper policygenerering ved å analysere regulatoriske rammer, juridiske dokumenter og interessentinnspill for å formulere effektive retningslinjer og retningslinjer.

Eksempler:

• Generering av policydokumenter, lovforslag og regelverk basert på krav og mål for input.
• Analysere offentlig tilbakemelding, ekspertuttalelser og interessentkonsultasjoner for å informere om politiske beslutninger.
• Opprette scenariobaserte simuleringer og konsekvensanalyser for å evaluere policyeffektivitet og potensielle utfall.

19. Flerspråklig språkkonvertering

Generativ AI muliggjør sømløs flerspråklig språkkonvertering ved å oversette tekst mellom språk og samtidig bevare mening og kontekst.

Eksempler:

• Oversettelse av skrevet tekst, dokumenter og nettsteder fra ett språk til et annet.
• Konvertering av talespråk i sanntid under samtaler eller presentasjoner.
• Generering av flerspråklig innhold for globale målgrupper, inkludert undertekster, bildetekster og lokalisert markedsføringsmateriell.

20. Virtuell virkelighet

Generativ AI forbedrer virtuelle virkelighetsopplevelser ved å generere realistiske miljøer, objekter og interaksjoner, og skape oppslukende og engasjerende virtuelle verdener.

Eksempler:

• Generering av 3D-modeller, teksturer og animasjoner for virtual reality-applikasjoner, inkludert spill, simuleringer og trening.
• Lage virtuelle avatarer, karakterer og NPC-er med naturtro oppførsel og uttrykk.
• Simulering av dynamiske miljøer, værforhold og fysiske interaksjoner forbedrer realisme og fordypning i virtuelle virkelighetsmiljøer.

Transformative applikasjoner: Real-world Generative AI Use Cases

La oss dykke inn i hvordan generativ AI kan hjelpe i hver av disse bransjene

1. Helsetjenester

Zepp Helse
Smartteknologiselskaper som Zepp Health integrerer generativ AI i wearables for å hjelpe brukere med helsestyring og generell velvære.

Insilico Medicine og Evotec
Biofarma-selskaper som Insilico Medicine og Evotec lanserer kliniske studier med generativ AI for å forbedre oppdagelsen av legemidler i helsesektoren.

Navina
Navina, en oppstart av medisinsk AI, har utviklet en generativ AI-assistent som hjelper leger med administrative oppgaver effektivt, få tilgang til pasientdata, gi oppdateringer, anbefale behandlingsalternativer og generere strukturerte dokumenter som henvisningsbrev og fremdriftsnotater.

2. markedsføring

Coca-Cola
Coca-Cola har vært en pioner innen bruk av generativ AI i reklame, og lanserte den AI-konstruerte kampanjen "Masterpiece" i samarbeid med OpenAI. Selskapet har som mål å fusjonere AI med menneskelig kreativitet for å forbedre merkevareidentitet og reklame. 

Coca-Cola styrker også uavhengige artister og små studioer gjennom initiativer som Real Magic, en gratis, AI-utvidet musikkplattform.

trivago
Trivago bruker kunstig intelligens til å oversette en enkelt skuespillers stemme til nesten et dusin språk for sin globale annonsekampanje, redusere kostnadene og forbedre effektiviteten sammenlignet med den tradisjonelle metoden for å kaste skuespillere i hvert land på tvers av dets globale fotavtrykk

Walmart
Walmart bruker generativ AI for å optimalisere lagerstyring og prisstrategier, analyserer data fra ulike kilder for å ta datadrevne beslutninger som har resultert i betydelige kostnadsbesparelser og økt effektivitet.

3. Gaming

GameSynth
GameSynth er et innovativt prosessuelt lyddesignverktøy skreddersydd for spillutviklere. Ved å bruke generative algoritmer og AI-teknikker, muliggjør det å lage dynamisk og interaktivt lydinnhold for videospill. 

Med GameSynth kan utviklere enkelt generere et bredt spekter av lyder, fra effekter til musikk, med presis kontroll og tilpasning. Det intuitive grensesnittet og det omfattende biblioteket med lydmoduler gjør den ideell for å lage oppslukende lydopplevelser i spill.

Hvordan generativ AI hjelper:

• AI-drevet lydskaping forbedrer realisme og mangfold i lydgenerering.

• Oppretting av interaktive lydlandskap gir dynamiske og adaptive lydopplevelser.

• Realistisk lydteksturgenerering gir dybde og rikdom til spillmiljøer.

• Adaptive lydgenereringsteknikker sikrer sømløs integrasjon med spilldynamikk.

NVIDIA GameWorks
NVIDIA GameWorks er en pakke med avanserte grafikkteknologier utviklet av NVIDIA, rettet mot å hjelpe spillutviklere med å lage visuelt imponerende og realistiske spill. 

Ved å utnytte NVIDIAs banebrytende GPU-funksjoner, tilbyr den funksjoner som realistiske fysikksimuleringer, avanserte lysteknikker og dynamiske partikkeleffekter.

Hvordan generativ AI hjelper:

• Generativ AI hjelper til med å lage realistiske fysikksimuleringer, forbedre innlevelse og realisme i spill.

• AI-drevne grafikkgjengivelsesteknikker optimaliserer GPU-ytelsen, og sikrer jevnere og mer effektiv spilling.

• Realistisk karakteranimasjon drevet av AI-algoritmer forbedrer karakterbevegelser og uttrykk, og bidrar til oppslukende historiefortelling og spillopplevelser.

4. Human Resource & Talent Management

Det amerikanske handelskammeret
Det amerikanske handelskammeret utnytter Generative AI for talentanskaffelse, med sikte på å forbedre ansettelsesprosessen ved å fokusere på ferdigheter. 

I samarbeid med IBMs Open Innovation Community implementerer de AI-modeller for å vurdere kandidatenes ferdigheter, basert på testcases og tidligere arbeidserfaring. 

Resultatene forvandles til digital legitimasjon, slik at kandidater kan matche med passende jobber og utdanningsmuligheter, fremme oppkvalifisering og legge til rette for søknader til andre arbeidsgivere.

Stanford Health Care
Stanford Health Care bruker en AI-drevet chatbot for å veilede kandidater gjennom jobbmuligheter og forenkle sømløse søknader. Ved å analysere opplastede CVer, foreslår chatbot ideelle stillinger skreddersydd for kandidatenes kvalifikasjoner. 

Den effektiviserer søknadsprosessen fra start til slutt og adresserer kandidathenvendelser om ansettelsesprosessen, bedriftsdetaljer, eller leder dem til det aktuelle teamet for assistanse.

5. Programvareutvikling

Alfabet (Google):
Alphabet, morselskapet til Google, utnytter generativ AI i produkter som Gemini og Vertex AI, og tilbyr løsninger for ulike programvareutviklingsbehov, for eksempel designprototyping og frontend-applikasjonsdesign.

Microsoft:
Microsoft investerer aktivt i generative AI-oppstarter og -teknologi, og utvikler verktøy som Microsoft Copilot og Copilot for Microsoft 365 for å støtte utviklere med kodegenerering, fullføring og refaktorisering basert på definerte standarder og beste praksis

Utstyr deg selv med AI-dyktighet innen programvareutvikling med vårt gratis AI med Python-kurs for nybegynnere.
Meld deg på nå 

Disse eksemplene viser generative AI-brukstilfeller, som brukes på tvers av ulike bransjer for å møte spesifikke utfordringer, automatisere oppgaver og drive innovasjon i virkelige applikasjoner.

Hva er de fire vanlig brukte Genai-applikasjonene

1. ChatGPT 

ChatGPT er en avansert konversasjons-AI-modell utviklet av OpenAI som kan generere menneskelignende tekstsvar.

Egenskaper:

• Naturlig språkforståelse for samtaleinteraksjoner.
• Kontekstuelle svar skreddersydd for brukerspørsmål.
• Multi-turn dialog management for engasjerende samtaler.
• Integrasjon med ulike plattformer og applikasjoner.
• Kontinuerlig læring og forbedring gjennom tilbakemeldinger fra brukere.

Bruk tilfeller:

• Kundestøtte Chatbots
• Personlig assistent-applikasjoner
• Hjelp til å lage innhold
• Språk oversettelsestjenester
• Virtuelle klasseromsinteraksjoner

2. Monkey Learn

Monkey Learn er en tekstanalyseplattform som tilbyr maskinlæringsmodeller for å analysere og trekke ut innsikt fra tekstdata.

Egenskaper:

• Tekstanalyse og klassifisering for sentimentanalyse og temamodellering.
• Tilpassbare maskinlæringsmodeller for spesifikke brukstilfeller.
• API-integrasjon for sømløs distribusjon i eksisterende arbeidsflyter.
• Skalerbar infrastruktur for håndtering av store datamengder.
• Sanntidsovervåking og analyser for modellytelse.

Bruk tilfeller:

• Sentimentanalyse for overvåking av sosiale medier
• Emneklassifisering for innholdskurering
• Navngitt enhetsgjenkjenning for informasjonsutvinning
• Intent Detection for Customer Support Automation
• Nøkkelordekstraksjon for SEO-optimalisering

3. Adobe Firefly

Adobe Firefly er et AI-drevet kreativt verktøysett designet for å hjelpe designere og kreative med å generere visuelt innhold.

Egenskaper:

• Bilde- og videogenerering med avanserte redigeringsverktøy og effekter.
• Kreative designmaler for ulike digitale innholdsformater.
• Samarbeidsfunksjoner for teambaserte prosjekter og arbeidsflyter.
• Integrasjon med Adobe Creative Cloud-økosystemet for sømløs arbeidsflyt.
• Skybasert lagring og deling for samarbeidsprosjekter.

Bruk tilfeller:

• Automatisert bildeforbedring
• Intelligente layoutforslag
• Fjerning og redigering av smarte objekter
• Stiloverføring for kunstneriske effekter
• AI-drevne fargepalettanbefalinger

4. Merkeklokke

Brandwatch er en sosial lytte- og analyseplattform som bruker AI for å analysere nettsamtaler og hente ut handlingskraftig innsikt.

Egenskaper:

• Lytting og overvåking av sosiale medier etter merkeomtaler og sentimentanalyse.
• Trendanalyse og markedsinnsikt for konkurransedyktig intelligens.
• Tilpassbare dashbord og rapporter for datavisualisering.
• AI-drevet analyse for praktisk innsikt og anbefalinger.
• Integrasjon med tredjeparts datakilder for omfattende analyse.

Bruk tilfeller:

• Merkeomdømmeovervåking
• Konkurrentanalyse og benchmarking
• Trenddeteksjon og prediksjon
• Influenceridentifikasjon og engasjement
• Krisehåndtering og sentimentanalyse

Hva er fremtiden til generativ kunstig intelligens for bedrifter?

Generative AI-verktøy er raskt i ferd med å bli vanlig på arbeidsplasser, med en fersk undersøkelse avslører bruken deres på tvers av ulike generasjoner: 29 % av Gen Z, 28 % av Gen X og 27 % av Millennials rapporterte å bruke dem profesjonelt.

Når det gjelder bransjepåvirkning, skiller sektorer som reklame og markedsføring (37 %), teknologi (35 %) og rådgivning (30 %) seg ut, og signaliserer en bemerkelsesverdig bruksrate.

Ser vi fremover, forventes storskala bruk av generativ AI-markedsstørrelse å hoppe fra USD 10.79 milliarder i 2022 til USD 118.06 milliarder innen 2032, noe som gjør det viktig for bedrifter å tilpasse seg og utnytte denne teknologien for å holde seg konkurransedyktig.

Hvor bør jeg begynne med å lære generativ AI?

Å begynne med å lære applikasjonene til generativ AI krever et solid grunnlag innen kunstig intelligens og maskinlæring. 

Hvis du har som mål å utmerke deg i karrieren din og fordype deg i generativ AI, "Gratis Generativ AI for nybegynnere” Kurset er et utmerket utgangspunkt for å komme i gang. 

Her er hva du vil lære og hva du får fra kurset:

Hva du lærer:

• Grunnleggende om kunstig intelligens
• Begrensninger og utfordringer ved AI
• Grunnleggende om maskinlæring og dens algoritmer
• Applikasjoner og utfordringer innen maskinlæring
• Introduksjon til nevrale nettverk, dyp læring, CNN og RNN-konsepter
• Oversikt over Deep Learning og dens applikasjoner
• Forstå store språkmodeller
• Konsepter for generativ AI og generative modeller i AI
• Matematisk grunnlag for generativ AI

Hva du får:

• Gratis livstidstilgang til kursmateriell
• Fullføringsbevis ved fullført kurs
• 1.5 time med videoforelesninger i eget tempo

Ved å velge dette kurset, investerer du ikke bare i oppgraderingen din, men forbereder deg også på karrierevekst og fremtidig beredskap i en stadig mer AI-drevet verden. 

Ikke gå glipp av denne muligheten til å legge ut på en reise mot å mestre generativ AI og forme fremtidens teknologi.
Meld deg på nå

Innpakning Up

Generativ AI står i forkant av innovasjon, og tilbyr løsninger som overskrider bransjer og omdefinerer muligheter. 

Med applikasjoner som spenner fra personlig innholdsskaping til prediktiv analyse og automatisering, er bedrifter bemyndiget til å strømlinjeforme arbeidsflyter og oppnå meningsfulle resultater.

Når bedrifter omfavner denne transformative teknologien, investerer de i å tilegne seg ferdigheter og kunnskap i AI og maskinlæring blir tvingende nødvendig. 

Ved å gjøre det kan organisasjoner posisjonere seg i forkant av innovasjon og utnytte det enorme potensialet til generativ AI for å forme fremtiden til arbeid og industri.

Spørsmål og svar

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.mygreatlearning.com/blog/generative-ai-applications/