A szervezetek különböző szakaszokban vannak a generatív MI (genAI) bevezetésében. Egyesek a pilot projekteket termelésbe állítják és hatékonysági előnyöket demonstrálnak, míg mások a folyékonyságba fektetnek és harmadik fél által beágyazott MI-t fedeznek fel. Van egy csoport is, amely kiváró álláspontot képvisel. Az IT vezetők hat kemény igazságot tanultak meg a genAI bevezetése során. Először is, a technikai tehetségek hiánya továbbra is jelentős akadály.
Másodszor, nem minden alkalmazási eset értékes, ezért a szervezeteknek olyan kezdeményezésekre kell összpontosítaniuk, amelyek kevés kockázattal oldanak meg valós üzleti problémákat. Harmadszor, a jogi és szabályozási bizonytalanságok és a magas költségek késleltetik a genAI méretezett bevezetését. Negyedszer, a technológia bevezetésének és használatának monitorozása kihívást jelent az IT vezetők számára. Ötödször, jó minőségű adatot szerezni nehéz, de a szervezeteknek azokra az adatokra kell koncentrálniuk, amelyek többféle alkalmazási esethez is használhatók. Végül, a kihívások ellenére a genAI itt marad, és az IT vezetők sikerekre és kudarcokra egyaránt számítanak a következő években.
A generatív MI alkalmazásának kihívásai és lehetőségei a szervezetek számára
Az OpenAI befejezte az io nevű, mesterséges intelligencia-hardver startup felvásárlását, amely korábban Codeium néven volt ismert, és 6,5 milliárd dollárért vásárolta meg.
A streaming szolgáltatások egyre inkább az MI-alapú videókompressziós technológiákat alkalmaznak a nézői élmény javítása érdekében, magasabb minőségű tartalmat nyújtva, miközben csökkentik a késleltetést.
A CES, a Davos és idén a Super Bowl reklámjai egyértelművé tették, hogy az MI már nem csak képesség kérdése – ez egy működési modellváltást eredményez.
A Search Engine Land a Semrush tulajdona.
A Lenovo bejelentette, hogy az előző negyedévben átszervezte adatközponti üzletágát, az Infrastructure Solutions Groupot (ISG), hogy „újraszabályozza a költségstruktúrát” azáltal, hogy egyszerűsíti termékportfólióját, fejleszti munkatársait és fenntartható termelékenységi javulásokat ér el.
A hagyományos SEO elemzések általában manuális adatgyűjtésen és elemzésen alapultak, ami időigényes és hibának kitett folyamat.
A mesterséges intelligencia (MI) integrálása a videógyártásba gyorsan átalakítja, hogyan hoznak létre és fogyasztanak tartalmakat.
Launch your AI-powered team to automate Marketing, Sales & Growth
and get clients on autopilot — from social media and search engines. No ads needed
Begin getting your first leads today