వ్యవసాయ నాయకులు వివిధ పరిశ్రమలలో జెనరేటివ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటిలిజెన్స్ (AI) ను పరిణామకారక శక్తిగా చూస్తున్నారు, ఇది కార్యకలాపాలు, కస్టమర్ ఎంగేజ్మెంట్, వ్యూహాత్మక నిర్ణయాలు మార్పు చేయగలదు అనుకుంటున్నారు. అయితే, ప్రపంచ వ్యాప్తంగా ఉత్సాహం మరియు చాట్GPT ప్రారంభం మూడు సంవత్సరాల క్రితం ఎన్నో సంస్థలు ద్రుతగతిన అవశ్యకమైన వినియోగాన్ని స్వీకరించినప్పటికీ, అనేక సంస్థలు తమ AI ఆవిష్కరణల నుంచి సారాంతిక మరియు స్థిరమైన లాభాలు సాధించడంలో ఇబ్బందులు ఎదుర్కొంటున్నాయి. ప్రముఖ గవేశణ సంస్థలు ఫోరెస్టర్ మరియు బోస్టన్ కన్సల్టింగ్ గ్రూప్ (BCG) నిర్వహించిన తాజా సర్వేలు ఒక తీవ్రమైన సత్యాన్ని హైలైట్ చేశాయి: మొత్తం కంపెనీల కేవలం సుమారు 15% (ఫోరెస్టర్ కోసం) మరియు 5% (BCG కోసం) మాత్రమే తమ జెనరేటివ్ AI శ్రమలనూ సంబంధిత వ్యాపార ఫలితాలలో ప్రతిఫలాలు పొందాయనే సూచన. ఈ పరిమిత విజయాలు కొన్ని కొనసాగుతున్న సవాళ్లకే కారణం. ప్రధాన సమస్య AI యొక్క ప్రతిస్పందనలు సాధారణంగా అనురాహి లేదా సరళంగా ఉండడం, చాలిసార్లు అవసరమైన ఘజలు లేకపోవడం లేదా సమర్ధవంతంగా ప్రచారపు జ్ఞానాన్ని సవాల్ చేయకపోవడం. ఇది AI ద్వారా పొందిన అవగాహనల డెప్త్ మరియు నమ్మకగూడును తగ్గిస్తుంది. అదనంగా, ఖచ్చితమైన ఫలితాలను అందించే విషయంలో అస్థిరత ఉండటం, ప్రత్యేకించి సంక్లిష్ట, పొడవయిన లేదా ప్రత్యేక రంగం డాక్యుమెంట్లను ప్రాసెస్ చేయడంలో సమగ్రచేర్చడంలో సవాళ్లను సమక్షిస్తుంది. వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణలు ఈ ఇబ్బందులను వివరిస్తాయి: సెల్లార్ట్రాకర్ యొక్క AI ఆధారిత వైన్ సిఫారసులు యూజర్ అభిరుచులను ఖచ్చితంగా అర్థం చేసుకోవడంలో ఇబ్బందులు పడుతుండడం, మరి కాండో రైల్ యొక్క సేఫ్టీ నియమాలు సంక్షిప్తం చేసే AI టూల్ తగిన శుభ్రతను నిర్వహించడంలో సజావుగా ఉండకుండా ఎదురుదొక్కడాలు ఎదుర్కొంటున్నాయి. కస్టమర్ సర్వీస్ కూడా చాట్‌బాట్ టెక్నాలజీలకు మేధస్సుతో ఉన్న అనువర్తనాల్లో ఒకటి. క్లార్నా, వేరిజోన్ వంటి సంస్థలు రోజువారీ ప్రశ్నలను నిర్వహించడానికే AI చాట్‌బాట్‌లను ఉపయోగిస్తున్నాయి, ఇది ఆపరేషనల్ సమర్థతలను పెంచి ఖర్చుల్ని తగ్గిస్తుంది.

కానీ, సంక్లిష్ట, సున్నిత, లేదా సున్నితమైన కస్టమర్ పరస్పర చర్యలను నిర్వహించడంలో AI మానవ ప్రతిత్వ స్థానాన్ని పూర్తిగా భaiasకపోతోందని మారుతున్న గుర్తింపులు ఉన్నాయి. మానవుల యొక్క అనురాగం లేకపోవడం, సున్నితమైన సందర్భిక నెపథ్యంలో అర్థం చేసుకోవడంలో అసమర్థత ఈ సిటేషన్‌లో AI యొక్క సామర్థ్యాన్ని పరిమితపరిచాయి, అందుకే మానవుల నిరంతరం పర్యవేక్షణ అవసరం. మేష్ ప్రముఖులు నేడు జెనరేటివ్ AI యొక్క స్థితిని "అగుపించని(serial) అంచుల"గా వివరిస్తున్నారు, ఇది వివిధ వినియోగ হিসివిరించిన పనుల్లో దిక్కడుతూ ఉంటుంది. భాష ఉత్పత్తి, డేటా సారాంశీకరణ వంటి పనుల్లో AI శ్రేష్టంగా పనిచేస్తోంది, కానీ గణనాత్మక దృష్టికోణం గానీ, ప్రత్యేక జ్ఞానం గానీ అవసరమయ్యే కార్యాలలో అది చేతులు చిక్కుతోంది. భౌగోళిక డేటా, కాలమానిక వ్యక్తీకరణ వంటి సవాళ్లు ఇంకా అభివృద్ధి అవసరాన్ని చెబుతున్నాయి. ఈ అడ్డంకులు ఎదుర్కోకుండా AI విలువను గరిష్టగా వినియోగించడానికి, సంస్థలు తమ అంతర్గత బృందాలు మరియు AI టెక్నాలజీ అందించే సంస్థల మధ్య బాగు సహకారం కోసం భారీగా పెట్టుబడులు పెట్టుతున్నాయి. ఓపెన్ ఏఐ, ఆంథ్రపిక్ వంటి పరిశ్రమ నాయకులు, అలాగే రైటర్ వంటి ఆవిష్కరణ సంస్థలు తమ ఇంజనీర్స్‌ను కస్టమర్ సంస్థల్లో ఉన్నతంగా భాగస్వామ్యంగా ఉంచుకుని - ప్రత్యేక వ్యాపార అవసరాలు మరియు పనిరీతులు అనుగుణంగా అనుకూల AI పరిష్కారాలు ఉత్పత్తి చేస్తున్నారు. అందరికీ అంగీకారమయ్యే అభిప్రాయం ఏంటంటే, జెనరేటివ్ AI భారీ వాగ్దానం కలిగినా, దీని పూర్తి సామర్ధ్యాన్ని సాధించడంలో మరింత ఫోకస్ చేయాల్సి ఉంది, మానవ పాత్ర నిరంతరం ఉండాల్సి ఉంది, అలాగే వున్న ప్రಕ್ರియలను, నైపుణ్యాలను పరిష్కరించేందుకు సమయం తీసుకోవాలి. జెనరేటివ్ AIని మూల్యవంతమైన సాధనంగా పరిగణించాలి, అది ఏకైక పరిష్కారం కాదు. జాగ్రత్తగా వ్యూహం, నిరంతర ప్రయత్నంతో, సంస్థలు ప్రారంభ పరిశోధనల నుంచి ప్రస్పుట వ్యాపార ఫలితాల్ని సాధించేందుకు మార్గం చూపించవచ్చు, అంతే కాకుండా AIని పోటీదారుల ఆధిపత్యానికి కీలక డ్రైవర్‌గా అభివృద్ధి చేయవచ్చు.