SMM 2024 တွင် AI အစောင့်အမှတ်အတန်းသည် ဖန်တီးပြိုင်ပွဲနှင့် ပြောင်းလဲမှု မှတ်တမ်းအဖြစ်အပျက်တစ်ခုအဖြစ်ရှိနေမည် ဖြစ်ပြီး ရေလမ်းကြောင်းစဉ်ဆက်မပြတ် digitization တိုးတက်မှုတွင် လူသမိုင်းအရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍ AI ကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းရေးရာကို ဦးဆောင်ပေးနေမှုကို ထောက်ပြပါသည်။ ဤနှစ်၏ ခေါင်းစဉ် “မုချဆေးရာ ဆန်းသစ်တိုးတက်မှုကို ချေမွေ့ခြင်း” သည် AI က နော်မင်အလုပ်များကို ပြောင်းလဲစေပြီး ပိုမိုမောပန်း、安全、များစွာရှင်းလင်းပြီး ပတ်ဝန်းကျင်အပေါ် ဂရုစိုက်မှုများအပြင် ချေးယူမှုများကို ဖော်ပြနေသည်။ SMM 2024 သည် ကမ္ဘာအကြီးမားဆုံးနိုင်ငံတကာ ရေကြောင်းကုန်သွယ်မှုပွဲတစ်ခုဖြစ်ကာ စက်မှုအင်အားပညာရှင်များ၊ နည်းပညာအဆင့်မြင့်သူများ၊ ရေကြောင်းလုပ်ငန်းအကြံပေးများကို လာရောက်တွေ့ဆုံစေနိုင်သည်။ ဤစိတ်လှုပ်ရှားစရာ ပတ်ဝန်းကျင်အတွင်း AI အစောင့်အမှတ်အတန်းသည် ရေကြောင်းအသုံးတွင်အသစ်ဆုံး ပြုလုပ်ထားသော AI တိုးတက်မှုများကို ရှာဖွေရန်အတွက် အထူးနေရာတစ်ခု ပေးအပ်ထားသည်။ ၎င်းသည် ညျှိမောင်းနှင့် သင်္ဘောအုပ်ချုပ်မှုမှ ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းမှု၊ စားပေးမှုလိုင်းအစားအစာနှင့် ထောက်ပံ့ရေးကြော်ငြာမှအထူးသဖြင့် ပလက်ဖောင်းများများကို မြင်နိုင်ရန်အခွင့်အလမ်းများကို ပေးသည်။ AI အစောင့်အမှတ်အတန်း၏ အထူးအင်္ဂါရပ်တစ်ခုမှာ AI အခြေခံစနစ်များကို ဖန်တီးနေတဲ့ စတင်အဖွဲ့အစည်းများ၏ ခင်းကျင်းပြပွဲဖြစ်ပြီး ယင်းတို့သည် နည်းပညာတိုးတက်မှုအတွက် အနီးကပ်ရှေ့စီးနေသော ကုမ္ပဏီများဖြစ်ကြသည်။ ၎င်းတို့အနေနဲ့ သက်တမ်းအကောင်းဆုံး လုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ခြင်းနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှု၊ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းလိုက်နာမှုတို့ကို ဖြေရှင်းနိုင်မည့် ပံ့ပိုးမှုများကို ထုတ်ဖော်ပြသကြသည်။ ဤစတင်အဖွဲ့အစည်းများမှ နေရာကျကျ AI အစီအစဉ်များကို ပြသခြင်းဖြင့် စက်မှုလုပ်ငန်းအနေဖြင့် AI နည်းပညာများကို မည်သို့လူကြစ်ရှုသန့်အသုံးချနိုင်ကြောင်း ကိုယုံကြည်စိတ်ချစေပါသည်။ AI အစောင့်အမှတ်အတန်းကိုတွေ့ဆုံသူများသည် စက်ရုပ်လေ့ကျင့်မှု၊ အလိုအလြောမတ်စနစ်များ၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသောလက်နက်များ စသည့် AI အသစ်များအကြောင်း ဆန်းစစ်နိုင်သည့်အပြား ပညာပေးသင်ကြားမှုများကိုလည်း ရရှိနိုင်ပါမည်။ ဤအဖွဲ့အစည်းသည် သိကောင်းမွေးပေးမှုနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုအတွက် ရှေးရှေးအရွယ်တန်းဇယားတစ်ခုအဖြစ် တည်ရှိပြီး လုပ်ငန်းရှင်များ၊ အကြံပေးများနှင့် ပညာရှင်များ ဆက်သွယ်နိုင်ရန်၊ အားပေးနိုင်ရန်၊ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ရန်အခွင့်အလမ်းများကို ပေးသည်။ ထို့အပြင် SMM 2024 ရဲ့ AI အစောင့်အမှတ်အတန်း သည် လူကြီးမင်းတို့၏ လုပ်ငန်းတိုးတက်မှုအတွက် နည်းပညာတီထွင်မှုကို လက်ခံအသွေးအသစ်များယူလိမ့်မည်ကို တနှစ်ကြာဆန်းသစ်ဖွံ့ဖြိုးဖစ်နေသော ကုန်သြယ်ရေး၊ လမ်းကြောင်းစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ပေါ်ပါးစည်းအတော်များသည် AI သူတစ်ပါးပိုမိုဖွံ့ဖြိုးရန် လမ်းပြထားသည်။ AI နှင့် ရေကြောင်းနည်းပညာတို့ပုံချုပ်ထားသည့်အခါတွင် သင်္ဘောများ၊ ဆိပ်ကမ်းများနှင့် သင်္ဘောလုပ်ငန်းများ ပိုမိုချိတ်ဆက်ပြီး သိမ်းဆည်းနိုင်သည့် စနစ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲလာမည်ဖြစ်ပြီး၊ ဤပြောင်းလဲမှုကြောင့် လောင်စာအသုံးစျေးနှုန်း၊ အငွေ့မီးများနှင့် လုပ်ငန်းကုန်ကျစရိတ်များကို လွန်စွာချို့ယွင်းစေနိုင်မည့် ခြေရာခံရရှိပါမည်။ ဤအဖွဲ့အစည်းတွင် မျှတအောင်အမိန့်ပိုက်အဖြစ် သစ်တစ်ခုပင် ဖြစ်လာမည်။ နိုင်းထားသော AI နှင့် ရေကြောင်းနည်းပညာတို့ ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် သင့်အဖွဲ့အစည်းများ၊ ဆိမျ့ဆက်များနှင့် သင်္ဘောစီးနင်းမှုများကို အသစ်အဆန်း ကြိုးပမ်းမှုများတွင် တစ်လုံးလုံးချင်းချင်း ချိတ်ဆက်ထားသော ပတ်ဝန်းကျင်များအဖြစ် ပြောင်းလဲလာမည်ဖြစ်ပြီး ဤစနစ်သည် လောင်စာအသုံးပြုမှု သာလွန်အောင် လျှော့ချပြီး ဖိအားများအား လျော့ချနိုင်നും ဖြစ်စေရန် မျှော်လင့်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ တည်တံ့ခိုင်မှုစီမံချက်များလည်း အောင်မြင်ရန် ကူညီပေးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အကျဉ်းချုပ်လျှင် SMM 2024 ရဲ့ AI အစောင့်အမှတ်အတန်းသည် AI ၏ ပံ့ပိုးပေးခြင်းအားဖြင့် ရေကြောင်းစက်မှုအကာအကွယ်ကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်အောင် ပြသနေပြီး ဤပလက်ဖောင်းသည် မည်သည့်အချိန်အခါမဆို၊ မည်သည့်အဖွဲ့အစည်းမဆို တော်လည်းမကောင်း၊ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ယူဆောင်၍ ပိုမိုဒစ်ဂျစ်တယ်၊ ပိုမိုထိရောက်မြန်ဆန်ပြီး တည်တံ့ခိုင်မြဲသော အနကာအာကာကို ဦးတည်နိုင်ရန် ဖိတ်ခေါ်ပါသည်။

ယောက်ျားရေများအတွက် မကြာမီနှစ်များအတွင်း ကျန်းမာရေးကဏ္ဍသည် ဉာဏ်人工ခကြေးနန်းအရည်အသွေးတိုးမြင့်လာမှု၊ အထူးသဖြင့် ဉာဏ်人工ဗီဒီယို အသိအမှတ်ပြုစနစ်များဖြင့် သက်ဆိုင်သောအကြီးအကျယ်ပြောင်းလဲခြင်းကြောင့် အရေးပါသောပြောင်းလဲမှုအနေဖြင့်ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ ဤစနစ်များကို ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ကျန်းမာရေးပုံတင်အချက်အလက်များ—ဥပမာအနေနဲ့ X-ray များ၊ MRI များ၊ CT စင်များနှင့်အခြားဓာတ်ပုံစစ်ဆေးရေးပုံများ—ကို ထူးခြားသောတိကျမှုနှင့် မြန်မြန်ဆန်ဆန်အကဲဖြတ်နိုင်ရန် အသုံးပြုလာသည်။ ဉာဏ်人工ဗီဒီယိုအသိအမှတ်ပြုစနစ်များ အသုံးပြုခြင်းသည် ရောဂါရှာဖွေရေးစနစ်များကို ပြင်းပြွတ် ရွှေ့ပြောင်းစေနိုင်ခြင့် ရှိပြီး၊ ရောဂါအလိုက် မြောမြောယှဉ်ပြိုင်ခြင်း၊ အစောပိုင်း ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် လူနာစောင့်ရှောက်မှုအရည်အသွေးမြှင့်တင်ရေးအတွက် ကူညီနိုင်သည်။ ကျန်းမာရေးပုံတင်ပုံများသည် ကြာရှည်စွာအလွန်အကျွံအရေးကြီးပြီး၊ များစွာသောအခြေအနေများ၊ မျက်နှာနှင့်အူလမ်းကြားသည့်ရောဂါများ၊ ဥယျာဉ်နှင့် နှလုံးရောဂါများကို အားထားဖော်ပြစေသည်။ ယဉ်ကျေးအချိန်အတိုင်းအတာတွင် ဤပုံများကို ရုပ်ရှင်ပညာရှာမယ့် မိတ်ဆက်မှုအပိုင်းမှာ ပိုမိုကြီးမား၍ လူ့အင်အားအလားအလာမှက်အသုံးအဆောင်ရပ်တည်ခဲ့ကြသည်။ သို့သော်၊ daily data အများအပြားထုတ်လုပ်ခြင်း၊ လူ့အမှားများနှင့် သဘောထားပေးမှုများစွာ၍ ထုံးစံအဖြစ် မျှော်လင့်မထားပါ။ ထိုကြောင့် ပိုမိုထိရောက်၍ ယုံကြည်မှုရှိသော ရောဂါရှာဖွေရေးနည်းလမ်းများအတွက် လိုအပ်လာသည်။ AI ဗီဒီယိုအသိအမှတ်ပြုစနစ်များသည် များစွာသော စနစ်ပေါ်လစီများကို အသုံးပြုတတ်သည်။ ဥပမာအနေနဲ့၊ deep learning နဲ့ neural network များအပါအဝင် ဖွံ့ဖြိုးစေသော algorithms များဖြစ်ပြီး မီလီယံပုံများနှင့် အသေးအဖွဲ့ခွဲ၍ label ထည့်ထားသည့် ပုံများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ဒီလေ့ကျင့်မှုအရ AI သည် မျှတသောပုံစံများကို သွေးဆောင်နိုင်ပြီး၊ ကျန်းမာရေးအကြောင်းအရာများနှင့် ပတ်သက်သော မျိုးစုံပုံစံများကို ထားနိုင်ကြောင်း သိရသည်။ အသစ်ရရှိသော ပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမည်ဖြင့်၊ လူအမြင်မနိုင်သောသေးငယ်သောအမှားအယွင်းများကို မှဲမှဲဖျော်ဖျော်နိုင်ပြီး များစွာသောအချိန်များတွင် စစ်ဆေးခြင်းမှန်ကန်မှုမြင့်တင်နိုင်သည်။ ကျန်းမာရေးစစ်ဆေးမှုတွင် AI ကိုပိုမိုအကျိုးရှိစေရန် တစ်ရပ်အနေနှင့် စနစ်ကို မျှတစေခြင်း၊ မှားယွင်းမှုမရှိစေရန် အာမခံနိုင်မှုရှိသည်။ ရှာဖွေရေးကာလအတွင်း AI ကူညီစနစ်များသည် မျှတသောလူ့ထင်ရှားမှုနှင့် တူညီသော သန့်စင်မှုကို ဆောင်ရွက်နိုင်သည်။ ဥပမာ အနေနဲ့ အစာဓာတ်အာမခံခြင်း၊ ဆီးချိုမဲ့နေခြင်း၊ သားမွေးဂန္ဒုရောဂါများကို ခွဲမည့်အခါ AI စနစ်များသည် အမှန်တကယ်အသစ်နဲ့ ထုတ်ဖော်နိုင်ထားသော ရောဂါများအတွက် အလွန်အကျော်သင့်သောအတိုင်းအတာရှိကြောင်း ပြသထားသည်။ ယင်းများလုပ်ဆေးဘာလဲ ဒဏ်ရာမဖျားသေးတဲ့အချိန်များတွင် လမ်းညွှန်လမ်းကြောင်းများပေးနိုင်သောကြောင့် လူနာများစောင့်ရှောက်မှုအချိန်ချုပ်များတွင် အထောက်အကူပြုနိုင်သည်။ AI တိုးတက်လာသည့်အခါသေးသည့်အပြင်၊ လူနာဧရိယာ၏ မျိုးစုံအချက်အချာများအပါအဝင် ဟုတ်မှန်မှုများစွာကိုပါ ထည့်သွင်းသုံးသပ်ရေးလုပ်နိုင်သည်။ ဥပမာအနေနဲ့၊ လူနာသမိုင်း၊ ဘေးအန္တရာယ်ဖော်ထုတ်မှု၊ သာမန်အပူအပန်းများနှင့် ဓာတ်ပုံများအားလုံးကိုပွင့်လင်းစွာစစ်ဆေးနိုင်စေသည်။ များသောအခါတွင် ရောဂါများ၏ တိုးချဲ့ခြင်း၊ ဆေးကုသမှုအကဲဖြတ်မှုများကို ချိနှုန်းချို့ယွင်းမှုမရှိစေခြင်းအတွက် တစ်ဆက်တည်းစစ်ဆေးနိုင်သည်။ ဒါ့အပြင်၊ AI အသုံးပြုခြင်းသည် လူထု၏ကြားနာမှုအစွမ်းကိုသာ မြှင့်တင်ပေးခြင်းမဟုတ်ပါ။ ဒါ့အပြင်၊ သုံးစွဲသူများကို ပိုမိုတိကျသော မျက်နှာစာများနှင့် မဖြစ်နိုင်သော အချက်အလက်များကို ရေးဆွဲပေးဆောင်ရင်း၊ မိမိတို့၏ ဆုံးဖြတ်မှုလုပ်နည်းများကို ပိုမိုကျင့်သုံးနိုင်စေသည်။ ဤပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်မှုကာလတွင် ရောဂါများကိုပိုမိုတိကျစွာရှာဖွေနိုင်ပေမယ့်၊ မျက်နှာစာများကြားကလွဲပြီ လူအုပ်အချင်းချင်းကြားရွားမှုမပျက်စေဘဲ၊ ပုဂ္ဂိုလ်ချင်းအလေးထားမှုများကို ပိုမိုမြင့်မားစေသည်။ ရောဂါအချက်အလက်များ၊ လူနာများ၏ သမိုင်းကြေးပုံများ၊ မျိုးအတွင်းခံ ဟောငျးစာများအပါအဝင် မျိုးစုံသောဒေတာများနှင့် ပတ်သက်ပြီး AI စနစ်များသည် သာမန်လောကအကောင့်ပုံစံများကို မြှင့်တင်ပါသည်။ ယင်းစနစ်များသည် ရောဂါတိုးတက်မှုများ၊ တိုးတက်နေတာများကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ထို့အပြင် ဆေးကုသမှု သက်သာမှုများကို တိုးတက်စေရန်အတွက်၊ ခြားနားသော ပုံစံများကို နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ သို့သော်၊ ကျန်းမာရေးတွက် AI ကိုအသုံးချနေစဉ်တွင် စိန်ချိန်များနှင့် ချိုးဖျက်ခံ ရုံသာမက၊ ဒေတာပိုင်ခွင့်၊ စနစ်အသိမှတ်ပြုခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်ရာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအတတ်ပညာစစ်ဆေးမှုများကို ရုဏ်းရမည်။ ထို့အပြင်၊ ဂုဏ္အင်နှင့် မတူညီသော လူမှုအဖွဲ့များအတွက် သင့်တင့်မှုအရသာအညီအမျိုးအစားများ ထုတ်ဖော်ရေးတွေ့ရသည်။ အခြားလူနာအုပ်စုများအတွက်လည်း သောကာစာဒေတာများ မျှတမှုရှိနိုင်ပါစေသည်။ အကျဉ်းချုပ်ချင်ပါက၊ ကျန်းမာရေးဓာတ်ပုံစစ်ဆေးမှုအတွက် AI ဗီဒီယိုအသိအမှတ်ပြုစနစ်များကို အသုံးချခြင်းသည် မြန်ဆန်ရိုးရှင်းမှု၊ တိကျမှုများပြားလာစေနိုင်ပြီး၊ လူနာအခြေအနေများကို ပိုမိုအသစ်သစ်ကောင်းမွန်စေရန်အောက်စောခံခြင်း၊ လူသူ့ကျန်းမာရေးအရည်အသွေးမြှင့်တင်ခြင်း၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနယ်ပယ်ဖြစ်စေ၊ လူနာများအားသာချက်အတွက် ချောမွေ့ချောမွေ့ ပြောင်းလဲသွားရန် ရည်ရွယ်သည်။

Profound သည် AI ရှာဖွေရေးအကောင်းမြင်ဆုံးစနစ်များကို တီထွင်ပေးသော နည်းပညာကုမ္ပဏီဖြစ်ပြီး၊ Kleiner Perkins ဦးစီးသော Series A ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအတွက် $၂၀ သန်း ရယူခြင်းကို ထိမ်းထားနိုင်ခဲ့သည်။ အဆိုပါ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုတွင် NVIDIA ၏ ဗန်းချူရယ်အဖွဲ့နှင့် Khosla Ventures ဦးစီးပါဝင်ခဲ့ကြသည်။ ဤငွေပမာဏကို ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် ဈေးကွက်သို့ ထုတ်ကုန်များထိုးထွင်းရန် ရည်ရွယ်ထားသည်။ Profound ၏ ပလက်ဖောင်းသည် အမှတ်တံဆိပ်များအနေဖြင့် AI အခြေပြုရှာဖွေရေးနှင့် ပေါ်လစီအင်ဂျင်များအတွင်း၌ ၎င်းတို့၏ တည်နေရာကို ထိန်းချုပ်အံ့သြစေပါသည်။ ဤအနေအထားသည် AI နည်းပညာများသည် မည်သို့ပုံဖြစ်တတ်ကြောင်းကို အသုံးပြုသူများအတွက် သတင်းအချက်အလက်ရှာဖွေရေးကို အလွန်အကျိုးရှိစေပါသည်။ ၎င်းတို့၏ ကိရိယာများသည် ကုမ္ပဏီများကို ဤပြောင်းလဲနေသောချန်နယ်များတွင် မြင်သာမှုနှင့် သက်ရောက်မှုကိုအကောင်းမြင်စေပြီး ယှဉ်ပြိုင်နိုင်ဖို့ အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ AI စွမ်းအင်ဖြင့် ရှာဖွေရေးထွက်မြောက်မှုသည် လူသဘာဝဘာသာစကားအရေ့အမြောက် ခရိုင်လမ်းကြောင်းများသို့ အဓိကပြောင်းလဲမှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ဤအပြောင်းအလဲအပေါ်အခြေခံပြီး မိမိတို့အမှတ်တံဆိပ်များအတွက် အခခက်အခဲများနှင့် အခွင့်အလမ်းများ ပေါ်လာစေပါသည်။ Profound သည် AI မြှင့်တင်ထားသော ရှာဖွေရေးပတ်ဝန်းကျင်များအတွက် တီထွင်ထားသော အဆင့်မြင့်သုံးစွဲချက်များနှင့် ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များမှတစ်ဆင့် ဤအခက်အခဲများကို ဖြေရှင်းပေးပါသည်။ Kleiner Perkins, NVIDIA နှင့် Khosla Ventures တို့ကဲ့သည့် ဗဟိုအနေနဲ့ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူကြီးများ၏ ပါဝင်မှုသည် Profound ၏ မြင်ကွင်းနှင့် AI ရှာဖွေမှုအတွက် ရုန်းကန်လျက်ရှိမှုကို ကျေနပ်စေသည်။ $၂၀ သန်းရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုသည် လုပ်ငန်းစဉ်များကို ပန့်ကြဲအောင်မြင်စေရန်၊ ထုတ်ကုန်အင်္ဂါရပ်များတိုးတက်စေရန်၊ ဒေတာများရယူရန်၊ အင်ဂျင်နီယာအဖွဲ့ကို ခန့်စာရအောင်နှင့် ကွန်ပျူတာပစ္စည်းအခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် အကြံအကြံပေးရန်၊ ပြိုင်ဘက်လူကြီးများအကြား ဈေးကွက်မြင်သာမှုပိုမိုတိုးတက်စေရန် ထောက်ပံ့ပေးပါသည်။ Profound ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ AI ကို အသုံးချ၍ ရှာဖွေရေးနှင့် သတင်းအချက်အလက် ရှာဖွေရေးကို တီထွင်ပြောင်းလဲရန် လုပ်ငန်းအပိုင်းအဖြစ်ရပ်တည်လာသည်။ AI နည်းပညာများအဆက်အသွယ်မြှင့်တင်လာခြင်းနှင့် အသံမေးခွန်းများ၊ တိုက်ရိုက်ဖြေကြားမှုများကြောင့် ဈေးကွက်အသစ်များပေါ်လာနေပြီး၊ လုပ်ငန်းများအနေဖြင့် မိုက်ကြံ့မူများကို ညှိနှိုင်းရန် လိုအပ်လာသည်။ Profound သည် ထိုပြောင်းလဲနေသော ရှာဖွေရေးပတ်ဝန်းကျင်များအတွက် ကူညီပေးနိုင်သော ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးပြီး၊ အမှတ်တံဆိပ်များကို AI ဖော်ပြထားသော ရလဒ်များတွင် သူတို့၏ သက်ရောက်မှုကို အကောင်းဆုံးအဆင့်အတန်းသို့ တိုးတက်စေပါသည်။ AI နည်းပညာများမြင့်မားလာသော်လည်း၊ ဒီဂျစ်တယ်တည်နေရာကို ထိန်းသိမ်းထားခြင်းမှာ ပိုမိုအရေးပါလာမည်ဖြစ်ပြီး၊ Profound သည် ဤအခန်းကဏ္ဍတွင် လုပ်ငန်းများကို မျှဝေရာသို့ ခြေလှမ်းများထည့်ပေးနေသည်။ ဒီလိုနဲ့ လုပ်ငန်းများအတွက် အခြေခံဥစ္စာအဖြစ် AI ကိုအသုံးချခြင်းအားဖြင့် ဈေးကွက်အသစ်များမှာ ပိုမိုအရပ်တည်ထားနိုင်ရုံမက၊ ပိုမိုကြီးမားသော မြှင့်တင်မှုနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စီးပွားရေးအခွင့်အလမ်းများလည်း ရရှိမှာ ဖြစ်သည်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့် ဤငွေကြေးအတန်းအစားက Profound ကို အရေးကြီးသော တိုးတက်မှုများအတွက် ချိန်ကိုင်စေပြီး၊ ဦးစီးအနေနဲ့ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူအများအပြားက ပံ့ပိုးပေးနေပြီး၊ AI လည်းမူကြမ်းစက်မှုနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်မားကတ်တင်း မနဲ့ လောလောဆယ် မြင်ကွင်းအပျင်းအဖျားတွင် သူ၏အခန်းကဏ္ဍကို ပိုမိုတည်မဲစေသော၊ မျှော်လင့်ထားနိုင်သည့် မျှော်မှန်းခံရပါသည်။

အပ်ဒိတ်အပေါ်စတော့ရှယ်ယားများသည် သုံးပတ်ကြာအပတ်အတွင်း ပထမအကြိမ်အနေဖြင့် သောကြာနေ့က အနည်းငယ်လျက်ကျခဲ့သည်။ ငွေကြယ်များမြင့်တက်မှုအပေါ် စိုးရိမ်မှုကြောင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ စိတ်ပူချရသည်။ နက်စတ်ကွန်ပိုစစ်, အကြီးစားနည်းပညာကုမ္ပဏီများကိုအနီးစပ်စွာလိုက်နာသော စုစည်းမှု, ဤအပတ် ၃% ကျဆင်းခဲ့ပြီး၊ ဂလိုဘယ်စတော့ရှယ်ယားေရာတွင် ဧပြီလအတွင်း စတင်ခဲ့သော ရောင်းအားအကြီးအကျယ်ဖြစ်ပွားမူကြောင့် အကြမ်းအဖြစ်အနုတ်လက္ခဏာ ဖြစ်လာသည်။ S&P 500 သည် အပတ်အတွင်း ၁

Vista Social သည် လူမှုမီဒီယာ စီမံခန့်ခွဲမှုတွင် အရေးအကြီးဆုံးတိုးတက်မှုတစ်ခုကို အောင်မြင်စွာပြုလုပ်ခဲ့ပြီး ChatGPT နည်းပညာကို မိမိ၏ ပလက်ဖောင်းတွင်အညီအထမ္မဖြစ်စွာ ထည့်သွင်းအသုံးပြုခဲ့သည်။ ဤထည့်သွင်းမှုကြောင့် အသုံးပြုသူများအနေဖြင့် လူမူအော်တိုမေးရှင်းနှင့် မြင့်မားလာသော အကြောင်းအရာတီထွင်မှုများဖြင့် လူမှုမီဒီယာ ပုံစံကို မြှင့်တင်နိုင်လာသည်။ ChatGPT ကို အသုံးပြုခြင်းကြောင့် လူမှုမီဒီယာ မန်နေဂျာများနှင့် ဈေးကွက်ရှာသူများသည် အမြန်ဆုံး၊ သက်ဆိုင်ရာအကြောင်းအရာများနှင့်ကိုယ်ပိုင်ဖော်ပြချက်များကို ထုတ်လုပ်နိုင်ပြီး မွန်မြတ်သော မက်ဆေ့ခ််များနှင့် အမှတ်အသားများကို မတူညီစေရန် ပုံစံကိုတကျထားနိုင်သည်။ ဤ AI မူအုပ်ဆောင်သော နည်းစနစ်သည် အမှတ်ပုံစံတွင် ကိုယ်တိုင် ပတ်သက်မှုရှိသော ငယ်ရွယ်မှုများနှင့် မျှတမှုများသည် လူ့အဖွဲ့အစည်းနှင့်အညီရှိနေစေရန်အတွက် ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤထည့်သွင်းမှု၏ အဓိကလက်ရာမှာ AI အတွဲအဖို့က Vista Social ၏ အီးမေးလ်ထဲသို့ တိုက်ရိုက်ပူးပေါင်းနိုင်စွမ်းရှိပြီး မှတ်ချက်များ၊ မက်ဆေ့جزများ၊ တုံ့ပြန်ချက်များနှင့် မှတ်ချက်များအတွက် သက်ဆိုင်ရာအကြောင်းအရာအပေါ် မော်တော်မူအဖြေများ ပေးနိုင်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည်ဖောက်သည်များ၏ ပါဝင်ပတ်သက်မှုကို မြှင့်တင်ရေးအတွက် တုံ့ပြန်ချက်များကို အချိန်မီ ပေးနိုင်ပြီး၊ ပံ့ပိုးမှုနှင့် စိတ်ကျေနပ်မှုကို မြှင့်တင်စေသည်။ AI သည် မေးခွန်းများနှင့် တုံ့ပြန်ချက်များကို အလိုအလျောက် ကျွမ်းကျင်စွာ လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်ပြီး လူ့အဖွဲ့အစည်းအဖွဲ့ဝင်များကို မကြာခင် ထူးခြားသော စိတ်ကူးမတူညီသော အလုပ်များကိုအာရုံစိုက်နိုင်စေရန် သက်ဆိုင်ရာအသင်းများကို လွယ်ကူစေပါသည်။ အရေးကြီးတာမှာ AI ဖြင့် ဖန်တီးထားသော တုံ့ပြန်မှုများသည် သဘာဝလူသားများ၏ ထိတွေ့မှုကို မျှ ဖြစ်စေပြီး၊ ရုပ်ပြစမူမျိုးမပါဘဲ့ မင်္ဂလာရှိသော အသံအတိုင်းအတာများကို ချီးမြှင့်ပေးနိုင်သည်။ Vista Social ၏ ChatGPT ကို အသုံးပြုမှုသည် ဈေးကွက်အတွင်း AI ၏ သက်ဝင်မှု တိုးချဲ့လာမှုကို ပြသပါသည်။ လူမှုမီဒီယာသည် အမှတ်အမှတ်အသားများနှင့် ဖောက်သည်များနှင့် ဆက်ဆံရေးအတွက် အဓိကအခန်းကဏ္ဍ ဖြစ်လာစေပြီး၊ ပြောဆိုဆက်ဆံမှုအရည်အသွေးနှင့် မြန်ဆန်မှုကို မြှင့်တင်ကူညီသော ပစ္စည်းများအတွက် လိုအပ်စေသည်။ ChatGPT ဖြည့်စွက်ထားသော စွမ်းစုံအင်္ဂါရပ်များဖြင့် Vista Social သည် စက်မှုလုပ်ငန်းအသစ်များကို တည်ဆောက်ပြီး အသုံးပြုသူများအား လူမှုမီဒီယာစီမံခန့်ခွဲမှုတွင် ယှဉ်ပြိုင်စွမ်းအင်အသစ်များ ပေးလိုက်သည်။ Caption ဖန်တီးမှုနှင့် inbox မော်တော်မူမှုအပြင်၊ ပလက်ဖောင်း၏ AI အင်္ဂါရပ်များသည် ထင်ရှားသော အမှတ်အသားမြှင့်တင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးပြီး လူအတွင်း ဆက်ဆံရေး အားဖြည့်နိုင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ AI အကြောင်းအရာများကို အမှတ်အသားကိုက်သောအသံနှင့် လိုက်နာမှုများနဲ့ တစ်တန်းတူ သေချာစွာ ဖော်ပြပေးပြီး၊ လူ့အဖွဲ့အစည်းမှ ရိုက်ခတ်မှုမရှိဘဲ ခံစားမှုကောင်းစေသည်။ မုန့်ဖဲဖန်တီးထားသော captions များသည် အချိန်မီ ဖော်ပြချက်များကို မြန်မြန်ခဲ့နိုင်ပြီး အလားအလာတွေ့မြင်မှုများ ဘေးဘေးကို မြန်ဆန်စွာ ချိုးဖောက်ပေးသည်။ ထိုပြုလုပ်မှုက လုပ်ငန်းများကို အကျိုးအမြတ်တိုးစေပြီး၊ အချက်အလက်များစွာကို စနစ်တကျ စုစည်းထားသည်။ ဤကြီးမားသော ဆက်သွယ်မှုမဟာစည်းမ်ဉ်းသည် တုန့်ပြန်မှုများမှာ တိုးတက်မှု၊ သုတေသနတိုးတက်မှုနှင့် အများအပြားအကြံဥာဏ်များဖော်ထုတ်နိုင်စေရန်အတွက် အခြေခံအကြံပေးနေပါသည်။ အနှစ်ချုပ်အားဖြင့် Vista Social ၏ ChatGPT ထည့်သွင်းမှုမှာ လုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်မှုကို မြှင့်တင်စေနိုင်ပြီး ပရိသတ်ဆက်သွယ်မှုကို တိုးတက်စေနိုင်ပါတယ်။ ထို့အပြင်၊ ဤကောင်းမွန်သောနည်းလမ်းက လူမှုမီဒီယာအဖွဲ့များကို ပိုမိုအကျိုးအမြတ်ရှိစေပြီး မျှတမှု နှင့် မျှစုံလုံးလုံး ဆက်ဆံရေးများ ရရှိစေသည်။ မနာလိုစွာ AI နည်းပညာအသစ်များအသုံးပြု၍ များစွာသော ပလက်ဖော်မ်းများအတွက် တူညီသော AI အကူအညီများအနေဖြင့် သုံးစွဲနိုင်ရန် မျှော်လင့်ထားပါသည်။ AI နည်းပညာအပေါ်ထားရှိလာမှု နှင့်အတူ လူမှုမီဒီယာ Marketing တွင်၎င်း၏ အခန်းကဏ္ဍအသစ်များနှင့် ပိုမို တိုးတက်လာမည့် လုပ်ငန်းများကို ဘေးမဲ့စေရန် ရည်ရွယ်ထားပါသည်။ အပေါ်ပါ အကျဉ်းချုပ်အရ Vista Social ၏ ChatGPT ထည့်သွင်းမှုသည် တစ်ကြိမ်တည်း လက်ရှိအချိန် မျှော်လင့်ချက်များကို မြှင့်တင်ပြီး၊ ကိုယ်ပိုင်ဖော်ပြချက်များကို အချိန်နှင့်အညီ ဖန်တီးနိုင်စွမ်းရှိစေခြင်းနှင့် မော်တော်မူအဖြေများကို တစ်နေရာတည်း inbox တွင်အောင်မြင်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး လူမှုမီဒီယာအဖွဲ့များ၏ ထိရောက်မှု၊ တာဝန်ယူမှု နှင့် ဆက်ဆံရေးများကို မြှင့်တင်စေပါသည်။ ဤတိုးတက်မှုသည် ၎င်းတို့၏ အမှတ်အသားများကို ပိုမိုအကျိုးရှိစေပြီး၊ ပရိသတ်နှင့် မျှတသော ဆက်ဆံမှုများကို ဖော်ဆောင်စေခြင်းဖြင့် ယနေ့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင် ပိုမိုနက်နဲလာစေနိုင်ပါသည်။

အမြန်အပြားပြောင်းလဲနေသော ပုံပြင်ရောင်းအားအပေါ် သုံးစွဲမှုနှင့်တိုးတက်လာမှု၊ အထူးသဖြင့် မြင့်မားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) ဖြင့် အာရုံစိုက်ထားသော AI မီဒီယာများ၏ တိုးတက်မှုများသည် ရောင်းဝယ်ရေးအဖွဲ့အစည်းများ၏ လုပ်ငန်းစဉ်များကို အခြေခံအနေဖြင့် ပြောင်းလဲသွားစေမည်ဖြစ်သည်။ AI မီဒီယာများသည် ရိုးရိုးအကူအညီရုပ်များအလားအလာကို ကျော်လွန်ပြီး များစွာအလုပ်များကို ကိုယ်တိုင်အလုပ်လုပ်နိုင်စွမ်းရှိပြီး ထူးခြားသောအကျိုးအမြတ်များ နှင့် ဝင်ငွေရရှိမှုကို မြှင့်တင်နိုင်သည်။ လက်ရှိ ဂတ်ဂါနာ CSO & ရောင်းအားခေါင်းလုံးများအစည်းအဝေး (Gartner CSO & Sales Leader Conference) မှာ လာဗက်စ်မှာ အကြောင်းအရာတစ်ခုအနေနဲ့ Gartner ရောင်းအားလေ့လာမှုအဖွဲ့၏ အကြီးတန်းဒါရ်ခွန်အနေဖြင့် Adnan Zijadic က AI မီဒီယာများ၏ သုံးစွဲမှုအခန်းကဏ္ဍကို များပြားလာသောအနေအထားဖြစ်စေကြောင်းကို မျှဝေခဲ့သည်။ သူသည် ယင်းမော်ဒယ်များသည် ပြိုင်ဘက်တစ်လွှားစနစ်များအတွက် ပိုရိုးရှင်းသောအလုပ်များကိုသာမက၊ များစွာသောလုပ်ငန်းများကို ကိုယ်တိုင်စီစဉ်ခြင်း၊ အစောင့်အကြောင်းပြုလုပ်ခြင်း၊ အချိန်တိုအတွင်း များစွာသောအချက်အလက်များကို ထုတ်ဖော်ပြသ၍ များစွာသော AI မော်ဒယ်များသည် ယခင်အချိန်က AI ကိရိယာများထက် သာလွန်စွာ တိုးတက်လာကြောင်း ရှင်းလင်းခဲ့သည်။ ယခင်အကြောင့်မှ AI ကိုအသုံးပြုခဲ့သောအခါများမှာ စီစဉ်ချက်များ၊ မေးခွန်းများကိုသာ ဖြေကြားမှုများအတွက်သာအသုံးပြုကြသေးသော်လည်း၊ ယနေ့ခေတ်အင်္ဂါရပ်များဖြင့် LLM အားဖြင့် အထူးသဖြင့်ရဲ့ အထောက်အကူဖြစ်စေသောစွမ်းရည်များကတော့ များစွာသော မိတ်ဆက်ဖန်တီးစီမံခန့်ခွဲမှုများ၊ များစွာအဆင့်ဆင့်လုပ်ဆောင်မှုများကို ကိုယ်တိုင်စီမံခန့်ခွဲနိုင်ပြီး လက်ရှိအချိန်အတွင်းအချက်အလက်များထုတ်ဖော်နိုင်ကြောင်း ရှင်းလင်းခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် ရောင်းအားအဖွဲ့များအတွက် လုပ်ငန်းလုပ်ဆောင်မှုများကို မြှင့်တင်ပြီး၊ ဖောက်သည်နှင့်ပတ်သက်မှုများကို သပ်ရပ်တိုးတက်စေခြင်းနှင့် ဝင်ငွေရရှိမှုကို မြှင့်တင်နိုင်စေသည်။ Zijadic က AI မော်ဒယ်များသည် လူ့ရောင်းအားပုဂ္ဂိုလ်များ၏ သဘောတူညီမှုအရ တာဝန်များကို ကိုင်တွယ်နိုင်ကြောင်း ဖော်ပြခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့် ဖောက်သည်ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ဦးဆောင်များကို ခွဲခြားစစ်ဆေးခြင်း၊ ကိုယ်ပိုင်ဆက်သွယ်ခြင်းများ၊ လိုအပ်သည့်အချိန်တွင် လိုက်လံဆက်သွယ်ခြင်းတို့ပါဝင်သည်။ ဤအလုပ်များကိုအလိုအလျောက်လုပ်နိုင်စွမ်းသည် ရောင်းအားပုဂ္ဂိုလ်များကို ပိုမိုအာရုံစိုက်နိုင်စေသောအလုပ်များအဖြစ် ပိုမိုမြင့်မားစွာ စုစည်းနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် မိတ်ဆက်ခြင်း၊ မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်း၊ ဒါမှမဟုတ် ဖောက်သည်အချင်းချင်း ဆက်ဆံရေး အဆင့်မြှင့်တင်ရေးအတွက်စီမံကိန်းများ တိုးတက်စေခြင်းတို့ကို ပိုမိုအလုပ်အမန်းအောင်လုပ်ပေးသည်။ Zijadic က AI မော်ဒယ်များသည် လူ့ရောင်းအားပုဂ္ဂိုလ်များ၏ သက်ဆိုင်ရာတာဝန်အနေအထားများကို ဆောင်ရွက်နိုင်ကြောင်း လည်းထောက်ပြခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့် ဖောက်သည်ဒေတာစစ်တမ်းခွဲခြမ်းခြင်း၊ ဦးဆောင်များရှာဖွေရေး၊ ကိုယ်ပိုင်ထုတ်ပြန်မှုများရေးဆွဲခြင်းနှင့် လိုအပ်သည့်အခါများအတွက် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်မှုများ စီမံခန့်ခွဲဆောင်ရွက်ခြင်းတို့ ပါ၀င်သည်။ ဤလုပ်ငန်းများကိုအလိုအလျောက်လုပ်နိုင်ပါက ရောင်းအားအဖွဲ့အပေါ်မှာ အာရုံစိုက်နိုင်စေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သည့်ဆက်ဆံရေးများဖန်တီးနိုင်စေသည်။ ဒါသော်လည်း AI မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်းတွင် အ desafio များရှိသည်။ ရောင်းအားလူဖွဲ့များ၏ ယုံကြည်မှုကို ဖော်ထုတ်ရမည်ဖြစ်ပြီး AI ၏အာရုံစိုက်မှုက မျှော်လင့်ထားသောဖောက်သည်လိုအပ်ချက်များကို ရင်ဆိုင်နိုင်စွမ်းရှိမှုနှင့် စနစ်တကျအကောင့်အယောင်အတန်းများကို လုံးလုံးလုံးအထိအရောက်အောင် လုပ်နိုင်ရန် ကြိုးပမ်းမှုလိုအပ်သည်။ ယင်းတွင် AI ၏ ဆုံးရှုံးမှုများ၊ သဘောထားနှင့်ရှုထောင့်များကို လိမ်လည်လိမ့်မည်မဟုတ်ဘဲ၊ ဗဟိုစနစ်များကို သက်ဆိုင်ရာအခြေခံအရည်အသွေးများနှင့်အညီတက်ကြွအောင် လုပ်ဆောင်ရမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် AI လုပ်ငန်းစဉ်များ၏ ပျက်ပြားမှုများနှင့် ရိုးသားမှုအချက်အလက်များကို လုပ်ငန်းအမြစ်အဖွဲ့များမှ ဆက်လက်ကြံစည်ရန် ရိုက်ခတ်ရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ထောက်ပံ့ရန်အတွက် နည်းပညာဒေတာများအပေါ်မှာစောင့်ကြည့်မွမ်းမံမှုများပြုလုပ်ရမည်ဖြစ်သည်။ Zijadic က ဤ AI မော်ဒယ်များ၏ ထပ်ခေါ်မှုဆောင်ရွက်စနစ်ကို သုံးစွဲမှုပြုလုပ်ခြင်းအတွက်အကြံပြုထားပြီး ယင်းသည် အနည်းငယ်အမှုလေးကိုစတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ သုံးစွဲသူအနေနဲ့အမှတ်တရခံယူချက်များစုဆည်းခြင်းနှင့် တဖြည်းဖြည်းအဆင့်ဆင့်အဆင့်မြှင့်တင်သွားခြင်းကိုအကြံပြုသည်။ ဒီနည်းလမ်းမှာ အကြာကြီးအသုံးပြု မလုပ်နိုင်စေရန် သက်သောအသစ်များရှာဖွေရန်၊ ထဲမှာအမှန်တကယ်အသုံးပြုသူ စိတ်ကြိုက် လုပ်နိုင်စေရန်ခိုင်းမှုပေးထားသည်။ ဒီလိုအောက်ခြေကျတဲ့နည်းလမ်းသည် ဖျက်မခံနိုင်သော ပျက်ကွက်မှုများအနည်းငယ်ဖြစ်ပွားစေပြီး၊ အကောင်းဆုံး လုပ်ကျွမ်းများစမ်းသပ်နိုင်စေနိုင်ပြီး AI ကို ပူးပေါင်းမှုအနေအထားအဖြစ် လက်ခံစေသည်။ အနာဂတ်တွင် AI မော်ဒယ်များသည် ရှုပ်ထွေးသည့်အလုပ်များအပါအဝင်၊ ပုံမှန်လုပ်ငန်းများကို အလိုအလျောက်အောင်လုပ်နိုင်ရန်၊ လုပ်ငန်းအရည်အသွဲ့များကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပြီး၊ ပြိုင်ဘက်နှင့်ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းများ တိုးမြှင့်ပေးပြီး၊ ဖောက်သည်တွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သောစည်းစနစ်များနှင့်အချိတ်အဆက်အသစ်များကိုဖွဲ့စည်းပေးနိုင်သည်။ ၎င်းတို့၏ မျှတပြတ်သားသော သင်ယူပုံရည်ရှာများနဲ့ လေ့လာမှုကို ဆက်လက်ပြုလုပ်နိုင်တာကြောင့်၊ အသစ်စက်စက်စီးပွားရေးအခြေအနေများနှင့် ဖောက်သည်လိုအပ်ချက်များအပေါ် လိုက်လျောညီထွေ ထွက်ပေါ်လာနိုင်ပါသည်။ အနှစ်ချုပ်အားဖြင့် Gartner ၌သူတစ်ဦး အဖြစ်ရွေးချယ်ထားသော Zijadic မှ ပြောခဲ့ပြီး AI မော်ဒယ်များ powered by large language models သည် ရောင်းအားအလုပ်အကိုင်များတွင် ဒစ်ကြိုးအတန်းအသစ်တစ်ခုကို ဖွင့်လှစ်စေကြောင်း မျှော်လင့်ရမည်ဖြစ်သည်။ များပြားသောအခက်အခဲများရှိသော်လည်း၊ ဤနည်းလမ်းများ၏ မားစွာသောအသုံးချမှုကိုသေချာစေရန်၊ ရလဒ်အောင်မြင်မှုများအားတိုးတက်စေမည်ဖြစ်ပြီး၊ workflows များကို ပြောင်းလဲတိုးတက်စေပြီး၊ ရောင်းအားအခန်းကဏ္ဍများကို ပြင်ဆင်ပေးနိုင်စေသည်။ ယင်းနည်းပညာကို သဘောတူအသုံးချထားသောအဖွဲ့အစည်းများသည် ယနေ့ပဲ ဝဘ်နေကြတဲ႔ ဈေးကွက်အတွက်အရေးကြီးအခြေအနေတစ်ခုဖြစ်လာနိုင်ပါသည်။

Vast Data သည် အဆင့်မြင့် ဒေတာသိမ်းဆည်းမှုအတွက် အင်အားပြားသော AI စတင်ပေးသူတစ်ဦးဖြစ်ပြီး မိုင်းကွင်းပေးသည့် Cloud ပံ့ပိုးသူ CoreWeave နှင့် စီးပွားရေးစာချုပ်တစ်ရပ်အတွက် $1