יישום יעיל של בינה מלאכותית מבדיל ארגונים תחרותיים מאלה שאינם ו/או לא יהיו. במאמר זה, אני בוחן חמש אסטרטגיות אפשריות לייעול יכולות הבינה המלאכותית.

‍

שליטה בהנחיות מסייעת באינטראקציה עם בינה מלאכותית, במיוחד עם ערכים בוליאניים . הנחיות מובנות היטב משפרות את איכות התשובות ואת הרלוונטיות שלהן. הטכניקות כוללות:

• הנחיות עם דוגמאות להנחיית הלמידה
• שרשרת הנחיות לחשיבה לוגית
• הנחיות הקשריות לתגובות ספציפיות

למעוניינים ללמוד עוד, עיינו גם במאמר זה

אבל זה מקדם אותך רק עד גבול מסוים. הרעיון הבסיסי שיש להבין הוא שככל שיהיה לך יותר ידע בנושא ספציפי, כך תקבל תשובה טובה יותר. כשם שפיזיקאי יקבל תשובות טובות יותר בנושאים פיזיקליים, עורך דין יקבל תשובות טובות יותר על שאלות משפטיות, הודות לשימוש בשפה טכנית נכונה. זה אולי נראה פרדוקסלי, אבל ככל שתדע יותר על נושא ספציפי, כך התשובות שלך יהיו מדויקות יותר. זה כבר היה המצב עם חיפושי גוגל, וזה אותו הדבר עם בינה מלאכותית. אעמיק בכך בהמשך, בהתייחס למה שאמרתי כאן, ובהתייחס לשימוש בהנחיות באימון מודלים גנריים.

שילוב הרחבות בתוכניות לימודים לתואר ראשון (LLM). לדוגמה, ג'מיני במערכת האקולוגית של גוגל.

גישה שימושית נוספת לניצול הפוטנציאל של כלי זה היא שימוש במה שנקרא "הרחבות" בתוך "מערכת אקולוגית" קיימת.

הרחבות ג'מיני מביאות יכולות בינה מלאכותית לכלים יומיומיים:

• תקצירי סרטונים אוטומטיים ביוטיוב
• ניתוח דוא"ל בג'ימייל
• סיוע בתכנון טיולים
• תקצירי סרטים תיעודיים

יצירת פלחי קהל דינמיים בעזרת בינה מלאכותית, או מדוע אין צורך לקרוא את מחשבותיהם של אנשים כדי לחזות או להשפיע על התנהגותם.

פילוח קהל באמצעות בינה מלאכותית מאפשר משוב מהיר על שיווק ותוכן באמצעות:

• הגדרת יעדים מפורטים
• הדרכה עם נתוני תעשייה
• ממשק להערכת רעיונות
• ניתוח משוב של בינה מלאכותית
• תמיכה בסיעור מוחות יצירתי

שימוש בפלטפורמות ייעודיות ו/או באלגוריתמים קנייניים המנטרים את התנהגות הקונה מאפשר לנו לבנות פרופיל "פסיכולוגי" של פרסונת הקונה לאורך זמן, ולפעמים אף לחזות את מחשבותיו העתידיות ואת התנהגות הרכישה שלו. למידע נוסף, לחצו כאן.

בניית צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית

הפיכת ידע עסקי למערכות אינטראקטיביות דורשת:

• איסוף שיטתי של מקורות
• בחירת פלטפורמת בינה מלאכותית
• יישום פרוטוקולי הדרכה
• עדכוני תוכן שוטפים

הטמעת מדריכים מבוססי בינה מלאכותית

בחינוך, מערכות לימוד מבוססות בינה מלאכותית תומכות בלמידה באמצעות:

• תקשורת בשפה טבעית
• מסלולי טיול מותאמים אישית
• אינטגרציה עם תוכניות קיימות
• הסתגלות לסגנונות למידה
• תמיכה במחנכים

סיכויים עתידיים:

• דגש על שיפור יכולות אנושיות
• איטרציה בהתבסס על משוב
• עדכן את הידע שלך
• התאמת בינה מלאכותית למטרות הארגון
• הערכת יישומים חדשים בגישה אסטרטגית

חברות המאזנות בין טכנולוגיה למטרות קונקרטיות קוצרות את התועלת הגדולה ביותר מכלים אלה.