En effektiv implementering av artificiell intelligens skiljer konkurrenskraftiga organisationer från dem som inte är det och/eller inte kommer att bli det. I den här artikeln går jag igenom fem möjliga strategier för att optimera AI-kapaciteten.

‍

Att behärska uppmaningar hjälper till i interaktionen med ia, särskilt behärskning av booleaner. Välstrukturerade uppmaningar förbättrar kvaliteten och relevansen i svaren. Tekniker inkluderar:

• Uppmana med exempel för att styra inlärningen
• Kedjeprompt för logiskt resonemang
• Kontextuella uppmaningar för specifika svar

För den som är intresserad av att gå vidare, se även denna papper

Detta räcker dock inte långt. Det grundläggande konceptet som måste förstås är att ju mer kunskap om ett specifikt ämne, desto bättre blir svaret. På samma sätt som en fysiker får bättre svar på fysikfrågor, får en jurist bättre svar på juridiska frågor, eftersom han eller hon använder rätt fackspråk. Det kan låta paradoxalt, men ju mer du vet om ett specifikt ämne, desto mer korrekta svar får du. Så var det med Googles sökningar, så är det med AI. Jag kommer att utveckla detta senare, med hänvisning till vad som har sagts här, och i stället med hänvisning till användningen av uppmaningar vid utbildning av generiska modeller.

Integrering av tillägg i LLM. T.ex. Gemini i Googles ekosystem

En annan användbar metod för att utnyttja potentialen i detta verktyg är att använda så kallade "tillägg" inom ett befintligt "ekosystem".

Gemini Extensions ger AI-funktionalitet till vardagliga verktyg:

• Automatiska sammanfattningar av YouTube-videor
• Analysera e-postmeddelanden i Gmail
• Hjälp med reseplanering
• Sammanfattningar av dokumentärer

Skapa dynamiska målgruppssegment med AI, eller varför det inte är nödvändigt att läsa människors tankar för att förutse eller påverka deras beteende.

Målgruppssegmentering med AI ger snabb återkoppling på marknadsföring och innehåll:

• Definition av detaljerade mål
• Utbildning med branschdata
• Gränssnitt för utvärdering av idéer
• AI-analys av återkoppling
• Stöd till kreativ brainstorming

Genom att använda särskilda plattformar och/eller egenutvecklade algoritmer som övervakar en köpares beteende kan man skapa en "psykologisk" profil av köparen över tid och ibland till och med förutse dennes framtida tankar och köpbeteende. Läs mer om detta här

Bygga AI-chattbottar

Omvandlingen av företagskunskap till interaktiva system kräver:

• Systematisk insamling av källor
• Val av IA-plattform
• Implementering av utbildningsprotokoll
• Kontinuerlig uppdatering av innehåll

Implementering av IA-handledare

Inom utbildning stödjer AI-system för handledning inlärning genom:

• Kommunikation på naturligt språk
• Skräddarsydda rutter
• Integration med befintliga program
• Anpassning till inlärningsstilar
• Stöd till utbildare

Framtida perspektiv:

• Fokus på att bygga upp mänsklig kapacitet
• Iteration baserad på feedback
• Uppdatering av kunskap
• Anpassning av IA till organisationens mål
• Utvärdering av nya applikationer med ett strategiskt tillvägagångssätt

Företag som balanserar teknik och konkreta mål har störst nytta av dessa verktyg.