波士頓——近一年前，隨著諸如以下工具的發布，生成式人工智能迅速成為主流： ChatGPT 和Dall-E 2一樣，該技術的應用尚未廣泛。
雖然微軟等供應商， Google, OpenAI 和 Meta 發布了一系列大型語言模型 – 從 GPT-4 到 LLaMa 2 到 Bard——生成式 AI 工具的激增並不意味著所有組織都有能力使用它們。
儘管醫療保健等某些行業已經找到了使用該技術的方法，儘管存在一些與之相關的數據風險和安全性，但其他行業仍在努力尋找使用該技術的方法。
整體健康合作夥伴
Ensemble Health Partners 是一家 example 首席創新官 Pieter Schouten 表示，這是一家已經在使用該技術的公司。
這家為醫院、衛生系統和醫生診所提供服務的收入周期管理軟件供應商在組織內成立了一個單獨的小組來試驗新想法，以找出應用生成式人工智能的方法。
“我們的目標是廣泛挖掘我們的所有數據，並使用人工智能、genAI 和自動化為我們的客戶帶來改變，”Schouten 在周二的 Generative AI World 會議上發表演講時說道。
考慮到這一目標，Ensemble Health 開始應用生成式人工智能。 一種方法是與 DRG（診斷相關組）驗證，其中涉及確認主要和次要的醫療診斷，以確保正確計費。
“這些系統基本上可以幫助我們做出決策，”舒滕說。
營銷和 Nicest.ai
應用生成式人工智能的其他行業包括營銷。
最好的.ai是一家擁有自己專有的法學碩士學位的生成式人工智能營銷公司，正在利用該技術幫助不同領域的公司更好地定位潛在客戶。
Nicest.ai 技術接口 OpenAI的 GPT以及互聯網上的其他程序，並創建個性化程序來提高客戶的生產力。
該程序連接到各種在線程序以收集有關上市公司的信息。
然後，它使用該信息為公司創建個性化潛在客戶生成模塊，並將其插入公司提供的參數中 最好的.ai，以改善其業務。
“這是一個重要的補充和補充，因為它所做的就是將無人機工作、單調的工作從人們的崗位上轉移出去，並為他們做，”貝克在接受采訪時說。 “這讓他們能夠做更有趣的工作； 這讓他們可以騰出時間來做更重要的工作。”
猶豫和資源
然而，雖然醫療保健和營銷行業的員工似乎很容易接受生成式人工智能所代表的變革，但並非所有行業或組織都投入這項技術。
為了 example教育管理公司 Achiving the Dream 的首席財務官 Janice Stucke 在接受采訪時表示，許多首席財務官仍然對如何實施和使用相對較新且快速發展的技術猶豫不決。
Stucke 表示：“變革管理目前永無止境。”他補充說，許多員工因 COVID-19 大流行帶來的變革而精疲力盡，更不用說隨之而來的快速技術進步了。
“我認為很多人都將努力積聚精神上和情感上的能量來實現更高層次的轉變。 儘管從長遠來看它可能會減輕壓力，但要讓它運轉並實施還需要做很多工作。”
斯塔克說，實施生成式人工智能的另一個挑戰可能是特定組織的規模。
“我在一家中型公司，而且是一家非營利組織，”她說。 “我們沒有無限的預算。 我們從哪裡開始了解如何作為中型機構實施這項技術？”
同時，較大的組織可能有資源來構建專有模型。 但較小的公司在做到這一點上會遇到更大的困難，儘管它們被生成式人工智能的簡單性和效率的承諾所吸引。
“作為一家規模較小的公司，我該去哪裡才能獲得這項技術，同時還能獲得能夠節省一些時間的信息，”Stucke 說。
Esther Ajao 是一位 TechTarget 新聞撰稿人，報導人工智能軟件和系統。
