生成式AI可能出错的地方很多，但当它顺利时，值得强调这一点。例如，这些公司会以可衡量的方式提升效率、编写代码、提供更好的客户服务以及优化促销活动。
生成式人工智能是一种通过提示输出内容——文本、代码、语音、图片和视频——的人工智能形式。自2021年发布DALL-E图像，随后次年，ChatGPT用于文本，Midjourney和Stable Diffusion用于图像以来，企业们一直渴望探索生成式人工智能如何通过更好地解答客户问题、加快员工任务、编写代码，甚至帮助科学家建模蛋白质的三维结构来改变他们的服务、工作流程和流程。
研究机构MarketsandMarkets预测，生成式人工智能软件市场将从2025年的710亿美元增长到2032年的8910亿美元，同期复合年增长率略高于43%。
以下是当今组织如何利用并成功利用生成式人工智能的四个例子。
生成式人工智能应用案例一：Husqvarna将生成式人工智能带入工厂车间
瑞典工业制造商Husqvarna正在利用生成式人工智能减少工厂车间的意外停机时间。
该公司生产包括机器人割草机、链锯和割草机在内的户外动力产品，并开发了AI Factory Companion，这是一款生成式AI副驾驶，帮助技术人员和操作员诊断和解决机械故障。他们可以向副驾驶描述机器的症状，并建议测试以验证问题及可能的解决方案。
“我们现在还不能回答所有问题，但我们可以解决一些简单的问题，比如占整体数据的20%，在某些情况下，还能非常快速地加快解决时间，”公司制造数字化负责人Jonathan Wickström说。“如果没有数据，我们什么都做不了，而且这种情况会持续一段时间。但现在我们可以改进共同知识库，而不是再填一个没人会看的PDF。”
维克斯特伦的建议： 掌握传统搜索技术，并将其与生成式人工智能结合，以获得最强大的结果。强大的生成式AI伴侣背后的魔力在于良好的搜索——找到与用户问题最相关的文档。
生成式人工智能应用案例二：霍尼韦尔与生成式人工智能进行转换
跨国企业霍尼韦尔正在利用生成式人工智能简化端到端流程，减少员工的行政任务。
这家财富500强公司主要从事航空航天、建筑自动化、工业自动化以及能源与可持续发展解决方案，使用Microsoft 365 Copilot进行内容聚合和摘要，GitHub Copilot用于代码生成和软件现代化，并正在测试Microsoft 365 Copilot用于销售和财务，集成Salesforce和SAP。
公司高级副总裁兼首席数字技术官Sheila Jordan表示：“这是一项颠覆性技术，将从根本上改变我们的工作、生活和娱乐方式。”
乔丹的建议： 生成式人工智能的成功关键在于拥有正确的数据策略。“没有数据战略，就无法拥有生成式人工智能战略，”她说。“对我们来说，好消息是，虽然我们的数据不完美，但状态非常好，我们确实用数据驱动的洞察来管理公司。现在我们可以在此基础上叠加生成式人工智能，释放新的知识、洞见和机遇。”
生成式人工智能应用案例三：Ally Financial以三项指导原则证明生成式人工智能取得成功
银行控股公司Ally Financial以两个用例启动了其生成式人工智能转型：通话摘要和市场营销。
该通话摘要功能旨在支持Ally的客户服务和体验团队，并利用Microsoft Azure和Azure OpenAI服务，为呼叫中心员工接听的每通电话制作详细文档。它提供每周数万通客户服务电话的实时摘要访问。
而市场团队能力则利用 Ally.ai 上的LLM聊天和提示功能，是公司所有AI应用的专有平台，帮助营销人员制作创意活动。Ally表示，这帮助将制作创意活动和内容所需的时间缩短了多达三周，主要用于早期阶段的调研、初稿和命名练习，相比没有AI的典型流程，平均节省了34%的时间。
这两种用例都利用 Ally.ai，以及生成式人工智能的操作手册，使公司能够在其高度监管的业务中融入生成式人工智能，同时不牺牲安全或治理措施。
“我从一开始就非常明确，虽然你可能被视为行业领导者，并因早期采用生成式人工智能而获得认可，但即使是一点小失误，也会让我们倒退半步，”Ally首席信息、数据与数字官Sathish Muthukrishnan说。“我们不想处于那种境地，所以必须保护自己。”
穆图克里希南的建议： 在生成式人工智能领域，遵循三个指导原则：从聚焦、基于意图的投资和构建开始;有勇气尝试新技术，但目的是展示价值，以凝聚整个组织;要有耐心和深思熟虑，去教育整个公司。
“不要只在科技的四面墙内做实验和发明，”他说。“向整个公司展示科技的价值，用他们的语言交流，并通过教育和赋能整个组织来吸引他们。”
生成式人工智能应用案例四：亨高将生成式人工智能视为推动力和战略颠覆者
德国消费品公司亨克尔正在利用生成式人工智能进行贸易促进管理（TPM）和贸易促进优化（TPO）。
TPM和TPO是消费品领域的关键学科，涉及管理和优化与零售商开展的所有促销活动，从折扣到扣款和付款。亨克尔与SAP联合创新团队合作，开发了一款利用SAP Analytics Cloud中Just Ask生成AI功能的工具。
亨克尔CDIO迈克尔·尼尔斯说：“贸易促销的使用，虽然仍然复杂，但对关键客户经理来说已经变得更加直观。”“关键客户经理或销售人员正在查看促销数据，给出了非常好的提示。传统机器学习根本无法做到这一点。有了生成式人工智能，人工智能的能力变得更加广泛地被非数据科学博士的人使用。”
现在，客户经理可以走进零售商的会议，讨论在活动期间应提供哪些折扣，并利用自然语言实时探索各种选项。客户经理可以在第二天完成计划，而不是以前需要几个月才能分享。
尼尔斯的建议： 考虑为你的业务打造垂直大型语言模型，真正利用生成式人工智能。
他说：“我们相信未来会有新的垂直大型语言模型出现，甚至是基于特定领域的微垂直模型。”“在正确的领域拥有大型语言模型将是巨大的竞争优势，如果我们不这样做，我们将受到他人的威胁和危险。”
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