การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้อย่างมีประสิทธิภาพจะสร้างความแตกต่างให้กับองค์กรที่มีการแข่งขันสูงจากองค์กรที่ไม่มีและ/หรือจะไม่เป็น ในบทความนี้ ผมจะพิจารณากลยุทธ์ที่เป็นไปได้ 5 ประการสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพความสามารถของปัญญาประดิษฐ์

‍

ทักษะการใช้คำกระตุ้นช่วยในการโต้ตอบกับ AI โดยเฉพาะกับ บูลีน คำกระตุ้นที่มีโครงสร้างที่ดีจะช่วยปรับปรุงคุณภาพและความเกี่ยวข้องของคำตอบ เทคนิคต่างๆ ประกอบด้วย:

• คำเตือนพร้อมตัวอย่างเพื่อเป็นแนวทางในการเรียนรู้
• การกระตุ้นแบบลูกโซ่สำหรับการใช้เหตุผลเชิงตรรกะ
• คำเตือนตามบริบทสำหรับการตอบสนองที่เฉพาะเจาะจง

สำหรับผู้ที่สนใจเรียนรู้เพิ่มเติม โปรดดู เอกสาร นี้ด้วย

แต่นี่ไปได้แค่ระดับหนึ่งเท่านั้น แนวคิดพื้นฐานที่ต้องเข้าใจคือ ยิ่งคุณมีความรู้เกี่ยวกับหัวข้อใดหัวข้อหนึ่งมากเท่าไหร่ คำตอบของคุณก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น เช่นเดียวกับที่นักฟิสิกส์จะได้คำตอบที่ดีกว่าในหัวข้อฟิสิกส์ ทนายความก็จะได้คำตอบที่ดีกว่าในคำถามทางกฎหมาย เนื่องจากการใช้ภาษาทางเทคนิคที่ถูกต้อง ซึ่งอาจดูขัดแย้ง แต่ยิ่งคุณรู้เกี่ยวกับหัวข้อใดหัวข้อหนึ่งมากเท่าไหร่ คำตอบของคุณก็จะยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น เรื่องนี้เกิดขึ้นกับการค้นหาใน Google อยู่แล้ว และ AI ก็เช่นกัน ผมจะเจาะลึกเรื่องนี้เพิ่มเติมในภายหลัง โดยอ้างอิงจากสิ่งที่ผมได้กล่าวไว้ที่นี่ และอ้างอิงถึงการใช้คำแนะนำในการฝึกแบบจำลองทั่วไป

การรวมส่วนขยายเข้ากับหลักสูตร LLM เช่น Gemini ในระบบนิเวศของ Google

แนวทางที่มีประโยชน์อีกประการหนึ่งในการใช้ประโยชน์จากศักยภาพของเครื่องมือนี้คือการใช้สิ่งที่เรียกว่า "ส่วนขยาย" ภายใน "ระบบนิเวศ" ที่มีอยู่แล้ว

Gemini Extensions นำความสามารถ AI มาสู่เครื่องมือในชีวิตประจำวัน:

• สรุปวิดีโอ YouTube อัตโนมัติ
• การวิเคราะห์อีเมลใน Gmail
• ความช่วยเหลือในการวางแผนการเดินทาง
• บทสรุปสารคดี

การสร้างกลุ่มเป้าหมายแบบไดนามิกด้วย AI หรือเหตุใดคุณไม่จำเป็นต้องอ่านใจผู้คนเพื่อคาดเดาหรือมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของพวกเขา

การแบ่งกลุ่มผู้ชมด้วย AI ช่วยให้สามารถตอบรับข้อมูลด้านการตลาดและเนื้อหาได้อย่างรวดเร็วผ่าน:

• การกำหนดเป้าหมายโดยละเอียด
• การฝึกอบรมด้วยข้อมูลอุตสาหกรรม
• อินเทอร์เฟซสำหรับการประเมินความคิด
• การวิเคราะห์ข้อเสนอแนะ AI
• การสนับสนุนการระดมความคิดสร้างสรรค์

การใช้แพลตฟอร์มเฉพาะและ/หรืออัลกอริทึมที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งคอยตรวจสอบพฤติกรรมของผู้ซื้อ ช่วยให้เราสามารถสร้างโปรไฟล์ "ทางจิตวิทยา" ของตัวตนของผู้ซื้อได้เมื่อเวลาผ่านไป บางครั้งอาจสามารถคาดการณ์ความคิดและพฤติกรรมการซื้อในอนาคตของพวกเขาได้ เรียนรู้เพิ่มเติมได้ ที่นี่

การสร้าง AI Chatbots

การแปลงความรู้ทางธุรกิจให้เป็นระบบโต้ตอบต้องมี:

• การรวบรวมแหล่งข้อมูลอย่างเป็นระบบ
• การเลือกแพลตฟอร์ม AI
• การดำเนินการตามพิธีการฝึกอบรม
• อัปเดตเนื้อหาอย่างต่อเนื่อง

การนำผู้สอน AI มาใช้

ในด้านการศึกษา ระบบการสอน AI สนับสนุนการเรียนรู้ผ่าน:

• การสื่อสารด้วยภาษาธรรมชาติ
• กำหนดการเดินทางส่วนบุคคล
• การบูรณาการกับโปรแกรมที่มีอยู่
• การปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบการเรียนรู้
• การสนับสนุนสำหรับนักการศึกษา

แนวโน้มในอนาคต:

• มุ่งเน้นการเสริมสร้างศักยภาพของมนุษย์
• ทำซ้ำตามข้อเสนอแนะ
• อัพเดตความรู้ของคุณ
• การจัดแนว AI ให้สอดคล้องกับเป้าหมายขององค์กร
• ประเมินแอปพลิเคชันใหม่ด้วยแนวทางเชิงกลยุทธ์

บริษัทที่สามารถสร้างสมดุลระหว่างเทคโนโลยีและเป้าหมายที่ชัดเจนจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากเครื่องมือเหล่านี้