另一種用途可能更接近該象
透過使用人工智慧添加更多的時間和資源，您可以持續進行全面的競爭分析。 補充－一種降低你效率的新功能。這些用途才是真正的創新。例如，您使用自訂學習模型建立新的聊天機器人，該模型掃描所有培訓文檔，為客戶提供互動式幫助應用程式。令人驚嘆的新體驗需要更加關注培訓手冊的品質和結構。 這些類別可能讓人感覺深奧。正如我所指出的，這些案例可能屬於一個範圍，因此一種用途可能位於右上象限的頂部（非常新的功能和高效），而限中的圖表中心點（有些新）能力和整體效率）。不過，這個分類表很實用。 用例類別讓您擺脫困境 當用例與您認為的優先事項以及高階領導者認為重要的內容不一致時，生成式人工智慧規劃中最大的緊張之一就會出現。 讓我解釋。 我 巴基斯坦 電話號碼 收集了 230 多個生成式 AI 在內容和行銷領域的用例。以下是它們如何分為四類： 增強（新能力，更有效率）：6% 精細化（現有能力，更有效率）：31% 補充（現有能力，效率較低）：45% 補充（新能力，效率較低）：18% 生成式 AI 的用例分為四大類：增強 6%、細化 31%、補充 45% 和補充 18%。
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三分之一的用例屬於最常見的用例——日常工作中完成的工作變得更有效率。但有趣的是，這只是三分之一。 到目前為止，最受歡迎的用例 (45%) 是曾經因為花費太多精力而被忽視的工作，但現在由於生成人工智慧而值得去做。他們實際上增加了對更多資源的需求。這項發現與我與客戶合作時收集到的早期軼事證據相符。行銷中的大多數生成式人工智慧整合都增加了對預算和資源的新要求，補充了現有功能。
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