En todas las industrias, la IA generativa está impulsando la innovación y transformando la forma en que trabajamos. Los casos de uso van desde obtener información inmediata de datos no estructurados, como imágenes, documentos y videos, hasta la automatización de tareas de rutina para que pueda concentrarse en el trabajo de viejo valencia. Gen AI lo hace todo manejable y accesible porque cualquier persona en una empresa simplemente puede interactuar con los datos utilizando el habla natural.
Si perfectamente Gen AI es muy prometedor, además viene con una larga nómina de advertencias que si se usan en producción: ¿Qué pasa si nuestros datos confidenciales están expuestos al usar un LLM? ¿Qué pasa si nuestra aplicación no tiene entrada a los datos correctos y genera resultados inexactos para las partes interesadas? ¿Qué pasa si no tenemos los posibles necesarios para construir y proseguir estas herramientas y plataformas?
La IA más precisa y confiable requiere una organización de datos integral que se zócalo en una pulvínulo de datos sólida. Las organizaciones han estado recurriendo al copo de cocaína durante primaveras para desbloquear el poder de los datos. Ahora, están eligiendo copo de cocaína para acomodar una gran variedad de casos de uso de IA y convertir la exageración en ROI.
«Los chatbots conversacionales han capturado la imaginación de todos, pero la verdad es que hay tanto potencial sin explotar que toma datos no estructurados y transformando eso en ideas con IA en el medio», dice Chase Ginther, arquitecto principal de AI/ML y CTO de campo integral en Snowflake. «Vemos a los clientes que conducen mucho valencia comercial con este tipo de casos de uso».
Copo de cocaína Gen AI Daycelebrada en colaboración con AWS, exhibió las muchas formas en que las empresas están recurriendo al copo de cocaína para explotar Gen Ai más allá de los chatbots para encarar los problemas críticos de la labor en todas las industrias. Expertos de copos de cocaína y socios, incluidos Accenture, Braze, Kumo, Landingai, ProDapt, Sigma y Doce Labs participaron en discusiones y demostraciones que iluminaban cómo:
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Desarrollar aplicaciones conversacionales de suscripción calidad más rápido para descomposición de supermercado
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Optimizar el rendimiento de la tubería de PNL con inferencia de lotes LLM rentable
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Servir LLM de código amplio y modelos de incrustación personalizados Para inferencia con GPU administradas
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Principio con Gen AI a través de demostraciones específicas de la industria que muestran soluciones en hecho
Para resaltar solo unos pocos, aquí hay cinco casos de uso esencia para explotar la concepción de Gen AI para encarar los problemas de labor crítica en todas las industrias:
- Mientras que hay muchos casos de uso de Gen AI en todo Servicios financieros, Los ejemplos más destacados en Snowflake muestran la capacidad de la tecnología para procesar y difundir texto y democratizar el entrada a ideas y descomposición a través del habla natural. El socio de Snowflake Accenture, por ejemplo, demostró cómo los profesionales de reclamos de seguros pueden explotar la IA para procesar datos no estructurados, incluidas las identificaciones e informes gubernamentales, para hacer que la sumario de documentos, la nervio de datos, la nervio de reclamos y la concepción de cartas de reclamos sean más simplificadas y eficientes.
- Las recomendaciones personalizadas son uno de los usos más intuitivos para Gen AI en publicidad, medios y entretenimiento. Al proporcionar recomendaciones personalizadas, los streamers y los editores de medios pueden proseguir al manifiesto comprometido, lo que lleva a mejores tasas de retención y beneficios financieros. El socio de Snowflake, Twelve Labs, está llevando la personalización al próximo nivel utilizando IA multimodal para comprender el video. Al analizar todas las modalidades de un video, incluidos los posesiones visuales, de audio, texto y de sonido, pueden proporcionar información contextual y recomendaciones personalizadas.
- La personalización además es un cambio de gozne en atención médica y ciencias de la vida, conduciendo a mejores resultados del paciente y ahorros de costos para los sistemas de salubridad. Los profesionales de la salubridad pueden usar IA para crear planes de tratamiento personalizados, automatizar la documentación y realizar descomposición de salubridad predictivos. Por ejemplo, el socio de Snowflake Kumo usa las capacidades de IA de copas de cocaína para predecir si los pacientes pueden escasear ser readmitidos en el hospital. La aplicación nativa de Kumo proporciona esta inteligencia al combinar el formación esquema sobre datos estructurados y modelos de Gen AI entrenados en datos no estructurados, todo internamente del entorno de copo de cocaína.
- En el sector manifiesto, Gen AI ha mejorado la eficiencia, la prestación de servicios y la toma de decisiones de los servicios ciudadanos a la educación y la defensa. Snowflake Cortex AI, por ejemplo, está ayudando a las agencias gubernamentales a simplificar el seguimiento de los proyectos de ley legislativos mediante la creación de resúmenes de proyectos de ley y chatbots generados por IA que permiten a las personas agenciárselas y hacer preguntas sobre los documentos de los proyectos de ley. Las agencias pueden descubrir rápidamente las tendencias, identificar riesgos y optimizar la asignación de posibles basada en el descomposición generado por IA. Tradicionalmente, esto habría implicado horas de trabajo manual y la creación y mantenimiento de hojas de cálculo extensas y engorrosas.
- Marketing y ventas están particularmente perfectamente posicionados para explotar los asistentes de Gen AI que pueden acelerar el entrada a las ideas. Los equipos de ventas generalmente están encajonados en paneles para obtener ideas. Estos paneles a menudo se vuelven inutilizables o carecen de filtros dinámicos para objetar preguntas de ventas. Con Snowflake Cortex AI, los equipos de ventas pueden construir un asistente de IA y hacer preguntas sobre clientes, territorios o métricas de rendimiento, no se necesitan paneles. Esta decisión puede atesorar tiempo, mejorar las decisiones basadas en datos y capacitar a los equipos de ventas para centrarse en el cerrojo de acuerdos con datos de confianza casi en tiempo auténtico.
Gen AI Day contó con muchas más ideas y demostraciones para una amplia grado de industrias y departamentos, incluidos los servicios financieros; Intereses minoristas y de consumo; publicidad, medios y entretenimiento; fabricación; Lozanía y ciencias de la vida; el sector manifiesto; telecomunicaciones; marketing y ventas; y, posibles humanos e ingeniería.
Pero no te preocupes si te lo perdiste, ahora puedes Mira el evento a pedido.
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