ChatGPT 在 2022 年 11 月的发布激勉了生成式 AI 的淘金热萝莉 后入，各公司争邻采纳这项时期并展示更动。

面前企业中很多树大根深的 AI 应用场景仍使用较早、更熟识的 AI 格式，如机器学习，或者莫得充分运用 AI 的"生成"身手来生成文本、图片和其他数据。传统的聊天机器东谈主、产物保举引擎和其他几个有服从具可能仅依赖于早期的 AI 格式。

企业 AI 平台提供商 Domino Data Lab 的 AI 政策附近 Kjell Carlsson 暗示，生物科技等一些行业正在寻找使用生成式 AI 的圭表，但很多尝试这项时期的企业面前只发现了有限的应用场景。他说，对很多企业来说，生成式 AI 的投资呈报率难以详情。

"对很多用户来说，现实情况是他们莫得满盈的信息来制定运用生成式 AI 用例的 AI 政策，况且他们也无法快速取得满盈的价值，"他补充谈。"他们正在放浪推动几个用例，但同期也在成立传统机器学习和'预测性' AI 用例的组合。"

很多 AI 民众暗示，生成式 AI 面前的应用场景只是冰山一角。跟着生成式 AI 变得更重大，用户在实验中变得更有创意，更多的应用场景将会出现。

有关词，一些生成式 AI 的应用场景仍是浮出水面。以下是一些最受迎接和最有远景的应用：

高等聊天机器东谈主

诚然使用词语和短语识别的简便聊天机器东谈主仍是存在几十年了，但具有生成式 AI 身手的新式聊天机器东谈主不错使对话听起来更当然，同期处理很多客户央求。

IT 分析公司 Forrester 将讲话生成式 AI 和 AI 代理列为 2024 年十大新兴时期之一。举例萝莉 后入，欧洲分享出行和配送就业公司 Bolt 部署了一个智能聊天机器东谈主来处理大多数客户投诉，从简了多半本钱。

很多尝试生成式 AI 的公司惦念幻觉问题，但关于初级别的客户投诉，少数古怪并不是天下末日，Carlsson 指出。"淌若咱们不注重给了一顿饭，而咱们本应该拒绝给某东谈主一顿饭的信用，风险长短常低的，"他说。

在另一个例子中，德国电信使用生成式 AI 改进了其 Frag Magenta AI 助手，公司瞻望该聊天佑手每年将能处理 3800 万次客户互动。

数字助手

包括微软和谷歌在内的几家大型 IT 公司一直在吹捧生成式 AI 数字助手或副驾驶，尽管 CIO 可能并不十足坚信它们的投资呈报率。这些助手不错在组织的边际里搜索信息，创建文档和幻灯片演示，并回来电子邮件链和视频会议。副驾驶 AI 还不错生成供应链文档，如向供应商提取报价。

一些视频会议应用重要面前不错生成转录稿和摘抄，寂寥用具如 Otter.ai 也不错作念到这少量。像 Grammarly 这么的应用重要不错校正语法、拼写和标点记号罪恶。

数字助手还不错针对特定需求进行独特化，AI 援手采购处治决议提供商 Labviva 的连合首创东谈主兼首席时期官 Nick Rioux 说。举例，淌若一家公司频繁购买明锐的化学或生归天合物，生成式 AI 不错在采购订单中添加特殊处理讲明。

"企业生成式 AI 最有远景的用例是那些通过增强功能（如践诺生成、残暴和手动任务自动化）来简化东谈主工发起的任务的用例，"他说。

编码助手

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生成式 AI 最常见的用例之一是编码助手。生成式 AI 不错编写基本的软件代码，让东谈主类重要员专注于更复杂的任务。

数据编排初创公司 Astronomer 的首席时期官 Julian LaNeve 暗示，这些代码副驾驶还不错匡助重要员在遭逢问题时保执对代码的关注萝莉 后入，而不是转向搜索引擎或其他资源寻找谜底。

"他们不错写一个代码在意，让大讲话模子为他们完成代码，"他说，提到大讲话模子。"这不错闪开荒东谈主员保执在咱们所说的'心流状态'和'专注状态'，而不是打断在意力去搜索例子。"

AI 斟酌公司 GenEdge Consulting 的首创东谈主兼料理合资东谈主 Natalie Lambert 补充说，生成式 AI 对网页开荒极端有匡助。通过创建网站代码，生成式 AI 不错显赫减少更新网站所需的时候和本钱。

"通过运用 ChatGPT 等用具，即使莫得深厚时期专长的用户也不错平直在他们的网站上开荒和实施代码，"她说。"这使开荒过程民主化，让聚集民众好像在 AI 的匡助下杀青他们的愿景。"

很多在通盘软件开荒生命周期中实施生成式 AI 的企业面前正在处治该时期的局限性和对团队的影响，以及他们我方的经历训戒。

营销复旧

几位 AI 民众和用户指出，营销复旧是生成式 AI 的一个上风畛域。安全即时通信用具提供商 Brosix 的连合首创东谈主兼首席践诺官 Stefan Chekanov 暗示，生成式 AI 不错创建个性化的营销材料、分析客户数据并协助践诺创作。

"证实我的经历，在生成式 AI 的匡助下，践诺创作和酬酢媒体料理成果要高得多，"他说。"花在琐碎的调节、优化和裁剪上的时候减少了，意味着民众不错专注于高价值任务，从永恒来看不错从简本钱。"

其他东谈主说，生成式 AI 不错证实产物评述进行市集分析，以致不错在客户剖释到问题之前预测客户问题。

银行和保障提供商 USAA 的 AI 和数据科学附近 Aswini Thota 暗示："关于产物公司来说，了解客户反映至关垂死。他们需要知谈客户可爱或不可爱什么，新兴趋势、区域偏好以及客户将若何评价新产物。"

他说，生成式 AI 不错从产物评述中提取客户细察，而不是公司需要委派进行走访。在生成式 AI 之前，数据科学家为心思分析和意图提取构建自界说的当然讲话处理（NLP）模子，但生成式 AI 增强了这些早期尽力。

Thota 补充说："生成式 AI 允许咱们在统一数据集上制定多个领导，只需按一下按钮，组织就不错提取心思、相关的主题和预期用途。"

药物发现

AI 基础设施平台 CUDO Compute 的首席营销官 Lars Nyman 暗示，生成式 AI 正在药物发现中通过建模复杂分子并预测它们的相互作用来使用，"速率之快使传统圭表看起来就像停留在拨号上网期间"。他说，生成式 AI 不错显赫裁汰将新药物推向市集的时候。

证实民众 IT 就业提供商 MSRcosmos 的说法，生成式 AI 不错匡助制药公司预测药物相互作用、再交运用现存药物，并证实患者的基因构成创建个性化调治决议。

2024 岁首，NVIDIA 晓喻了针对医疗保健行业的 AI 启动的 Clara 贪图平台和用于药物发现的生成式 AI 平台 BioNeMo。

一些生物时期和制药公司，包括强生公司，正在扩充生成式 AI 手脚药物发现的下一个要紧打破。

聚集安全和欺骗检测

几家聚集安全公司正在使用生成式 AI 来增强用具，以寻找客户聚集和贪图基础设施上的可疑或不寻常行动。对话自动化处治决议提供商 Conversica 的首席践诺官 Jim Kaskade 暗示，AI 系统还可用于高等欺骗检测，通过分析来往模式和用户行动，以极高的准确性预测欺骗行径。

举例，Palo Alto Networks 提供 Cortex XSIAM 安全运营平台，该平台引诱了公司在 ML 模子和数据存储方面的专科学问，以及 Google 的 BigQuery 企业数据仓库和其 Gemini AI 模子。其方针是及时提醒安全分析师挟制，同期聚集安全平台阻挡学习新的挟制。

业务历程增强

生成式 AI 在企业业务历程增强方面找到了一个上风畛域。在这里，公司正在探索使用生成式 AI 为业务重要责任流提供成果，这些责任疏等闲是其垂直行业所专有的。

举例，金融和保障行业的一些公司正在使用生成式 AI 来协助评估潜在客户的承保东谈主员。袖珍企业贷款平台 Credibly 的连合首席践诺官兼首创东谈主 Ryan Rosett 暗示，该公司使用生成式 AI，引诱机器学习，来评估贷款风险并加快贷款历程。

"Credibly 的生成式 AI 正被用来赋予咱们的承保东谈主超身手，"他说。"手脚一家金融科技贷款公司，咱们的顺利取决于对寻求融资的企业主进行快速准确的风险评估。"

证实 EY 的一项走访，为止 2023 年底，险些统统保障公司皆已采纳生成式 AI 或对其感兴味。约 42% 的保障公司仍是投资了生成式 AI，约三分之二瞻望通过使用生成式 AI 不错杀青特出 10% 的收入增长。

在法律畛域，法律信息就业巨头 LexisNexis 正在拥抱生成式 AI，以应付践诺副总裁兼首席时期官 Jeff Reihl 所看到的公司行业中的颠覆性挟制。

"咱们负重致远，"Reihl 告诉 CIO.com。"咱们作念了一个要紧转移，因为这是一个游戏端正改变者，非论是在交互身手方面，照旧在谜底的全面性和数据生成身手方面。它的身手委果令东谈主畏怯。"

而后，LexisNexis 发布了我方的生成式 AI 处治决议 Lexis+ AI，以提供贯串的法律援用，确保讼师好像取得准确、最新的法律前例。

预测分析

诚然生成式 AI 模子传统上擅长检索和回来信息，但组织面前正在使用该时期进行预测分析。

AI 和机器东谈主风险投资基金 Interwoven Ventures 的正常合资东谈主 Erez Agmoni 暗示，举例，一些公司使用生成式 AI 来预测输送时候表。

由传统 AI 启动的预测分析并不簇新，但生成式 AI 在这项任务中发扬出色，因为它好像处理非结构化数据，而无需预界说算法，曾担任航运公司马士基 AI 和机器东谈主部署认真东谈主的 Agmoni 说。

他说，输送时候表可能是不行预测的，有多个身分影响到达最终意见地的时候。只是稽查历史数据的简便算法不及以提供准确的委派日历。

托运东谈主需要多个系统来分享昔日和刻下的数据，包括多个阶梯的发扬、天气、劳能源发扬和金融市集气象等信息。"好像处治像这个例子这么的问题不错为参与者创造数十亿好意思元的收益，这使得寻找处治决议的平和极端高，"Agmoni 说。

从多个着手提取非结构化数据

最复杂的大讲话模子不错匡助组织的 AI 政策绽开到以前未开荒的来自文本、视频和语音音讯的非结构化数据。供应链可视化平台供应商 FourKites 的践诺副总裁 Sriram Nagaswamy 暗示，举例，一些组织正在使用生成式 AI 从视频监控系统中提取数据。

"咱们在生成式 AI 中看到的最令东谈主兴盛的打破之一是好像提取可在多样应用重要中取得但以前太繁琐或耗时的非结构化数据，这有可能透顶改变市集，"他说。

举例，很多航运