你的老板說「使用人工智慧！」——在什麼時候實際上該使用人工智慧和人工智慧代理。

內容介紹

關鍵信息

• 了解何時使用人工智慧、生成式人工智慧和大型語言模型，取決於識別要解決的問題類型。
• 四種類型的問題包括基本數據處理、傳統的預測性機器學習、生成式人工智能和人工智能代理。
• 基本的數據處理任務，如數據清理和簡單報告，不應該使用人工智慧。
• 經典的預測性機器學習用於存在結構化數據且需要優化單一變量的情況。
• 生成式人工智慧是針對從給定數據集產生新內容或文本的任務的最佳工具。
• AI代理非常適合具有明確決策點和需要自主處理的動態工作流程。
• 評估實施人工智慧解決方案的成本效益是至關重要的，因為較簡單的數據操作往往更有效。
• 數據的質量是基礎；差的數據質量會導致差的人工智慧結果。
• 利益相關者應專注於可衡量的成果以及人工智慧項目的經濟價值，以確保與商業目標的一致性。
• 在向高層管理人員推銷人工智慧解決方案時，強調投資回報率而非功能。