生成式 AI：如何应用于当今的业务应用

人工智能（AI）的快速发展为业务创新开辟了新的领域。算力、数据存储和算法的显著进步促进了更复杂的 AI 系统的开发。软件部署流程（如容器化和编排）的改进将推动 AI 和机器学习（ML）应用的发展。例如，开发人员现在可以利用红帽 OpenShift 数据科学和 NVIDIA AI-ready Enterprise Platform 等常见解决方案，以可扩展且高效的方式构建、部署和管理 AI/ML 工作负载。

所有这些技术进步都让 AI 在各个领域变得更加触手可及，更加实用。在众多的 AI 分支中，生成式 AI 是一种催化剂，它使企业能够针对复杂问题创建、迭代和优化解决方案。随着人们对生成式 AI 的兴趣与日俱增，当前正是探索生成式 AI 潜力的绝佳机会，还可以深入了解它在打造变革性业务应用中的能力。

什么是生成式 AI？

生成式 AI 是人工智能的一个分支，它使机器能够创建图像、文本和音乐等原创内容。与依赖于预定义规则或显式数据模式的传统 AI 系统不同，生成式 AI 利用复杂的神经网络从大量数据集中学习并自主生成输出。

生成式 AI 可以为业务应用做些什么？

生成式 AI 有望释放各行各业的创造力。企业可以利用生成式 AI 来提高运维效率、策划引人入胜的营销活动、检测欺诈行为或生成接近真人的虚拟客服，从而增强人类的创造力并加速创新。借助生成式 AI 应用和正确的数据，公司可以探索更多可能性，最大限度地降低风险，优化生产并实现任务自动化，从而带来突破性的解决方案并节省成本。

打造个性化客户体验

为客户创造个性化体验是企业成功的基石。生成式 AI 可以在其中发挥关键作用，通过分析大量客户数据，帮助业务领导者了解客户的偏好、行为和趋势。有了这些宝贵信息，公司就可以动态生成个性化推荐、有针对性的广告和定制化体验，最终促进客户参与度和忠诚度的提升。

生成式 AI 通常用于开发虚拟助理和聊天机器人，它们可以自主地与客户互动、处理客户的咨询并提供支持。虚拟助理这类业务应用已经存在相当长一段时间了。例如，Watson Assistant 于 2016 年 7 月发布，如今广泛用于客户服务、营销和人力资源领域。AI 驱动的虚拟助理可以改善客户服务，自动执行日常任务并增强用户体验。

简化运维，提高效率

生成式 AI 可以自动执行耗时且重复的任务，帮助企业提高运维效率。从生成自动化报告和优化供应链管理，到预测性维护和异常检测，企业可以利用生成式 AI 来简化运维、降低成本并提高整体效率。 

例如，Ansible Lightspeed（技术预览版）将帮助开发人员将生成式 AI 与 IBM Watson Code Assistant 结合使用，从而更高效地创建 Ansible Playbook 自动化。通过让生成式 AI 自动执行单调枯燥的任务，员工可以专注于具有更高价值的活动，从而促进企业生产力和创新。

改进决策

生成式 AI 可以成为数据驱动型决策的重要工具。企业可以利用历史数据和运行模拟来生成多种候选方案，然后测试各种假设并做出预测。生成式 AI 可以分析大量数据，识别模式并生成预测或模拟，以协助完成决策过程。它可以提供有价值的见解、优化运维并为战略规划提供支持。 

例如，Atomiton 可以预测制造商的能源需求，并确定在生产车间运行高耗能机器的优化方法，以降低成本。这种决策能力使各行各业的业务领导者能够探索多种结果，评估风险并优化战略。

保护隐私和安全

数据隐私和安全对所有企业都至关重要，尤其是医疗卫生和金融领域的企业。生成式 AI 提供了一种保护隐私的方法，它可以生成合成数据，既保持了原始数据集的统计属性，又保护了个人隐私。这种方法可以促进数据共享和协作，同时保护敏感信息。 

欺诈检测和网络安全

生成式 AI 可以分析数据模式、异常和潜在威胁，帮助识别和预防欺诈活动。它可以增强安全防护系统、检测漏洞并降低风险。来自 Dynatrace 和 CrowdStrike 等红帽合作伙伴的认证 Operator 可以利用 AI（尽管方式不同）来检测欺诈行为并确保云运维的安全。

生成式 AI 将为业务应用带来变革性转变。通过采用生成式 AI，企业可以发挥前所未有的创造力，提供个性化体验，简化和保护运维，增强决策并促进创新。

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