Üretken Yapay Zeka Uygulama Yaklaşımı Genel Görünüm

Verilere göre, ortalama olarak çalışma saatlerinin %40'ı generative AI tarafından otomatikleştirilebilir veya geliştirilebilir.

Küresel yöneticilerin %97'si, yapay zeka temel modellerinin veri türleri arasında bağlantılar sağlayacağına ve yapay zekanın nerede ve nasıl kullanıldığını devrim niteliğinde değiştireceğine katılıyor. Küresel yöneticilerin %98'i, yapay zeka temel modellerinin, önümüzdeki 3 ila 5 yıl içinde kendi organizasyonlarının stratejilerinde önemli bir rol oynayacağı konusunda hemfikir.

Üretken Yapay Zeka Kabiliyetleri

Metin (Text)

Kullanıcının ihtiyaçlarına uygun ayrıntı ve karmaşıklıkla sunulan, erişilebilir ton ve kalitede yazılı dil çıktıları. Örnekler arasında doküman özetleme, müşteriye yönelik materyaller yazma ve doğal dilde karmaşık kavramları açıklama bulunuyor.

Görüntü (Image)

Metinsel veya görsel ipuçlarını kullanarak gerçeklik, değişkenlik ve "yaratıcılık" dereceleri değişen görüntüler oluşturan model.

Kod (Code)

Programlamadaki farklı dillerde bilgisayar kodu. Otomatik olarak kodu özetleme, belgeleme ve insan geliştiriciler için kodu yorumlama kapasitesine sahip.

Video

Görüntülere benzer şekilde, Üretken AI modelleri kullanıcıdan alınan ipuçlarıyla video çıktıları oluşturabilir; sahneler, insanlar ve tamamen kurgusal ve modele özgü nesnelerle.

Ses (Audio)

Yazılı çıktılara benzer şekilde, doğal, konuşkan ve hatta günlük konuşma tarzları arasında hızlıca geçiş yapabilen ses çıktıları.

3D/Uzmanlaşmış (3D/Specialized)

Metin veya iki boyutlu girdilerden (örneğin, resimler) yola çıkarak 3D nesneleri temsil eden veri üretebilen ve çıkaran modeller. Örnekler arasında bir omniverse ortamında sanal renderlamalar oluşturma ve AI destekli prototipleme ve tasarım bulunmaktadır..