到目前为止，高级聊天机器人、数字助理和编码助手似乎是新一代人工智能在商业领域应用的一些最佳领域。

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2022年 11 月 ChatGPT 的推出引发了生成式人工智能淘金热，各大企业纷纷采用这项技术并展示创新。

当今企业中根深蒂固的许多AI用例都使用较老、较成熟的 AI 形式，例如机器学习，或者没有利用 AI 的“生成”功能来生成文本、图片和其他数据。传统的聊天机器人、产品推荐引擎和其他一些有用的工具可能仅依赖于早期形式的 AI。

企业AI 平台提供商 Domino Data Lab 的 AI 战略主管 Kjell Carlsson 表示，一些行业（例如生物技术）正在寻找使用新一代 AI 的方法，但许多尝试该技术的企业迄今为止发现的用例数量有限。他表示，对于许多企业来说，新一代 AI 的投资回报难以捉摸。

“现实情况是，很多用户没有足够的[信息]来制定利用生成式人工智能用例的人工智能战略，而且他们无法快速获得足够的价值，”他补充道。“他们正在大力推广几个用例，但他们也在构建传统机器学习和‘预测性’人工智能用例组合。”

许多人工智能专家表示，目前生成式人工智能的用例只是冰山一角。随着生成式人工智能变得更加强大以及用户在实验中变得更加富有创意，更多的用例将会出现。

然而，一些新一代人工智能用例已经涌现。以下是一些最受欢迎和最有前景的用例。

一、高级聊天机器人

虽然使用单词和短语识别的简单聊天机器人已经存在了几十年，但具有新一代人工智能功能的新型聊天机器人可以在处理许多客户请求时使对话听起来更自然。

IT分析师 Forrester 将语言人工智能和人工智能代理列为2024 年十大新兴技术之一。例如，欧洲拼车和送货服务 Bolt 已经部署了一个智能聊天机器人来处理大多数客户投诉，从而节省了大量成本。

卡尔森指出，许多尝试使用人工智能的公司都担心幻觉，但对于低水平的客户投诉，几次失误并不是什么大问题。“如果我们不小心进去免费提供一顿饭，而我们本应该拒绝给某人一顿饭的信用，那么风险非常低，”他说。

另一个例子是，德国电信使用人工智能来改进其 Frag Magenta 人工智能助手，该公司预计聊天助手每年将能够处理 3800 万次客户互动。

二、数字助理

包括微软和谷歌在内的多家大型IT 公司一直在大力推广人工智能数字助理，即副驾驶，尽管首席信息官们可能并不完全看好它们的投资回报率。这些助理可以搜索组织内部的黑暗角落以获取信息、创建文档和幻灯片演示，并总结电子邮件链和视频会议。副驾驶人工智能还可以生成供应链文档，例如向供应商索要报价。

一些视频会议应用程序现在可以生成转录和摘要，Otter.ai等独立工具也是如此。Grammarly 等应用程序可以纠正语法、拼写和标点符号中的错误。

人工智能辅助采购解决方案提供商Labviva 联合创始人兼首席技术官 Nick Rioux 表示，数字助理还可以专门满足特定需求。例如，如果一家公司定期采购敏感化学或生物化合物，那么人工智能可以在采购订单中添加特殊处理说明。

他说：“企业生成人工智能最有前景的用例是那些通过增强功能（如内容生成、建议和手动任务自动化）简化人类任务的案例。”

三、编码助手

最常见的人工智能用例之一是编码助手。人工智能可以编写基本的软件代码，让人类程序员专注于更复杂的任务。

数据编排初创公司Astronomer 的首席技术官 Julian LaNeve 表示，这些代码副驾驶员还可以帮助程序员在遇到问题时专注于代码，而不是求助于搜索引擎或其他资源来寻找答案。

“他们可以编写代码注释，让 LLM 为他们完成代码，”他提到大型语言模型时说道。“这可以让开发人员处于我们所说的‘心流状态’和‘专注状态’，而不是分散注意力去搜索示例。”

人工智能咨询公司GenEdge Consulting 创始人兼执行合伙人 Natalie Lambert 补充说，Gen AI 对网站开发特别有帮助。通过创建网站代码，Gen AI 可以显著减少更新网站所需的时间和成本。

“通过利用ChatGPT 等工具，即使没有深厚技术专业知识的用户也可以直接在他们的网站上开发和实施代码，”她说。“这使开发过程变得民主化，让网络专家能够在人工智能的帮助下实现他们的愿景。”

许多在整个软件开发生命周期中实施人工智能的企业目前正在努力解决该技术的局限性和团队影响，以及他们自己的经验教训。

四、营销支持

一些人工智能专家和用户指出，营销支持是新一代人工智能的优势之一。安全即时通讯工具提供商Brosix 的联合创始人兼首席执行官 Stefan Chekanov 表示，新一代人工智能可以创建个性化的营销材料、分析客户数据并协助创建内容。

“根据我的经验，在人工智能的帮助下，内容创作和社交媒体管理会更加高效，”他说。“花在琐碎的调度、优化和编辑上的时间更少，意味着专家可以专注于高价值的任务，这相当于节省了成本。”

其他人表示，Gen AI可以根据产品评论进行市场分析，甚至可以在客户意识到问题之前预测客户问题。

“对于产品公司来说，了解客户反馈至关重要，”银行和保险提供商 USAA 的人工智能和数据科学总监 Aswini Thota 表示。“他们需要知道客户喜欢或不喜欢什么、新兴趋势、区域偏好以及客户如何评价新产品。”

他说，Gen AI可以从产品评论中提取客户见解，而公司无需委托调查。在 Gen AI 出现之前，数据科学家构建了自定义自然语言处理 (NLP) 模型，用于情绪分析和意图提取，但 Gen AI 为这些早期工作增添了新内容。

Thota补充道：“Gen AI 允许我们在同一数据集上制作多个提示，只需按一下按钮，组织就可以提取情绪、讨论主题和预期用途。”

五、药物研发

人工智能基础设施平台CUDO Compute 的首席营销官 Lars Nyman 表示， Gen AI 正在用于药物研发，通过对复杂分子进行建模并预测其相互作用，“其速度之快让传统方法看起来就像停留在拨号上网时代”。他表示，Gen AI 可以大大缩短新药上市所需的时间。

全球IT 服务提供商 MSRcosmos 表示， Gen AI 可以帮助制药公司预测药物相互作用、重新利用现有药物并根据患者的基因组成制定个性化疗法。

2024年初，NVIDIA 宣布推出面向医疗行业的 AI 驱动的 Clara 计算平台，以及用于药物研发的新一代 AI 平台 BioNeMo。

包括强生公司在内的一些生物科技和制药公司正在推动人工智能成为药物研发的下一个重大突破。

六、网络安全和欺诈检测

多家网络安全公司正在使用人工智能来增强工具，以查找客户网络和计算基础设施上的可疑或异常行为。对话式自动化解决方案提供商Conversica 的首席执行官 Jim Kaskade 表示，人工智能系统还可用于高级欺诈检测，通过分析交易模式和用户行为，可以非常准确地预测欺诈活动。

例如，Palo Alto Networks提供Cortex XSIAM安全运营平台，该平台结合了该公司在 ML 模型和数据存储方面的专业知识以及 Google 的 BigQuery 企业数据仓库及其 Gemini AI 模型。目标是实时向安全分析师发出威胁警报，同时网络安全平台不断了解新威胁。

七、业务流程增强

生成式人工智能在企业业务流程增强方面找到了最佳点。在这方面，公司正在探索使用生成式人工智能来提高业务关键型工作流程的效率，这些工作流程通常是其垂直行业所独有的。

例如，金融和保险行业的一些公司正在使用人工智能帮助承销商评估潜在客户。Credibly是一个面向小型企业的贷款平台，该公司联合首席执行官兼创始人 Ryan Rosett 表示，该公司使用人工智能与机器学习相结合来评估贷款风险并加快贷款流程。

“Credibly正在利用 Gen AI 为我们的承销商提供超能力，”他说。“作为一家金融科技贷款公司，我们的成功取决于对寻求融资的企业主进行快速而准确的风险评估。”

安永的一项调查显示，截至 2023 年底，几乎所有保险公司都已采用或对其感兴趣。约 42% 的保险公司已经投资了人工智能，约三分之二的保险公司预计通过使用人工智能，收入将增长 10% 以上。

在法律领域，法律信息服务巨头LexisNexis 正在拥抱生成式人工智能，以应对执行副总裁兼首席技术官 Jeff Reihl 所认为的该公司所在行业的颠覆性威胁。

“我们全员上阵，”Reihl 说。“我们做了一个重大调整，因为从交互能力、答案的全面性和数据生成能力来看，这是一个游戏规则的改变。它的能力令人震惊。”

LexisNexis此后发布了自己的生成式 AI 解决方案 Lexis+ AI，提供链接的法律引文，确保律师能够获得准确、最新的法律先例。