Implementasi kecerdasan buatan yang efektif membedakan organisasi yang kompetitif dari organisasi yang tidak dan/atau tidak akan kompetitif. Dalam artikel ini, saya akan membahas lima strategi yang memungkinkan untuk mengoptimalkan kemampuan AI.

‍

Penguasaan prompt membantu dalam interaksi dengan ia, terutama penguasaan boolean. Perintah yang terstruktur dengan baik akan meningkatkan kualitas dan relevansi respons. Teknik-tekniknya meliputi:

• Meminta dengan contoh untuk memandu pembelajaran
• Permintaan Berantai untuk Penalaran Logis
• Permintaan kontekstual untuk jawaban spesifik

Bagi mereka yang tertarik untuk melangkah lebih jauh, lihat juga kertas

Akan tetapi, hal ini hanya berlaku sejauh ini. Konsep dasar yang harus dipahami adalah bahwa semakin banyak pengetahuan tentang topik tertentu, semakin baik jawaban yang diperoleh. Seperti halnya seorang fisikawan akan mendapatkan jawaban yang lebih baik tentang topik fisika, demikian juga seorang pengacara akan mendapatkan jawaban yang lebih baik tentang masalah hukum, karena penggunaan bahasa teknis yang benar. Mungkin terdengar paradoks, tapi semakin banyak Anda tahu tentang topik tertentu, semakin akurat jawaban yang akan Anda dapatkan. Begitu juga dengan pencarian Google, begitu juga dengan AI. Saya akan menguraikan hal ini nanti, dengan mengacu pada apa yang telah dikatakan di sini, dan dengan mengacu pada penggunaan petunjuk dalam melatih model umum.

Integrasi ekstensi dalam LLM. Misalnya Gemini dalam ekosistem Google

Pendekatan lain yang berguna untuk mengeksploitasi potensi alat ini adalah penggunaan apa yang disebut 'ekstensi' dalam 'ekosistem' yang sudah ada.

Gemini Extensions menghadirkan fungsionalitas AI ke alat bantu sehari-hari:

• Rangkuman otomatis dari video YouTube
• Menganalisis email di Gmail
• Bantuan dengan perencanaan perjalanan
• Rangkuman Film Dokumenter

Menciptakan segmen audiens yang dinamis dengan AI, atau mengapa tidak perlu membaca pikiran orang untuk memprediksi atau memengaruhi perilaku mereka.

Segmentasi audiens dengan AI memungkinkan umpan balik yang cepat pada pemasaran dan konten:

• Definisi target terperinci
• Pelatihan dengan data industri
• Antarmuka untuk mengevaluasi ide
• Analisis umpan balik AI
• Mendukung curah pendapat yang kreatif

Penggunaan platform khusus dan/atau algoritme eksklusif yang memantau perilaku pembeli memungkinkan untuk membuat profil 'psikologis' pembeli dari waktu ke waktu, bahkan terkadang dapat memprediksi pemikiran dan perilaku pembelian mereka di masa depan. Baca lebih lanjut di sini

Membangun chatbot AI

Transformasi pengetahuan perusahaan ke dalam sistem interaktif membutuhkan:

• Pengumpulan sumber yang sistematis
• Pemilihan Platform IA
• Penerapan protokol pelatihan
• Pembaruan konten secara konstan

Implementasi tutor IA

Dalam dunia pendidikan, sistem bimbingan belajar AI mendukung pembelajaran:

• Komunikasi bahasa alami
• Rute yang disesuaikan
• Integrasi dengan program yang sudah ada
• Beradaptasi dengan gaya belajar
• Dukungan untuk para pendidik

Perspektif masa depan:

• Berfokus pada pengembangan kapasitas manusia
• Melakukan pengulangan berdasarkan umpan balik
• Memperbarui pengetahuan
• Menyelaraskan IA dengan tujuan organisasi
• Mengevaluasi aplikasi baru dengan pendekatan strategis

Perusahaan yang menyeimbangkan teknologi dan tujuan konkret akan mendapatkan manfaat maksimal dari alat ini.