Digitális innovációs ügynökségként mindig is a legmodernebb technológiák felhasználásával és integrálásával foglalkoztunk. Az AI (Artificial Intelligence) kikerülhetetlen része az IT szektornak, így az évek során a generatív mesterséges intelligencia B2B lehetőségeit kezdtük el kutatni. Ennek köszönhetően ma már biztos szakmai tapasztalattal rendelkezünk a területen, és önálló céges kompetenciává nőtte ki magát a generatív AI üzleti integrálása.
Mi az a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia (AI) a számítástechnikának egy ága, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy olyan feladatokat hajtsanak végre, amelyek általában emberi intelligenciát igényelnek. Az algoritmusok és adatelemzések révén az AI-rendszerek tanulhatnak (machine learning), érvelhetnek, és döntéseket hozhatnak, ezáltal lehetővé téve a vállalkozások számára a folyamatok automatizálását és a hibalehetőségek csökkentését.
Mi az a generatív AI?
A generatív mesterséges intelligencia az AI nagy halmazának egy része (lásd az ábrát), amelynek célja, hogy önállóan hozzon létre új tartalmakat és megoldásokat. A hagyományos mesterséges intelligencia modellektől eltérően, amelyek a meglévő adatok elemzésére és a tanult mintákon alapuló előrejelzésekre összpontosítanak, a generatív AI képes újszerű alkalmazások létrehozására, amelyek során gyakran utánozza az emberi kreativitást és intelligenciát.
Generatív AI három fajtája: Transformation AI, Operational AI és Creation AI.
Az operatív AI egyszerűsíti az üzleti műveleteket az automatizálás és a döntéshozatali képességek révén. Elősegíti a prediktív elemzést és a folyamatok optimalizálását, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy adatvezérelt döntéseket hozzanak, és agilisan alkalmazkodjanak a dinamikusan változó piai körülményekhez.
Hétköznapi felhasználás:
Az operational AI működésére az egyik legjobb példa az Apple asszisztense, Siri, vagy az Amazon által fejlesztett Alexa. Az operational AI algoritmusoknak köszönhetően képesek megérteni és feldolgozni a hallott nyelvet, parancsokat teljesíteni és különböző feladatokat végrehajtani. De emellett a GPS is az operational AI alapelveire támaszkodik.
A Creation AI a generatív mesterséges intelligencia egy másik alfaja, amelynek célja, hogy teljesen új tartalmakat, terveket vagy megoldásokat hozzon létre tanult minták alapján. Önállóan képes műalkotásokat, zenei kompozíciókat, termékterveket és írott tartalmat készíteni, kibővítve az eddig ismert kreatív lehetőségeket.
Hétköznapi felhasználás
A Creation AI felhasználására egy egyszerű és hétköznapi példa az autocorrect tools, amiket az email vagy más szövegszerkesztő alkalmazások használnak. A betanult minták alapján előre jelzik, illetve ajánlják a lehetséges és legvalószínűbb használni kívánt kifejezést. Az algoritmus analizálja az üzenetek kontextusát, a korábbi felhasználói inputokat és a gyakran használt kifejezéseket is, így képes a megfelelő ajánlást tenni az épp használt nyelvnek megfelelően.
A Transformation AI a meglévő adatok vagy tartalom módosítására összpontosít új és továbbfejlesztett verziók létrehozása érdekében. Olyan technikákat alkalmaz, mint a képjavítás, a stílusátvitel és a szövegösszegzés, hogy a bemeneti adatokat új megoldásokká alakítsa javított minőséggel és relevanciával.
Hétköznapi felhasználás
A Transformation AI egy egyszerű alkalmazásával találkozunk, amikor fotókat készítünk a telefonunkon. A fejletteb okostelefonok kamera szoftverei már objektumfelismeréssel rendelkeznek, amelyek például az arc egyes részleteit és a tájat automatikusan feljavítják tisztaságban és részletekben. Az iPhone 14-es telefonok kamerája esetében ez az úgynevezett post processing folyamat például kifejezetten jól megfigyelhető.
Üzleti felhasználás: Neumann János AI Meghívó
Kiváló példa a Transformation AI B2B felhasználására egyik saját fejlesztésünk, az AI meghívó. A Neumann János Egyetem számára készítettünk egy VR alkalmazást, amelynek egy széleskörű bemutatójára küldtük ki Neumann János olvasatában mesterséges intelligencia meghívót. A szöveget magyarul és angolul olvasta fel az algoritmus, illetve a szájmozgás és arcmimika is életszerűen hatott Neumann János portré animációján. Nagyon pozitív visszajelzések érkeztek a marketing anyagra, és így fokozott elvárásokkal érkeztek a vendégek a VR bemutatóra.
Generatív AI B2B alkalmazása
A generatív mesterséges intelligencia hétköznapi (B2C) alkalmazása mellett számos vállalat üzleti céllal fektet a technológiába. A generatív AI több típusát remekül lehet integrálni különböző B2B applikációkba automatizálás vagy optimalizáció céljából. Az alábbiakban erre hoztunk néhány példát.
Chatbotok és virtuális asszisztensek
A generatív AI modelleken alapuló chatbotok tanulnak az ügyfelekkel való interakciókból így egyre fejlettebbek virtuális asszisztens alkalmazásokat fejleszthetünk.
Személyre szabott marketing és sales tartalom
A fogyasztó viselkedés elemzése révén személyre szabott hirdetéseket készíthet a generatív AI algoritmus, illetve a fogyasztói analitika révén javaslatot tehet a marketing kampányok optimalizálására.
Hangvezérlés és hangalapú interakciók
A chatbotok hangvezérléssel láthatók el, illetve olyan generatív AI modell is készíthető, amely interaktív párbeszédre képes a felhasználókkal.
Interaktív történetmesélés
A felhasználó döntései alapján az AI modell változtathatja a történetszálat és a végkifejletet, ezáltal személyre szabott narratív élményt biztosít.
Automatizált tartalomgenerálás
A generatív mesterséges intelligencia által személyre szabott marketing tartalmak (cikkek, bejegyzések) hozhatók létre, amelyek az adott fogyasztói kör igényeihez igazodnak.
Fogyasztói viselkedés elemzése
Az fogyasztói viselkedés elemzése révén a generatív AI valós idejű adatok alapján tehet előrejelzéseket a piacra és az üzleti irányokra vonatkozóan.
Generatív mesterséges intelligencia implementálása alkalmazási környezetbe
Brief / Projektspecifikáció
Ügyfél céljainak felmérése, és a lehetséges generatív mesterséges intelligencia modellek meghatározása.
Előzetes kutatás és elemzés
A rendelkezésre álló adatok felmérése, a keretrendszer meghatározása és a generatív AI modell kiválasztása.
Adatgyűjtés és előfeldolgozás
Az AI algoritmus betanításához szükséges adatok lekérése és feldolgozása.
Modell kiválasztás és tanítás
Kiválasztásra kerül a végső modell és elkezdődik az algoritmus betanítása.
Értékelés és optimalizálás
A projekt irányelveinek megfelelően az AI modell tesztelése és finomítása folyik.
Integráció és implementáció
A lefejlesztett generatív mesterséges intelligencia modell beépítése az alkalmazási keretrendszerbe.
Tesztelés és validáció
A végleges alkalmazási/applikációs környezetben való tesztelés.
Kiadás és üzemeltetés
A kész generatív AI modell és applikáció átadása.
Karbantartás és frissítés
A keretrendszer folyamatos frissítése és az AI modell rendszeres optimalizálása.
Kövess minket a közösségi médiában!
LinkedIn és YouTube csatornánkon rendszeresen publikáljuk a legújabb immerzív technológiákról szóló aktualitásokat. Kövessen minket a közösségi médián, hogy ne maradjon le a legfrissebb tartalmakról!
Kövess minket a közösségi médiában!
LinkedIn és YouTube csatornánkon rendszeresen publikáljuk a legújabb immerzív technológiákról szóló aktualitásokat. Kövessen minket a közösségi médián, hogy ne maradjon le a legfrissebb tartalmakról!
Minden POSTban van valami jó!
WebAR vs AppAr
A kiterjesztett valóság fejlesztések alapvetően két kategóriába sorolhatók: WebAR [...]
Meta Quest 3 vs Meta Quest 2
Melyiket ajánljuk a B2B szektorban? A Meta Quest [...]
NJE VR alkalmazás a magyarországi TEDxTalk-on
Mi is bemutathattunk munkásságunkat az NJE szervezésében megrendezésre került [...]
Neumann-szobor avatás az Infoparkban
A budapesti Infopark sétányán felavatásra került a Neumann-szobor. [...]
Minden POSTban van valami jó!
WebAR vs AppAr
A kiterjesztett valóság fejlesztések alapvetően két kategóriába sorolhatók: WebAR és AppAR fejlesztések. Felmerül azonban a gyakori [...]
Meta Quest 3 vs Meta Quest 2
Melyiket ajánljuk a B2B szektorban? A Meta Quest 3 VR headset 2023 október 10-én lépett [...]
NJE VR alkalmazás a magyarországi TEDxTalk-on
Mi is bemutathattunk munkásságunkat az NJE szervezésében megrendezésre került TEDxTalk rendezvénysorozaton. Az egyetem számára fejlesztett VR [...]
Neumann-szobor avatás az Infoparkban
A budapesti Infopark sétányán felavatásra került a Neumann-szobor. Az eseményre bennünket is meghívtak, ahol bemutatót [...]
NJE edukációs VR alkalmazás esettanulmány
Az edukációs szektor a hagyományos B2B vagy B2C területéhez képest másfajta igényekkel és kihívásokkal szembesül. Mivel [...]
Immerzív virtuális valóság útikalauz – AR / VR fejlesztés a gyakorlatban
Az AR fejlesztés piaca az elmúlt években folyamatosan növekvő tendenciát mutatott[...]
