毫无疑问,如今从生成式AI (GenAI )中获益最大的是那些早已运用预测式AI (Predictive AI )的组织。2023年6月,麦肯锡在2023年6月发布的《生成式人工智能的经济潜力》研究中得出了与此相同的结论。
原因主要有以下几点:
1. 内部文化决定组织是否愿意尝试和探索人工智能
2. 组织是否具备相关技能,但必须强调的是相比预测式AI,生成式AI更依赖于开发者,而不是数据科学家
3. 组织是否拥有准确无误、精心挑选的数据,可随时输入到GenAI模型中
但这并不意味着只有具备预测式AI使用经验的团队才能从生成式AI中获益。如果分析研究MongoDB“构建AI案例研究系列” 中的实例,不难发现,许多处于不同AI成熟度阶段的组织都在利用MongoDB进行人工智能创新。
本文介绍两家企业,它们成功地构建了预测式AI应用程序,并朝着生成式AI的方向迈进:
1. MyGamePlan助力职业足球运动员和教练提升球队表现。
2. Ferret.ai利用公开数据进行背景调查,帮助企业和消费者之间建立信任。
在这两个案例中,预测式AI成为数据驱动型决策的核心。如今,这两家公司都正在探索生成式AI,希望通过推出新产品来扩展服务,以提高用户参与度。两者的共同之处是他们都选择了MongoDB Atlas,并将其灵活运用到各种AI用例中。
