使用托管 AI 服务，这样就无需管理模型训练和基础设施。这使企业能够充分利用 Gen AI 的功能，而无需担心计算要求。
考虑成本优化策略，例如对非关键工作负载使用现货实例或根据工作负载要求设置扫描，以降低成本。
部署必要的培训
企业需要制定变革管理策略，包括必要的培训以解决员工的担忧。在提供培训时，企业必须强调 Gen AI 模型的引入可以为个人角色和企业带来的价值。
人工智能模型可解释性的提升
可以实施多种技术，例如本地可解释模型不可知解释 (LIME) 和模型可解释性，以增强新一代 AI 模型的透明度和可解释性。企业还可以与优先考虑透明度的模型提供商合作，以确保信任和无缝沟通。
概念验证创建
为了避免与人工智能技术相关的挑战，建议您从发 加纳 WhatsApp 数据 现阶段开始您的人工智能项目并创建概念证明。
这将帮助您规划解决方案需求并使其与您的业务需求保持一致。此外，它还可以让您识别和消除任何潜在的技术障碍，并在设计系统架构时考虑预期的用户数量。
选择具有克服人工智能数据相关挑战经验的人工智能技术合作伙伴也至关重要。
生成式人工智能开发服务
对抗性测试
在向公众开放之前，生成式人工智能应该在受控环境中进行广泛的测试。这可以增强用户体验并简化查找和修复潜在问题的过程。
现实世界中 Gen AI 实现的例子
目前，有多家公司正在使用生成式人工智能来改善业务运营。例如，
达美航空
达美航空因致力于提升客户体验和服务而受到认可。该航空公司已成功将人工智能融入客户体验。他们推出了一款名为“Ask Delta”的人工智能聊天机器人，可帮助客户查找航班、办理登机手续和追踪行李。
人工智能聊天机器人为客户提供全面的响应，并提供他们需要的信息。自从在客户体验战略中实施这项技术以来，该航空公司的呼叫中心数量下降了 20%。
其他多个行业也在采用 Gen AI 来提升客户体验。
药品
安进 (Amgen) 和 Insilico Medicine等制药公司以及学术研究人员正在利用生成式 AI 设计药物蛋白质。几十年来，预测蛋白质折叠一直是遗传学家和药物开发人员面临的重大挑战。然而，生成对抗网络 (GAN) 等深度学习模型正在增强研究人员理解和利用蛋白质合成的能力。
制造业
像Autodesk 和 Creo这样的制造公司使用生成式 AI 技术来设计实物。他们通常通过 3D 打印或计算机控制的加工和增材制造来制造这些物体。生成式 AI 能够创建大型物体的机器零件和子组件，同时还可以优化制造过程各个方面的设计，例如材料效率、简单性和生产速度。