인공지능의 효과적인 구현은 경쟁력 있는 조직과 그렇지 않은 조직을 차별화합니다. 이 글에서는 인공지능 역량을 최적화하기 위한 5가지 전략을 살펴봅니다.

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프롬프트에 대한 숙달은 특히 다음과 같은 상호작용에 도움이 됩니다. 부울. 잘 구조화된 프롬프트는 응답의 품질과 관련성을 향상시킵니다. 기술에는 다음이 포함됩니다:

• 학습을 안내하는 예제가 포함된 프롬프트
• 논리적 추론을 위한 체인 프롬프트
• 특정 답변에 대한 상황에 맞는 프롬프트

더 자세히 알아보시려면 다음 문서도 참조하세요. paper

그러나 이것은 여기까지입니다. 이해해야 할 기본 개념은 특정 주제에 대한 지식이 많을수록 더 나은 답변을 얻을 수 있다는 것입니다. 물리학자가 물리학 주제에 대해 더 나은 답을 얻을 수 있는 것처럼 변호사는 올바른 기술 언어를 사용하기 때문에 법률 문제에 대해 더 나은 답을 얻을 수 있습니다. 역설적으로 들릴지 모르지만 특정 주제에 대해 더 많이 알수록 더 정확한 답을 얻을 수 있습니다. Google 검색도 그렇고 AI도 마찬가지입니다. 이에 대해서는 나중에 여기서 설명한 내용과 일반 모델 학습에 프롬프트를 사용하는 것을 참조하여 자세히 설명하겠습니다.

LLM의 확장 기능 통합. 예: Google 에코시스템의 Gemini

이 도구의 잠재력을 활용하는 또 다른 유용한 접근 방식은 기존 '에코시스템' 내에서 소위 '확장 프로그램'을 사용하는 것입니다.

Gemini 확장 프로그램은 일상적인 도구에 AI 기능을 제공합니다:

• YouTube 동영상 자동 요약
• Gmail에서 이메일 분석하기
• 여행 계획 지원
• 다큐멘터리 요약

AI로 동적 오디언스 세그먼트 만들기 또는 사람들의 행동을 예측하거나 영향을 주기 위해 사람들의 마음을 읽을 필요가 없는 이유.

AI를 통한 오디언스 세분화로 마케팅과 콘텐츠에 대한 빠른 피드백이 가능합니다:

• 세부 목표의 정의
• 업계 데이터를 활용한 교육
• 아이디어 평가를 위한 인터페이스
• AI 피드백 분석
• 창의적인 브레인스토밍 지원

구매자의 행동을 모니터링하는 전용 플랫폼 및/또는 독점 알고리즘을 사용하면 시간이 지남에 따라 구매자의 '심리적' 프로필을 생성할 수 있으며, 때로는 구매자의 미래 생각과 구매 행동을 예측할 수도 있습니다. 여기에서 자세히 알아보기

AI 챗봇 구축

기업 지식을 대화형 시스템으로 전환하려면 다음이 필요합니다:

• 체계적인 소스 수집
• IA 플랫폼 선택
• 교육 프로토콜 구현
• 지속적인 콘텐츠 업데이트

IA 튜터 구현

교육 분야에서는 AI 튜터링 시스템을 통해 학습을 지원합니다:

• 자연어 커뮤니케이션
• 맞춤형 경로
• 기존 프로그램과의 통합
• 학습 스타일에 적응하기
• 교육자를 위한 지원

미래의 관점:

• 인적 역량 강화에 집중
• 피드백에 기반한 반복 작업
• 지식 업데이트
• 조직의 목표에 맞게 IA 조정하기
• 전략적 접근 방식으로 새로운 애플리케이션 평가하기

기술과 구체적인 목표의 균형을 맞추는 기업은 이러한 도구를 최대한 활용할 수 있습니다.