Mitä on prompt-tekniikka ja miksi se on vaikuttavaa sähköisessä liiketoiminnassa?

Prompt-tekniikka on uusi alue, joka liittyy niin sanottujen kehotteiden tai komentoiden luomiseen ja optimointiin, jotka on suunnattu tekoälymalleille. Ajatuksena on saada haluttu, merkityksellinen ja tarkka vastaus tekoälymallilta oikeanlaisen kyselyn tai ohjeen muotoilun kautta.

Esimerkiksi voit:

  • pyytää chatbotia luomaan mainostekstiä,
  • antaa tekoälylle tehtäväksi luoda kuva, joka esittää työntekijöitä toimistossa,
  • ohjata mallia tehtävissä, joita sen tulisi suorittaa asiakastietojen analysoimiseksi, jotka on lähetetty API:n kautta.

ChatGPT:n luojat, OpenAI, ilmoittivat syyskuussa 2023, että DALL-E 3:n, uusimman kuvagenerointimallin, julkaisun myötä prompt-tekniikasta on tullut tarpeetonta. Kuten he kirjoittavat:

“Nykyiset tekstistä kuvaksi -muunnosjärjestelmät ignoroivat usein sanat ja kuvaukset, pakottaen käyttäjät oppimaan prompt-tekniikkaa. DALL-E 3 edustaa askelta kohti kykyä luoda kuvia, jotka tarkasti vastaavat annettua tekstiä.”

OpenAI on edistynyt merkittävästi tällä alueella opettamalla ChatGPT:tä kuvaamaan kuvia tarkasti. Tämän seurauksena se voi muuntaa yksinkertaisen kehotteen, joka on kirjoitettu keskusteluikkunaan, monimutkaiseksi kuvaukseksi, ja sitten luoda hienon kuvan sen perusteella. Mutta tarkoittaako tällainen ratkaisu – tekoälyn kirjoittamat kehotteet tekoälylle – prompt-tekniikan loppua liiketoiminnassa? Näyttää siltä, että diagnoosi oli vielä liian aikainen syyskuussa.

Toinen annos toivoa ja epäilyksiä tuleville prompt-insinööreille lisättiin OpenAI:n järjestämän DevDay-konferenssin myötä 6. marraskuuta 2023. Konferenssissa esiteltiin muun muassa Assistants API, järjestelmä tekoälyavustajien luomiseksi mukautetuissa sovelluksissa, sekä GPT:t, roolirakennuskyky, jota ChatGPT voi suorittaa.

Prompt-tekniikka

Lähde: OpenAI (https://openai.com/blog/introducing-gpts)

Yrityksille tarkka prompt-tekniikka tarkoittaa valtavia mahdollisuuksia. Tämä johtuu siitä, että se auttaa tekoälymalleja ymmärtämään paremmin liiketoiminnan ja asiakkaiden tarpeita, ja siten tarjoamaan kysyjän odotusten mukaisia vastauksia. Prompt-tekniikka ei ole vain yksinkertaisia ohjeita, vaan myös laajennettuja keskusteluja, jotka auttavat selventämään liiketoimintaratkaisuja, testaamaan ohjelmistoja tai analysoimaan monimutkaisia tietojoukkoja. Huolimatta ChatGPT:n teknologisesta kehittyneisyydestä, ei Google Bard eikä Bing osaa purkaa, miten tällaisia tehtäviä suoritetaan yksinkertaisella komennolla.

Mitkä ovat prompt-insinöörin velvollisuudet ja vastuut?

Prompt-insinööri on täysin uusi asema, jossa asiantuntijat osallistuvat prompt-tekniikan toteuttamiseen yrityksissä. Heidän päätehtävänsä on suunnitella, testata ja parantaa tekoälymalleille suunnattuja kehotteita.

Yhtä tärkeä alue prompt-insinöörin työssä on tunnistaa yrityksessä tehtäviä, joita voidaan parantaa tekoälyn avulla. Tämä johtuu siitä, että prompt-insinöörin työ sisältää muun muassa tiivistä yhteistyötä yksilöiden tai tiimien kanssa:

  • teknisen, viestintä- ja markkinointisisällön luominen,
  • tuotteen kehittäminen ja parantaminen, sekä
  • osallistuminen HR:ään, rekrytointiin ja tietoanalyysiin.

Prompt-insinööri työskentelee jatkuvasti parantaakseen koko tekoälyn sisällöntuotantoprosessin laatua ja tehokkuutta. Tehokkaasti työskentelemiseksi hänen tulisi pysyä ajan tasalla tekoälyn ja luonnollisen kielen käsittelyn viimeisimmistä trendeistä, jotka ovat muuttuneet viime aikoina hämmästyttävällä nopeudella.

Hyvä prompt-insinööri kokeilee erilaisia kehotteiden muunnelmia. Hän testaa ja analysoi tekoälymallien vastauksia ja tekee säätöjä parhaan mahdollisen tuloksen saavuttamiseksi yrityksen ja asiakkaan odotusten täyttämiseksi. Tämä on luovaa, analyyttistä ja monitieteellistä työtä.

Esimerkkejä prompt-tekniikan soveltamisesta eri toimialoilla

Mahdollisuudet prompt-tekniikan soveltamiseen ovat valtavat, ja tässä on joitakin esimerkkejä:

  • asiakaspalvelu – oikein suunnitellut kehotteet mahdollistavat sopivien roolien ja tehtävien määrittämisen virtuaaliavustajille ja chatboteille, mikä puolestaan kääntyy kontekstiin perustuviksi vastauksiksi, jotka eivät vain ratkaise asiakkaiden ongelmia, vaan myös ylläpitävät yrityksen vaatimaa sävyä,
  • markkinointi – kielimallit oikeilla kehotteilla voivat luoda houkuttelevia mainoslauseita, sosiaalisen median julkaisuja tai tuotekuvauksia, sekä auttaa kehittämään ja parantamaan markkinointistrategioita,
  • koulutus – tehokkaiden prompt-tekniikoiden ohjaama tekoäly voi suunnitella henkilökohtaisia oppimispolkuja, jotka on räätälöity jokaisen opiskelijan tarpeisiin ja oppimistyyliin, ja mikä tärkeintä, selittää syyt, jotka johtavat tehtävien oikeaan ratkaisuun,
  • Ohjelmistokehitys ja -testaus – tarkasti muotoillut kehotteet auttavat luomaan ja testaamaan suurempia kokonaisuuksia ja saamaan tekoälytyökalut ehdottamaan tehokkaampia ratkaisuja,
  • Verkkokaupan automaatio – prompt-insinööri voi kirjoittaa ohjeita, jotta tekoälymalli luo kuvauksia kaikista kaupan tuotteista perustuen spesifikaatioihin, kuviin ja arvosteluihin, ja jopa lisäkausittaisiin ohjeisiin, kuten Black Fridayhin tai jouluun liittyviin.
Prompt-tekniikka

Lähde: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania

Miten prompt-tekniikka voi auttaa nuoria yrittäjiä ja freelancereita?

Prompt-tekniikka on myös mahdollisuus start-up-yrityksille ja freelancereille. Tässä on joitakin tapoja käyttää prompt-tekniikkaa liiketoiminnan kasvattamiseen:

  • tarjousten luomisen helpottaminen – kielimallit oikeilla kehotteilla voivat tukea tarjousten kirjoittamista yhdistämällä liiketoiminnan profiilin tietyn asiakasryhmän odotuksiin, tai jopa tarjousten hyper-personalisointia, eli yksittäiselle henkilölle suunnattuja,
  • liiketoimintaideoiden generoiminen – tekoäly oikeilla kehotteilla voi ehdottaa luovia konsepteja tuotteille, palveluille tai asiakasongelmien ratkaisuille. Se voi myös auttaa löytämään markkinarakoja,
  • liiketoimintamentorointi – taitavan prompt-tekniikan avulla voit luoda kokeneen mentorin hahmon, joka auttaa sinua kehittämään liiketoimintaasi vastaamalla kysymyksiisi ja huoliisi,
  • markkina-analyysi – promptit, jotka on oikein suunniteltu prompt-insinöörin toimesta, mahdollistavat tekoälymallien perusteellisen analyysin trendeistä, kilpailusta ja kuluttajamieltymyksistä.

Työkalut ja teknologiat, joita prompt-insinöörit käyttävät

Prompt-insinöörien työ perustuu edistyneiden teknologioiden ja työkalujen käyttöön, ja ennen kaikkea kykyyn yhdistää niitä parhaan tuloksen saavuttamiseksi. Näitä ovat:

  • kielimallit (LLM:t) kuten GPT-4, Llama 2, Claude 2 tai PaLM 2 – prompt-insinöörin on tunnettava hyvin niiden toiminta ja kyvyt, sekä niiden vahvuudet ja heikkoudet,
  • ohjelmointikielet kuten Python, käyttäen PyTorch- tai
  • TensorFlow-kirjastoja – mahdollistavat tekoälymallien muokkaamisen ja opettamisen,
  • API:t tekoälymalleille – esimerkiksi OpenAI:n API:t, jotka mahdollistavat helpon vuorovaikutuksen tekoälyn kanssa ja sen integroimisen olemassa oleviin työkaluihin,
  • Tietoanalyysi- ja tilastotyökalut – kuten Google Analytics ja Tableau tukevat tekoälymallien suorituskyvyn testaamista ja optimointia.

Freelancerina navigoiminen ja tehokas käyttö alustoilla kuten Upwork ja Fiverr ovat myös hyödyllisiä taitoja. Koska kokopäiväisen prompt-insinöörin asema on edelleen harvinainen, ne helpottavat tehtävien ja mielenkiintoisten projektien löytämistä, jotka vaativat kehotetaitoja.

Mitä taitoja tarvitaan, jotta voi tulla prompt-insinööriksi?

Menestyminen prompt-insinöörinä edellyttää kykyä muotoilla ajatuksia tarkasti. Myös analyyttinen ja luova ajattelu ovat hyödyllisiä, ja ne ovat välttämättömiä erilaisten tekoälykehotteiden suunnittelussa ja testaamisessa.

Tieto luonnollisesta kielen käsittelystä (NLP) ja suuntautuminen jatkuvasti muuttuvaan saatavilla olevien tekoälymallien kenttään ja niiden kykyihin ovat myös tärkeitä.

Python-ohjelmointi tulee myös olemaan hyödyllistä monilla projekteilla ja tiimityössä kaikissa niissä. Loppujen lopuksi työskentely prompt-insinöörinä tarkoittaa tiivistä yhteistyötä liiketoiminnan ja IT:n, markkinoinnin ja HR-osastojen kanssa. Loppujen lopuksi oikean kehotteen kirjoittaminen tarkoittaa muiden tarpeiden kääntämistä kielelle, jota suuri kielimalli (LLM) voi ymmärtää. Ammatin etiikkaa on myös syytä mainita. Tekoälyn vaikutuksen mittakaavassa prompt-insinöörin on pidettävä mielessä tekoälyteknologian vastuullinen ja eettinen käyttö.

Prompt-tekniikan tulevaisuus: miten ammatti kehittyy?

Opinnot prompt-tekniikan tulevaisuudesta ovat hyvin jakautuneet. Jotkut sanovat, että prompt-insinööreillä on edessään tulevaisuus, joka on täynnä mielenkiintoisia haasteita, kun taas toiset sanovat, että se on vain muoti-ilmiö, joka päättyy vuoden tai kahden sisällä.

Valoisa tulevaisuus prompt-tekniikalle

Monet asiantuntijat uskovat, että huolimatta vaativasta ammatillisesta profiilistaan, prompt-tekniikka on yksi lupaavimmista trendeistä tekoälyteollisuudessa. Erityisasiantuntijoiden kysyntä tällä alalla tulee jatkamaan kasvuaan, kun kielimallit yleistyvät yrityksissä. Työmahdollisuuksia tulee olemaan sekä kokopäiväisinä työntekijöinä että freelancereina tai konsultteina. Huolimatta tekoälyn hurjasta kehityksestä ja sen kyvystä ymmärtää ilmaisujamme ja aikomuksiamme, prompt-tekniikka ei katoa niin nopeasti ja sitä tarvitaan monien vuosien ajan useista syistä:

  1. Kehoitteita on edelleen kirjoitettava vaatimusten viestimiseksi tekoälylle. Tekoäly ei osaa lukea ajatuksia, ja meidän on kommunikoitava sen kanssa sanojen avulla.
  2. Ihmiset eivät ole hyviä viestimään tarpeitaan, joten heidän on opittava tekemään se tehokkaasti kehotteiden avulla.
  3. Useimmat ihmiset eivät tiedä tarkalleen, mitä he haluavat, ennen kuin he näkevät sen. Siksi kehotteita on usein hiottava.
  4. Tekoälyn on otettava huomioon liian monta muuttujaa, joten ihmisten on kerrottava se kehotteessa.
  5. Kehoitteen luominen auttaa selventämään vaatimuksia ja on arvokasta sinänsä.

Toisin sanoen prompt-tekniikasta tulee ajan myötä luonnollisempaa, mutta se ei katoa. Pikemminkin siitä tulee taito, jonka ihmiset hallitsevat intuitiivisesti.

Uhkat prompt-tekniikan tulevaisuudelle

Toisaalta on väitteitä, että huolimatta voimakkaasta kiinnostuksesta prompt-tekniikkaan, sen suosio saattaa osoittautua lyhytaikaiseksi useista syistä. Ensinnäkin tulevat tekoälyjärjestelmät ymmärtävät yhä enemmän luonnollista kieltä, mikä tekee tarkasti muotoilluista kehotteista vähemmän tarpeellisia. Toiseksi uudet kielimallit, kuten GPT-4, pärjäävät jo hyvin omien kehotteidensa muotoilussa, mikä tekee prompt-tekniikasta mahdollisesti tarpeetonta. Kolmanneksi kehotteiden tehokkuus riippuu tietystä tekoälyalgoritmista, mikä tekee niistä rajallisesti käyttökelpoisia eri tekoälymalleissa ja versioissa.

Monipuolisin ja kestävin taito generatiivisen tekoälyn potentiaalin toteuttamiseksi on ongelman muotoilu (kyky tunnistaa, analysoida ja määrittää). Se sisältää ongelman ytimen diagnosoinnin, monimutkaisten ongelmien purkamisen, näkökulmien vaihtamisen ja rajoitusten suunnittelun. Näiden taitojen harjoittaminen auttaa sinua kommunikoimaan paremmin tekoälyn kanssa ja ohjaamaan sitä ratkaisemaan erityisiä haasteita. Olipa kyseessä lisäprompt-tekniikka tai yksinkertaisesti kyky kommunikoida tekoälyn kanssa.

Prompt-tekniikka

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.

Robert Whitney

JavaScript-asiantuntija ja opettaja, joka valmentaa IT-osastoja. Hänen päämääränsä on nostaa tiimin tuottavuutta opettamalla muille, kuinka tehdä tehokasta yhteistyötä koodauksen aikana.

View all posts →

AI in business:

  1. 6 mahtavaa ChatGTP-laajennusta, jotka tekevät elämästäsi helpompaa
  2. Uusien liiketoimintamahdollisuuksien kartoittaminen ChatGPT-4:llä
  3. 3 mahtavaa tekoälykirjoittajaa, joita sinun on kokeiltava tänään
  4. Synteettiset näyttelijät. Kolme parasta tekoälyvideogeneraattoria
  5. Mitä ovat liiketoimintani idean heikkoudet? Aivoriihi ChatGPT:n kanssa
  6. Käyttämällä ChatGPT:tä liiketoiminnassa
  7. Uudet palvelut ja tuotteet, jotka toimivat tekoälyn avulla
  8. Automaattiset sosiaalisen median julkaisut
  9. Aikatauluttaminen sosiaalisen median julkaisuja. Kuinka tekoäly voi auttaa?
  10. AI:n rooli liiketoimintapäätöksenteossa
  11. Liiketoiminnan NLP tänään ja huomenna
  12. AI-avusteiset tekstichatbotit
  13. AI-sovellukset liiketoiminnassa - yleiskatsaus
  14. Uhkat ja mahdollisuudet tekoälyssä liiketoiminnassa (osa 2)
  15. Uhkat ja mahdollisuudet tekoälyssä liiketoiminnassa (osa 1)
  16. Mikä on tekoälyn tulevaisuus McKinsey Global Instituten mukaan?
  17. Tekoäly liiketoiminnassa - Johdanto
  18. Mikä on NLP, eli luonnollisen kielen käsittely liiketoiminnassa
  19. Google Translate vs DeepL. 5 konekäännöksen sovellusta liiketoiminnassa
  20. Automaattinen asiakirjakäsittely
  21. Äänibottien toiminta ja liiketoimintasovellukset
  22. Virtuaaliavustajateknologia, tai miten puhua tekoälyn kanssa?
  23. Mikä on liiketoimintatieto?
  24. Miten tekoäly voi auttaa liiketoimintaprosessien hallinnassa?
  25. Tämän päivän ja huomisen luova tekoäly
  26. Teknologinen älykkyys sisällönhallinnassa
  27. Tutkimus tekoälyn voimaa musiikin luomisessa
  28. 3 hyödyllistä tekoälyn graafisen suunnittelun työkalua. Generatiivinen tekoäly liiketoiminnassa
  29. AI ja sosiaalinen media – mitä ne sanovat meistä?
  30. Korvataanko liiketoiminta-analyytikot tekoälyllä?
  31. AI-työkalut johtajalle
  32. Tulevaisuuden työmarkkinat ja tulevat ammatit
  33. RPA ja API:t digitaalisessa yrityksessä
  34. Uudet vuorovaikutukset. Miten tekoäly muuttaa tapaamme käyttää laitteita?
  35. Monimuotoinen tekoäly ja sen sovellukset liiketoiminnassa
  36. Tekoäly ja ympäristö. 3 tekoälyratkaisua, jotka auttavat sinua rakentamaan kestävän liiketoiminnan
  37. AI-sisältödetektorit. Ovatko ne sen arvoisia?
  38. ChatGPT vs Bard vs Bing. Mikä AI-chatbotti johtaa kilpailua?
  39. Onko chatbot-tekoäly kilpailija Googlen haulle?
  40. Tehokkaat ChatGPT-kehotteet HR:lle ja rekrytoinnille
  41. Prompt-insinööritys. Mitä prompt-insinööri tekee?
  42. AI ja mitä muuta? Huipputeknologian trendit liiketoiminnassa vuonna 2024
  43. AI ja liiketoimintaetiikka. Miksi sinun pitäisi investoida eettisiin ratkaisuihin
  44. Meta AI. Mitä sinun pitäisi tietää Facebookin ja Instagramin tekoälytuetuista ominaisuuksista?
  45. AI-sääntely. Mitä sinun tarvitsee tietää yrittäjänä?
  46. 5 uutta tekoälyn käyttöä liiketoiminnassa
  47. AI-tuotteet ja -projektit - miten ne eroavat muista?
  48. AI asiantuntijana tiimissäsi
  49. AI-tiimi vs. roolien jako
  50. Miten valita urakenttä tekoälyssä?
  51. AI henkilöstöhallinnossa: Miten rekrytointiautomaation vaikutukset henkilöstöhallintaan ja tiimikehitykseen
  52. AI-avusteinen prosessiautomaation. Mistä aloittaa?
  53. Vuoden 2023 kuusi mielenkiintoisinta tekoälytyökalua
  54. Mikä on yrityksen tekoälyn kypsyysanalyysi?
  55. AI B2B-personalisointiin
  56. ChatGPT:n käyttötapaukset. 18 esimerkkiä siitä, miten voit parantaa liiketoimintaasi ChatGPT:n avulla vuonna 2024
  57. AI-mockup-generaattori. Top 4 työkalua
  58. Mikrooppiminen. Nopea tapa hankkia uusia taitoja
  59. Vuoden 2024 mielenkiintoisimmat tekoälyratkaisut yrityksissä
  60. Mitä haasteita tekoälyprojekti tuo mukanaan?
  61. Vuoden 2024 parhaat 8 tekoälytyökalua liiketoimintaan
  62. AI CRM: Mitä tekoäly muuttaa CRM-työkaluissa?
  63. UE:n tekoälylaki. Miten Eurooppa säätelee tekoälyn käyttöä
  64. Top 7 tekoälyverkkosivustojen rakentajaa
  65. Ilman koodia olevat työkalut ja tekoälyinnovaatiot
  66. Kuinka paljon tekoälyn käyttö lisää tiimisi tuottavuutta?
  67. Kuinka käyttää ChatGTP:tä markkinatutkimukseen?
  68. Miten laajentaa tekoälymarkkinointikampanjasi ulottuvuutta?
  69. AI liikenteessä ja logistiikassa
  70. Mitä liiketoiminnan kipupisteitä tekoäly voi korjata?
  71. Miten sovitat tekoälyratkaisun liiketoimintaongelmaan?
  72. Tekoäly mediassa
  73. AI pankkitoiminnassa ja rahoituksessa. Stripe, Monzo ja Grab
  74. AI matkailualalla
  75. Kuinka tekoäly edistää uusien teknologioiden syntyä
  76. AI verkkokaupassa. Yleiskatsaus globaaleista johtajista
  77. Top 4 tekoälykuvantekotyökalua
  78. Viisi parasta tekoälytyökalua tietoanalyysiin
  79. AI:n vallankumous sosiaalisessa mediassa
  80. Onko aina kannattavaa lisätä tekoälyä tuotekehitysprosessiin?
  81. 6 suurinta liiketoimintavirhettä, jotka aiheutti tekoäly
  82. AI-strategia yrityksessäsi - miten se rakennetaan?
  83. Parhaat tekoälykurssit – 6 mahtavaa suositusta
  84. Optimoinnin sosiaalisen median kuuntelua tekoälytyökalujen avulla
  85. IoT + AI, eli kuinka vähentää energiakustannuksia yrityksessä
  86. AI logistiikassa. 5 parasta työkalua
  87. GPT Store – yleiskatsaus mielenkiintoisimmista GPT:istä liiketoimintaan
  88. LLM, GPT, RAG... Mitä tekoälyn lyhenteet tarkoittavat?
  89. AI-robotit – liiketoiminnan tulevaisuus vai nykyisyys?
  90. Mikä on tekoälyn käyttöönoton kustannus yrityksessä?
  91. Mitä tekoälyasiantuntijat tekevät?
  92. Miten tekoäly voi auttaa freelancerin uralla?
  93. Työn automatisointi ja tuottavuuden lisääminen. Opas tekoälylle freelancereille
  94. AI startupille – parhaat työkalut
  95. Rakentaminen verkkosivusto tekoälyn avulla
  96. Yksitoista Labs ja mitä muuta? Lupaavimmat tekoälystart-upit
  97. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Kuka on kuka tekoälyn maailmassa?
  98. Synteettiset tiedot ja niiden merkitys liiketoimintasi kehittämisessä
  99. Huippu AI-hakukoneet. Mistä etsiä AI-työkaluja?
  100. Video AI. Uusimmat tekoälyvideogeneraattorit
  101. AI johtajille. Kuinka tekoäly voi helpottaa työtäsi
  102. Mitä uutta Google Geminissä? Kaikki, mitä sinun tarvitsee tietää
  103. AI Puolassa. Yritykset, kokoukset ja konferenssit
  104. AI-kalenteri. Kuinka optimoida aikasi yrityksessä?
  105. AI ja työn tulevaisuus. Kuinka valmistella yrityksesi muutokseen?
  106. AI-äänen kloonaus liiketoiminnalle. Kuinka luoda henkilökohtaisia ääniviestejä tekoälyn avulla?
  107. "Olemme kaikki kehittäjiä." Kuinka kansalaiskehittäjät voivat auttaa yritystäsi?
  108. Tosiasioiden tarkistaminen ja tekoälyn hallusinaatiot
  109. AI rekrytoinnissa – rekrytointimateriaalien kehittäminen askel askeleelta
  110. Sora. Miten OpenAI:n realistiset videot muuttavat liiketoimintaa?
  111. Midjourney v6. Innovaatioita tekoälyn kuvageneroinnissa
  112. PK-yritykset ja tekoäly. Kuinka PK-yritykset voivat kilpailla jättiläisten kanssa tekoälyn avulla?
  113. Miten tekoäly muuttaa vaikuttajamarkkinointia?
  114. Onko tekoäly todella uhka kehittäjille? Devin ja Microsoft AutoDev
  115. Parhaat tekoälychatbotit verkkokauppaan. Alustat
  116. AI-chatbotit verkkokaupalle. Tapaustutkimukset
  117. Miten pysyä ajan tasalla tekoälymaailman tapahtumista?
  118. Kesyttää tekoälyä. Kuinka ottaa ensimmäiset askeleet tekoälyn soveltamiseksi liiketoiminnassasi?
  119. Perplexity, Bing Copilot tai You.com? Vertailu tekoälyhakukoneista
  120. AI-asiantuntijat Puolassa
  121. ReALM. Maailmanlaajuinen kielimalli Applen toimesta?
  122. Google Genie — generatiivinen tekoälymalli, joka luo täysin interaktiivisia maailmoja kuvista
  123. Automaatio vai augmentaatio? Kaksi lähestymistapaa tekoälyyn yrityksessä
  124. LLMOps, tai kuinka hallita kielimalleja tehokkaasti organisaatiossa
  125. AI-videoiden tuotanto. Uudet horisontit videosisällön tuottamisessa yrityksille
  126. Parhaat tekoälyn transkriptiotyökalut. Kuinka muuttaa pitkät tallenteet tiiviiksi yhteenvedoiksi?
  127. Sentimenttianalyysi tekoälyn avulla. Miten se auttaa edistämään muutosta liiketoiminnassa?
  128. AI:n rooli sisällön moderoinnissa