Wstęp
W świecie sztucznej inteligencji, innowacje stale przekraczają granice wyobrażeń. Główne obszary jej rozwoju stanowią fundament przyszłości biznesu, oferując niezliczone możliwości.
Od rozumienia języka naturalnego po przetwarzanie obrazu i manipulację fizycznymi obiektami, sztuczna inteligencja zmienia percepcję rzeczywistości. Zaskakujące połączenia między różnymi dziedzinami AI, o których jeszcze niedawno mogliśmy tylko marzyć, teraz stają się rzeczywistością.
Ale to dopiero początek. Multimodalna sztuczna inteligencja, zdolna do tworzenia obrazów na podstawie opisu i interakcji z danymi z Internetu, zwiastuje nową erę. Ta wielozadaniowa inteligencja otwiera drzwi ku wizji ogólnej sztucznej inteligencji, która może myśleć, uczyć się i wnioskować na sposób zbliżony do człowieka.
Branża IT
Sztuczna inteligencja zmienia krajobraz tworzenia oprogramowania, zwiększając wydajność, automatyzując rutynowe zadania i zapewniając zaawansowane możliwości generowania i testowania kodu.
1. Generowanie i optymalizacja kodu
GitHub Copilot: Opracowane przez GitHub we współpracy z OpenAI, narzędzie to zapewnia pomoc bezpośrednio w IDE (zintegrowanym środowisku programistycznym). Copilot sugeruje całe linie lub bloki kodu podczas pisania przez programistów, ucząc się z kontekstu dostarczonego w bazie kodu.
Tabnine: Narzędzie do uzupełniania kodu oparte na sztucznej inteligencji, które obsługuje wiele języków programowania i integruje się z różnymi IDE, zwiększając produktywność programistów poprzez przewidywanie i automatyczne uzupełnianie fragmentów kodu.
Jak to działa?
Modele generatywnej sztucznej inteligencji analizują obszerne bazy danych kodu, aby sugerować odpowiednie kontekstowo fragmenty kodu. Narzędzia te z czasem dostosowują się do stylu kodowania i preferencji programisty, dzięki czemu sugestie są bardziej spersonalizowane i dokładne.
2. Tłumaczenie języków programowania
TransCoder: Opracowany przez Facebook AI, model ten może tłumaczyć kod między językami takimi jak Java, Python i C++, pomagając programistom zrozumieć i przepisać bazy kodu w różnych językach.
Jak to działa?
Modele AI są trenowane na dużych zbiorach danych zawierających kod w wielu językach. Modele te uczą się składni i semantyki różnych języków programowania i mogą tłumaczyć fragmenty kodu, zachowując logikę i funkcjonalność.
3. Zautomatyzowane testowanie
Applitools: Wykorzystuje wizualną sztuczną inteligencję do automatycznej weryfikacji wyglądu i funkcjonalności aplikacji na różnych urządzeniach i systemach operacyjnych.
Testim.io: Wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby przyspieszyć tworzenie przypadków testowych i poprawić ich utrzymanie w czasie. Analizuje zachowanie aplikacji i sugeruje nowe testy lub aktualizuje istniejące.
Jak to działa?
Narzędzia testowe oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować kod aplikacji i interakcje użytkownika, aby przewidzieć, gdzie mogą wystąpić błędy. Generują scenariusze testowe, które naśladują rzeczywiste użycie, identyfikują rozbieżności i sugerują poprawki.
Marketing
Sztuczna inteligencja oferuje bogactwo narzędzi, które mogą znacznie usprawnić działania marketingowe i reklamowe. Narzędzia te mogą zautomatyzować i zoptymalizować tworzenie treści, zapewnić spersonalizowane interakcje z klientami i poprawić strategie optymalizacji pod kątem wyszukiwarek (SEO).
1. Generowanie tekstów i obrazów marketingowych
Copy.ai: To narzędzie specjalizuje się w generowaniu tekstów marketingowych do e-maili, reklam, stron internetowych i nie tylko. Wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia treści zgodnych z głosem marki i strategiami angażowania odbiorców.
DALL-E 3: Opracowana przez OpenAI sztuczna inteligencja generuje wysokiej jakości obrazy z opisów tekstowych. Może być wykorzystywana do tworzenia unikalnych treści wizualnych, które uzupełniają kampanie marketingowe.
Jak to działa?
Te narzędzia AI analizują istniejące treści i wytyczne stylistyczne, aby generować tekst i obrazy, które zachowują spójność marki. Mogą dostosowywać się do różnych tonów i stylów w oparciu o docelowych odbiorców i cele kampanii.
2. Generowanie spersonalizowanych rekomendacji
Algolia: Platforma wyszukiwania i odkrywania oparta na sztucznej inteligencji, która poprawia doświadczenia w handlu elektronicznym, zapewniając spersonalizowane rekomendacje produktów w oparciu o zachowanie i preferencje użytkownika.
Dynamic Yield: Wykorzystuje sztuczną inteligencję do dostosowywania stron internetowych w czasie rzeczywistym, oferując spersonalizowane doświadczenia, które mogą prowadzić do zwiększenia zaangażowania klientów i sprzedaży.
Jak to działa?
Algorytmy sztucznej inteligencji śledzą i analizują dane oraz interakcje użytkowników w celu przewidywania preferencji i rekomendowania produktów lub treści zgodnych z tymi preferencjami. Nie tylko poprawia to wrażenia użytkowników, ale także zwiększa konwersje.
3. Tworzenie opisów produktów
ChatGPT-4: Kolejny model od OpenAI, który wyróżnia się generowaniem szczegółowych, kreatywnych opisów produktów, które mogą pomóc ulepszyć oferty na platformach e-commerce.
Writesonic: Podobnie jak ChatGPT-4, narzędzie to koncentruje się na generowaniu treści marketingowych, w tym opisów produktów, które są przyjazne dla SEO i dostosowane do docelowych odbiorców produktu.
Jak to działa?
Te narzędzia sztucznej inteligencji generują opisy, ucząc się na podstawie dużych zbiorów danych informacji o produktach i ich opisów. Rozumieją kluczowe cechy i korzyści, które rezonują z konsumentami i odpowiednio tworzą atrakcyjne opisy.
4. Poprawa optymalizacji pod kątem wyszukiwarek (SEO)
Surfer SEO: Wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania treści w odniesieniu do stron o najwyższych rankingach i zapewnia przydatne zalecenia w celu poprawy rankingów SEO.
Clearscope: Pomaga w tworzeniu treści zoptymalizowanych pod kątem SEO, zalecając odpowiednie słowa kluczowe, nagłówki i ulepszenia czytelności.
Jak to działa?
Narzędzia SEO oparte na sztucznej inteligencji analizują ogromne ilości danych z wyszukiwarek, aby zrozumieć, co sprawia, że treści działają dobrze. Zapewniają wgląd i zalecenia dotyczące optymalizacji struktury treści, użycia słów kluczowych i innych czynników SEO.
Media i Rozrywka
Sztuczna inteligencja oferuje szereg zastosowań, które mogą zrewolucjonizować branżę medialną i rozrywkową poprzez usprawnienie procesów produkcyjnych, ulepszenie tworzenia treści i usprawnienie zarządzania treścią.
1. Tworzenie treści audio i wizualnych
RunwayML: Oferuje potężne narzędzia do edycji wideo i uczenia maszynowego, które mogą zautomatyzować zadania, takie jak usuwanie obiektów, przenoszenie stylów i inne, znacznie skracając czas i wysiłek wymagany w postprodukcji.
Adobe Sensei: Zintegrowany z różnymi produktami Adobe, Sensei wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji rutynowych zadań projektowych i wideo, poprawy jakości dźwięku i usprawnienia procesów edycji.
Lalal.ai: Wykorzystując zaawansowaną technologię opartą na sztucznej inteligencji, upraszcza zadanie izolowania i usuwania poszczególnych ścieżek. Niezależnie od tego, czy chcesz wyodrębnić wokal, perkusję, bas, fortepian czy gitarę.
Jak to działa?
Narzędzia te wykorzystują sztuczną inteligencję do analizowania i manipulowania plikami multimedialnymi, umożliwiając zautomatyzowaną edycję zadań, ulepszanie efektów wizualnych i generowanie nowych treści w oparciu o istniejące szablony lub całkowicie od zera.
2. Zarządzanie tagami dla lepszego zarządzania treścią
Clarifai: Oferuje zaawansowany system rozpoznawania wizualnego, który może automatycznie oznaczać i kategoryzować obrazy i filmy w bibliotekach multimediów, pomagając usprawnić proces wyszukiwania i pobierania.
Google Cloud Video Intelligence: To narzędzie ułatwia wyszukiwanie i odkrywanie treści wideo, zapewniając bardzo dokładne adnotacje, segmentację scen i możliwości transkrypcji.
Jak to działa?
Te systemy sztucznej inteligencji analizują treści multimedialne w celu identyfikacji i oznaczania elementów, takich jak obiekty, sceny i działania. Metadane te są następnie wykorzystywane do indeksowania plików multimedialnych, dzięki czemu można je przeszukiwać za pomocą zapytań w języku naturalnym i znacznie poprawić wydajność zarządzania dużymi bibliotekami multimediów.
