协同生成 AI 、低代码和无代码实现创新

协同生成 AI 、低代码和无代码实现创新 Contents Introduction 01 0203040506080910关键球员 07什么是人工智能 ？解开人工智能的进化围绕生成 AI 的嗡嗡声主要增长动力按地区划分的市场规模应用和用例生成式 AI 的特定行业用例大型语言模型 ： Gen AI 的 Cogs 开放 AI 和 ChatGPT ： 随之而来的中断 11 加速创新 ： 正在展开的故事12 个低代码 / 无代码平台 AI 13 辅助的发明热潮 从低代码 / 无代码平台的视图14 与行业无关的镜头 在快速技术进步的时代，生成型人工智能（Gen AI）与低代码和无代码应用的融合成为了一种突破性的范式。本白皮书探讨了Gen AI的变革潜力，这是一种新型的人工智能模型，具备无可匹敌的认知能力和类似人类的理解能力。通过将Gen AI与低代码/无代码（LCNC）平台集成，我们开启了软件开发前所未有的时代，实现了前所未有的可访问性和效率。这种协同作用赋予了开发者和非技术人员轻松创造创新应用程序的能力，推动了基于人工智能解决方案的民主化进程。拥抱技术的未来，在那里创造力无边无际，进步在人类智慧与人工智能的交汇中蓬勃发展。与我们一起踏上这一前瞻性的旅程，深入探讨Gen AI和低代码/无代码集成带来的无限可能性，为一个更智能、更包容的世界而努力。 Introduction 人工智能（AI）是指使机器更加智能并执行类似人类任务的技术。这些技术包括自然语言处理，帮助AI理解和分析信息，以及推理引擎，有助于从数据中得出结论。AI系统可以从数据中学习并随着时间的推移不断改进，从而使它们能够预测实时结果、处理复杂任务并捕捉最佳实践。随着AI技术的进步，它在各个行业中得到越来越多的应用，以增强其能力和效率。 什么是人工智能 ？ 2 根据福布斯顾问的一项研究，人工智能对 Businesses 赋予了显著的好处。它帮助企业在决策、流程改进以及提升客户体验方面取得更好的效果。总体而言，人工智能是一种强大的工具，正在变革企业的运营方式和成功途径。 生成式人工智能的历史可追溯到20世纪50年代和60年代，当时研究人员首次开始探索人工智能（AI）的可能性。当时，AI研究者们专注于开发基于规则的系统，以模拟人类的思维和决策过程。经过数年的研究，研究人员开始在语音识别、图像处理和自然语言处理（NLP）中试验生成模型。当我们接近新世纪时，诸如贝叶斯网络和马尔可夫模型等新的生成模型被用于机器人技术和计算机视觉。一旦深度学习被引入并进一步发展，生成式人工智能的应用取得了重大进展。到2014年，随着生成对抗网络（GANs）这一类型的机器学习算法的引入，生成式AI能够创建真实人物的逼真图像、视频和音频。 解开人工智能的进化 0 3 随着技术的进步和数据获取渠道的增加，生成式AI领域持续演变并不断扩大。低代码、无代码与生成式AI之间的协同作用不断增强。随着生成式AI与低代码/无代码集成的不断推进，我们可以预见一个未来，在这个未来中，AI驱动的解决方案不再局限于专家开发者，而是变得更加普及，从而在各个领域激发创新和创造力。 围绕生成 AI 的嗡嗡声04 人工智能的未来将由生成式AI塑造，这涉及使用算法生成模拟现实世界内容的数据、文本、图像或视频。生成式AI模型利用先进技术大量创造和投资新内容，并通过大量计算资源提炼出下一代增长阶段的基础模型。 到 2023 年底 ， 用于应用程序开发的生成 AI 将达到 41 亿美元 ， 每年以大约 32 ％ 的速度增长。 • 对复杂设计的高级制造需求日益增长。• 为了满足不断增加的图像合成和生成需求。• 市场增长还可以归因于日益增多的欺诈活动、能力高估、意外结果以及数据隐私日益上升的担忧。 主要增长动力 0 5 按地区划分的市场规模06 北美领先于生成式AI市场份额，并且预计在预测期内将继续保持这一地位，这主要是由于伪想象应用的不断增加以及银行欺诈案件的上升。 亚太地区预计将在预测期内见证显著增长，这归因于迅速数字化的企业对云网络和数据中心造成的压力。 07 尽管企业整体上对人工智能的采用率仍然较低，各公司的高级管理人员都知道，人工智能不仅仅是炒作。各行各业的组织都在密切关注这项技术，以了解它如何为他们的业务带来益处。虽然生成式人工智能可能会影响大多数业务职能，但在根据技术影响占功能成本的比例进行衡量时，有少数几项尤为突出。麦肯锡对16个业务职能进行了分析，并确定了其中四个——客户运营、营销与销售、软件工程和研究与开发——这四个领域可能占据了总年度价值约75%的部分。 应用和用例 0 8 如何改变客户运营 生成式AI有潜力彻底变革整个客户运营功能，通过数字自助服务提高客户体验和客服人员的生产效率，并增强和扩展客服人员的技能。该技术已经在客户服务领域取得进展，原因在于其能够使用自然语言自动化与客户的交互。以下是一些生成式AI在特定应用场景中可以带来的运营改进示例： 自助服务客户：生成式AI驱动的聊天机器人可以为复杂的客户查询提供即时且个性化的响应，无论客户的语言或地理位置如何。通过改进自动化渠道中的互动质量与效果，生成式AI可以自动回复更多客户的查询，从而使客服团队能够处理只能由人工代理解决的查询。 客户代理互动：人工代理使用AI开发的通话脚本，并在电话交谈中实时获得回应建议和支持，能够即时访问相关客户数据以提供个性化和实时的信息交付。 代理自我提升：代理接收简短总结的对话内容以创建客户投诉和采取行动的记录。代理使用由AI生成的自动化个性化洞察，包括定制化的后续消息或个性化的培训建议。 营销和销售如何转变 生成式AI在营销和销售功能中迅速普及，文本通信和个人化大规模应用成为主要驱动力。该技术能够根据个人客户兴趣、偏好和行为定制个性化信息，并能执行诸如生成品牌广告、标题、标语、社交媒体帖子和产品描述等初步草稿的任务。使用生成式AI进行营销和销售的潜在运营优势包括以下几点： 高效且有效的内容创作：生成式AI可以显著减少构思和内容起草所需的时间，节省宝贵的时间和努力。它还可以在不同内容之间实现一致性，确保统一的品牌声音、写作风格和格式。生成式AI生成具有不同规格内容的能力，可以增加客户的价值、吸引力、转化率和留存率，并在规模上超越传统技术目前所能达到的水平。 增强数据使用：生成式AI可以通过解释结构化程度不同、不一致且分散的数据（例如来自不同数据库的文字、图像和各种结构），帮助营销职能克服这些挑战。这有助于营销人员更好地利用如区域表现、综合客户反馈和客户行为等数据，从而生成基于数据的营销策略，例如目标客户画像和渠道推荐。 SEO优化：生成式AI可以通过搜索引擎优化（SEO）帮助营销人员通过优化营销和销售技术组件（如页面标题、图像标签和URL）实现更高的转化率和更低的成本。它能够合成关键的SEO词汇，支持SEO数字内容的创作，并向客户分发有针对性的内容。 产品发现与搜索个性化：借助生成式AI技术，产品发现和搜索可以通过文本、图像、语音等多种模态输入以及对客户画像的深刻理解进行个性化处理。例如，技术可以利用个别用户偏好、行为和购买历史，帮助客户发现最相关的产品并生成个性化的产品描述。这将使消费品（CPG）、旅游和零售公司通过提高网站转化率来提升其电子商务销售业绩。 增加销售机会：生成式AI可以通过从结构化和非结构化数据中创建全面的消费者档案来识别和优先考虑销售线索，并向工作人员建议行动措施，以在每个接触点提高客户参与度。例如，生成式AI可以提供更多关于客户需求的信息，从而可能提高成交率。 提升潜在客户开发：生成式AI可以帮助销售代表培养潜在客户，通过综合相关的产品销售信息和客户档案，并创建讨论脚本以促进与客户的交流，包括向上销售和交叉销售的要点。它还可以自动化销售跟进，并在客户准备好与真人销售代理进行直接互动之前主动培养潜在客户。 软件工程如何转型 将计算机语言视为与其他语言一样，为软件工程打开了新的可能性。软件工程师可以利用生成式AI进行配对编程，进行增强编码，并训练大型语言模型（LLM）开发应用程序，在给定描述所需代码功能的自然语言提示时生成代码。以下是使用生成式AI在软件工程中的益处： inception 和规划: 软件工程师和产品管理人员利用生成式AI来协助分析、清理和标注大量数据，如用户反馈、市场趋势和现有系统日志。 系统设计：工程师利用生成式AI创建多个IT架构设计，并迭代潜在配置，加速系统设计过程，从而实现更快的市场推出速度。 编码：工程师们得到了能够编写代码的AI工具的支持，这减少了开发时间，通过协助编写草稿、快速找到提示，并作为易于导航的知识库。 测试：工程师们采用算法以提升功能性和性能测试，确保质量，并能自动生成测试案例和测试数据。 维护：工程师利用系统日志、用户反馈和性能数据的AI洞察来帮助诊断问题、建议修复方案，并预测其他高优先级的改进领域。 产品研发如何转型 生成式AI在研发（R&D）领域的潜力可能不如其在其他业务功能中的潜力受到重视。然而，我们的研究显示，该技术有可能提高生产力，其价值范围可占整体R&D成本的10%至15%。生成式AI在研发中可带来的潜在益处如下： 初步研究分析：研究人员利用生成式AI增强市场报告、创意生成以及产品或解决方案的起草。 虚拟设计：研究人员利用生成式AI生成基于提示的草图和设计，从而能够快速迭代并提供更多设计选项。 虚拟仿真：研究人员若结合新的深度学习生成设计技术，可以加速并优化虚拟仿真阶段。 物理测试规划：研究人员优化测试案例以实现更高效的测试，减少物理构建和测试所需的时间。 09行业特定用途生成 AI 案例 生成式AI可以产生新颖的内容和数据，这些内容和数据能够以不同的方式惠及众多行业[4]。生成式AI模型可以生成的各种内容格式有助于不同领域。例如，生成式AI可以用于优化产品设计并增强制造业的生产流程。同样，它也可以通过生成合成数据来帮助风险管理。让我们看看生成式AI如何帮助不同的行业。 Banking 生成式AI有可能显著影响银行业，通过提高行业年度收入2.8%至4.7%的生产率来创造价值，或额外带来2万亿美元至3.4万亿美元的收益。 旧版代码转换 ： 通过自然语言翻译功能优化旧版框架的迁移。 客户紧急情况互动语音响应（IVR）：通过生成AI增强的IVR交互（例如，处理信用卡丢失情况），部分自动化、加速并提升客户紧急情况的解决率。个性化零售银行产品推荐：根据客户的档案和历史记录推送个性化营销和销售内容（例如，个性化提示），并生成A/B测试的替代方案。风险模型文档：创建模型文档并扫描缺失的文档和相关的监管更新。 医疗保健[5] 生成式AI迅速成为多个行业的重要因素，包括医疗健康领域。它有可能彻底改变该领域。然而，高管们必须了解如何利用这项技术来充分发挥其潜力，同时避免将其应用于患者护理时固有的风险。生成式AI算法可以分析大量医疗数据并创建全新的内容。技术可以提高护理质量，使其更加可及和负担得起，减少研究和护理交付中的不平等现象，并帮助公司以新的方式解锁价值。 制药公司：在临床前和临床阶段使用生成式AI技术可以加速药物的 accessible 接入，甚至对于治疗开发困难或经济上不可行的罕见疾病。该技术还可以用于分析患者数据以识别潜在的治疗靶点。 可能对特定治疗有反应或针对个体患者的独特需求个性化药物的亚组。 支付方：他们开始利用生成式AI来降低成本并改善风险管理及会员参与度，旨在以更低的成本为消费者提供更高质量的覆盖范围。生成式AI可以支持诸如对话式AI的应用，根据会员的健康需求和偏好提供个性化消息。 医疗科技：生成式AI使公司能够通过远程监测系统收集和分析数据，从而实现更有效的患者干预。质量控制应用可以预测设备和器械何时可能需要维修，从而使护理人员能够安排维护并减少停机时间。 服务与运营：生成式AI在数据分析和软件优化方面特别有用。由