OpenAI B2B സിഗ്നലുകൾ
അത്യാധുനിക മുൻതൂക്കം ക്രമാനുഗതമായി വർദ്ധിക്കാൻ തുടങ്ങുന്നു.
ഇന്ന് ഞങ്ങൾ B2B സിഗ്നലുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. സ്ഥാപനങ്ങളിലുടനീളം AI എങ്ങനെ വ്യാപിച്ചു കൊണ്ടിരിക്കുന്നു എന്ന് അളക്കുന്ന OpenAI സിഗ്നലുകൾ -ന്റെ ബിസിനസ് വിപുലീകരണമാണിത്. ആദ്യകാല സൂചന വ്യക്തമാണ്. അത്യാധുനിക സ്ഥാപനങ്ങൾ മുന്നേറുന്നത് അവയ്ക്ക് AI ലഭ്യമാണെന്നതിനാൽ മാത്രം അല്ല, ജോലിയിലുടനീളം അത് കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാലാണ്.
B2B Signals എന്നത് എന്റർപ്രൈസ് AI ഉപയോഗത്തിന്റെ വലിയ തോതിലുള്ള, സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്ന, വിശകലനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള, ആവർത്തിച്ചുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ ഒരു സെറ്റാണ്. ഇന്റലിജൻസിനെ ബിസിനസ് മൂല്യമായി എങ്ങനെ മാറ്റാം എന്ന് ഓർഗനൈസേഷനുകളെ മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന പെരുമാറ്റങ്ങളും പാറ്റേണുകളും ഇത് ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു.
അത്യാധുനിക സ്ഥാപനങ്ങൾ—AI ഉപയോഗത്തിന്റെ 95-ാം പെർസന്റൈലിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നവ—ഓരോ തൊഴിലാളിക്കും കൂടുതൽ ‘ബുദ്ധിശേഷി’ ഉപയോഗിക്കുന്നു, നൂതന ഉപകരണങ്ങൾ കൂടുതൽ തീവ്രമായി സ്വീകരിക്കുന്നു, കൂടാതെ വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ AI-യെ കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ ഉൾച്ചേർക്കുന്നു. ചില സ്ഥാപനങ്ങളിൽ ഈ വിടവ് കൂട്ടിച്ചേർന്നു വർദ്ധിക്കാൻ തുടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. കൂടാതെ ഈ വ്യത്യാസം കൂടുതലായി വരുന്നത് ഉപയോഗത്തിന്റെ ആഴത്തിൽ നിന്നാണ്.
പ്രധാന ആശയങ്ങൾ
- അത്യാധുനിക മുൻതൂക്കം കൂട്ടിച്ചേർന്ന് വർദ്ധിക്കാൻ തുടങ്ങുകയാണ്: അത്യാധുനിക സ്ഥാപനങ്ങൾ ഇപ്പോൾ സാധാരണ സ്ഥാപനങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഓരോ തൊഴിലാളിക്കും 3.5 മടങ്ങ് ബുദ്ധിശേഷി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ഒരു വർഷം മുമ്പുണ്ടായിരുന്ന 2 മടങ്ങിൽ നിന്ന് ഉയർന്നതാണ്.
- അത്യാധുനിക സ്ഥാപനങ്ങൾ AI കൂടുതൽ തവണ മാത്രം അല്ല, കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു: സന്ദേശങ്ങളുടെ അളവ് അത്യാധുനിക സ്ഥാപനങ്ങളുടെയും സാധാരണ സ്ഥാപനങ്ങളുടെയും ഇടയിലെ വിടവിന്റെ 36% മാത്രമാണ് വിശദീകരിക്കുന്നത്. അത്യാധുനിക മുൻതൂക്കത്തിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത്.
- ഏജന്റിക് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ അത്യാധുനിക സ്വീകരണത്തിന്റെ ഒരു സൂചകമായി മാറുകയാണ്: പുരോഗമിച്ച ഏജന്റിക് ടൂളുകളിലാണ് അന്തരം ഏറ്റവും വലുത്, അത്യാധുനിക സ്ഥാപനങ്ങൾ സാധാരണ സ്ഥാപനങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് 16 മടങ്ങ് കൂടുതൽ Codex സന്ദേശങ്ങൾ അയയ്ക്കുന്നു.
- സംഘടനാപരമായ മാറ്റത്തിലൂടെ സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് അത്യാധുനിക നിലവാരത്തിലേക്കുള്ള വിടവ് നികത്താൻ കഴിയും: ഒപ്പമെത്താൻ, സ്ഥാപനങ്ങൾ ഉപയോഗത്തിന്റെ ആഴം അളക്കുകയും, ഗവേണൻസിന് മുൻഗണന നൽകുകയും, പ്രാപ്തീകരണത്തിൽ നിക്ഷേപിക്കുകയും, ഫലപ്രദമായത് വ്യാപിപ്പിക്കുകയും, ചാറ്റ് അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള സഹായത്തിൽ നിന്ന് ഏജന്റുകൾക്ക് ഏൽപ്പിക്കുന്ന ജോലിയിലേക്ക് മാറുകയും വേണം.
തീവ്രത
അത്യാധുനികമായ മുൻതൂക്കം കൂട്ടിച്ചേർന്ന് വർദ്ധിക്കാൻ തുടങ്ങുകയാണ്; AI-യെ ഏറ്റവും ആഴത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്ഥാപനങ്ങൾ തങ്ങളുടെ മേൽക്കൈ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു
എന്റർപ്രൈസുകൾക്ക് സീറ്റുകളുടെ വിന്യാസം ഒരു തുടക്കം മാത്രമാണ്. ജീവനക്കാർ കൂടുതൽ ആഴമുള്ളതും കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവുമായ ജോലികൾക്കായി AI ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ എന്നതാണ് വ്യക്തമായ സൂചന. ഈ ചാർട്ട് 95-ാം പെർസന്റൈൽ ആയി നിർവചിക്കുന്ന അത്യാധുനിക തലത്തിൽ ഒരു തൊഴിലാളിക്ക് സൃഷ്ടിക്കുന്ന ടോക്കണുകളുടെ എണ്ണത്തെ, 50-ാം പെർസന്റൈൽ ആയി നിർവചിക്കുന്ന സാധാരണ സ്ഥാപനത്തിൽ ഒരു തൊഴിലാളിക്ക് സൃഷ്ടിക്കുന്ന ടോക്കണുകളുടെ എണ്ണവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു.
ടോക്കൺ ബിസിനസ് മൂല്യത്തിന്റെ അപൂർണ്ണമായ ഒരു മാനദണ്ഡമാണ്. ഹ്രസ്വമായ ഒരു പ്രതികരണം വളരെ മൂല്യമുള്ളതാകാം, ദീർഘമായ ഒരു പ്രതികരണം കുറഞ്ഞ മൂല്യമുള്ളതാകാം. എന്നാൽ ടോക്കൺ അളവ് ജീവനക്കാർ AI-യോട് ചെയ്യാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്ന ജോലിയുടെ അളവ് അളക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു; അതിനാൽ AI ഉപയോഗത്തിന്റെ ആഴത്തിനും ജീവനക്കാർ AI-യിൽ നിന്ന് ആവശ്യപ്പെടുന്ന ബുദ്ധിശേഷിയുടെ അളവിനും ഇത് ഒരു പ്രായോഗിക സൂചകമാണ്.
അത്യാധുനിക സ്ഥാപനം ഒരു സാധാരണ കമ്പനിയേക്കാൾ 3.5 മടങ്ങ് അധികം ബുദ്ധിശക്തിയും നൈപുണ്യവുമാണ് ഓരോ ജീവനക്കാരനിൽ നിന്നും പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത്. 2025 ഏപ്രിലിൽ ഇത് 2 മടങ്ങ് മാത്രമായിരുന്നു, ഈ വർദ്ധനവ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് AI കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്ഥാപനങ്ങൾ തങ്ങളുടെ മേൽക്കൈ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയാണെന്നാണ്; പുതിയ AI സാധ്യതകളെ കൂടുതൽ വിപുലവും സങ്കീർണ്ണവുമായ ജോലികൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാൻ ഇവർക്ക് മികച്ച രീതിയിൽ സാധിക്കുന്നു.
അത്യാധുനിക സ്ഥാപനങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്ന നേട്ടത്തിൻ്റെ പ്രധാന കാരണം സന്ദേശങ്ങളുടെ എണ്ണക്കൂടുതലല്ല, മറിച്ച് തീവ്രമായ ഉപയോഗമാണ്
അത്യാധുനിക സ്ഥാപനത്തിന് സാധാരണ സ്ഥാപനത്തേക്കാൾ ഓരോ തൊഴിലാളിക്കും ഗണ്യമായി കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ട് ആവശ്യമാണ്, എന്നാൽ ഈ വിടവിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും സന്ദേശങ്ങളുടെ അളവ് മാത്രം കൊണ്ട് വിശദീകരിക്കാനാവില്ല. ഈ ചാർട്ട് 3.5x അത്യാധുനിക മുൻതൂക്കം ഘടകങ്ങളായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. സാധാരണ സ്ഥാപനം അത്യാധുനിക സ്ഥാപനത്തിന്റെ അതേ നിരക്കിൽ സന്ദേശങ്ങൾ അയച്ചാലും, 3.5x അന്തരത്തിന്റെ 36% മാത്രമേ നികത്താൻ കഴിയൂ എന്ന് കണ്ടെത്തുന്നു.
ബാക്കിയുള്ള വിടവ് നികത്തുന്നത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെയാണ്. അത്യാധുനിക സ്ഥാപനങ്ങളിൽ ജോലി ചെയ്യുന്ന ജീവനക്കാർ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നു; അവർ മോഡലുകൾക്ക് കൂടുതൽ വിശദമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുകയും, അതിലൂടെ കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ളതും അർത്ഥവത്തുമായ ഫലങ്ങൾ നേടിയെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
വ്യാപ്തി
അത്യാധുനികമായ ഏജൻ്റിക് ടൂളുകളുടെ ഉപയോഗത്തിലാണ് മുൻനിര കമ്പനികൾ ഏറ്റവും വലിയ നേട്ടം കൈവരിക്കുന്നത്; പ്രത്യേകിച്ചും, സാധാരണ കമ്പനികളേക്കാൾ 16 മടങ്ങ് അധികമായി Codex ഉപയോഗിക്കുന്നതാണ് ഇവരെ മുൻപന്തിയിലെത്തിക്കുന്നത്
കൂടുതൽ നൂതനമായ പ്രവർത്തന രീതികളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ടൂളുകളിലാണ് അത്യാധുനിക സ്ഥാപനങ്ങൾ ഏറ്റവും വലിയ നേട്ടം കൈവരിക്കുന്നത്. ഏറ്റവും വലിയ അന്തരം പ്രകടമാകുന്നത് Codex ഉപയോഗത്തിലാണ്, ഓരോ ജീവനക്കാരും അയയ്ക്കുന്ന സന്ദേശങ്ങളുടെ എണ്ണത്തിൽ അത്യാധുനിക സ്ഥാപനങ്ങൾ മറ്റുള്ളവയേക്കാൾ 16 മടങ്ങ് മുന്നിലാണ്. ChatGPT ഏജൻ്റ്, ആപ്പുകൾ, ഡീപ്പ് റിസർച്ച്, GPT‑കൾ എന്നിവയുടെ ഉപയോഗത്തിലും വലിയ അന്തരമുണ്ട്; കോഡിംഗ് ചെയ്യാനും, വിവിധ ഘട്ടങ്ങളുള്ള ജോലികൾ കൈമാറാനും, കമ്പനിയുടെ സാഹചര്യത്തിനനുസരിച്ച് വിവരങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കാനും, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഗവേഷണങ്ങൾ നടത്താനും സഹായിക്കുന്ന ടൂളുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിൽ അത്യാധുനിക സ്ഥാപനങ്ങൾ ഏറെ മുന്നിലാണെന്ന് ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
ഇതിന് വിപരീതമായി, ഉപയോക്തൃ അപ്ലോഡ്, തിരയൽ, ഡാറ്റ വിശകലനം പോലുള്ള കൂടുതൽ പൊതുവായ ഉപയോഗത്തിനുള്ളതും എളുപ്പത്തിൽ പ്രാപ്യവുമായ ഉപകരണങ്ങൾ ചെറിയതോതിലുള്ള അത്യാധുനിക നേട്ടം കാണിക്കുന്നു. ഈ ഉപകരണങ്ങൾ പരിചിതമായ പ്രവർത്തനപ്രവാഹങ്ങളെ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനാൽ, മിക്ക സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും ഇവ ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമാണ്. അത്യാധുനിക നേട്ടം പുരോഗമനപരവും ഏജന്റിക് സ്വഭാവമുള്ളതുമായ ഉപകരണങ്ങളിലാണ് ഏറ്റവും പ്രകടമാകുന്നത്; അവ സ്വീകരിക്കാൻ കൂടുതൽ വൈദഗ്ധ്യവും, ജോലിസ്ഥലത്തെ അറിവുകളിലേക്കും ഉപകരണങ്ങളിലേക്കുമുള്ള കണക്ഷനുകളും, AI-യേ ജോലികള് ഏൽപ്പിക്കുന്നതിൽ കൂടുതൽ വിശ്വാസവും ആവശ്യമാണ്.
അത്യാധുനിക മുൻതൂക്കം ഏറ്റവും വലുതായി അനുഭവപ്പെടുന്നത് വിദ്യാഭ്യാസത്തിലും പഠനത്തിലുമാണ്
വിദ്യാഭ്യാസവും പഠനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ജോലികളിലാണ് അത്യാധുനിക മുൻതൂക്കം ഏറ്റവും കൂടുതലുള്ളത്, അവിടെ അത്യാധുനിക സ്ഥാപനം സാധാരണ സ്ഥാപനത്തെക്കാൾ 7 മടങ്ങ് കൂടുതൽ സന്ദേശങ്ങൾ അയയ്ക്കുന്നു. അത്യാധുനിക തലത്തിൽ, ജീവനക്കാരെ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കാനും പുതിയ വിഷയങ്ങൾ പഠിക്കാനും സഹായിക്കുന്നതിനായി AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. AI വഴി എന്തെല്ലാം ചെയ്യാൻ കഴിയും, അതിന്റെ മികച്ച ഉപയോഗം,നിലവിലുള്ള പ്രവർത്തനപ്രവാഹങ്ങളിൽ അത് അനുയോജ്യമാകുന്നതെവിടെ തുടങ്ങി, AI യെക്കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ ധാരണ മെച്ചപ്പെടുത്താനും അവർ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ വിടവിന്റെ വലുപ്പം, സാധാരണ സ്ഥാപനങ്ങൾ തൊഴിൽശക്തിയുടെ പഠനത്തിനും വികസനത്തിനുമുള്ള ഉപകരണമായി AI-യെ പര്യാപ്തമായി ഉപയോഗിക്കുന്നില്ലായിരിക്കാമെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
കോഡിംഗിലും 4മടങ്ങ് വലിയ വിടവ് കാണാം, ഇത് വികസിതവും ഏജന്റിക്കുമായ ടൂൾ ഉപയോഗത്തിലെ വിശാലമായ വിടവുമായി ഒത്തുപോകുന്നു. പ്രായോഗിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശത്തിനും എഴുത്തിനും ആശയവിനിമയത്തിനുമാണ് ഏറ്റവും ചെറിയ അത്യാധുനികമായ അന്തരങ്ങൾ ഉള്ളത്, കാരണം ഈ ജോലികൾ AI-യുടെ കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ പ്രാപ്യമാകുന്നതും പരിചിതവുമായ ഉപയോഗങ്ങളായിരിക്കാം.
ശേഷി ഓവർഹാങ് പരിഹരിക്കാൻ വെറും ആക്സസ് മാത്രം പോരാ; പ്രാപ്തമാക്കലും ആവശ്യമാണ്. OpenAI-യുടെ എന്റർപ്രൈസ് വിഭവങ്ങൾ ഉം OpenAI അക്കാദമി യും ടീമുകൾക്ക് AI ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ സ്വീകരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന പ്രായോഗിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ, പരിശീലന സാമഗ്രികൾ, വിന്യാസത്തിനുള്ള വിഭവങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
AI ഉപയോഗം എഴുത്തിലാണ് ഏറ്റവും വ്യാപകം, എന്നാൽ പ്രവർത്തന-നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോഗം വർധിച്ചുവരുന്നു
എഴുത്തും ആശയവിനിമയവും ChatGPT‑യുടെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഉപയോഗമായി തുടരുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഉപയോഗ രീതികൾ ഫങ്ഷൻ അനുസരിച്ച് കാര്യമായി വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. IT & സുരക്ഷാ സന്ദേശങ്ങളുടെ 60% എങ്ങനെ ചെയ്യാമെന്നതും നടപടിക്രമപരവുമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളിലാണ് കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നത്; സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസനം, ഡാറ്റ സയൻസ് & എഞ്ചിനീയറിംഗ് സന്ദേശങ്ങളിൽ ഏകദേശം പകുതിയും കോഡിംഗ് സംബന്ധമായവയാണ്; ഫിനാൻസ് സന്ദേശങ്ങളിൽ പത്തിലൊന്ന് വിശകലനവും കണക്കുകൂട്ടലുമായി ബന്ധപ്പെട്ടവയാണ്.
ഏറ്റവും അത്യാധുനികമായ മോഡലുകൾ ജോലി സംബന്ധമായ കാര്യങ്ങൾ കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു എന്ന വലിയൊരു സത്യത്തെ ഈ നിരീക്ഷണങ്ങൾ അടിവരയിടുന്നു. 44 തൊഴിൽ മേഖലകളായി യഥാർത്ഥ ലോകത്തെ വൈജ്ഞാനിക പ്രവർത്തനങ്ങളെ വിലയിരുത്തുന്ന സംവിധാനമാണ് GDPval; ഡോക്യുമെൻ്റുകൾ, സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകൾ, സ്ലൈഡുകൾ, ഡയഗ്രാമുകൾ, മൾട്ടിമീഡിയ തുടങ്ങിയ പ്രായോഗികമായ തൊഴിൽ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന കാര്യക്ഷമതയാണ് ഇത് അളക്കുന്നത്. AI കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാകുന്നത്തോടെ, ഓരോ തൊഴിൽ മേഖലയുടെയും ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ജോലികളിലേക്ക് അതിൻ്റെ ഉപയോഗം വ്യാപിക്കുന്നതായാണ് കാണപ്പെടുന്നത്.
ബിസിനസിന് അനുയോജ്യമായ തരത്തിലുള്ള ടാസ്ക്
| ബിസിനസ് സന്ദർഭം | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ChatGPT ടാസ്കുകൾ | ||||||||||||
| എഴുത്തും ആശയവിനിമയവും | ||||||||||||
| ചെയ്യേണ്ട രീതികളും നടപടിക്രമങ്ങളും | ||||||||||||
| വിവരം | ||||||||||||
| വിശകലനവും കണക്കുകൂട്ടലുകളും | ||||||||||||
| ഉപദേശം | ||||||||||||
| സർഗ്ഗാത്മക മീഡിയ | ||||||||||||
| കൊമേഴ്സ് | ||||||||||||
| കോഡിംഗ് | ||||||||||||
| വിദ്യാഭ്യാസം, പഠനം | ||||||||||||
എത്തിച്ചേരല്
വ്യവസായ രംഗത്തെ നേതൃത്വം എന്നത് ഒരൊറ്റ കാര്യത്തെ മാത്രം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതല്ല: ChatGPT, Codex, API എന്നിവയുടെ ഉപയോഗത്തിൽ വ്യത്യസ്ത മേഖലകളാണ് മുൻപന്തിയിൽ നിൽക്കുന്നത്
AI ഏറ്റെടുക്കലിനായി ഒരൊറ്റ ലീഡർബോർഡ് എന്നൊന്നില്ല. ഉപയോഗിക്കുന്ന മാനദണ്ഡത്തെ ആശ്രയിച്ച് വ്യവസായ റാങ്കിംഗുകൾ വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. പ്രൊഫഷണൽ, ശാസ്ത്രീയ, സാങ്കേതിക സേവനങ്ങൾ Codex ഏറ്റെടുക്കലിലും API തീവ്രതയിലും ഒന്നാം സ്ഥാനത്താണ്, ഇത് ഡെവലപ്പർ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലും ഉൽപ്പന്നത്തിൽ സംയോജിപ്പിച്ച വർക്ക്ഫ്ലോകളിലും താരതമ്യേന മുന്നേറിയ ഉപയോഗത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. വലിയ തോതിലുള്ള വിന്യാസങ്ങള് കാരണം ChatGPT സ്വീകരണത്തിൽ ധനകാര്യവും ഇൻഷുറൻസും ആണ് മുന്നില്, അതേസമയം വിദ്യാഭ്യാസ സേവനങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും ഉയർന്ന സന്ദേശ തീവ്രതയുണ്ട്, ഇത് ഓരോ വ്യക്തിയുടെയും കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള ഉപയോഗത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. മറ്റു മാനദണ്ഡങ്ങളിൽ താഴ്ന്ന റാങ്കിംഗുകൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, API തീവ്രതയിൽ റീട്ടെയിൽ വ്യാപാരവും ഹെൽത്ത് കെയറും ഉയർന്ന സ്ഥാനത്താണ്.
വ്യവസായ രംഗത്തെ നേതൃത്വം എന്നത് ഒരൊറ്റ കാര്യത്തെ മാത്രം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതല്ല എന്നാണ് ഈ വ്യത്യാസങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത്. ചില മേഖലകൾ സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൂടെയും ഡെവലപ്പർ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലൂടെയുമാണ് AI നടപ്പിലാക്കുന്നത്, എന്നാൽ മറ്റു ചില മേഖലകളാകട്ടെ, ChatGPT‑യുടെ വ്യാപകമായ ഉപയോഗത്തിലൂടെയൊ അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോക്താക്കളുടെ സജീവമായ ഇടപെടലുകളിലൂടെയോ ആണ് ഇതിനെ വളർത്തിയെടുക്കുന്നത്.
AI ഏറ്റെടുക്കല് മാനദണ്ഡം അടിസ്ഥാനമാക്കിയ വ്യവസായ റാങ്കിംഗ്
| വ്യവസായങ്ങൾ | ||||
|---|---|---|---|---|
| ധനകാര്യവും ഇൻഷുറൻസും | 1+1 | 10-4 | 30 | 60 |
| വിവരം | 2-1 | 20 | 20 | 4-1 |
| പ്രൊഫഷണൽ, ശാസ്ത്രീയ, സാങ്കേതിക സേവനങ്ങൾ | 30 | 10 | 10 | 10 |
| കലകൾ, വിനോദം, പുനഃസൃഷ്ടി | 40 | 4-1 | 50 | 3+1 |
| ഉപയോഗങ്ങൾ | 50 | 80 | 90 | 90 |
| നിർമ്മാണം | 6-1 | 50 | 10-1 | 10-1 |
| റിയൽ എസ്റ്റേറ്റ്, വാടകയും ലീസ് ചെയ്യലും | 7-1 | 7+1 | 11-1 | 80 |
| നിർമ്മാണം | 8-1 | 3+1 | 40 | 70 |
| ആരോഗ്യ പരിചരണവും സാമൂഹിക സഹായവും | 90 | 90 | 6+1 | 50 |
| റീട്ടെയിൽ വ്യാപാരം | 10-2 | 11-1 | 7-1 | 20 |
| പൊതു ഭരണനിർവഹണം | 11-1 | 6+1 | 80 | 11-1 |
എന്റർപ്രൈസുകൾ API ഉപയോഗം പ്രൊഡക്ഷൻ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്കും ഉപഭോക്തൃമുഖ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്കും കൊണ്ടുവരുന്നു
ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലും സേവനങ്ങളിലും കമ്പനിയുടെ ആഭ്യന്തര സംവിധാനങ്ങളിലും നേരിട്ട് മോഡലുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിനായി API ഉപയോഗിക്കുന്നത് കമ്പനികൾ വർദ്ധിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ഇൻ-ആപ്പ് അസിസ്റ്റൻ്റുകൾ, കോഡിംഗ്- ഡെവലപ്പർ ടൂളുകൾ, ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ, ഗവേഷണ രീതികൾ, വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേഷൻ എന്നിവയാണ് ഇതിൻ്റെ പ്രധാന ഉപയോഗങ്ങൾ.
ഈ വിന്യാസങ്ങൾ, എന്റർപ്രൈസ് AI പരീക്ഷണങ്ങളെ മറികടന്ന് അളക്കാവുന്ന പ്രവർത്തനപരമായ സ്വാധീനമുള്ള ആവർത്തിക്കാവുന്ന വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്ക് എങ്ങനെ നീങ്ങുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ ഉദാഹരണങ്ങളിലുടനീളം, സ്ഥാപനങ്ങൾ അറിവ് അധിഷ്ഠിത ജോലികൾ ത്വരിതപ്പെടുത്താനും, എഞ്ചിനീയറിംഗ് ത്രൂപുട്ട് മെച്ചപ്പെടുത്താനും, ഉപഭോക്താക്കൾക്കും ജീവനക്കാർക്കും വേണ്ടി AI-പ്രവർത്തിത അനുഭവങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാനും OpenAI മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
വ്യവസായം അനുസരിച്ചുള്ള പ്രധാന API ഉപയോഗ കേസുകൾ
പ്രൊഫഷണൽ സേവനങ്ങൾ
നോളജ് അസിസ്റ്റന്റുകളും തിരയലും (ഉദാ., Q&A ടൂളുകൾ, റിസർച്ച് അസിസ്റ്റന്റുകൾ, ആന്തരിക നോളജ് അസിസ്റ്റന്റുകൾ)
ഉപഭോക്തൃ വിൽപ്പന പിന്തുണ (ഉദാ., ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ, വോയ്സ്, ചാറ്റ് ഏജന്റുകൾ, വിൽപ്പന സഹായം)
ഡാറ്റ വിശകലനം, സംഗ്രഹിക്കൽ, വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, കമ്പനി ഡാറ്റ വിശകലനം, മാർക്കറ്റ് ഇന്റലിജൻസ്, ഇടപാട് ലേബലിംഗും പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും)
കോഡിംഗും ഡെവലപ്പർ ഉപകരണങ്ങളും (ഉദാഹരണത്തിന്, മോഡൽ മൂല്യനിർണ്ണയ ഉപകരണങ്ങൾ, കോഡിംഗ് സഹായികൾ, പ്രവൃത്തി പ്രവാഹ ഓട്ടോമേഷൻ ഉപകരണങ്ങൾ).
ധനകാര്യവും ഇൻഷുറൻസും
ഡാറ്റാ വിശകലനം, സംഗ്രഹം തയ്യാറാക്കൽ, വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ (ഉദാ., വിവരശേഖരണം, രസീതുകളുടെയും ചെലവുകളുടെയും വിശകലനം, നിക്ഷേപ ഗവേഷണം)
രേഖകളും പ്രവർത്തന രീതികളും തയ്യാറാക്കൽ (ഉദാ., സ്വയമേവയുള്ള ചെലവ് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, ഗവേഷണ-സംഗ്രഹങ്ങൾ തയ്യാറാക്കൽ, പ്രവർത്തനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കൽ)
വിവരശേഖരണ സഹായികളും സെർച്ച് സംവിധാനങ്ങളും (ഉദാ., നിക്ഷേപ തന്ത്രങ്ങൾക്കായുള്ള സഹായികൾ, നയങ്ങൾ തിരയാനുള്ള സംവിധാനം, ഓരോ തസ്തികയ്ക്കും പ്രത്യേകമായുള്ള സഹായികൾ.)
ഉപഭോക്തൃ, സേവന പിന്തുണ (ഉദാ., ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ വോയ്സ്, ചാറ്റ് ഏജൻ്റുകൾ, വ്യക്തിഗത ബാങ്കിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റുകൾ, സെന്റിമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം.)
വിവരം
കോഡിംഗ്, ഡെവലപ്പർ ഉപകരണങ്ങൾ (ഉദാ., കോഡിംഗ് സഹായികൾ, സോഫ്റ്റ്വെയർ ടെസ്റ്റിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ, വെബ് ഓട്ടോമേഷൻ ഉപകരണങ്ങൾ)
നോളജ് അസിസ്റ്റന്റുകളും തിരയലും (ഉദാഹരണത്തിന്, ഉൽപ്പന്നത്തിനുള്ളിലെ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, ആന്തരിക തിരയൽ ഉപകരണങ്ങൾ, ഡോക്യുമെന്റേഷൻ അസിസ്റ്റന്റുകൾ)
ഉപഭോക്തൃ സേവന പിന്തുണ (ഉദാ., ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ വോയിസ്, ചാറ്റ് ഏജന്റുമാർ, മൾട്ടി-ചാനൽ ഉപഭോക്തൃ സേവന ഓട്ടോമേഷൻ)
ഉള്ളടക്കം, മീഡിയ, ഡിസൈൻ എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കൽ (ഉദാ., ബ്രാൻഡ് അസറ്റ് സൃഷ്ടിക്കൽ, മാർക്കറ്റിംഗ് ടൂളുകൾ)
Cisco വലിയ എന്റർപ്രൈസ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് സംഘത്തിലുടനീളം സങ്കീർണ്ണമായ സോഫ്റ്റ്വെയർ ജോലികൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ Codex ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രൊഡക്ഷൻ വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ, ബിൽഡ് സമയങ്ങൾ ഏകദേശം 20% കുറയ്ക്കാനും, പ്രതിമാസം 1,500-ലധികം എഞ്ചിനീയറിംഗ് മണിക്കൂർ ലാഭിക്കാനും, ഡിഫെക്റ്റ് പരിഹാര ത്രൂപുട്ട് 10-15x വർദ്ധിപ്പിക്കാനും Codex സഹായിച്ചു. Cisco-യുടെ ടീം പറഞ്ഞതുപോലെ, Codex-നെ “ടീമിന്റെ ഭാഗം” ആയി പരിഗണിച്ചപ്പോഴാണ് ഏറ്റവും വലിയ നേട്ടങ്ങൾ ലഭിച്ചത്.
Rakuten എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഓപ്പറേഷനുകളിലും സോഫ്റ്റ്വെയർ ഡെലിവറിയിലുടനീളം Codex വിന്യസിച്ചു, ഇതിലൂടെ റിക്കവറി സമയത്തിന്റെ ശരാശരി ഏകദേശം 50% കുറയ്ക്കുകയും പ്രൊഡക്ഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ രണ്ടിരട്ടി വേഗത്തിൽ പരിഹരിക്കാൻ ടീമുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുകയും ചെയ്തു. Rakuten ആന്തരിക മാനദണ്ഡങ്ങളോട് പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഓട്ടോമേറ്റഡ് കോഡ് റിവ്യൂക്കും വൾനറബിലിറ്റി ചെക്കുകൾക്കും Codex ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് സുരക്ഷയിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെ റിലീസുകൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ പദ്ധതികളിൽ, ഭാഗിക ആവശ്യകതകളെ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഫുൾ-സ്റ്റാക്ക് നടപ്പിലാക്കലുകളാക്കി മാറ്റാൻ Codex-ന് കഴിയും, ഇതിലൂടെ സമയക്രമങ്ങൾ പാദവർഷങ്ങളിൽ നിന്ന് ആഴ്ചകളിലേക്ക് ചുരുങ്ങുന്നു.
Balyasny Asset Management ഒരു വലിയ, പ്രത്യേകവിദഗ്ധതയുള്ള വിജ്ഞാന-പ്രവർത്തന സ്ഥാപനത്തിലുടനീളം നിക്ഷേപ ഗവേഷണം വേഗത്തിലാക്കാൻ OpenAI ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതിന്റെ ഉടമസ്ഥാവകാശമുള്ള AI ഗവേഷണ പ്ലാറ്റ്ഫോം നിക്ഷേപ ടീമുകളിൽ ഏകദേശം 95% ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഗവേഷണ പ്രവൃത്തിപദ്ധതികൾ ദിവസങ്ങളിൽ നിന്ന് മണിക്കൂറുകളായി ചുരുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, മുമ്പ് രണ്ട് ദിവസം എടുത്തിരുന്ന ഒരു സെൻട്രൽ ബാങ്ക് പ്രസംഗ വിശകലന വർക്ക്ഫ്ലോ ഇപ്പോൾ ഏകദേശം 30 മിനിറ്റ് മാത്രം എടുക്കുന്നു; ഇത് ഫയലിംഗുകൾ, ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകൾ, ഗവേഷണ റിപ്പോർട്ടുകൾ, വിപണി ഡാറ്റ എന്നിവയിലുടനീളം കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ യുക്തിസഹമായി വിശകലനം ചെയ്യാൻ വിശകലന വിദഗ്ധരെ സഹായിക്കുന്നു.
കൂടുതൽ ഉദാഹരണങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങളുടെ ഉപഭോക്തൃ കഥകൾ പേജ് സന്ദർശിക്കുക.
അത്യാധുനിക നിലയിൽ എത്താൻ സംഘടനകൾക്ക് ചെയ്യാനാകുന്ന കാര്യങ്ങൾ
OpenAI വ്യവസായങ്ങൾ, പ്രവർത്തന മേഖലകൾ, AI പക്വതയുടെ വിവിധ ഘട്ടങ്ങളിലുടനീളം എന്റർപ്രൈസുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഇതിലൂടെ പരീക്ഷണത്തിൽ നിന്ന് പ്രൊഡക്ഷനിലേക്കുള്ള സ്വീകരണത്തിന്റെ പുരോഗതി എങ്ങനെ നടക്കുന്നു എന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് വ്യക്തമായ ധാരണ ലഭിക്കുന്നു. ഈ വിന്യാസങ്ങളിലുടനീളം, ഏറ്റവും കൂടുതൽ പുരോഗതി കൈവരിക്കുന്ന സ്ഥാപനങ്ങൾ AI ആഴത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ ആവശ്യമായ സംഘടനാപരമായ സംവിധാനങ്ങളിലാണ് കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്: അളക്കൽ, ഭരണനിയന്ത്രണം, പ്രാപ്തീകരണം, സ്വാധീനം വ്യാപിപ്പിക്കൽ, ഏജന്റിക് വിന്യാസം.
AI സ്വീകരണം കൂടുതൽ ആഴത്തിലാക്കാൻ ഏത് സംഘടനയ്ക്കും ഇന്ന് തന്നെ സ്വീകരിക്കാൻ തുടങ്ങാവുന്ന പ്രായോഗിക നടപടികളായി അഞ്ച് പ്രാക്ടീസുകൾ ശ്രദ്ധേയമാണ്.
- ആക്സസിനൊപ്പം ഉപയോഗത്തിന്റെ ഗൗരവവും അളക്കുക.
പ്രസക്തമായ സൂചകം എത്ര ജീവനക്കാർക്ക് AI അക്കൗണ്ടുകൾ ഉണ്ടെന്നത് മാത്രമല്ല, കാലക്രമേണ ടീമുകൾ AI കൂടുതൽ സാരമായി ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ എന്നതുമാണ്. AI ഉപയോഗം കൂടുതൽ പതിവാകുന്നുണ്ടോ, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാകുന്നുണ്ടോ, മൂല്യമേറിയ പ്രവർത്തനപ്രവാഹങ്ങളുമായി കൂടുതൽ അടുത്തായി ബന്ധപ്പെടുന്നുണ്ടോ എന്ന് സ്ഥാപനങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കണം. - പ്രൊഡക്ഷൻ ഉപയോഗം പ്രാപ്തമാക്കുന്ന ഭരണനിർവ്വഹണം രൂപപ്പെടുത്തുക.
പ്രമുഖ സ്ഥാപനങ്ങൾ ഗവേണൻസ് ഒഴിവാക്കുന്നില്ല. ഏജന്റിക് AI-യെ കൂടുതൽ വിന്യസിക്കാവുന്നതാക്കാൻ അവർ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഏജൻ്റുകൾക്ക് എവിടെ പ്രവർത്തിക്കാം, എന്ത് വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം, എപ്പോൾ നടപടിയെടുക്കുന്നതിന് പകരം ഉപദേശിക്കണം, കൂടുതൽ അപകടസാധ്യതയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ മനുഷ്യർ എങ്ങനെ അവലോകനം ചെയ്യണം എന്നിവയ്ക്കായി സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് വ്യക്തമായ നിയമങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. അത്യാധുനിക സ്ഥാപനങ്ങൾ വിന്യാസപ്രക്രിയയുടെ ഭാഗമായി ഈ മാനദണ്ഡങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഗവേണൻസ് സ്വീകരണത്തെ മന്ദഗതിയിലാക്കുന്നതിനുപകരം അത് സുരക്ഷിതമായി വിപുലീകരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗമായി മാറുന്നു. - പ്രാപ്തീകരണത്തെ ഒരു പാർശ്വ പദ്ധതിയായി അല്ല, പ്രധാന അടിസ്ഥാന സൗകര്യമായി കാണുക.
AI കഴിവുകൾ പുരോഗമിക്കുമ്പോൾ, ജീവനക്കാർക്കും സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും അതിനൊപ്പം മുന്നേറാൻ സഹായിക്കുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. അത്യാധുനിക സ്ഥാപനങ്ങൾ സജ്ജമാക്കലിനെ ഒറ്റത്തവണത്തെ പരിശീലന ശ്രമമായി കാണുന്നില്ല. പങ്ക്-വിശിഷ്ട പരിശീലനം, യൂസ് കേസ് വർക്ക്ഷോപ്പുകൾ, ഹാക്കത്തോണുകൾ, ആന്തരിക ചാമ്പ്യൻ നെറ്റ്വർക്കുകൾ, പരീക്ഷണത്തിനായി സമർപ്പിച്ച സമയം, വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, മികച്ച പ്രവർത്തനരീതികൾ, സ്കില്ലുകൾ എന്നിവയുടെ പങ്കിട്ട റിപ്പോസിറ്ററി എന്നിവയിലൂടെ അവർ വിന്യാസത്തിൽ തുടർച്ചയായ പഠനം ഉൾക്കൊള്ളിക്കുന്നു. - നിങ്ങളുടെ അത്യാധുനിക ടീമുകളെ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് അവയുടെ സ്വാധീനം വ്യാപിപ്പിക്കുക.
പല സ്ഥാപനങ്ങളിലും, ഏറ്റവും നൂതനമായ ഉപയോഗം ചുരുക്കം ചില ടീമുകളില് മാത്രമാണ് കേന്ദ്രീകൃതമായിരിക്കുന്നത്. ആ ടീമുകൾക്ക് ഏതെല്ലാം വർക്ക്ഫ്ലോകളും ശീലങ്ങളും പ്രവർത്തന മോഡലുകളും ഫലപ്രദമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് വെളിപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. നേതാക്കൾ ഈ ടീമുകളെ തിരിച്ചറിയുകയും, അവരുടെ വിജയത്തിന് പിന്നിലുള്ള സാഹചര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കി അവ സ്കെയിൽ ചെയ്യുകയും, സ്ഥാപനത്തിലെ ബാക്കി വിഭാഗങ്ങളുമായി AI-യുടെ കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകളും ഉദാഹരണങ്ങളും പങ്കിടാൻ അവരെ സഹായിക്കുകയും വേണം. - ചാറ്റിനപ്പുറം കടന്ന് ജോലി ഏൽപ്പിക്കുന്നതിലേക്ക് നീങ്ങുക.
എന്റർപ്രൈസ് AI ചാറ്റ് അസിസ്റ്റന്റുകളിൽ നിന്ന് ഏജന്റുകൾക്ക് ഏൽപ്പിക്കാവുന്ന ജോലികളിലേക്കാണ് മാറുന്നത്. സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഈ പ്രവണത വ്യക്തമാക്കുന്നു, എന്നാൽ ഏൽപ്പിച്ച ജോലികൾ വിവിധ പ്രവർത്തന മേഖലകളിലേക്കും വ്യാപിക്കുകയാണ്. Codex ഉപയോഗിച്ച്, എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് നിർവചിച്ച ഒരു ടാസ്ക് ഏൽപ്പിക്കാനും, ഏജന്റിന് ആവശ്യമായ സന്ദർഭം നൽകാനും, ഫയലുകൾ, കോഡ്ബേസുകൾ, ടൂളുകൾ എന്നിവയിലുടനീളം പ്രവർത്തിക്കാൻ അതിനെ അനുവദിക്കാനും, തുടർന്ന് ഫലം അവലോകനം ചെയ്ത് ഫീഡ്ബാക്ക് ഉപയോഗിച്ച് വർക്ക്ഫ്ലോ മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും. അത്യാധുനിക സ്ഥാപനങ്ങൾ AI-യെ ഒരു സ്ഥിരമായ അസിസ്റ്റന്റായി മാത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുപകരം, ചുമതലകൾ AI-ക്ക് ഏൽപ്പിക്കാൻ തൊഴിലാളികളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.
ഈ റിപ്പോർട്ടിലെ എല്ലാ വിശകലനങ്ങളും തിരിച്ചറിയൽ നീക്കം ചെയ്തതും സംയോജിപ്പിച്ചതുമായ എന്റർപ്രൈസ് ഉപയോഗ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഓട്ടോമേറ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് സന്ദേശ ഉള്ളടക്കം തരംതിരിച്ചത്, ഈ വിശകലനത്തിന്റെ ഭാഗമായി ഒരു OpenAI ജീവനക്കാരനും വ്യക്തിഗത എന്റർപ്രൈസ്, ബിസിനസ്സ് അല്ലെങ്കിൽ API ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ അവലോകനം ചെയ്തിട്ടില്ല.
മുഴുവൻ കണ്ടെത്തലുകളും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനോ നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിലേക്ക് AI എങ്ങനെ ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ കൊണ്ടുവരാമെന്ന് മനസിലാക്കാനോ താൽപ്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ, [ഞങ്ങൾ ബന്ധപ്പെടാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു].
കൂടുതൽ അറിയുക
ഗവേഷണവും വിശകലനവും
AI എങ്ങനെ സ്വീകരിക്കപ്പെടുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചും അത് സമ്പദ്വ്യവസ്ഥയിലും സമൂഹത്തിലും ചെലുത്തുന്ന സ്വാധീനത്തെയും കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണവും വിശകലനവും.