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机构必须明白，生成式 AI 并非万能的解决方案。选择方式需要根据企业的特定目标和行业需求进行量身定制。可扩展性、成本效率和产生惊人输出的能力等因素至关重要。此外，企业需要了解技术升级，并根据对生成式 AI 领域的洞察来指导他们的选择。Functionize的生成式 AI 指南为寻求在其领域充分利用生成式 AI 能力的企业提供了宝贵的课程，尤其是在软件测试中。

关键要点
选择生成式人工相结合。
定制采用流程对于强大地集成到当前基础设施中非常重要。
持续掌握和灵活性对于利用生成式人工智能实现长期商业公司发展至关重要。
评估生成式人工智能技术
当团队考虑利用生成式人工智能技术时，他们需要考虑影响其战略目标和运营的一系列因素。选择策略需要注意了解人工智能的能力、确保系统兼容性以及遵守安全协议，以确保效率和竞争因素。
了解核心特性和能力
生成式人工智能具有独特的能力，可以利 bc 数据 用机器学习(ML)、自然语言处理 (NLP) 和图像技术等技术自动创建最新的原创内容。企业应确认人工智能通过大语言模型等功能提高生产力的能力，这些功能可以简化软件开发并带来竞争优势。确保所选的生成式与雇主的策略保持一致，并可以涵盖现有工作流程而不会中断现有工作流程，这一点至关重要。
功能清单：
自动化功能
机器认识效率
NLP 准确性
评估整合度和兼容性
将生成式人工智能无缝集成到现有系统对于维持支付等运营而不产生额外成本至关重要。与现代软件应用程序和专有记录格式的兼容性是必须的，以确保在部署过程中将中断降到最低。企业需要验证人工智能的适应性以及如何定制人工智能以塑造其运营环境。
整合标准：
数据布局对齐
部署灵活性
工作流模型
考虑安全性、隐私性和合规性
人工智能技术的兴起带来了信息隐私、数据安全和知识产权保护方面的前沿问题。企业需要仔细审查生成式人工智能的安全措施，以保护敏感数据。此外，遵守数据保护规则和负责任的使用提示对于避免法律和道德陷阱至关重要。