Mire használható a generatív MI? 10 gyakorlati példa

A generatív mesterséges intelligencia új szövegek, képek, videók és más tartalmak előállítására használható megadott utasítások és bemeneti anyagok alapján. Gyakorlati feladata lehet termékleírások, közösségi bejegyzések, hírlevelek, összefoglalók és választervezetek készítése. Egy webáruházban a termékadatoktól a közzétételig támogathatja a tartalomgyártást. Az árak vagy a kereslet előrejelzése viszont elsősorban előrejelző feladat; a generált tartalmak pontosságát és felhasználhatóságát ellenőrizned kell.

Melyek a generatív MI leggyakoribb felhasználási területei?

A generatív MI gyakori felhasználási területe a szövegalkotás, a képkészítés, a videókészítés és a meglévő információk új formába rendezése. Két jellegzetes példa a termékadatokból írt leírás és az utasítás alapján készített illusztráció.

Az alábbi tíz alkalmazás különböző munkafolyamatokba illeszthető. A bemenet mutatja meg, mit kell előkészítened ahhoz, hogy használható eredményt kapj.

A megfelelő feladat általában rendszeresen ismétlődik, világos bemenetre épül, és az eredménye könnyen ellenőrizhető. Kezdésnek válassz olyat, amelynek a jó változatát már pontosan felismered.

Mi a generatív MI, és miben különbözik az előrejelző mesterséges intelligenciától?

A generatív MI tartalmat állít elő, az előrejelző mesterséges intelligencia pedig adatokból várható értéket vagy eseményt becsül. A különbséget a feladat célja alapján érdemes megértened.

Egy bögréket árusító webáruházban a termék anyagából, űrtartalmából és színéből készített leírás generatív feladat. A következő hónap várható bögrerendeléseinek becslése előrejelző feladat. Mindkettőhöz használhatsz mesterséges intelligenciát, de eltérő adatokat és ellenőrzést igényelnek.

Az ingatlanárak becslése szintén jellemzően előrejelző alkalmazás: a modell például az elhelyezkedésből és az ingatlan jellemzőiből számít várható árat. Ugyanennek az ingatlannak a hirdetésszövegét már generatív rendszer készítheti el.

A két megközelítés egy folyamatban is találkozhat. Az előrejelzés kijelölhet egy várhatóan keresett termékkategóriát, amelyhez a generatív rendszer kampányszövegeket ír. A szöveg gördülékenysége azonban semmit sem bizonyít az előrejelzés pontosságáról. Üzleti döntésnél ezért külön vizsgáld a becslés megbízhatóságát és az elkészült kommunikáció minőségét.

A ChatGPT a generatív mesterséges intelligencia egyik példája?

Igen, a ChatGPT generatív modelleket használó alkalmazás, amely többek között szövegek létrehozásában, átdolgozásában és összefoglalásában segíthet. Az alkalmazás neve többféle képességet és modellt foghat össze.

Kérhetsz tőle például három termékleírás-változatot ugyanazokból a tulajdonságokból: egy rövidet a terméklista számára, egy részleteset a termékoldalra és egy ajándékozási helyzetre épülő bemutatást. A feladat akkor egyértelmű, ha a célközönséget és a terjedelmet is megadod.

Írj rövid termékleírást ajándékot kereső vásárlóknak. Kizárólag ezeket az adatokat használd: kerámia bögre, 350 ml, zöld szín. A tisztíthatóságról és a hőállóságról ne tegyél állítást.

A beszélgetésben tovább pontosíthatod az eredményt: kérhetsz egyszerűbb megfogalmazást vagy rövidebb mondatokat. Az általános beszélgetőfelület és a webáruházhoz kapcsolt rendszer között a munkafolyamatban is van különbség. Utóbbinál a termékadatok átvétele és a közzététel összekapcsolható a tartalomkészítéssel, míg egy különálló beszélgetés eredményét gyakran neked kell továbbvinned a megfelelő felületre.

Hogyan használható a generatív MI szöveg, kép és videó készítésére?

A generatív MI megadott tartalmi és formai szempontok alapján készíthet szöveget, képet vagy videót. Mindhárom esetben szükséged van világos célra, megfelelő bemenetre és ellenőrzési szempontokra.

Szövegnél add meg az olvasót, a felhasználás helyét és a hiteles adatokat. Képnél írd le a tárgyat, a környezetet és azt, mely részleteknek kell változatlanul maradniuk. Az OpenAI képkészítési útmutatója új képek létrehozását és meglévő képek módosítását is bemutatja.

Egy bögre köré készülhet új környezet, de a füle, aránya vagy felülete közben megváltozhat. A vásárlási döntést befolyásoló részleteket hasonlítsd össze az eredeti fotóval.

Az Adobe útmutatója szerint állóképből is készíthető rövid videó. Ilyenkor a mozgást és az időbeli következetességet is nézd át: egy eltorzuló termék vagy felbukkanó részlet használhatatlanná teheti az egyébként látványos jelenetet.

Milyen generatív MI-felhasználások segítik a webáruházakat?

A webáruházakban a generatív MI a termékadatokból készülő, ismétlődő marketingtartalmak előállításában segíthet. Ugyanaz a termékkatalógus alapot adhat leírásokhoz, cikkekhez, közösségi bejegyzésekhez és hírlevelekhez.

Ha minden felülethez külön másolod át az adatokat, a munka a szöveg elkészülte után is folytatódik. A Content Ninja ezt a folyamatot kapcsolja össze. Saját funkcióleírása alapján egy közösségi bejegyzés elkészítését így építheted fel:

1. Összekapcsolod az UNAS- vagy Shoprenter-webáruházadat a rendszerrel.
2. Kiválasztod a termékadatokat biztosító tudásforrást és a bemutatandó terméket vagy kategóriát.
3. Beállítod a márkád megjelenését, és csatlakoztatod a közösségi fiókodat.
4. Elkészíted a termékadatokra épülő szöveget és képi tartalmat.
5. Ellenőrzöd az állításokat és a képet, majd időzíted a közzétételt.

A Content Ninja termékleírások és kategóriaszövegek átdolgozását, blogcikkek készítését, valamint hírlevelek összeállítását és küldését is támogatja. Első próbának érdemes egyetlen kategóriát választanod. Így átlátod, hol kell pontosítani az adatokat, és mennyi szerkesztés marad nálad.

Hogyan támogatja a generatív MI az ügyfélszolgálatot és a belső munkát?

A generatív MI ügyfélszolgálati választervezeteket, beszélgetés-összefoglalókat és belső útmutatókat készíthet a rendelkezésére bocsátott tudásanyagból. A Microsoft ügyfélszolgálati ismertetője is bemutat ilyen feladatokat.

Egy cserefeltételekről érdeklődő vásárló esetében a jó bemenet a kérdés és az aktuális üzletszabályzat megfelelő részlete. A rendszer ezekből közérthető választ fogalmazhat. A munkatárs ellenőrzi, hogy az adott rendelésre valóban ezek a feltételek vonatkoznak-e.

Hosszabb levelezésből kérhetsz rövid összefoglalót: mit jelzett a vásárló, mit válaszolt az ügyfélszolgálat, és mi maradt nyitva. Ez más feladat, mint önálló döntést hozni a panaszról.

Belső használatra egy folyamatleírásból betanulási segédlet vagy ellenőrzőlista készülhet. Add meg, hogy a rendszer jelölje a hiányzó információt, és ne egészítse ki feltételezésekkel a leírást. Rögzítsd azt is, ki tartja naprakészen a tudásanyagot. Elavult szállítási tájékoztatóból ugyanis jól megfogalmazott, mégis hibás válasz születhet.

Milyen hétköznapi felhasználásai vannak a generatív MI-nek?

A hétköznapokban a generatív MI levelek megfogalmazására, fordításra, tanulási segítségre és hosszabb anyagok összefoglalására használható. A feladatot érdemes ugyanúgy körülhatárolnod, mint egy üzleti tartalomnál.

Egy hosszú PDF-dokumentumból kérhetsz témánként rendezett kivonatot és külön listát a nyitott kérdésekről. Ehhez olyan alkalmazás kell, amely fogadja és feldolgozza a fájlt. Az összefoglaló fontos állításait keresd vissza az eredetiben, különösen táblázatok vagy nehezen olvasható oldalak esetén.

Bemutatóhoz megadhatod a közönséget, az előadás célját és hosszát. Az eredmény lehet diánkénti vázlat és előadói jegyzet; a szerkeszthető bemutatófájl létrehozása az eszköz képességeitől függ.

Tanuláshoz feleletválasztós kérdéseket is készíttethetsz egy megadott szövegből. Kérj megoldókulcsot és rövid indoklást minden válaszhoz. Így könnyebben észreveszed a kétértelmű kérdéseket. Nyelvgyakorlásnál pedig megadhatod a tudásszintedet, és kérheted, hogy a rendszer a javítások okát is magyarázza el.

Milyen kockázatokkal és korlátokkal kell számolnod?

A generatív MI használatának fő kockázata a pontatlan tartalom, a bizalmas adatok helytelen kezelése és a jogosulatlanul felhasznált alapanyag. Az ellenőrzés mélységét a lehetséges következményekhez igazítsd.

Az OpenAI európai felhasználási feltételei szerint a kimenet pontatlan lehet, és a felhasználónak értékelnie kell annak pontosságát, illetve megfelelőségét. Termékoldalon ezért külön nézd át a méretet, anyagot, kompatibilitást és minden használati ígéretet.

• Adatkezelés: vásárlói adat feltöltése előtt tisztázd a hozzáférést, a megőrzést és a szolgáltatás adatfelhasználási beállításait.
• Felhasználási jogok: legyen megfelelő jogosultságod a feltöltött fotóhoz, szöveghez és más alapanyaghoz.
• Megtévesztő megjelenítés: a generált kép ne sugalljon valótlan terméktulajdonságot vagy tartozékot.
• Érzékeny állítások: egészségügyi, jogi vagy pénzügyi tartalomhoz kérj megfelelő szakmai ellenőrzést.

Automatikus közzététel előtt teszteld a folyamatot jóváhagyással. A hibás alapadat több csatornán is megjelenhet, ha minden tartalom ugyanabból a katalógusból készül.

Hogyan válassz megfelelő generatív MI-megoldást?

Olyan generatív MI-megoldást válassz, amely a saját feladataidon ad használható eredményt, és illeszkedik a munkafolyamatodhoz. A bemutatott minták mellett a tényleges szerkesztési és ellenőrzési munkát is vizsgáld.

Készíts egy kis próbacsomagot: egy jól kitöltött termékadatlapot, egy hiányos adatlapot és egy meglévő hírlevelet. Ugyanezekkel az anyagokkal hasonlítsd össze a lehetőségeket.

• Magyar nyelv: természetes-e a szöveg, és következetes-e a tegezés?
• Tényhűség: hozzátesz-e a rendszer olyan tulajdonságot, amelyet nem adtál meg?
• Integráció: átveszi-e a termékadatokat, és eljut-e a tartalom a kívánt csatornára?
• Ellenőrzés: tudsz-e javítani és jóváhagyni közzététel előtt?
• Felhasználási keret: milyen mennyiségű szöveg, kép és videó készíthető az adott feltételekkel?

A keresőoptimalizált vagy mesterséges intelligenciás keresőkre is felkészített tartalom értékét az olvasói kérdésekre adott pontos válaszok alapján ítéld meg. A keresőbeli megjelenésre és az idézésre nincs garancia. Webáruháznál az adatkapcsolatot is teszteld: a hibátlan szöveg mellett a megfelelő termék és hivatkozás ugyanilyen fontos.

Következő lépésként válassz egy rendszeresen ismétlődő tartalmi feladatot, és próbáld ki néhány termékkel. Ha a teljes marketing-tartalomgyártás automatizálását szeretnéd megismerni, a Content Ninja webáruházaknak készült, mindent egyben kezelő generatív marketingrendszere összekapcsolja ezeket a feladatokat. A magyar nyelvű bemutatóból kiindulva megnézheted, hogyan épülhet fel nálad a termékadatoktól a közzétételig tartó folyamat.