Najważniejsze spostrzeżenia ekspertów dotyczące rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji w tworzeniu treści i lokalizacji

Firma Smartcat zorganizowała niedawno internetową prezentację swojego najnowszego produktu, Smartcat AI Content Generator. W wydarzeniu wzięło udział ponad 500 profesjonalistów z branży tłumaczeniowej, L&D, marketingowej i innych. Jeśli przegapiłeś to wydarzenie, możesz obejrzeć nagranie z premiery.

Podczas tego wydarzenia zagłębiliśmy się w niektóre z najnowocześniejszych tematów z dziedziny tworzenia treści i tłumaczeń, badając niezwykłe możliwości sztucznej inteligencji Smartcat. Nasze szacowne grono ekspertów branżowych, w skład którego weszli David Kelly, dyrektor generalny Learning Guild; Mike Kaput, dyrektor ds. komunikacji w Marketing AI Institute; Laszlo Varga, starszy konsultant w Nimdzi Insights; oraz Igor Afanasyev, dyrektor ds. produktów w Smartcat, wzięło udział w inspirującej dyskusji. Panel ten rzucił światło na to, jak sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować generowanie treści, tłumaczenia i wiele innych dziedzin.

Mike Kaput, dyrektor ds. treści w Marketing AI Institute, podzielił się kilkoma kluczowymi spostrzeżeniami na temat stanu sztucznej inteligencji w marketingu. W swoim komentarzu podkreślił ciągłą ewolucję wdrażania sztucznej inteligencji w dziedzinie marketingu, wraz z rosnącym zainteresowaniem zarówno kierownictwa, jak i praktyków wykorzystaniem technologii sztucznej inteligencji w celu poprawy wyników marketingowych:

Przeciętny marketer wciąż znajduje się na wczesnym etapie wdrażania technologii AI. Wiele firm próbuje zrozumieć praktyczne zastosowania i zwrot z inwestycji (ROI) w AI w swoich działaniach marketingowych.

Prezesi i dyrektorzy ds. marketingu są coraz bardziej zainteresowani badaniem możliwości dużych modeli językowych i generatywnej sztucznej inteligencji, co stanowi punkt zwrotny w podejściu branży do sztucznej inteligencji.

Aktywnie angażują się zarówno kadra kierownicza, jak i poszczególni pracownicy. Według ostatniego badania przeprowadzonego przez Marketing AI Institute około 98% liderów i praktyków marketingu korzysta w pewnym stopniu z narzędzi AI. Wdrożenie to obejmuje całą hierarchię organizacyjną, przy czym kadra kierownicza integruje AI z procesami roboczymi, a praktycy przeprowadzają własne eksperymenty.

Wdrażanie sztucznej inteligencji w marketingu nie ogranicza się do podejścia odgórnego lub oddolnego – odbywa się ono jednocześnie w obu kierunkach. Kadra kierownicza aktywnie poszukuje sposobów włączenia sztucznej inteligencji do swoich strategii, podczas gdy poszczególni pracownicy samodzielnie eksperymentują z narzędziami opartymi na tej technologii. Celem jest połączenie tych dwóch podejść i opracowanie formalnych strategii, procesów, zasad i wytycznych dotyczących sztucznej inteligencji w ramach organizacji.

Laszlo Varga, główny konsultant w Nimdzi Insights, firmie zajmującej się badaniami i doradztwem w zakresie lokalizacji i branży językowej, podkreślił ostrożne, ale eksploracyjne podejście branży językowej do dużych modeli językowych, koncentrując się na zrozumieniu ich potencjalnych korzyści i zastosowań wykraczających poza tłumaczenia.

Chociaż duże modele językowe budzą spore emocje, w branży językowej nadal nie odnotowano tak znaczących zmian jak w innych sektorach. Wynika to z faktu, że wiele dużych modeli językowych to narzędzia ogólnego przeznaczenia, a nie stworzone specjalnie do konkretnych zastosowań.

Wciąż istnieje niepewność co do zwrotu z inwestycji (ROI) i rzeczywistej efektywności dużych modeli językowych, podobnie jak początkowy sceptycyzm wobec tłumaczenia maszynowego, które od tego czasu osiągnęło dojrzałość.

Głównym zastosowaniem dużych modeli językowych w branży językowej jest tłumaczenie. Laszlo podkreślił jednak, że duże modele językowe mają dodatkowe możliwości, które wykraczają poza tłumaczenie i nie powinny być pomijane. Możliwości te są badane i testowane przez różne organizacje.

Wiele organizacji znajduje się obecnie w fazie testów, próbując określić praktyczność i jakość wykorzystania dużych modeli językowych. Nieprzewidywalność charakterystyczna dla modeli sztucznej inteligencji stanowi wyzwanie w zapewnieniu stałej jakości.

Dyrektor generalny Learning Guild, David Kelly, zwrócił uwagę na obecne oddolne podejście do innowacji w dziedzinie kształcenia i rozwoju, wyjątkowe wyzwania, przed którymi stoi ta dziedzina ze względu na postrzeganie kosztów, nacisk na poprawę wydajności oraz potencjał oddziaływania odgórnego na przyszłe zmiany w praktykach kształcenia i rozwoju.

Zwrócił uwagę na istotne wyzwanie stojące przed działem L&D w przeciwieństwie do marketingu. Podczas gdy marketing jest często postrzegany jako czynnik przyczyniający się do sprzedaży produktów, dział L&D jest zazwyczaj postrzegany jako centrum kosztów w wielu organizacjach. W związku z tym dział L&D musi skupić się na poprawie wydajności, aby wykazać swoją wartość. Jednym ze sposobów osiągnięcia tego celu jest pokazanie, w jaki sposób sztuczna inteligencja może poprawić kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) w zakresie kształcenia korporacyjnego, takie jak koszty opracowywania kursów, wskaźniki zaangażowania pracowników w naukę oraz rotacja pracowników.

Według Davida głównym celem działu L&D jest zwiększenie efektywności procesów szkoleniowych i rozwojowych. Oczekuje się, że cel ten będzie nabierał coraz większego znaczenia w miarę jak specjaliści z działu L&D będą poszukiwać sposobów optymalizacji swoich praktyk.

Obejrzyj oficjalną premierę generatora treści Smartcat AI i posłuchaj fascynującej dyskusji panelowej, podczas której eksperci dzielą się swoją wiedzą.

Zarezerwuj 30-minutową spersonalizowaną prezentację, aby zobaczyć generator treści AI w akcji.