Berbekal pengetahuan (dari hasil analisis) tersebuti, perusahaan secara dinamis dapat menghasilkan rekomendasi yang terpersonalisasi, target iklan, dan pengalaman yang disesuaikan, yang pada gilirannya dapat membangun engagement dan kesetiaan pelanggan yang lebih kuat.
AI generatif pada umumnya digunakan untuk mengembangkan asisten virtual dan chatbot yang bisa berinteraksi secara mandiri dengan pelanggan, menjawab pertanyaan dan menyediakan dukungan.
Aplikasi bisnis asisten virtual ini sudah ada cukup lama. Contohnya adalah Watson Assistant yang dirilis Juli 2016 dan digunakan saat ini dalam layanan pelanggan, pemasaran dan sumber daya manusia. Asisten virtual yang didukung AI bisa meningkatkan layanan pelanggan, mengotomatisasi tugas-tugas rutin dan meningkatkan pengalaman pengguna.
Menyederhanakan operasional dan efisiensi
AI generatif bisa mendorong efisiensi operasional dengan mengotomatisasi tugas-tugas yang memakan waktu dan berulang/repetitif. Bisnis bisa memanfaatkan AI generatif untuk menyederhanakan operasional, mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan, dengan memanfaatkannya untuk berbagai hal, mulai dari membuat laporan otomatis dan mengoptimalkan manajemen rantai pasokan, hingga perawatan prediktif dan deteksi anomali.
Sebagai contoh, Ansible Lightspeed (pratinjau teknis) akan membantu para developer menciptakan otomatisasi Ansible Playbook dengan lebih efisien, menggunakan AI generatif dengan IBM Watson Code Assistant. Dengan mengotomatisasi tugas-tugas yang membosankan, karyawan bisa berfokus pada aktivitas yang lebih bernilai tinggi, sehingga menjaga produktivitas dan inovasi organisasi.
Meningkatkan pengambilan keputusan
AI generatif bisa menjadi tool berharga dalam pengambilan keputusan berdasarkan data. Bisnis bisa menghasilkan skenario alternatif, menguji hipotesis, dan membuat prediksi dengan memanfaatkan data historis dan menjalankan simulasi.
AI generatif bisa menganalisis data dalam jumlah besar, mengidentifikasi pola, dan membuat perkiraan atau simulasi untuk membantu proses pengambilan keputusan. Hal ini bisa memberikan insight yang berharga, mengoptimalkan operasional, dan mendukung perencanaan strategis.
Sebagai contoh, Atomiton memprediksi permintaan energi untuk para pelaku sektor manufaktur dan mengidentifikasi cara optimal untuk menjalankan mesin yang butuh banyak energi di lantai produksi supaya dapat mengurangi biaya. Kemampuan pengambilan keputusan ini memberdayakan pemimpin bisnis untuk mengeksplorasi berbagai outcome, melakukan penilaian risiko, dan mengoptimalkan strategi di berbagai jenis industri.
Menjaga privasi dan keamanan
Privasi dan keamanan data sangat penting bagi bisnis, terutama bisnis yang berada di bidang layanan kesehatan dan keuangan. AI generatif menawarkan pendekatan untuk menjaga privasi dengan menghasilkan data sintetis yang menjaga properti statistik dari dataset asli sekaligus memastikan privasi individu tetap terjaga. Pendekatan ini memungkinkan data sharing dan kolaborasi dan di saat yang sama mengamankan informasi yang sensitif.