生成式人工智能终于接触到了广大用户，包括普通用户和企业用户。 它代表了不同类型活动的产生和分析方式的真正革命。
据统计，其影响如此之大，以至于至少 40% 的工人将在未来三年内不得不接受再培训 IBM。 这适用于所有细分市场、各种规模的项目。
快速回答：您知道如何评估您的公司在这个主题上的成熟度吗？
为了帮助您反思这一点，我们准备了这篇文章。
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您的公司在生成式人工智能方面已经非常成熟吗？
这个问题有点棘手，特别是当我们看看巴西的情况时。
无论如何，关注这一点很重要，因为——根据我们迄今为止所说的一切——生成式人工智能已经是商业竞争力的一个重要拐点。
查看此矩阵并思考您的公司如何跟踪这个不断发展的领域中工具和服务的开发。
| 生成人工智能的成熟度矩阵 | ||
| 水平 | 特点 | |
1 | 初始 | ✓ 公司尚未采用任何生成式人工智能技术。 ✓ 对生成式人工智能及其应用知之甚少或根本不了解。 |
2 | 探索性 | ✓ 对生成式人工智能的认识开始增强。 ✓ 一些实验和试点项目正在进行中，但尚未整合到主要运营中。 ✓ IT 团队的技术知识仍然有限。 |
3 | 部署有限 | ✓ 生成式人工智能的一些用例正在特定领域中应用。 ✓ 尽管承诺不大，但已经做出了必要的基础设施和资源的承诺。 ✓ 团队正在逐步训练，但尚未认为自己完全有能力。 |
| 4 | 战略整合 | ✓ 生成式人工智能是运营的重要组成部分，有助于提高效率和质量。 ✓ 在技术和人员方面有大量投资。 ✓ 生成式人工智能战略与业务目标保持一致。 |
| 5 | 卓越/市场领导地位 | ✓ 生成式人工智能在整个企业中广泛集成。 ✓ 生成式人工智能的持续创新推动竞争优势。 ✓ 与生成式人工智能技术的开发商和供应商积极合作。 |
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在本材料中，您将看到：
- 生成人工智能的概念；
- 它在实践中是如何运作的；
- 现在如何利用它来使您的公司受益；
- 如何评估您的组织在该主题方面的成熟度；
- 哪些 AWS 服务已经可用并且可以帮助您的企业踏上这一旅程；
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一个答案
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