预测性AI模型能够使企业更具备数据驱动决策能力，将原始数据变成有意义的见解
将原始数据转化为有意义的见解能够使企业或各类组织做出明智的决策。随着人工智能技术的日渐成熟，从未有过像今天这样有更多的机会或能力来弥合以往在可用数据和可操作见解之间的差距。考虑到当今数据日益丰富的大背景，数字化转型正在为企业和组织公司将自身数据转化为优势。
人工智能公司Pecan的联合创始人及首席执行官Zohar Bronfman在接受媒体采访时表示，大语言模型通常非常擅长与人类互动，收集数据，并使知识和数据易于访问。它们是人类有史以来最好的技术，有助于让知识的获取变得触手可及。然而，他也指出，这些模型并不是专门为预测而设计的，而预测一直是人工智能的核心方面。
但是，通过将预测性人工智能（Predictive AI Models）的预测和数据处理能力与直观的、以人为中心的生成式人工智能界面相结合，可以实现预测能力的同时实现用户的可访问性。Zohar Bronfman表示，预测性人工智能可以帮助你估计未来某些事件发生的可能性。大语言模型使语义或与语言相关的信息以极其友好的方式得到访问。他也强调，企业或组织理解这些区别和协同作用的重要性，能够有效地使用人工智能。
然而，尽管人工智能给企业组织带来了好处，但企业组织对集成人工智能的准备程度却各不相同。
正如Zohar Bronfman所解释的那样，一些企业组织拥有成熟的数据实践和治理计划，使他们能够以最小的阻力将人工智能输出无缝地集成到现有的业务流程中。然而，许多企业组织仍然在质量控制、治理和安全等问题上苦苦挣扎，这在它们使用人工智能时经常会导致问题。Zohar Bronfman表示，有趣的是，在利用人工智能方面的最大挑战之一实际上是人才缺口。
他提到，在许多情况下，即使企业组织有人工智能用例，并且他们有机会以一种有意义的方式利用人工智能，他们也没有足够的机会获得相关人才来帮助他们的业务完成这项工作。能够有效实施人工智能解决方案的熟练数据科学家既有价值，又供不应求。他给出的建议是，解决人才缺口需要将技术技能提升和对业务需求的更广泛理解结合起来。
虽然技术可以帮助缩小人与人之间的技术差距，但企业组织还需要发展相关的业务敏锐度，将人工智能模型与实际业务问题联系起来，并将其有效地集成到现有流程中。这需要工程团队和高管之间的协作努力。
Zohar Bronfman表示，模型的好坏取决于它所解决的问题。要将模型与业务问题联系起来，不仅需要了解准确性，这是非常技术性的，还需要了解有效性，即人工智能模型解决问题的效果如何，以及如何将其集成到业务流程中，这是一个更复杂的问题。
随着技术的发展，其预测性人工智能应用的可能性也在不断增加。在人工智能解析海量数据的巨大潜力的推动下，商业智能正在经历一场范式转变，改变了企业分析和使用它们大量生成的数字信息的方式。
Zohar Bronfman解释道，拥有频繁和密集专有数据的行业更适合应用预测性生成人工智能功能。收集交易数据的公司可以使用这个平台来预测未来的事件，比如客户购买、流失率和客户终身价值。当你从历史交易行为的角度看待这个世界时，你就可以利用预测性的人工智能框架，预测未来交易的可能性。就企业运营方式而言，这是一种进化。虽然用例的范围正在扩大，但对于希望使用预测分析的组织来说，客户行为分析仍然是一个流行的起点。
Zohar Bronfman强调了将预测分析与生成式人工智能界面相结合的效果。这能够使业务分析师、营销分析师和其他专业人士转变为数据科学家，使他们能够预测未来的结果并做出数据驱动的决策。这种价值功能的转变增强了预测分析在组织中的整体影响。
至于未来，他预测，人工智能的未来不仅在于预测未来事件，还在于根据这些预测制定行动。目标是使决策过程自动化并优化业务操作。虽然实现这一愿景具备了可能性，但他强调需要清楚地了解风险并负责任地使用人工智能。
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