以前需要数据科学的事情，现在可以轻松实现。 从收集阶段开始或回顾旧数据，人工智能的数据预处理为立即利用数据提供了可能性，从人工智能搜索开始。人工智能能够理解用户的请求（用自然语言编写的提示）和索引内容，这对研究做出了重大贡献。这里的目标是通过直接合成信息并将其归因于其来源来显示预期的答案，而不是使用排名标准。
这场革命是由
的长期客户——法国平台Algolia领 电话号码库 导的。OpenAI 的下一个挑战是在搜索引擎方面与谷歌竞争吗？[3] 检索增强生成 (RAG) 技术通过将大型语言模型 (LLM) 的结果连接到特定资源来优化结果，而无需重新训练模型。简而言之，它是使用定义明确的外部和/或内部数据语料库来训练 AI 模型，这些数据可以随时添加，以避免出现偏离主题或无来源的结果和其他 AI 幻觉。
然而，通过 进行模
型训练和专业化存在一个障碍：由于监管原因，某些数据缺乏或难以利用。在这方面，人工智能也可能成为改变游戏规则的因素，因为它创造了“合成数据” [5]：通过采样和建模其概率分布，人工数据具有与原始数据相同的特征。它有可能改变我们消费、交换和货币化数据的方式。 3/ 实时感知并预测/减少不确定性 通过更快、更有效地分析历史模式，人工智能显著改善了预测模型。
预测可以通过基于
大量数据进行改进。通过利用前所未有的大量因素，预测情景可以成倍增加。还可以几乎实时地生成和调整这些预测。识别趋势并提供有价值的见解，以便更快、更轻松地做出更明智的决策。 在法律科技领域，法国搜索引擎Predictice自成立之初就是 OVHcloud 的客户，该公司正在通过开放数据收集法院的判例法，以提供算法，该算法可以根据多种参数预测审判成功的可能性，目的是指导律师制定辩护策略。
营销行业也在利
用人工智能让品牌更接近网红。通过计算 沟通要素对于人类和组织的存在和 账户受众与公司需要营销的服务或产品之间的“亲和力”，这将有助于“微影响力”甚至“纳米影响力”的出现。 预测性人工智能的应用几乎是无限的。无论是检测欺诈、优化临床或消费者测试、预测销售变化以优化生产线并减少库存资金占用，还是根据联网传感器收集的数据组织预测性基础设施维护。
还有更多。 4/ 革新人
机界面并支持开发人员 除了客户服 cmo 电子邮件列表 务等显而易见的应用之外，聊天机器人已成为一种使用自然语言访问和查询数据的新方式。“提示”可以简化应用程序界面，或动态生成仪表板，从而无需编码或点击。 简而言之，人工智能可能会重新引发人们对“渐进式披露”的兴趣，这是 Jef Raskin 于 2000 年在其著作《人性化界面》中推广的一种用户界面设计概念，[6] 该概念基于以下三个原则： • 初始简单：乍一看，只有关键功能或信息可见 • 用户可根据需要轻松访问其他信息 定制：用户可以调整界面，以便更好地响应他们的需求和偏好（在这种情况下，AI甚至无需用户干预就能做到这一点）。
AI 正在改变软件开
发的格局。从简单的向导到 GitHub Copilot 等工具，开发人员现在拥有创建、解释、增强、更正和优化其代码的资源。初学者和资深开发人员都可以使用这些工具。 虽然“无代码”对于编写复杂应用程序来说仍是一个梦想，但“低代码”已成为常态。开发人员难道不应该更专注于组装技术构建块而不是掌握编程语言吗？ 低代码和 DevOps 的结合对于快速实现想法和提高创新能力特别有效。
