更明智地扩展您的初创企业：生成式人工智能的基本用例

 

生成式人工智能可以为各种规模和发展阶段的初创企业创造巨大的商业价值，包括但不限于：

• 打造与客户及团队成员互动的新颖且引人入胜的方式。 
• 大幅提升企业整体生产力。 
• 挖掘新的数据洞察，从而做出更明智的决策。 
• 激发创造力、提升内容创作效率，等等。 

对于资金有限、团队精简且面临成熟企业激烈竞争的创始人而言，生成式人工智能提供了一条以更少资源实现更大成就的途径。

在某些情况下，生成式人工智能甚至能催生“一人独角兽”，即仅凭一人之力，便能完成以往需要整个部门才能实现的工作。

通过实现流程自动化并释放人类潜能，生成式人工智能助您延长资金使用周期（延长“跑道”）、加速产品开发并实现产品差异化 — 这些都是初创企业成功的关键要素。

尽管潜力巨大，但如何确定合适的切入点及实施方式，往往是一项挑战。本文将探讨初创企业如何利用生成式人工智能来优化用户体验、变革运营模式、获取实时洞察并激发创造力 — 这些在几年前是难以实现的。我们还将重点介绍各类 AWS 服务与解决方案，帮助您快速、安全地开启生成式人工智能之旅。让我们开始吧。

 

生成式人工智能在短时间内取得了长足进步。不久前，许多人还在好奇：“什么是生成式人工智能？”并进行小规模的概念验证。如今，讨论的焦点已转向如何在日常场景中使用生成式人工智能来创造商业价值，以及如何部署生产就绪的生成式人工智能系统，以此转变整个商业模式。

在早期探索阶段，只需了解大型语言模型（LLM）或其他基础模型（FM）的基础知识，就能获得一些初步成果。然而，随着这些工具展现出其价值，新的重大挑战出现了：“如何构建定制化解决方案？”以及“如何将人工智能无缝集成到现有工作流程中？”

如今，许多初创企业都在问：“我们如何让每一位员工都拥抱人工智能？” 当前正努力推动生成式人工智能成为一种共享能力，而不仅仅是研发实验。

时至今日，生成式人工智能的影响已在各行各业和各个职能领域真实显现：

• 客户体验：聊天机器人、虚拟助手、智能联络中心或个性化推荐等，都能从生成式人工智能中受益。理解上下文并生成自然流畅的输出，可以提升用户满意度，同时减轻座席的负担。
• 员工工作效率：对话式搜索、文本摘要和代码生成等功能可帮助员工更快完成工作、减少重复性任务，并激发更具创造性的问题解决能力。
• 创造力和内容创作：生成式人工智能大大简化了产品设计、营销活动、媒体生成以及文本或图像增强等工作。这带来了全新的用户互动方式和品牌故事讲述方式。
• 业务运营：智能文档处理或生成式分析可以帮助自动化财务、法律、物流或供应链中的日常任务。与此同时，合成数据生成还能为预测性维护、缺陷检测或其他专业领域的模型训练提供更丰富、准确的数据。

对初创企业而言，生成式人工智能的最大吸引力在于速度和成本效率。生成式人工智能让初创企业能够快速尝试想法并快速迭代，在远少于传统方法所需的时间内获得高价值的洞察。

以下列举了一些与初创企业相关的最突出的生成式人工智能应用案例，以及一些现实示例和 AWS 解决方案，以帮助您快速入门。我们将逐一阐述其对资源有限、快速发展的组织的重要性。

1.聊天机器人和虚拟助手

对初创企业的重要性

• 人员有限：小型团队无法提供 24/7 全天候实时支持，而生成式人工智能驱动的机器人可以提供实时服务。这有助于提升品牌专业度，并防止创始人过度劳累。
• 提高客户留存率：快速准确的响应能够保持用户的参与度和忠诚度，这对于仍在建立客户群的新创企业至关重要。
• 可扩展的支持：随着客户数量的增加，您可以立即扩展基于人工智能的解决方案，从而避免雇佣大型支持团队的成本。

实用策略

• 混合模式：允许复杂工单从机器人无缝升级到人工客服（人机协作模式）。这可以确保高价值问题得到人工处理，而日常咨询则实现自动化。
• 个性化常见问题：利用实时用户指标动态更新聊天机器人知识库，使其与产品发展保持同步。

真实示例

• Amazon Rufus：这款专业的购物助手通过自然对话帮助 Amazon 客户找到所需的商品。Rufus 由生成式人工智能驱动，能够解读购物者的意图，并提供个性化的推荐。了解详情。 
• 客户评论：Amazon 的生成式人工智能还能通过总结要点、过滤垃圾评论和突出常见主题来提升用户评论的质量。 更多详情请见此处。

2.对话分析

对初创企业的重要性

• 更深入的产品洞察：了解用户反馈的情感和关键主题可以激发新功能的开发或漏洞修复。
• 资源分配：通过自动对相似的用户咨询进行聚类，您可以了解产品或服务的哪些方面最需要关注。
• 预防客户流失：及早发现对话中的负面情绪可以进行主动干预，这对于旨在保持健康增长的初创企业至关重要。

实用策略

• 实时监控：设置控制面板，突出显示最常见的用户投诉或功能请求，以便您快速调整策略。
• 上下文感知摘要：使用生成式人工智能将冗长的对话记录精简为简短的报告，供团队进行每周或每月回顾。

真实示例

• Amazon 药房：生成式人工智能驱动的分析可帮助 Amazon 药房快速处理反复出现的客户问题，并根据数据完善服务交付。 阅读更多。

3.个性化

对初创企业的重要性

• 更高的转化率：个性化的产品推荐和内容可以显著提升销量和用户参与度，即使您缺乏庞大的数据集也不例外。
• 竞争差异化：量身定制的体验能够保持用户忠诚度，这在大型企业通常占据主导地位的市场中至关重要。
• 减少广告支出：通过更有效地进行定向投放，您可以降低获客成本，从而更有效地利用预算。

实用策略

• 多渠道一致性：确保个性化内容在网页、移动设备和电子邮件中保持一致，以便用户无论通过何种方式互动，都能看到相关的内容。 
• 情境触发器：创建触发实时个性化优惠的事件（例如，“用户点击购物车中的第三件商品”）。

真实示例

• Amazon 的个性化产品推荐：生成式人工智能可以结合历史用户活动和实时数据，帮助用户在合适的时间获得合适的商品。
• 德国足球联赛 (DFL)：利用 Amazon Bedrock 生成针对不同球迷群体的定制内容，通过个性化内容提升用户参与度。如今，DFL 的全新内容管理系统 Contender 提供了一系列完整的生成式人工智能功能，能够根据现有文章自动生成故事。因此，生成式人工智能可将额外的时间和精力投入降至最低。例如，编辑可以要求 Contender 根据一组照片生成故事，并添加合适的标题和简短的描述性文字。在系统自动生成的任何故事草稿发布之前，必须由人工编辑进行审核、必要的调整和润色。这得益于 DFL 与 Amazon Web Services（AWS）之间的技术合作。该合作于去年春季续签并扩展，现在将生成式人工智能作为一项新增服务纳入其中。 查看有关 DFL 如何创新的更多信息

4.生产力和创造力

对初创企业的重要性

• 精益团队：通过自动处理日常琐碎任务（如起草内容、汇总研究资料或生成设计草图），让团队能够专注于高价值活动。 
• 按需激发创造力：生成式模型能够制作视觉图像、广告文案甚至编写代码，从而推动创新并节省数周的人工工作量。 
• 迭代式学习：实时反馈循环让您能够在数小时（而非数天）内优化营销策略或产品设计。

实用策略和示例

• 内容创作流程：利用生成式人工智能生成博客文章、社交媒体动态或产品详情页的初稿，随后由人工进行审核与润色。 查看这些示例，了解文本、图像和代码生成。 
• 视觉头脑风暴：借助 AWS 上的 Adob​​e Firefly 等工具，团队可以快速构建品牌视觉原型，缩短传统设计中漫长的反馈周期，将原本耗时数天的流程压缩至几小时。 
• 加速开发：集成 Amazon Q，以自动推荐代码片段或重构复杂逻辑，从而有效增强小型开发团队的效能。

5.高级业务流程

生成式人工智能还能优化运营工作流，涵盖从文档处理到大规模数据增强的各类场景。

智能文档处理

• 原因：对于精益的初创企业而言，金融、医疗保健或物流领域中依赖纸质文档或 PDF 的流程往往会成为严重的效率瓶颈。 
• 实用策略：结合使用 Amazon Textract（进行 OCR 识别）、Amazon Comprehend（进行实体识别）以及 Amazon Bedrock 上的生成式模型来回答查询或生成简明摘要。利用 Amazon Bedrock 数据自动化（Bedrock 的一项生成式人工智能功能），您可以简化生成式人工智能应用程序的开发，并自动处理涉及文档、图像、音频和视频的工作流。 
• 成果：团队在机械性任务上花费的时间减少，能将精力重新投入到战略性发展工作中。

生成用于模型训练的合成数据

• 原因：许多初创企业没有大量已标注数据集。生成式人工智能可以模拟真实世界的数据，用于预测性维护、异常检测或图像分类等任务。 
• 实用策略：利用生成式模型构建能够反映“边缘案例”的“近乎真实”的数据集。这能在尚未获取大规模真实数据的情况下，提升机器学习解决方案的稳健性。 
• 成果：更快速地构建出更精准、更具韧性的模型，从而缩短产品上市时间并提高整体可靠性。

通过优化面向客户的业务（如聊天机器人、个性化服务）与内部工作流程（如文档自动化、数据增强），初创企业能够将精力集中于战略重点，无论是拓展产品线还是开拓新市场。

 

生成式人工智能正在飞速发展，为那些决心在竞争中超越知名老牌企业的初创企业开辟了新的机遇。

聊天机器人、对话分析、个性化服务和生产力提升等应用场景已在市场上取得显著成效，充分展示了生成式人工智能在提高投资回报率（ROI）、深化客户关系以及实现劳动密集型任务自动化方面的强大潜力。

AWS 生成式人工智能堆栈

AWS 致力于帮助各种规模的初创企业和各种技术水平的开发人员构建并扩展生成式人工智能应用程序。为此，AWS 在生成式人工智能堆栈的三个层级提供了最全面的功能支持：

1.用于基础模型训练和推理的基础设施（底层）

• 利用 NVIDIA GPUs 和 GPU 优化软件来训练大语言模型和基础模型。
• 利用定制的机器学习芯片，包括 AWS Trainium（实现高性价比训练）和 AWS Inferentia（实现可扩展的高性能推理）。
• Amazon SageMaker 是一个集数据、分析和人工智能于一体的统一平台，可进一步简化人工智能和机器学习的开发流程，帮助您大规模构建、训练和部署生成式人工智能模型。

2.基于 LLM 和其他基础模型构建应用程序的工具（中间层）

• Amazon Bedrock 为初创企业提供了一种简便途径，利用来自领先人工智能公司的各类大语言模型和其他基础模型，构建安全、定制化且负责任的生成式人工智能应用程序，所有这些应用程序均可通过简单的 API 和 SDK 进行访问。

3.利用 LLM 和其他基础模型的应用程序（顶层）

• Amazon Q 是一款生成式人工智能助手，能够改变初创企业的工作方式。它针对软件开发人员、商业智能分析师、联络中心员工以及初创企业中的其他任何工作人员提供专门的功能支持。

 

如果您渴望为自己的初创企业探索这些生成式人工智能用例，AWS 可为您提供支持：

• 阅读这篇文章，以深入了解如何在 AWS 上构建生成式人工智能：“Welcome to a new era of building in the cloud with generative AI on AWS”（《欢迎来到在 AWS 上使用生成式人工智能构建云端应用的新时代》）。
• 通过 AWS Activate，您可以获得服务抵扣金，用于尝试生成式人工智能服务（包括 Amazon Bedrock），从而降低初期成本并快速实验。

采用生成式人工智能不必采取“全有或全无”的方式。您可以从小处着手（集成聊天机器人原型或自动化文档处理），然后根据效果逐步扩大规模。

结合 AWS 基础设施、先进模型和托管服务，您可以快速创新、进一步拓展资源，并在人工智能驱动解决方案迅速成为竞争差异化新基准的时代，为初创企业的长期成功做好准备。

立即开始，看看生成式人工智能如何帮助您改善用户体验、大幅提升团队生产力，并让初创企业的增长轨迹适应未来发展。