许多组织正在利用生成式人工智能帮助研发领域识别新材料并预测其性能。同样，该技术还可以帮助供应链经理识别具有类似特性的替代组件和材料。设计工程师、化学家或配方专家可以提出这样的问题：“组件或材料 A 与 B 有何不同？”
它并不能取代对领域专家的需求，但使用生成式人工智能，您的科学家和专家可以更快地识别替代材料兼容性并定义要运行的正确实验或模拟。从发现风险到缓解风险，生成式人工智能有潜力使高度多样化的供应链更具弹性，并减少风险。
仓库的广角镜头展示了生成式人工智能在供应链中的潜在用例
也许你会成功实现你的梦想。一个准确、安全且具有 贝宁 WhatsApp 号码列表 成本效益的聊天机器人，可以满足整个组织的需求。但是，它可能不应该成为您组织的唯一生成式人工智能战略。它风险太大，而且错过了无数近在眼前的改进。
那么，一个组织如何才能成功在整个组织中扩大生成式人工智能的使用呢？实现这一规模有三个基本支柱：
民主化。潜在应用与能够构建这些应用的专家数量之间存在巨大差距。解决方案是让更多人使用和帮助构建生成式人工智能应用。
加速。竞争压力意味着时间至关重要。开发的应用程序或资产需要重复使用和重新利用。换句话说，您不能从头开始开发该技术的每个新应用。
信任。人们必须信任生成式人工智能，而且它必须是低风险的。