掃描 CRM 資料以及 LinkedIn 資料以編製內容差距報告的 AI 工具就是效率較低的一個例子。您可以將任務新增到某人的待辦事項清單中，因為結果表明他們的時間得到了寶貴的新利用。 考慮到這些範圍，您可以建立一個四象限圖來評估生成式人工智慧的用途。垂直線從頂部的新功能到底部的現有功能。它與效率線在中間相交，從左側效率較低到右側效率較高。 用於評估生成式人工智慧用途的四象限圖。
四個像限分為以下類別： 增強－一種可以提高您效率的新功能。例如，生成式人工智慧工具可以學習您的品牌指南、基調和編輯術語（新功能）。它會自動指出這些缺陷（提高效率），以幫助您創建一致的品牌良好的內容。 細化－一種可以提高 波蘭 WhatsApp 號碼數據 您效率的現有功能。例如，生求（現有功能）產生內容的即時翻譯（更有效率）。 補充－現有的能力雖然效率較低，但更有價值。一個很好的例子是競爭性研究。
透過使用人工智慧添加更多的時間和資源，您可以持續進行全面的競爭分析。 補充－一種降低你效率的新功能。這些用途才是真正的創新。例如，您使用自訂學習模型建立新的聊天機器人，該模型掃描所有培訓文檔，為客戶提供互動式幫助應用程式。令人驚嘆的新體驗需要更加關注培訓手冊的品質和結構。 這些類別可能讓人感覺深奧。正如我所指出的，這些案例可能屬於一個範圍，因此一種用途可能位於右上象限的頂部（非常新的功能和高效），而另一種用途可能更接近該象限中的圖表中心點（有些新）能力和整體效率）。 |
