事实上，传统AI曾经的潜在用例正通过生成式AI变为现实，以下略举几例:

●零售、运营、法务、人力资源及招聘等领域的数字助理，有助于加速洞察和建议；

●客户支持和呼叫中心利用知识库数据推进客户支持解决方案，可缩短响应时间并提高客户满意度；

●自动生成代码及高效的UI/UX设计可加速IP开发，便于重复使用并交付更好的功能和顾客体验；

●创意领域，销售和营销脚本和按需自动生成创意内容，通过深入研究购买历史和更丰富的B2C协作改善客户体验；

●医疗保健领域，研究科学和医学已经在改变和推进医疗保健和科学的发展，实现医学上的新突破，无数其他的用例正在迅速出现，以实现整个组织的更多功能自动化。

与传统人工智能一样，关于生成式AI企业有着独特的需求，以确定其如何改善投资回报率、为新兴用例提供价值，比如：

●加快从生成式AI战略、基础设施和专业知识中获得成果的速度；

●确保数据安全、降低数据风险和妥协，并实现可信赖的AI成果。这需要一个双管齐下的策略：首先确保数据操作在本地进行生成式AI处理（并降低公司 IP 发送到云端的风险），其次是激活可信方法，通过保护措施和调整程序优化响应；

●恢复敏捷性，成为自己市场的领导者，并利用更熟练的AI劳动力，随时将公司特定数据转化为更快的企业决策和竞争结果；

●实现更多自动化，从而实现更快速、价值更高的运营结果，并利用可重复的流程和可扩展的业务推动增长；

●控制和管理基础架构和运营，以便通过本地自有方法提高投资回报率。