AI Ramalan lwn. AI Generatif: Perbezaan Industri Dijelaskan

Kenali James. Dia mengetuai syarikat perisian B2B dengan 90 orang pekerja. Hasil pendapatan kukuh, pasukannya cerdas, dan lembaga pengarah belum panik tentang AI.

Tetapi perbualan tentang AI mula menimbun. Ketua Jualannya mahukan "pemarkahan lead ramalan." Ketua Operasinya meninggalkan nota Jumaat lalu menanyakan sama ada itu bertindih dengan "alat kandungan AI generatif" yang sedang didemonstrasikan oleh pemasaran, atau sama ada mereka membeli dua perkara yang berbeza, atau sama ada semuanya adalah perkara yang sama dalam pembungkusan yang berbeza.

James tidak pasti. Dia telah membaca cukup banyak artikel blog untuk mengetahui perkataan-perkataan itu. Tetapi dia tidak mempunyai rangka kerja untuk memahami apa yang sebenarnya berbeza.

Artikel ini untuk James. Dan untuk setiap pengasas, pemilik, atau pemimpin kanan yang perlu membezakan kedua-dua kem ini sebelum menandatangani kontrak lain atau meluluskan perintis lain.

"AI" adalah satu perkataan yang merangkumi dua enjin yang berbeza

Apabila vendor perisian berkata "dikuasakan AI," mereka hampir selalu merujuk kepada salah satu daripada dua pendekatan teknikal yang berbeza secara asasi. Pendekatan ini berasal dari era yang berbeza, melayani fungsi yang berbeza, dan menghasilkan jenis nilai yang berbeza. Mengelirukan keduanya membawa kepada keputusan pembelian yang buruk dan jangkaan yang tidak jelas.

Industri biasanya melabel kem ini sebagai AI Ramalan dan AI Generatif. Perpecahan itu menjadi sangat ketara selepas ChatGPT dilancarkan pada akhir 2022 dan menjadikan pihak generatif mudah difahami oleh dunia perniagaan. Sebelum detik itu, kebanyakan liputan "AI perniagaan" secara tersirat adalah tentang pihak ramalan: pengesanan penipuan, pemarkahan lead, enjin cadangan.

Kini kedua-dua kem kelihatan, kedua-duanya dijual secara agresif, dan vendor kedua-dua kem tidak begitu bersemangat untuk memberitahu anda di mana produk mereka berhenti.

Jadi mari kita bina perbendaharaan kata sendiri.

AI Ramalan: separuh yang lebih tua

AI Ramalan adalah cawangan yang matang. Ia telah berjalan secara senyap dalam perisian perniagaan selama satu dekad atau lebih, melakukan satu kerja: menjawab soalan "apakah yang mungkin berlaku?"

Ia menilai. Ia meramal. Ia memberi kedudukan. Ia mengesan apabila sesuatu adalah tidak mungkin secara statistik.

Akar teknikal adalah machine learning klasik: regresi logistik, pokok keputusan, model gradient-boosted, dan rangkaian neural pra-2020 yang dilatih pada data sejarah berlabel. Model-model ini belajar dari apa yang berlaku sebelum ini dan menerapkan pengetahuan itu kepada input baharu. Mereka tidak mencipta apa-apa yang baharu. Mereka menganggar.

Produk sebenar yang pernah anda lihat:

• Salesforce Einstein menilai lead, meramal pipeline, dan memaparkan cadangan tindakan-terbaik-seterusnya dalam CRM yang digunakan wakil jualan setiap hari.
• HubSpot Predictive Lead Scoring memberi kedudukan kepada kenalan masuk mengikut kebarangkalian penutupan, mengambil daripada isyarat tingkah laku merentas e-mel, laman web, dan sejarah urusan niaga.
• Stripe Radar menilai setiap transaksi dalam milisaat dan menghasilkan skor kebarangkalian penipuan, menandakan anomali berbanding garis asas seperti apa yang "normal" untuk pedagang tersebut.
• Cadangan Netflix tidak glamor, tetapi ia adalah contoh yang jelas: Predict yang diterapkan kepada tingkah laku pengguna pada skala besar, menghasilkan senarai berkedudukan tentang apa yang paling mungkin anda tonton seterusnya.

Dalam ACE Framework, AI Ramalan dipetakan dengan bersih kepada keupayaan Predict, biasanya disokong oleh Analyze (mengekstrak ciri daripada data mentah) di hulu.

Apa yang AI Ramalan tidak lakukan: ia tidak menulis apa-apa. Ia tidak mencipta imej. Ia tidak menjana cadangan. Ia menghasilkan nombor, kedudukan, kebarangkalian, atau bendera. Output adalah skor, bukan ayat.

AI Generatif: separuh yang lebih baharu

AI Generatif adalah cawangan yang kebanyakan orang fikirkan apabila mereka memikirkan "AI" hari ini. Ia memasuki arus perdana dengan kemunculan model bahasa besar (LLM) dan model peresapan sekitar 2022 hingga 2023. Kerjanya berbeza: ia menghasilkan sesuatu yang baharu.

Berikan ia arahan, konteks, satu set panduan, dan ia menjana artifak: draf e-mel, blok kod, imej, pelan projek. Output adalah sesuatu yang tidak wujud sebelumnya.

Asas teknikal adalah model bahasa berasaskan transformer (GPT-4, Claude, Gemini) dan model peresapan (untuk imej). Tidak seperti model ramalan yang menghasilkan kebarangkalian, model generatif menghasilkan token yang membentuk artifak yang boleh dibaca manusia atau boleh digunakan mesin.

Produk sebenar yang pernah anda lihat:

• ChatGPT mengambil arahan dan menghasilkan teks (jawapan, ringkasan, draf, analisis). Ia adalah alat generatif yang paling dikenali, digunakan oleh individu dan disematkan dalam susun atur perusahaan.
• GitHub Copilot menjana kod semasa pembangun menaip, meramal pelengkapan yang mungkin dan merangka keseluruhan fungsi daripada ulasan.
• Jasper dan Writer adalah alat generatif yang dibina khusus untuk pasukan pemasaran dan kandungan, menambah kawalan suara jenama dan integrasi aliran kerja di atas keupayaan LLM teras.
• Midjourney adalah generatif yang diterapkan kepada imej: arahan teks menghasilkan imej baharu. Tiada pangkalan data imej pra-buat yang dicapai. Artifak itu disintesis dari awal.

Dalam ACE Framework, AI Generatif dipetakan kepada keupayaan Generate. Outputnya adalah artifak yang berada dalam bentuk draf sehingga manusia atau sistem lain menolaknya ke luar. Generate menghasilkan perkara; ia tidak menghantar, menyiarkan, atau menghantar secara langsung. Itu adalah kerja Execute.

Perbandingan: bagaimana keduanya berbeza

Kedua-dua jenis mod kegagalan memerlukan perhatian. AI Ramalan boleh menghasilkan skor lead yang buruk atau ramalan churn yang salah, dan tiada siapa yang menyedari sehingga suku tahun berakhir. AI Generatif boleh menghasilkan jawapan yang yakin, lancar, dan sepenuhnya tidak tepat yang kelihatan persuasif. Tiada mod kegagalan yang lebih teruk secara abstrak. Mereka memerlukan mekanisme pengawasan yang berbeza.

Cara mengetahui apa yang sebenarnya anda beli

Pembentangan vendor sering mengaburkan garisan. Berikut adalah panduan terjemahan yang praktikal.

Jika pembentangan berpusat pada ramalan yang lebih baik, keutamaan yang lebih pintar, atau menangkap perkara sebelum berlaku, anda melihat produk AI Ramalan. Kata kunci untuk didengar: "pemarkahan lead," "ramalan churn," "ramalan pipeline," "pengesanan anomali," "pemarkahan risiko," "cadangan."

Jika pembentangan berpusat pada penggubalan draf, penciptaan, atau penulisan untuk anda, anda melihat produk AI Generatif. Kata kunci: "draf automatik," "kandungan yang dijana AI," "copilot," "tulis untuk anda," "cipta dengan segera."

Jika pembentangan menggunakan perkataan seperti "autonomi," "agen," "aliran kerja dari hujung ke hujung," anda mungkin melihat produk yang menggabungkan pelbagai keupayaan, bukan hanya dua. Kita akan sampai ke sana.

Satu isyarat lagi: di mana dalam antaramuka output AI muncul? Jika ia muncul sebagai nombor di sebelah rekod dalam CRM anda, ia mungkin Ramalan. Jika ia muncul sebagai teks yang boleh diedit dalam antaramuka penggubalan, ia mungkin Generatif. Jika ia hilang ke latar belakang dan mengambil tindakan, sesuatu yang lebih kompleks sedang berlaku.

Peta kategori produk

Kategori alat yang berbeza cenderung untuk bersandar kuat kepada satu kem atau yang lain. Ini adalah panduan kasar, bukan peraturan yang tegar.

Perhatikan bahawa tiga kategori bawah menggabungkan kedua-dua kem. AI sokongan pelanggan meramal tiket mana yang mendesak (Ramalan) dan merangka respons (Generatif). Alat perisikan mesyuarat menilai kesihatan urusan niaga (Ramalan) dan menulis ringkasan panggilan (Generatif). Model binari sudah mula gagal dalam kategori produk yang paling matang.

Di mana perpecahan itu gagal: gambaran ACE

Inilah masalah yang jujur dengan rangka Ramalan vs. Generatif: ia merangkumi dua keupayaan daripada lima.

ACE Framework menamakan lima keupayaan AI perniagaan: Ingest, Analyze, Predict, Generate, Execute. Model binari popular industri dipetakan kepada Predict dan Generate. Itu meninggalkan tiga keupayaan yang tidak dinamakan sama sekali dalam perbendaharaan kata biasa.

Ingest mengambil isyarat mentah (fail audio, dokumen yang diimbas, foto resit) dan menukarnya kepada sesuatu yang AI boleh gunakan. Stripe Radar mengingesti data transaksi. Gong mengingesti audio. Kedua-duanya melakukan Ingest sebelum melakukan apa-apa lagi. Ingest tidak muncul dalam rangka Ramalan vs. Generatif langsung.

Analyze memahami apa yang diingesti: mengklasifikasikan, mengekstrak, merumuskan. Pemarkahan lead HubSpot menganalisis isyarat tingkah laku sebelum menilainya. Gong menganalisis transkrip panggilan sebelum menjana ringkasan. Analyze sering tidak kelihatan kerana ia adalah langkah, bukan kategori produk. Tetapi ia melakukan kerja sebenar.

Execute mengubah keadaan dalam sistem luaran: menghantar e-mel, mengemas kini rekod CRM, mencetuskan aliran kerja. Di sinilah risiko sebenar berada. AI sokongan yang menjana respons dan AI sokongan yang menjana respons DAN menghantar tanpa semakan adalah sangat berbeza dari segi keperluan tadbir urus. ACE Framework menganggap sempadan Generate vs. Execute sebagai perbezaan kritikal dalam mana-mana penilaian alat AI.

Apabila anda membingkai segalanya sebagai Ramalan atau Generatif, anda tidak boleh bertanya "adakah alat ini Execute?" Anda tidak dapat melihat di mana Ingest berlaku. Anda tidak boleh mengaudit langkah Analyze mana yang dikawal oleh vendor anda. Model binari memberikan anda rangka dua-pembolehubah untuk masalah lima-pembolehubah.

Mengapa ini penting untuk keputusan pembelian anda

Dua implikasi praktikal.

Pertama, profil ROI yang berbeza memerlukan justifikasi yang berbeza.

AI Ramalan cenderung menghasilkan keuntungan yang lebih kecil bagi setiap keputusan individu, didarabkan merentas volum yang sangat besar. Stripe Radar tidak mengubah mana-mana transaksi tunggal secara dramatik. Ia menangkap peratusan kecil percubaan penipuan, tetapi merentas berjuta-juta transaksi, peratusan itu adalah sangat bernilai. Jika anda menilai alat ramalan, anda memerlukan volum transaksi yang tinggi untuk ROI menjadi masuk akal. Syarikat dengan 50 orang yang mempunyai 200 urusan niaga setiap suku tahun mungkin tidak mempunyai data yang mencukupi untuk pemarkahan lead mengatasi manusia yang terlatih.

AI Generatif cenderung menghasilkan keuntungan yang lebih besar bagi setiap tugasan. Wakil yang merangka 30 e-mel sehari dan mengalihkan sebahagian besar penggubalan itu menjimatkan masa yang ketara. Tetapi volum awal tugasan mestilah cukup tinggi untuk membenarkan langganan. Jika pasukan anda menulis lima e-mel seminggu, ekonomi alat penulisan generatif $400/bulan tidak masuk akal.

Kedua, alat tersebut berada di tempat yang berbeza dalam susun atur anda.

Alat ramalan sering berintegrasi mendalam ke dalam CRM, ERP, atau gudang data anda. Ia berjalan di latar belakang. Pasukan anda hampir tidak melihatnya; mereka melihat skor atau bendera dalam antaramuka yang sudah mereka gunakan. Pelancaran melibatkan integrasi data dan penentukuran model, bukan kempen penggunaan pengguna.

Alat generatif duduk lebih dekat dengan pengguna. Ia mengubah cara antaramuka terasa dan cara kerja dilakukan pada peringkat individu. Pelancaran melibatkan latihan, pembentukan tabiat, dan kawalan kualiti pada output. Cabaran pengurusan perubahan adalah berbeza.

Memahami kem mana yang anda beli mengubah cara anda merancang pelaksanaan.

Kegagalan yang jujur untuk disebutkan

Berikut adalah corak kegagalan yang biasa dan senyap mahal: vendor yang membentangkan keupayaan generatif tetapi menyampaikan kebanyakannya yang ramalan.

Produk berdemo dengan cantik. AI menulis e-mel, menilai lead, dan mencadangkan tindakan seterusnya. Anda menandatangani. Enam bulan kemudian, anda mendapati cadangan e-mel yang "dijana AI" adalah pengisian templat berdasarkan corak kemenangan sejarah: pemarkahan ramalan yang didandani sebagai teks generatif. Tiada yang salah secara teknikal tentang itu. Tetapi jika anda membelinya dengan mengharapkan output model bahasa yang tulen dan anda mendapat cantuman surat dengan UI yang mewah, jangkaan anda tidak diurus dengan betul.

Sebelum menandatangani apa-apa, tanya secara langsung: "Output mana yang dijana oleh model bahasa, dan yang mana diramalkan atau ditemplat daripada data sejarah?" Vendor yang baik boleh menjawab soalan itu. Jawapan yang mengelak adalah maklumat.

Pendekatan kes penggunaan ACE dibina untuk tujuan ini. Tandakan keupayaan, tanya mana yang aktif, dan anda akan mempelajari lebih banyak tentang produk dalam lima minit daripada yang didedahkan oleh demo 30 slaid.

Menyatukan semuanya: gunakan kedua-dua kem, tahu di mana setiap satu berada

AI Ramalan dan AI Generatif bukan pesaing. Mereka saling melengkapi. Susun atur AI yang paling kukuh menggunakan kedua-duanya, pada titik yang berbeza dalam aliran kerja, untuk tujuan yang berbeza.

Aliran kerja jualan yang dibina dengan baik mungkin menilai lead dengan alat Ramalan (Salesforce Einstein atau HubSpot), memaparkan skor tersebut dalam CRM wakil, kemudian mendorong alat Generatif (ChatGPT atau Jasper) untuk merangka jangkauan menggunakan konteks lead. Predict memberitahu wakil siapa yang perlu dihubungi. Generate membantu dengan cara melakukannya.

Apa yang rangka Ramalan vs. Generatif tidak berikan kepada anda adalah gambaran penuh tentang bagaimana dua keupayaan itu bersambung, melalui langkah Ingest, Analyze, dan Execute yang berlaku sebelum, antara, dan selepas keduanya. Di situlah ACE Framework menjadi model yang lebih berguna.

Model binari adalah titik permulaan. Ia memberikan anda dua tanda aras dan membantu anda mengorientasikan diri dalam perbualan vendor atau mengkategorikan alat baharu dengan cepat. Tetapi untuk mengaudit susun atur anda, menilai apa yang sebenarnya anda beli, atau mereka bentuk aliran kerja yang menggunakan AI dengan sengaja, anda memerlukan kesemua lima keupayaan dalam pandangan.

Mulakan dengan Ramalan vs. Generatif. Kemudian gunakan peta ACE penuh untuk mengisi segala-galanya di antara.

---

Seterusnya

Jika anda ingin mendalami salah satu keupayaan, artikel khusus memperincikan setiap satu sepenuhnya:

• Pemahaman mendalam keupayaan Predict merangkumi mekanisme, contoh sebenar, dan mod kegagalan biasa AI ramalan dalam tetapan perniagaan
• Pemahaman mendalam keupayaan Generate merangkumi apa yang dihasilkan oleh AI generatif, bagaimana artifak berbeza daripada output, dan bila Generate merentasi ke wilayah Execute
• Cara membaca kes penggunaan AI adalah rangka kerja lima soalan untuk menandakan mana-mana produk AI mengikut keupayaan sebenarnya
• Apa itu AI perniagaan? undur satu langkah dan menetapkan definisi yang lebih luas sebelum menyelami kategori alat