在实施生成式 AI 的第一年，我们观察了 15 万次往返和 5.4 亿个字符的日志——通过 JMP 和 AI 的共同创建构建分析流程，并定义有助于提高用户满意度的 AI 模型的“立场”。EnergyWith有限公司于2025年1月推出其人工智能发电技术后，预计一年后每月可提高生产力高达7000小时（约合每人35小时）。其影响不仅限于提高生产力，还体现在多项成就上，例如获得相关技术的专利权以及开发新服务。
- 简化可再生能源存储系统有效性模拟，并将其转化为销售工具。
- 我们分析公司内部分散的业务宏观系统，以避免盲目操作，并将它们整合/集成起来。
- 我们将建立一个与节能和业务连续性计划 (BCP) 相关的补贴数据库，并将其转化为客户支持服务。
然而，只有一小部分用例直接产生了实际结果。为了识别哪些应用能够带来结果，并将其推广为可复现的技术，一种分析所有使用日志的数据驱动方法很有前景。一年多来，涉及 120 人的运营活动积累了 15 万次往返和 5.4 亿个字符的输入输出日志——相当于 7000 本平装书的海量文本数据。为了实现对海量数据的上下文分析和评估，并生成高分辨率可视化结果，同时确保可视化方法（其本身具有主观性）的客观性，我们合作利用生成式人工智能和 JMP 来提取使用中的挑战和隐藏的最佳实践。
