Budućnost alata za prompt inženjere: Nove platforme i tehnološki trendovi (treći deo) – https://www.itnetwork.rs/buducnost-alata-za-prompt-inzenjere-nove-platforme-i-tehnoloski-trendovi-treci-deo/

Optimizacija i personalizacija AI sistema su od ključne važnosti za njihovu efikasnost i uspeh u različitim industrijama. Savremene AI platforme omogućavaju prompt inženjerima da personalizuju odgovore koje AI modeli generišu, kako bi bili što relevantniji za krajnje korisnike ili specifične namene u industrijama kao što su zdravstvo, finansije, i marketing.

1. Personalizovani promptovi za različite industrije

Moderne AI platforme sve više omogućavaju kreiranje personalizovanih promptova koji odgovaraju specifičnim industrijskim potrebama. Na primer, u zdravstvu, alati kao što je Suki AI omogućavaju medicinskim profesionalcima da koriste promptove koji generišu prilagođene preporuke za lečenje na osnovu individualnih karakteristika pacijenata. Ovi alati uzimaju u obzir specifične medicinske podatke, kao što su istorija bolesti ili trenutni simptomi, i generišu personalizovane preporuke koje unapređuju lečenje.

U finansijskom sektoru, alati kao što su AlphaSense omogućavaju analitičarima da kreiraju personalizovane promptove za analizu tržišnih trendova. Ovi alati koriste prethodne finansijske podatke, kao i globalne ekonomske indikatore, kako bi pružili tačne i personalizovane finansijske prognoze.

2. Automatska optimizacija na osnovu povratnih informacija

Jedan od glavnih trendova u razvoju platformi za optimizaciju AI sistema je upotreba povratnih informacija od korisnika za automatsko prilagođavanje promptova. Alati koji koriste ovu tehnologiju omogućavaju sistemima da se prilagode na osnovu interakcija sa korisnicima, čime se poboljšavaju performanse sistema i tačnost rezultata.

Na primer, u marketingu, AI platforma može automatski prilagoditi promptove koji generišu reklamne poruke na osnovu reakcija korisnika, tako da sledeće poruke budu prilagođenije ciljnoj publici. Ovaj proces uključuje analizu podataka o korisničkom ponašanju, kao što su klikovi, kupovine ili interakcije na društvenim mrežama, i automatsko prilagođavanje promptova koji generišu sadržaj kako bi bio relevantniji za svaki segment publike. Na primer, ako AI platforma utvrdi da određena starosna grupa reaguje bolje na kreativnije i opuštenije poruke, sistem će automatski prilagoditi ton i stil budućih promptova da se usklade sa tim otkrićem.

3. Primena personalizovanih AI sistema u praksi

U praksi, personalizovani AI sistemi postaju sve važniji u industrijama kao što su zdravstvo, finansije i e-trgovina. Na primer, u zdravstvu, personalizovani AI sistemi mogu generisati prilagođene planove lečenja na osnovu medicinske istorije pacijenata i trenutnog stanja. Lekari mogu koristiti AI za analizu medicinskih podataka i generisanje preporuka koje su prilagođene specifičnim potrebama pacijenta, što može uključivati sugestije za lekove, način lečenja ili čak preporuke za prevenciju bolesti.

U finansijama, personalizovani AI sistemi koriste velike skupove podataka kako bi generisali prognoze specifične za klijenta ili tržište. Ovi sistemi omogućavaju analitičarima da donesu odluke koje su bazirane na stvarnim podacima i trendovima, kao i na predviđanjima koja su zasnovana na personalizovanim promptovima za svakog klijenta. Ova vrsta tehnologije značajno unapređuje preciznost i pouzdanost finansijskih prognoza, što kompanijama i investitorima omogućava da donesu bolje i sigurnije odluke.

4. Personalizacija u e-trgovini i korisničkoj podršci

Još jedna važna primena personalizovanih promptova je u e-trgovini. Alati kao što je Shopify AI koriste personalizovane promptove za kreiranje preporuka proizvoda na osnovu prethodnih kupovina i interesovanja kupaca. Na primer, ako kupac često kupuje određenu vrstu proizvoda, AI sistem može automatski prilagoditi preporuke i prikazati nove proizvode koji su slični njegovim prethodnim izborima. Ovo omogućava personalizovano iskustvo kupovine koje je prilagođeno svakom korisniku, što rezultira većom verovatnoćom za kupovinu i zadovoljstvo kupaca.

Osim preporuka za proizvode, AI sistemi se koriste i za personalizaciju korisničke podrške. Inteligentni botovi koji su integrisani u sisteme za podršku mogu koristiti personalizovane promptove kako bi odgovorili na pitanja kupaca na osnovu njihovih prethodnih interakcija sa brendom. Na primer, ako korisnik već ima istoriju problema sa određenim proizvodom, AI bot će koristiti te informacije kako bi pružio brže i relevantnije odgovore, što značajno smanjuje vreme potrebno za rešavanje problema i poboljšava ukupno korisničko iskustvo.

Zaključak

Napredne platforme za AI optimizaciju i personalizaciju igraju ključnu ulogu u budućnosti prompt inženjeringa. Omogućavajući kreiranje prilagođenih promptova za različite industrije i korisnike, ovi alati poboljšavaju efikasnost AI sistema i omogućavaju bolje rezultate, bilo da je reč o zdravstvu, finansijama ili e-trgovini. Sa povećanom upotrebom povratnih informacija i personalizacijom, AI modeli postaju sve prilagođeniji individualnim potrebama, čime se povećava produktivnost i zadovoljstvo korisnika.

Nastaviće se…
Milena Šović, M.Sc.,CSM
Prompt Engineer & AI Educator