软件工程在大多数公司中占据着最大份额，而且随着所有大公司（不仅仅是科技巨头）将软件集成到各种产品和服务中，软件工程的规模还在不断扩大。人工智能对软件工程的影响占该功能当前支出的20% 至 45% 。
预计该值的上升主要来自于尽量减少生成初始代码草稿、重构和代码更正、创建新系统设计和根本原因分析等活动所花费的时间。
时间，改进模拟和测试
与其他业务功能相比，生成式人工智能在研发方面的能力尚未得到充分认可。不过，研究预测，该技术可以带来生产力，其价值占整个研发成本的 10% 到 15%。
潜在的生产力提升 - 产品研发
为了更好地理解，化学工业和生命科学已开始在其研发中使用 香港 WhatsApp 数据 生成式人工智能基础模型，即生成式设计。基础模型可以创建候选分子，从而加快开发新药和新材料的进程。
生物技术制药公司 Entos 将生成式人工智能与自动合成开发工具相结合，用于设计小分子疗法。
毫无疑问，生成式人工智能的预训练基础模型，或者经过微调改进的模型，比针对单一任务进行优化的模型具有更广泛的应用领域。目前，基础模型缺乏帮助所有行业进行产品设计的潜力。
除了提高生产率之外，生成式设计还可以改善设计本身。让我们看看以下生成式 AI 可以带来的操作改进示例：
改进的设计
事实证明，生成式人工智能对产品设计师大有裨益，因为它可以通过更有效地选择和使用材料来降低成本。此外，它还可以优化制造设计，最终节省物流和生产成本。
增强产品测试和质量
众所周知，生成式人工智能设计可以生产出更高质量的产品，最终带来规模化的吸引力和市场吸引力。此外，生成式人工智能有助于最大限度地缩短复杂系统的测试时间并加速试验阶段，通过其创建场景和分析测试候选人的潜力，超越客户测试。
最后
有迹象表明，生成式人工智能正成为企业应对当今竞争世界的关键技术之一。尽管该技术用途广泛，可以定制以满足独特的业务需求，但未来肯定是生成式人工智能。
因此，如果您准备将生成式 AI 集成到您的业务流程中，请随时联系具有在多个业务领域提供高性能生成式 AI 开发解决方案经验的专家。
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