عند استكشاف تأثير محتوى AIGC (الذكاء الاصطناعي الذي تم إنشاؤه) على نموذج العمل ، أشار المقال إلى أن تعطيل نموذج الأعمال في AIGC لمؤسسات TOB (المؤسسة إلى الجمال) محدودة ، وهو أكثر عن تحسين وإعادة تشغيل نموذج العمل. على الرغم من أن النماذج الكبيرة تظهر إمكانات كبيرة في معالجة البيانات ، إلا أن التحدي يظل التكلفة العالية لتصنيف البيانات والعمل. من المتوقع أن تنخفض تكلفة النماذج الكبيرة بشكل حاد مع التقدم في التكنولوجيا ، ولكن قد تواجه بعض الصناعات تدمير نماذج الخدمة.
عند الجمع بين AIGC ، من الأهمية بمكان التركيز على استخدام بنية الخوارزمية والبيانات المهنية. قد يكون للموديلات الصغيرة قيمة محدودة لأنها يصعب التعامل مع مجموعات بيانات واسعة النطاق ومعقدة. ومع ذلك ، فإن إدخال AIGC لا يزال يقدم فرصًا وتحديات جديدة لمختلف الصناعات ، وخاصة في عمليات صنع القرار والأتمتة القائمة على البيانات.
على الرغم من أن AIGC قد جذبت اهتمامًا واسعًا من مختلف الصناعات ، إلا أن صناعة الصحافة تعتقد أن AIGC لا يمكنها استبدال وجودها تمامًا. تكمن القيمة الأساسية للصحافة في التقارير المتعمقة والتحقق من الحقيقة والسرد الإنساني ، والتي يصعب تكرارها تمامًا في تكنولوجيا AIGC الحالية. لذلك ، عند مواجهة AIGC ، تعتبر الصحافة أكثر كأداة مساعدة أكثر من بديل.
بشكل عام ، يكون تأثير AIGC على نموذج العمل متعدد الأوجه ، مع كل من فرص التحسين وإعادة التشغيل ، وكذلك التحديات والمخاطر. عند تقديم تقنية AIGC ، تحتاج المؤسسات إلى النظر بشكل شامل في بنية الخوارزمية الخاصة بها ، واستخدام البيانات المهنية وفعالية التكلفة لتحقيق الابتكار المستمر وتحسين نماذج الأعمال.