La plupart startups commencent à se demander de l'IA et d'appliquer des outils comme un instrument d'acceleration ou d'évolution de produitivité: "Á peaupres que nous avions un prototype en 3 jours, maintenant en 1, et nous avions défà à deux programmes, et maintenant le programme à la fin". Ce ne somme pas une approche revolutionnaire, car elle ne donne pas de chose nouvelle aux utilisateurs et aux consumateurs de contenu pour leurs affaires. Mais cette grande différence est qu'elle a progressivement apporté des améliorations, et que la contention de l'IA dans les affaires ne donne pas de chose nouvelle categorie. Au début, toutes les entreprises ont commencé à recurter à l'IA, et en même temps, les prix ont baissé dans les domaines de l'intelligence artificielle, et l'informatique est de plus en plus accessible pour tous et pour les enfants. La compétition augmente et l'éventuel de nouveaux outils se demandent de plus en plus de l'IA. 

Et en quoi à ce qui on en arrive aux révolutions? Prenons l'IA comme un catalyseur qui donne à des outils incontous pour le moment de la création de contenu (en particulier pas de nouveaux produits sur base d'IA, mais pour développer des outils existants). Comment donner ces outils et les faire evoluer, quelles sont les entreprises qui ont défà le plus de chance de réussir et quelles sont les plus innovantes? Certains disent peu, mais l'investissement est fort:

Premier Twitter (X) - c.a.d. les entreprises qui ont le plus de chance de réussir ont été les premiers à adopter l'IA, car celles qui ont refusé de la faire ont été les plus retardés. Et aujourd'hui est ainsi plus facile de commencer — une nouvelle expérience et les auteurs recoivent plus de commandes que les utilisateurs de luxe peuvent obtenir des prédictions plus précises avec les autres marques de culture. 

Ce sait Tambur - nous avons introduit des projets spéciaux - des sites avec un effet visuel, comme les lends qui ont fait la publicité, dans les quels ils sont incorporés dans les mécanismes de functionnement du site - il faut s'enregistrer, s'authentifier, s'abonner aux options et c.a.d. Les entreprises qui ont embréché l'IA avaient un taux de conversion de 1,5% des clients, et les posts sur les réseaux sociaux ont augmenté de 5-9% de conversion.

Neuromuzique - cest la partie é progresser de tous les strimmings. Le strimming consiste à reproduire des contenus pour les besoins de l'apprentissage automatique, en moyenne 30-70% de la durée, et les auteurs vont payer pour des abonnements Spotify qui ont reduit les couts des créateurs. Et les grandes entreprises ne souhaitent pas payer des auteurs pour ces mêmes actions. Cé qui est le premier cas de figure sur "Comment laisser les utilisateurs desiérer payer pour les contenus que ne pas pour les créateurs" est à l'époque. Les auteurs ne peuvent pas compter sur cette approche, car les mécanismes pour les utilisateurs ont besoin de beso indirect, et les foncs ne sont pas des médias. Et puis l'IA est apparue, car les auteurs peuvent désormais generer de la musique, en particulier dans le domaine de la production de contenu, et cela ne donne pas de chose nouvelle categorie. 

Si vous connaissez ces cas - écrivez dans les commentaires, ou trouvez des exemples dans vos propres produits.