Writer (writer.com) ir 2020. gadā dibināts ASV uzņēmums, kas piedāvā platformu ģeneratīvajam MI uzņēmumos. Tas izstrādā savu valodas modeļu saimi ar nosaukumu Palmyra un nodrošina rīkus, ar kuriem uzņēmumi var veidot MI aģentus, savienot tos ar savām zināšanām un pārvaldīt ar noteikumiem par zīmola balsi un apstiprināšanu (stāvoklis uz 2026. gada oktobri). To galvenokārt izmanto saturam un darbplūsmām mārketingā, pārdošanā un komunikācijā ar klientiem.
Jasper ir MI platforma mārketinga komandām no ASV uzņēmuma Jasper AI, kas dibināts 2021. gadā. Tā palīdz veidot tekstus, piemēram, emuāru ierakstus, reklāmas vai sociālo mediju ierakstus, un var ņemt vērā saglabātās zīmola vadlīnijas un komunikācijas toni. Nodrošinātājs tagad pozicionējas ar specializētiem aģentiem un automatizētām satura darba plūsmām (stāvoklis 2026. gada oktobrī). Tāpat kā ar jebkuru teksta ģeneratoru, pirms publicēšanas jāpārbauda fakti un apgalvojumi.
Writesonic ir MI pakalpojums, kas vispirms kļuva pazīstams kā rīks mārketinga tekstu veidošanai. Pakalpojumu sniedzējs tagad pozicionējas kā platforma redzamībai gan tradicionālajā, gan uz MI balstītajā meklēšanā: tā mērķis ir mērīt, cik bieži zīmols tiek minēts MI asistentu atbildēs, un uzlabot saturu SEO un ģeneratīvo dzinēju optimizācijai (GEO) (stāvoklis uz 2026. gada oktobri). Tā galvenā auditorija ir mārketinga komandas un aģentūras.
MI atbalstīta satura veidošana nozīmē tekstu, attēlu vai cita satura veidošanu ar ģeneratīvā MI palīdzību, piemēram, tīmekļa vietnēm, jaunumu vēstulēm, produktu aprakstiem vai sociālajiem medijiem. MI ātri sniedz melnrakstus, variantus un tulkojumus, bet priekšmeta zināšanas, zīmola balss un faktu pārbaude paliek cilvēku uzdevums. Palīdz skaidri norādījumi par auditoriju, toni un avotiem. Piemērs: atslēgvārdi par jaunu piedāvājumu kļūst par emuāra ieraksta melnrakstu un trim sociālo mediju ierakstiem.
Lielais valodas modelis (LLM) ir neironu tīkls, kas apmācīts ar ļoti lieliem teksta apjomiem, tāpēc spēj saprast un ģenerēt valodu. Tas darbojas, soli pa solim aprēķinot visticamāko nākamo tokenu. LLM raksta, apkopo, tulko, atbild uz jautājumiem un ģenerē kodu; plaši zināmi piemēri ir Claude, GPT, Gemini un Llama. Bez piekļuves aktuāliem avotiem tie zina tikai to, kas bija to apmācības datos.
