Generativní AI nás přivedl k bodu zlomu AI

Předtím, než se umělá inteligence (AI) stala díky dostupnosti Generativní AI (GenAI) mainstreamově populární, byla integrace a příprava dat související s Machine Learning jednou z trendových obchodních priorit. V minulosti vytvářely podniky a konzultanti jedenkrátové projekty AI/ML pro konkrétní použití, ale důvěra ve výsledky byla omezená a tyto projekty byly téměř výhradně mezi týmy IT. Tyto rané použití AI vyžadovaly vyhrazené týmy datových vědců, příliš mnoho času a úsilí na výrobu výsledků, postrádaly transparentnost a většina projektů byla neúspěšná.

Od té doby, jak se vývojáři stali více pohodlnými a sebevědomými s technologií, AI a Machine Learning (ML) byly častěji používány, opět většinou týmy IT kvůli komplexní povaze budování modelů, čištění a zadávání dat a testování výsledků. Dnes, s GenAI být všudypřítomný v profesionálních a osobních prostředích po celém světě, se AI technologie stala dostupnou pro masy. Nyní jsme na bodu zlomu AI, ale jak jsme se sem dostali a proč nás GenAI přivedl k širokému přijetí?

Pravda o AI

S “OpenAI” a “ChatGPT” se staly domácnostmi, konverzace o GenAI jsou všude a často nevyhnutelné. Od obchodních použití, jako jsou chatboti, analýza dat a souhrny zpráv, až po osobní použití, jako je plánování cest a vytváření obsahu, GenAI se rychle stává nejdiskutovanější technologií na světě a její rychlý vývoj předčí to, co jsme viděli u jiných technologických inovací.

Zatímco většina lidí ví o AI a někteří znají, jak funguje a jak lze implementovat, veřejný a soukromý sektor jsou stále doháněni, pokud jde o odemknutí plných výhod technologie. Podle údajů z Alphasense 40 % výnosových hovorů chválilo výhody a nadšení z AI, ale pouze 1 ze 6 (16 %) společností S&P 500 zmínilo AI ve čtvrtletních regulačních podáních. To vyvolává otázku: jaké jsou finanční dopady AI a kolik společností je skutečně investováno do jeho přijetí?

Místo skoku na AI vlak pouze kvůli tomu, že je to trendy, musí podniky přemýšlet o hodnotě, kterou AI přinese interně a zákazníkům, a o problémech, které může vyřešit pro uživatele. Projekty AI jsou obecně drahé a pokud společnost skočí do používání AI bez řádného vyhodnocení jeho použití a návratnosti investic, může to být plýtvání časem a fondy. Zákaznické soukromé náhledy poskytují řízený způsob, jak potvrdit shodu produktu na trhu a ověřit související ROI konkrétních použití, aby ověřily hodnotu предложení AI řešení před jeho vydáním na trh.

Co musí dodavatelé vědět před investicí do AI

Investovat do AI, nebo ne? Tato je důležitá otázka, kterou musí dodavatelé SaaS zvážit, než se pustí do vývoje AI řešení. Při vážení vašich možností buďte si vědomi hodnoty, rychlosti, důvěry a rozsahu.

Vyvážte hodnotu s rychlostí. Je nepravděpodobné, že vaši zákazníci budou ohromeni pouze zmínkou o AI řešení; místo toho budou chtít měřitelnou hodnotu. Týmy SaaS produktů by měly začít tím, zda existuje skutečná obchodní potřeba nebo problém, který chtějí vyřešit pro své zákazníky, a zda je AI správným řešením. Nesnažte se vměstnat čtverec (AI) do kruhu (vaše technologická nabídka). Bez znalosti toho, jak AI přidá hodnotu koncovým uživatelům, nelze garantovat, že někdo zaplatí za tyto schopnosti.

Build důvěru, pak škálovat. Je zapotřebí mnoho důvěry, aby se změnily systémy. Dodavatelé by měli priorizovat budování důvěry ve svá AI řešení před škálováním. Transparentnost a viditelnost do datových modelů a výsledků mohou vyřešit tření. Umožněte uživatelům kliknout na zdroj modelu, aby viděli, jak jsou odvozeny poznatky řešení. Největší dodavatelé mohou také sdílet nejlepší postupy pro přijetí AI, aby usnadnili potenciální bolestivé body.

Obecné překážky pro dodavatele technologií: Edice AI

Pro organizace, které jsou připraveny vyrazit na cestu AI, existuje několik pastí, kterým je třeba se vyhnout, aby se zajistil optimální dopad. Vyhněte se skupinovému myšlení a nesledujte dav bez znalosti, kam jdete. Mějte jasnou strategii pro přijetí AI, abyste mohli odrážet své cíle a potvrdit, zda strategie odpovídá misi a hodnotám vaší organizace a zákazníků.

Přivedení AI produktu na trh není snadný úkol a neúspěchy převyšují úspěchy. Bezpečnostní, ekonomické a talentové rizika jsou četná.

Pouze se zaměřením na bezpečnostní obavy, AI modely často obsahují citlivé materiály a data, které organizace SaaS potřebují spravovat. Věci, které je třeba zvážit, zahrnují:

• Zpracování citlivých materiálů: Sdílení citlivých materiálů s obecnými účely velkými jazykovými modely (LLM) vytváří riziko, že model náhodou vyzradí citlivé materiály jiným uživatelům. Společnosti by měly pro uživatele – interní i externí – stanovit nejlepší postupy pro ochranu citlivých materiálů.
• Ukládání dat a důsledky pro soukromí: Kromě sdílených obav ukládání citlivých materiálů v systémech AI může vystavit data potenciálním únikům nebo neoprávněnému přístupu. Uživatelé by měli ukládat data na zabezpečených místech se zárukami proti únikům dat.
• Snížení nesprávných informací: AI modely shromažďují a syntetizují velké množství dat a nesprávné informace lze snadno šířit. Monitorování, dohled a lidská validace jsou nezbytné k zajištění správných a přesných informací. Kritické myšlení a analýza jsou zásadní pro vyhnutí se dezinformacím.

Kromě bezpečnostních dopadů vyžadují AI programy významné zdroje a rozpočet. Zvažte množství energie a infrastruktury potřebné pro efektivní a efektivní vývoj AI. To je důvod, proč je důležité mít jasnou hodnotu pro zákazníky, jinak čas a zdroje vynaložené na vývoj produktu budou zbytečné. Pochopíte, zda vaše organizace má základnu pro zahájení práce s AI, a pokud ne, identifikujte rozpočet potřebný k dohánění.

Závěr

AI je zde, aby zůstalo. Ale pokud nejste strategicky přemýšlí předtím, než se připojíte k hybnosti a financujete AI projekty, může to potenciálně více uškodit než prospět vaší organizaci. Tato nová AI éra teprve začíná a mnoho rizik je stále neznámých. Při hodnocení AI vývoje pro vaši organizaci získejte jasnou představu o hodnotě AI pro vaše interní a externí zákazníky, budujte důvěru v AI modely a pochopíte rizika.