Generace s rozšířeným vyhledáváním: Řešení pro malé a střední podniky pro efektivní a efektivní využití umělé inteligence

Jak umělá inteligence (AI) nadále dominuje titulkům, těžiště konverzace se přesouvá k výsledkům a důsledkům pro podniky. Mnoho velkých podniků používá umělou inteligenci k automatizaci opakujících se úkolů, jako je účetnictví, ak celkovému zvýšení provozní efektivity. Umělá inteligence prokázala hodnotu pro velké organizace, které mají prostředky k její pečlivé implementaci prostřednictvím svých vlastních modelů LLM a softwaru. Malé a střední podniky (SMB) však nemají stejné zdroje, takže musí přijít na to, jak co nejlépe využít sílu LLM.

Jednou z hlavních výzev je rozhodnout, co nejlépe vyhovuje jejich jedinečným potřebám bezpečným způsobem, který ochrání jejich data. Další výzva: Jak mohou malé a střední podniky využít sílu modelů umělé inteligence, aby konkurovaly větším organizacím?

Implementace programů pro efektivitu s omezenou dostupností

Na tomto konkurenčním trhu si malé a střední podniky nemohou dovolit zaostávat za ostatními nebo většími organizacemi, pokud jde o technologický vývoj. Podle nedávného Zpráva Salesforce, 75 % malých a středních podniků alespoň experimentují s umělou inteligencí, přičemž 83 % z nich zvýšilo své příjmy díky přijetí této technologie. Existuje však mezera v jejím zavádění. 78 % rostoucích SMB plánují zvýšit své investice do AI, zatímco pouze polovina (55 %) upadajících malých a středních podniků má stejné plány.

Ať už s technologií experimentujete nebo ne, jedna pravda zůstává: SMB nemohou hrát hru proti větším společnostem, když jim chybí stejná infrastruktura a podpora pracovní síly. Ale nemusí kvůli tomu trpět. Pro malé a střední podniky s menšími týmy je umělá inteligence klíčovým nástrojem pro zvýšení efektivity, využití příležitostí k růstu a udržení kroku s konkurencí, která využívá automatizaci pro chytřejší rozhodování.

Účetní týmy malých a středních firem se například mohou potýkat s rychlostí, efektivitou a přesností a často jsou zahlceny finančními nevyřízenými záležitostmi. Umělá inteligence může změnit hru pro úspěch finančního týmu, osvobodit je od opakujících se účetních úkolů a zároveň jim dát jistotu, že se zaměří na strategickou analýzu potřebnou k posunu podnikání vpřed.

Aby menší týmy mohly přejít od experimentování ke strategické implementaci, musí technologie fungovat efektivně s menším manuálním úsilím, získávat relevantní poznatky pro rozhodování a přitom zůstat přístupná zaměstnancům.

The Unsung Hero: Retrieval Augmented Generation

Pro malé a střední podniky je budoucnost umělé inteligence v Retrieval Augmented Generation (RAG). Prostředí RAG fungují tak, že načítají a ukládají data v různých zdrojích, doménách a formátech přístupných osobě, která data vkládá. Díky dobře zkonstruovanému systému RAG mohou podniky poskytovat svá proprietární data v kontextu výkonnému modelu. Pomocí obecných znalostí a vlastních specifických dat může model odpovídat na otázky pouze pomocí získaných dat. Tento přístup umožňuje i těm nejmenším organizacím přístup ke stejnému výkonu podnikání a zpracování účetnictví jako tech giganti (FAANG a další).

RAG dává malým podnikům možnost extrahovat praktické poznatky ze svých dat, konkurovat ve velkém měřítku a přijmout další vlnu inovací bez velkých počátečních nákladů nebo infrastruktury. To se provádí pomocí modelu vkládání k vektorizaci dat pro načtení. Schopnost provádět sémantické vyhledávání využívající zpracování přirozeného jazyka (NLP) na zdrojích RAG umožňuje LLM přijímat správná data a poskytovat hodnotnou odpověď. To výrazně snižuje halucinace programů, protože RAG je založeno na datové sadě, což zvyšuje spolehlivost dat.

Jednou z velkých výhod RAG pro obchodní použití je, že modely nejsou trénovány na datech. To znamená, že informace vložené do programu nebudou použity pro další vývoj umělého softwaru. U citlivých informací, jako jsou účetní a finanční údaje, mohou společnosti sdílet proprietární informace za účelem nahlédnutí, aniž by se musely obávat, že se tato data stanou veřejně známými.

RAG to Riches: Jak se integrovat do pracovních postupů

Organizace mohou těžit z AI stejným způsobem, jakým kvalifikovaní profesionálové ovládají své řemeslo. Stejně jako elektrikáři chápou rozhraní mezi energií a infrastrukturou, malé a střední podniky se musí naučit, jak přizpůsobit RAG tak, aby vyhovovaly jejich jedinečným potřebám.

Důkladné porozumění nástrojům také zajišťuje, že malé a střední podniky používají umělou inteligenci k efektivnímu řešení správných obchodních problémů. Několik klíčových tipů pro podniky k implementaci RAG zahrnuje:

• Spravujte a strukturujte znalostní bázi – Systém vyhledávání je jen tak dobrý, jak dobrá jsou data, která do něj vkládají. Podniky by měly investovat do čištění, strukturování a vkládání své znalostní báze – ať už jde o interní dokumentaci, interakci se zákazníky nebo archivy výzkumu. Dobře organizovaná vektorová databáze (FAISS, Pinecone, Chroma) vytvoří základ pro vysoce kvalitní vyhledávání.
• Optimalizujte získávání a generování – Běžně dostupné modely nestačí. Dolaďte vyhledávač (vyhledávání hustých pasáží, hybridní vyhledávání) a generátor (LLM) tak, aby odpovídaly oboru společnosti. Pokud systém nenačítá správná data, i ten nejlepší LLM bude generovat nesmysly. Vyvažte přesnost a úplnost, abyste získali správné informace ve správný čas.
• Uzamčení zabezpečení a dodržování předpisů – Přijetí AI v podniku není jen o výkonu – je to o důvěře. Zaveďte přísné kontroly přístupu a zajistěte soulad s předpisy (GDPR nebo SOC 2). Pokud nebudou tato pravidla dodržována, potrubí RAG by se mohlo stát závazkem místo aktivem.
• Monitorovat, opakovat, zlepšovat – Systémy umělé inteligence nejsou „nastaveny a zapomenout“. Aby je oddělení mohla správně sledovat, měla by sledovat kvalitu vyhledávání, měřit přesnost odezvy a vytvořit zpětnou vazbu se skutečnými uživateli. V případě potřeby nasaďte ověřování člověkem ve smyčce a průběžně zdokonalujte metriky vyhledávání a ladění modelu. Společnosti, které s umělou inteligencí vyhrají, ji považují za živý systém – nikoli za statický nástroj.

Strategická umělá inteligence přispívá k efektivnímu řízení podniku

I když umělá inteligence může být mocným – ne-li ohromujícím – nástrojem, RAG poskytuje odůvodněný a využitelný přístup k přijetí. Protože programy RAG čerpají z již rozšířených dat společností, umožňují návratnost investic, která je užitečná pro jedinečné potřeby malých a středních podniků v oblasti obchodního a finančního sledování. Díky schopnosti získávat kontextově bohaté poznatky z proprietárních dat bezpečně a efektivně umožňuje RAG menším týmům činit rychlejší a chytřejší rozhodnutí a snižovat propast mezi nimi a mnohem většími konkurenty.

Vedení malých a středních podniků, které hledá rovnováhu, by mělo upřednostnit RAG jako způsob, jak dosáhnout efektivity a zároveň zabezpečit svá data. Pro ty, kteří jsou připraveni překročit hranice experimentování a jít směrem ke strategickému růstu, RAG není jen technickým řešením – je to konkurenční výhoda.