Generativ AI har ført os til AI-vendepunktet

Før kunstig intelligens (AI) blev lanceret i mainstream-popularitet på grund af tilgængeligheden af Generativ AI (GenAI), var dataintegration og -staging i forbindelse med Machine Learning en af de trendy forretningsprioriteter. I fortiden ville virksomheder og konsulenter oprette enkeltstående AI/ML-projekter til bestemte brugsområder, men tilliden til resultaterne var begrænset, og disse projekter blev holdt næsten eksklusivt inden for IT-teamene. Disse tidlige AI-brugsområder krævede dedikerede datavidenskabs-team, for meget tid og indsats for at producere resultater, manglede gennemsigtighed og de fleste projekter var uden held.

Fra da af, da udviklerne blev mere komfortable og selvsikre med teknologien, blev AI og Machine Learning (ML) mere hyppigt brugt, igen, mest af IT-teamene på grund af den komplekse natur af at bygge modellerne, rense og indtaste data og teste resultater. I dag, med GenAI, der er uundgåelig i både professionelle og personlige sammenhænge over hele verden, er AI-teknologien blevet tilgængelig for masserne. Vi er nu ved AI-vendepunktet, men hvordan kom vi hertil, og hvorfor fik GenAI os til at acceptere det bredt?

Sandheden om AI

Med “OpenAI” og “ChatGPT” som husord, er samtaler om GenAI overalt og ofte uundgåelige. Fra forretningsformål som chatbots, dataanalyse og rapportsummeringer til personlige formål som rejseplanlægning og indholdsskabelse, bliver GenAI hurtigt den mest diskuterede teknologi verden over, og dens hurtige udvikling overgår den, vi har set med andre teknologiske innovationer.

mens de fleste mennesker kender til AI, og nogle ved, hvordan det fungerer og kan implementeres, spiller offentlige og private organisations stadig catch-up, når det kommer til at låse op for de fulde fordele af teknologien. Ifølge data fra Alphasense, omtalte 40% af indtægtsopkald fordelene og begejstringen over AI, men kun 1 af 6 (16%) S&P 500-virksomheder nævnte AI i kvartalsvise reguleringer. Dette stiller spørgsmålet: hvad er de finansielle konsekvenser af AI, og hvor mange virksomheder er virkelig investeret i dets adoption?

I stedet for at springe på AI-bølgen bare fordi det er trendy, skal virksomheder tænke over, hvilken værdi AI vil bringe internt og til deres kunder, og hvilke problemer det kan løse for brugerne. AI-projekter er generelt dyre, og hvis en virksomhed springer ind i brug af AI uden at korrekt evaluere dets brugsområder og ROI, kan det være en spild af tid og midler. Kundeprivilegerede forhåndsvisninger giver en kontrolleret måde at bekræfte markedets tilpasning og validere den tilknyttede ROI for bestemte brugsområder for at validere værdipositionen for en AI-løsning, før den frigøres på markedet.

Hvad leverandører skal vide, før de investerer i AI

At investere i AI eller ikke? Dette er et vigtigt spørgsmål for SaaS-leverandører at overveje, før de går fuldt ud i udvikling af AI-løsninger. Når du vejer dine muligheder, skal du være opmærksom på værdi, hastighed, tillid og skala.

Balancér værdi med hastighed. Det er usandsynligt, at dine kunder vil være imponerede af blot nævningen af en AI-løsning; i stedet vil de kræve målbart værdi. SaaS-produktteam skal starte med at spørge, om der er et virkeligt forretningsbehov eller problem, de ønsker at løse for deres kunder, og om AI er den rette løsning. Prøv ikke at presse en kvadratisk peg (AI) ind i en rund huller (jeres teknologitilbud). Uden at vide, hvordan AI vil tilføje værdi til slutbrugerne, er der ingen garanti for, at nogen vil betale for disse funktioner.

Byg tillid, derefter skala. Det kræver meget tillid at ændre systemer. Leverandører skal prioritere opbygning af tillid til deres AI-løsninger, før de skaleres. Gennemsigtighed og synlighed i forhold til data-modellerne og resultaterne kan løse friktion. Lad brugerne klikke ind i modellens kilde, så de kan se, hvordan løsningens indsigt er afledt. De fleste troværdige leverandører kan også dele bedste praksis for AI-adoptionshåndtering for at hjælpe med at lette potentielle smertepunkter.

Almindelige hindringer for tekniske leverandører: AI-udgaven

For organisationer, der er klar til at påbegynde AI-rejsen, er der nogle fælder at undgå for at sikre optimal effekt. Undgå gruppetænkning, og følg ikke mængden uden at vide, hvor du er på vej. Hav en klar strategi for AI-adoptionshåndtering, så du kan reflektere over dine slutmål og bekræfte, at strategien er i overensstemmelse med jeres organisations mission og kundeværdier.

At bringe et AI-produkt på markedet er ikke en let opgave, og fejlene overgår succeserne.

Når man kun ser på sikkerhedsproblemer, indeholder AI-modeller ofte følsomme materialer og data, som SaaS-organisationer skal være udstyret til at håndtere. Ting at overveje inkluderer:

• Håndtering af følsomme materialer: Deling af følsomme materialer med generelle formål store sprogmodeller (LLM’er) skaber risikoen for, at modellen utilsigtet lækker følsomme materialer til andre brugere. Virksomheder skal fastlægge bedste praksis for brugere – både internt og eksternt – for at beskytte følsomme materialer.
• Opbevaring af data og privatlivsimplikationer: Ud over delingsproblemer kan opbevaring af følsomme materialer inden for AI-systemer udsætte data for potentielle brud eller ukontrolleret adgang. Brugere skal opbevare data i sikre lokaliteter med sikkerhedsforanstaltninger for at beskytte mod databrud.
• Formindskning af ukorrekt information: AI-modeller indsamler og syntetiserer store mængder data, og ukorrekt information kan let sprede sig. Overvågning, tilsyn og menneskelig validering er nødvendige for at sikre, at korrekt og præcis information deles. Kritisk tænkning og analyse er afgørende for at undgå misinformation.

Ud over sikkerhedsimplikationer kræver AI-programmer betydelige ressourcer og budget. Overvej mængden af energi og infrastruktur, der er nødvendig for effektiv og effektiv AI-udvikling. Dette er derfor kritisk at have en klar værdiposition for kunder, ellers er tiden og ressourcerne, der investeres i produktudvikling, spildt. Forstå, om jeres organisation har grundlaget for at komme i gang med AI, og hvis ikke, identificer budgettet, der er nødvendigt for at indhente.

Konklusion

AI er her for at blive. Men hvis du ikke tænker strategisk, før du slutte dig til momentum og finansierer AI-projekter, kan det potentielt gøre mere skade end gavn for din organisation. Denne nye AI-æra er lige begyndt, og mange af risikoen er stadig ukendte. Når du vurderer AI-udvikling for din organisation, få en klar fornemmelse af AI’s værdi for dine interne og eksterne kunder, byg tillid til AI-modeller og forstå risikoen.