Η προοπτική ενός Διευθύνοντος Συμβούλου σχετικά με 4 τρόπους για να αγκαλιάσετε τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη

Παρά την πρόσφατη ιότητά του, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι μια εντελώς νέα ιδέα, αλλά μάλλον μια εξέλιξη του πρώτου chatbot που βασίζεται σε επεξεργασία φυσικής γλώσσας που δημιουργήθηκε το 1966 από τον Joseph Weizenbaum, έναν επιστήμονα υπολογιστών στο MIT. Ενώ η τεχνολογία AI έχει προχωρήσει ίντσα προς ίντσα τις τελευταίες δεκαετίες -που έχει γίνει δημοφιλής από οικιακούς ψηφιακούς βοηθούς όπως η Alexa της Amazon-, βρισκόμαστε σε μια περίοδο εκθετικής ανάπτυξης που αναπόφευκτα θα αναδιαμορφώσει τον τρόπο με τον οποίο δραστηριοποιούμαστε. 

Πολλοί συγκρίνουν την ταχεία εκλαΐκευση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης με την εμφάνιση του φορητού υπολογιστή λόγω του τρόπου με τον οποίο θα μεταμορφώσει τις ροές εργασίας, τη συνεργασία και τη δημιουργικότητα σε έναν οργανισμό. Στα επόμενα δέκα χρόνια, Η Sequoia Capital αναμένει ότι το GAI θα είναι σε θέση να παράγει περιεχόμενο που θα συναγωνίζεται την ποιότητα και την πολυπλοκότητα του ανθρωπογενούς κώδικα, της τέχνης και της γραφής. Ορισμένες επιχειρήσεις διπλασιάζουν την εμπιστοσύνη τους στην αναδυόμενη τεχνολογία, όπως η Salesforce, της οποίας ο παγκόσμιος επενδυτικός βραχίονας πρόσφατα κυκλοφόρησε ένα νέο ταμείο τεχνητής νοημοσύνης με παραγωγή 250 εκατομμυρίων δολαρίων, για την υποστήριξη της ανάπτυξης υπεύθυνης τεχνητής νοημοσύνης τους επόμενους 18 μήνες. 

Σε συνδυασμό με τη διαφημιστική εκστρατεία, βρισκόμαστε επίσης σε μια μοναδική φάση αβεβαιότητας, με τις εταιρείες να είναι πιο προσεκτικές σχετικά με την ασφάλεια ή τις νομικές επιπτώσεις της ευρείας χρήσης της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης. Ποιες εταιρείες θα υιοθετήσουν γρήγορα τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη και ποιες θα προχωρήσουν με τρόμο; 

Ως Διευθύνων Σύμβουλος μιας παγκόσμιας εταιρείας ψηφιακής ανάλυσης, είμαι προσεκτικά αισιόδοξος για το μέλλον του GAI και τον αντίκτυπό του στην επιχείρησή μας. Ακολουθούν τέσσερις τρόποι με τους οποίους οι ηγέτες μπορούν να αγκαλιάσουν με σιγουριά τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη:

1. Σκεφτείτε τους στόχους σας: Το CX πρέπει να είναι προτεραιότητα

Οποιαδήποτε επιχείρηση σήμερα θα πρέπει να έχει εμμονή με τον πελάτη. Με ολοένα και περισσότερες ευκαιρίες να δοκιμάσουμε πώς να συνδυάσουμε την τεχνητή νοημοσύνη στις καθημερινές ροές εργασιών, πρέπει να εξειδικεύσουμε πώς μπορεί να μας βοηθήσει να εξυπηρετήσουμε καλύτερα τους πελάτες μας. 

Στην ιδανική περίπτωση, θέλουμε η τεχνολογία να δημιουργεί γρηγορότερα βασικά έργα, με λιγότερα σφάλματα. Είτε πρόκειται για σχεδιασμό ταμπλό, κατασκευή μοντέλων ή μηχανική δεδομένων, πώς μπορούμε να αξιοποιήσουμε τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη προς όφελος των πελατών; Αυτή η προσέγγιση θα βοηθήσει στην εξάλειψη του χαμένου χρόνου και των πόρων για να διασφαλιστεί ότι οι ομάδες επικεντρώνονται στις κορυφαίες προτεραιότητές τους.

Το Generative AI θα πρέπει να χρησιμοποιείται για την ταχύτερη εξαγωγή πληροφοριών από σύνολα δεδομένων. Στο LatentView, διερευνούμε πώς μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε μια τεχνολογία όπως το GPT4 για να δημιουργήσουμε πληροφορίες που είναι πιο σχετικές με ένα συγκεκριμένο πρόσωπο ή σενάριο. Λαμβάνοντας υπόψη όλες τις αλληλεπιδράσεις που έχουν εντοπιστεί στα δεδομένα που ήδη έχουμε, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη για να εξάγουμε γρήγορα βασικές πληροφορίες που διαφορετικά μπορεί να είχαν χαθεί ή να απαιτούν ώρες χειρωνακτικής εργασίας για να εξαχθούν.

2. Ορίστε παραμέτρους για υπαλλήλους

Η υιοθέτηση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι αποθαρρυντική. Όπως κάθε τεχνολογία πρώιμου σταδίου, οι ηγέτες καθοδηγούν τους υπαλλήλους τους σε αχαρτογράφητα νερά. Στο LatentView, προσεγγίζουμε τις νέες δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης με λίγους περιορισμούς. Οι CEO που θέλουν να κάνουν το ίδιο θα πρέπει να παρέχουν στις ομάδες τους τους απαραίτητους πόρους και εκπαίδευση για να μάθουν και να πειραματιστούν με το Generative AI. Ενθαρρύνετέ τους να εργαστούν συλλογικά και να κάνουν ερωτήσεις, να εξερευνήσουν νέες δυνατότητες και να χρησιμοποιήσουν περιπτώσεις για την τεχνολογία με γνώμονα την παραγωγικότητα.

Για παράδειγμα, φανταστείτε ότι διαχειρίζεστε μια ταχέως αναπτυσσόμενη ομάδα μάρκετινγκ με πολλές πρωτοβουλίες προώθησης της αγοράς σε ψηφιακά και κοινωνικά κανάλια. Η ομάδα σας είναι αδύνατη και πρέπει να λειτουργεί όσο το δυνατόν πιο αποτελεσματικά με έμφαση στην εκτέλεση. Πώς μπορείτε, ως ηγέτης, να χρησιμοποιήσετε το GAI για να προωθήσετε αυτόματα ό,τι είναι πιο σχετικό για κάθε μέλος της ομάδας σε καθημερινή βάση; Όταν κάθε μέλος της ομάδας έρχεται στη δουλειά, ανοίγει έναν προσαρμοσμένο πίνακα εργαλείων και βλέπει ότι εδώ είναι τα τρία πράγματα που είναι οι κορυφαίες προτεραιότητές τους εκείνη την ημέρα—μειώνοντας στο μισό τον χρόνο μη αυτόματης διαχείρισης. Αυτές οι πληροφορίες βασίζονται στα δεδομένα σχετικά με τους στόχους της ομάδας μάρκετινγκ, το τι είναι εφικτό σε μια μέρα και όλα όσα έχει κάνει ο εργαζόμενος μέχρι σήμερα, μοναδικά για κάθε εργαζόμενο.

Ωστόσο, η ανοιχτή εξερεύνηση απαιτεί επίσης καθοδήγηση. Ενισχύστε ότι όλα όσα δημιουργούνται με το GAI σε αυτό το στάδιο πρέπει να ελεγχθούν διεξοδικά. Οποιαδήποτε έξοδος, όπως ο κώδικας, θα πρέπει να υποβληθεί σε αυστηρό έλεγχο και επικύρωση για να διασφαλιστεί ότι τυχόν λύσεις που υποστηρίζονται από GAI είναι ακριβείς, αξιόπιστες και ηθικές. Οι ηγέτες πρέπει να αναπτύξουν αυστηρές διαδικασίες ποιοτικού ελέγχου για να ελέγξουν όλο το περιεχόμενο που δημιουργείται από το GAI προτού κοινοποιηθεί σε πελάτες ή άλλους εξωτερικούς ενδιαφερόμενους.

Είναι επίσης σημαντικό να διατηρείτε την ασφάλεια στην κορυφή καθώς εξελίσσεται η τεχνητή νοημοσύνη, εκπαιδεύοντας τις ομάδες σχετικά με την πιθανότητα ευπάθειας στον κυβερνοχώρο και τα σχέδια για τον μετριασμό αυτών των απειλών. Συγκεκριμένα, επισημάνετε πιθανούς κινδύνους ασφαλείας που σχετίζονται με τη χρήση εργαλείων GAI.

3. Αναζητήστε τρόπους με τους οποίους το GAI μπορεί να επανεφεύρει ροές εργασίας

Πέρα από τη σύνταξη κώδικα, το GAI σύντομα θα αυτοματοποιήσει και θα καινοτομήσει σχεδόν κάθε κατακόρυφο και οριζόντιο σε ολόκληρο τον οργανισμό. Να τι προσδοκώ ότι θα έρθει στο εγγύς μέλλον. Το Generative AI θα συνεχίσει να φέρνει τους οργανισμούς πιο κοντά στους πελάτες και τους πελάτες τους. Σε κλίμακα, μπορεί να αναλύσει τα δεδομένα των πελατών και να δημιουργήσει ένα μοναδικό χαρτοφυλάκιο προτιμήσεων, συμπεριφορών και αναγκών πελατών για να βελτιώσει το CX και να αυξήσει τη δέσμευση.

Το GAI μπορεί επίσης να αυξήσει το εύρος ζώνης για εταιρείες μεσαίας αγοράς που ενδέχεται να μην διαθέτουν τόσο ισχυρούς πόρους πληροφορικής όσο οι ανταγωνιστές τους σε μέγεθος επιχείρησης. Συγκεκριμένα, το GAI εξορθολογίζει την επικοινωνία μεταξύ των επαγγελματιών των επιχειρήσεων και των ηλεκτρονικών υπολογιστών—που επί του παρόντος συνδέονται με ειδικούς πληροφορικής. Αυτό εξαλείφει το IT ως μεσάζοντα για μικρά έργα και διαδικασίες, αυξάνοντας την αποτελεσματικότητα. 

Οι επιχειρησιακοί χρήστες μπορούν επίσης να αξιοποιήσουν το GAI για να αναλύσουν μεγάλα σύνολα δεδομένων και να αποκαλύψουν πληροφορίες που μπορεί να χάσουν οι ανθρώπινοι αναλυτές με περιορισμένο χρόνο και πόρους ή για να αυτοματοποιήσουν τις μη αυτόματες διαδικασίες και να μειώσουν την επιβάρυνση των εργαζομένων που εργάζονται εξ αποστάσεως ή σε υβριδικό περιβάλλον εργασίας. Για το ηλεκτρονικό εμπόριο και άλλες ψηφιακά εγγενείς πλατφόρμες, το GAI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάπτυξη πιο ακριβών και σχετικών μηχανών συστάσεων που μπορούν να εξατομικεύσουν περιεχόμενο και μηνύματα μάρκετινγκ σε μεμονωμένους χρήστες, γεγονός που θα έχει ως αποτέλεσμα περισσότερες μετατροπές μάρκετινγκ, διατήρηση πελατών και αυξημένα έσοδα.

Τέλος, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στη δημιουργία ενός καλύτερου ιστορικού ροών εργασίας με την πάροδο του χρόνου, επιτρέποντας στους υπαλλήλους να έχουν πιο εύκολη πρόσβαση στη θεσμική γνώση. Το GAI πιθανότατα θα χρησιμοποιηθεί για την καταγραφή και τεκμηρίωση θεσμικών γνώσεων και βέλτιστων πρακτικών, δημιουργώντας έναν πολύτιμο πόρο για τα μελλοντικά μέλη της ομάδας – διασφαλίζοντας ότι σημαντικές γνώσεις και τεχνογνωσία δεν θα χαθούν όταν οι εργαζόμενοι αποχωρούν ή συνταξιοδοτούνται.

4. Κοιτάξτε το Μέλλον με ενθουσιασμό

Καθώς οι ηγέτες μαθαίνουν περισσότερα για το Generative AI και πώς θα εφαρμοστεί στη συγκεκριμένη επιχείρησή τους, είναι σημαντικό να αναγνωρίζουν τους πιθανούς κινδύνους μαζί με τις ευκαιρίες. Η σύστασή μου είναι να είστε πρόθυμοι να πειραματιστείτε με το GAI αλλά και να προχωρήσετε με μια σαφή κατανόηση των πιθανών συνεπειών του. Το GAI δεν είναι μια παροδική τάση, αλλά μάλλον μια τεχνολογία μετασχηματισμού που αναδιαμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο εργαζόμαστε και δραστηριοποιούμαστε.

Μείνετε πάντα ενημερωμένοι με τις τελευταίες εξελίξεις στο GAI για να διασφαλίσετε ότι μια επιχείρηση είναι καλά προετοιμασμένη για το μέλλον. Η δημιουργία μιας κουλτούρας που ενθαρρύνει την καινοτομία και τον πειραματισμό είναι απαραίτητη, καθώς δίνει τη δυνατότητα στους υπαλλήλους να εξερευνούν νέες δυνατότητες και να χρησιμοποιούν περιπτώσεις για GAI. Μέσω της ανοιχτής επικοινωνίας και της συνεργασίας, τα μέλη της ομάδας μπορούν να ενημερωθούν πλήρως και να εμπλακούν στη διαδικασία εξερεύνησης και εφαρμογής λύσεων που βασίζονται σε GAI.