Η IA Δεν Μπορεί Να Επισκευάσει Κακό Έδαφος: Πώς Οι Εταιρείες Μπορούν Να Ετοιμάσουν Το Εσωτερικό Οικοσύστημά Τους Για Επιτυχημένη Εφαρμογή ΙΑ

Αν και οι ηγέτες των επιχειρήσεων συχνά στερεοτυπίζονται ως εκείνοι που ενδιαφέρονται μόνο για το τελικό αποτέλεσμα, μια πρόσφατη μελέτη έχει δείξει ότι πάνω από 80% των εταιρειών δεν παρακολουθούν το ROI στις δαπάνες τους για IA. Αντιθέτως, εκείνοι που παρακολουθούν το ROI διαπιστώνουν ότι δεν ανταποκρίνεται στην υποστήριξη με μόνο ένα τέταρτο των παγκόσμιων διευθυντών που αναφέρουν ότι οι επενδύσεις τους σε IA ανταποκρίνονται στις προσδοκίες ROI. 

Αλλά όπως λέει το ρητό, «ένας κακός ξυλουργός κατηγορεί τα εργαλεία του» – με άλλα λόγια, για πολλούς, το ROI είναι απογοητευτικό γιατί οι εφαρμογές IA έχουν ρυθμιστεί να αποτύχουν. Αν κοιτάξουμε μια επιχείρηση ως einen κήπο, για να αυξηθεί η παραγωγικότητα και τα κέρδη, υπάρχουν ορισμένα βήματα που πρέπει να ληφθούν πριν από την εφαρμογή eines εργαλείου όπως η IA, ώστε να έχει την μεγαλύτερη μετρήσιμη επίδραση. 

Βήμα 1: Αναγνωρίστε πού είναι απαραίτητη η ανθρώπινη παρέμβαση

Ίσως λόγω της υπερβολικής υποσχέσεων των ικανοτήτων που είναι χαρακτηριστικές της διαφήμισης των προϊόντων LLM, υπάρχει một κοινή παρεξήγηση ότι η IA είναι ένα ζήτημα plug-and-play. Στην πραγματικότητα, οι καλύτερες εφαρμογές IA ξεκινούν με την αναγνώριση των σημείων όπου η ανθρώπινη επιτήρηση είναι απαραίτητη.

Για παράδειγμα, όταν εργαζόμουν με μια εταιρεία νομικών υπηρεσιών, η ομάδα μου και εγώ ανατέθηκε η εφαρμογή ενός συστήματος IA που θα μπορούσε να επεξεργαστεί τεράστιους όγκους νομικών εγγράφων – ταξινομώντας τα, εξάγοντας βασικά γεγονότα και αποφασίζοντας εάν να διατηρήσει, να σβήσει ή να διαγράψει τα αρχεία.

Ενώ η IA χειρίστηκε το βαρύ έργο σκανάροντας τα έγγραφα για σχετικότητα, επισήμανε ευαίσθητα δεδομένα και περίγραμμα απαντήσεων, τα αποτελέσματα传θηκαν στη συνέχεια σε ανθρώπινους δικηγόρους που θα μπορούσαν να επανεξετάσουν το έργο, να επιβεβαιώσουν τις νομικές κρίσεις και να αντικαταστήσουν τις ταξινομήσεις όταν χρειαζόταν.

Δεν μόνο αυτό βοήθησε να προστατεύσει την εταιρεία από潜εντικό κίνδυνο, αλλά η απομόνωση του κόστους της αυτοματοποίησης από το κόστος της επιτήρησης θα κάνει επίσης για καθαρότερες ελέγχους ROI στο μέλλον. 

Βήμα 2: Κατατοπίστε πώς η IA μπορεί να ενισχύσει καλύτερα τους ανθρώπους σας

Για να μεγιστοποιήσετε το ROI στην IA, πρέπει να είστε επιλεκτικοί σχετικά με το πού μπορεί να εξυπηρετήσει καλύτερα την οργάνωση σας. Ιδανικές διαδικασίες για να αποφορτιστεί περιλαμβάνουν επαναλαμβανόμενες ή βασισμένες σε κανόνες εργασίες (π.χ. βασική τριγωνοποίηση της εξυπηρέτησης πελατών ή κωδικοποίηση τιμολογίων), βαρείς γνώσεις αναζητήσεις όπως οι ρήτρες συμβάσεων και λάθη δεδομένων εισαγωγής, μεταξύ άλλων.

Είναι επίσης εξίσου σημαντικό ότι τα μοντέλα IA είναι στρατηγικά διαμορφωμένα για να συμπληρώσουν,而 όχι να διαταράξουν τη ροή εργασίας. Για να το κάνετε αυτό, χαρτογραφήστε τις ροές εργασίας των εργαζομένων σε εργασίες και στη συνέχεια επισημάνετε αυτές τις εργασίες σε μία από τις τρεις κατηγορίες διαδικασίας: γεννήτρια, επιλογή ή κρίση. Οι γεννήτριες εργασίες μπορούν να ανατεθούν στην IA, οι εργασίες που απαιτούν κρίση παραμένουν στους ανθρώπινους εργαζόμενους και οι εργασίες που απαιτούν επιλογή μπορούν να είναι μια συνεργατική διαδικασία όπου η IA προτείνει τα επόμενα βήματα και οι άνθρωποι καθορίζουν το καλύτερο δρόμο προς τα εμπρός.

Στο παράδειγμα των νομικών υπηρεσιών παραπάνω, η IA χειρίστηκε την αρχική τριγωνοποίηση με την ταξινόμηση εγγράφων (γεννήτρια), την επισήμανση ευαίσθητου περιεχομένου (γεννήτρια) και την εμφάνιση πιθανών απαντήσεων (επιλεκτική). Με αυτόν τον τρόπο, ο ρόλος των ανθρώπινων εργαζομένων μετατοπίστηκε από το να ψάχνουν τις λεπτομέρειες των εγγράφων στην επιβεβαίωση των αποτελεσμάτων (κρίση) – μετατρέποντας την εργασία που χρησιμοποιούσε να διαρκεί ημέρες σε ένα ζήτημα ωρών. 

Όσον αφορά το ROI, αυτό απελευθερώνει περισσότερο χρόνο για να διατεθεί στην εξαίρεση των κανόνων, όπου κρύβονται τα κέρδη. 

Βήμα 3: Τυποποιήστε τα δεδομένα εκπαίδευσης σας

Η λεπτομέρεια των LLM με τα δεδομένα της επιχείρησής σας μπορεί να ξεκλειδώσει ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα, αλλά για να είναι η IA καρποφόρος, χρειάζεται θρεπτικό έδαφος, που σημαίνει καλά, καθαρά δεδομένα. Κακά ή θορυβώδη δεδομένα θα δηλητηριάσουν τα αποτελέσματα και θα ενισχύσουν τις προκαταλήψεις. Σε λίγα λόγια, η πειθαρχία των δεδομένων σας καθορίζει την αξιοπιστία της εξόδου. 

Τι σημαίνει αυτό; Ένας μεγάλος όγκος και ποικιλία δεδομένων είναι σημαντικός, αλλά είναι εξίσου σημαντικό ότι είναι υψηλής ποιότητας. Οι ασυνεπείς διατυπώσεις των μορφών δεδομένων και των συμβάσεων ονοματοδοσίας ή τα λείπαντα / ελλιπή πεδία θα επηρεάσουν αρνητικά την ποιότητα των сырыχ εισροών. Παρόμοια, τα διπλά ή μη δομημένα δεδομένα pipelines θα φουσκώσουν τους λογαριασμούς αποθήκευσης και θα επιβραδύνουν την απόδοση του μοντέλου. 

Επομένως, είναι απαραίτητο ότι οι εισροές δεδομένων έχουν ελέγχους ποιότητας και ισχυρή διακυβέρνηση – που σημαίνει έλεγχο πρόσβασης και συμμόρφωση με τους κανονισμούς. Χωρίς αυτά τα φίλτρα, δεν επενδύετε σε IA, απλώς καίτε χρήματα στις βρόχους καθαρισμού. 

Με όλη την υστερία της IA, είναι κατανοητό ότι οι ηγέτες μπορεί να αισθανθούν πιεσμένοι να βουτήξουν σε μια εφαρμογή όσο το δυνατόν γρηγορότερα, αλλά η λήψη του χρόνου για την στρατηγική εφαρμογή ενός μοντέλου ή την λιπάνση του εδάφους πριν από το φύτεμα των σπερμάτων θα οδηγήσει σε πολύ μεγαλύτερη επιτυχία και απόδοση επενδύσεων.