Η Γεννητική Νοημοσύνη Pushed Us to the AI Tipping Point

Πριν η τεχνητή νοημοσύνη (AI) γίνει mainstream λόγω της προσβασιμότητας της Γεννητικής Νοημοσύνης (GenAI), η ενοποίηση και η διαμόρφωση δεδομένων σχετικά με τη Μηχανική Μάθηση ήταν ένα από τα πιο δημοφιλή επιχειρηματικά προγράμματα. Στο παρελθόν, οι επιχειρήσεις και οι συμβούλοι δημιουργούσαν μοναδικά προγράμματα AI/ML για συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης, αλλά η εμπιστοσύνη στα αποτελέσματα ήταν περιορισμένη και αυτά τα προγράμματα διατηρούνταν σχεδόν αποκλειστικά μεταξύ των ομάδων IT. Αυτές οι πρώτες περιπτώσεις χρήσης AI απαιτούσαν αφοσιωμένες ομάδες επιστημόνων δεδομένων, πολύ χρόνο και προσπάθεια για να παράγουν αποτελέσματα, έλειψαν διαφάνειας και η πλειοψηφία των προγραμμάτων ήταν ανεπιτυχείς.

Από εκεί, καθώς οι dévelopers έγιναν πιο άνετοι και自信 με την τεχνολογία, η AI και η Μηχανική Μάθηση (ML) χρησιμοποιούνταν πιο συχνά, και πάλι, κυρίως από ομάδες IT λόγω της复雑ης φύσης της κατασκευής των μοντέλων, της καθαρισμού και εισαγωγής των δεδομένων και της δοκιμής των αποτελεσμάτων. Σήμερα, με την GenAI να είναι αδιαμφισβήτητη σε επαγγελματικά και προσωπικά περιβάλλοντα σε όλο τον κόσμο, η τεχνολογία AI έχει γίνει προσβάσιμη στο ευρύ κοινό. Βρισκόμαστε τώρα στο σημείο καμπής της AI, αλλά πώς φτάσαμε εδώ και γιατί η GenAI μας οδήγησε στη ευρεία υιοθέτηση;

Η Αλήθεια για την AI

Με το “OpenAI” και το “ChatGPT” να γίνονται οικεία ονόματα, οι συζητήσεις για την GenAI είναι παντού και συχνά αδιαμφισβήτητες. Από επιχειρηματικές χρήσεις όπως chatbots, ανάλυση δεδομένων και περίληψη raporτών μέχρι προσωπικές χρήσεις όπως σχεδιασμός ταξιδιών και δημιουργία περιεχομένου, η GenAI γίνεται γρήγορα η πιο συζητημένη τεχνολογία παγκοσμίως και η ταχεία ανάπτυξή της υπερβαίνει εκείνη που έχουμε δει με άλλες τεχνολογικές καινοτομίες.

Ενώ οι περισσότεροι άνθρωποι γνωρίζουν για την AI, και κάποιοι γνωρίζουν πώς λειτουργεί και πώς μπορεί να υλοποιηθεί, οι δημόσιες και ιδιωτικές οργανώσεις εξακολουθούν να παίζουν catch-up όταν πρόκειται για την αποκάλυψη των πλήρων οφελών της τεχνολογίας. Σύμφωνα με δεδομένα από την Alphasense, το 40% των earning calls ανέφερε τα οφέλη και την ενθουσιασμό της AI, ωστόσο μόνο 1 στα 6 (16%) εταιρείες S&P 500 ανέφεραν την AI σε εποχικές ρυθμιστικές δηλώσεις. Αυτό θέτει το ερώτημα: ποια είναι οι οικονομικές επιπτώσεις της AI και πόσες εταιρείες είναι πραγματικά επενδυμένες στην υιοθέτησή της;

Αντί να πηδήξουν στο τρένο της AI μόνο και μόνο επειδή είναι της μόδας, οι επιχειρήσεις πρέπει να σκεφτούν την αξία που η AI θα φέρει εσωτερικά και στους πελάτες τους και ποια προβλήματα μπορεί να λύσει για τους χρήστες. Τα προγράμματα AI είναι γενικά ακριβά, και αν μια εταιρεία πηδήξει στην χρήση της AI χωρίς να αξιολογήσει σωστά τις περιπτώσεις χρήσης και το ROI, μπορεί να είναι μια σπατάλη χρόνου και χρημάτων. Οι ιδιωτικές προεπισκοπήσεις παρέχουν έναν ελεγχόμενο τρόπο για να επιβεβαιώσουν την αγορά και να επικυρώσουν το συνδεδεμένο ROI συγκεκριμένων περιπτώσεων χρήσης για να επικυρώσουν την αξία της πρότασης της AI πριν την κυκλοφορήσουν στην αγορά.

Τι πρέπει να γνωρίζουν οι Προμηθευτές πριν Επενδύσουν στην AI

Να επενδύσουν στην AI ή όχι; Αυτό είναι ένα σημαντικό ερώτημα για τους προμηθευτές SaaS να λάβουν υπόψη πριν πηδήξουν στην ανάπτυξη λύσεων AI. Όταν ζυγίζουν τις επιλογές τους, να είναι προσεκτικοί με την αξία, την ταχύτητα, την εμπιστοσύνη και την κλίμακα.

Ισορροπήστε την αξία με την ταχύτητα. Είναι απίθανο οι πελάτες σας να εντυπωσιαστούν μόνο με την απλή αναφορά μιας λύσης AI· αντίθετα, θα θέλουν μετρήσιμη αξία. Οι ομάδες προϊόντων SaaS πρέπει να αρχίσουν να ρωτούν αν υπάρχει πραγματική επιχειρηματική ανάγκη ή πρόβλημα που θέλουν να λύσουν για τους πελάτες τους, και αν η AI είναι η σωστή λύση. Μην προσπαθήσετε να τοποθετήσετε ένα τετράγωνο (AI) σε einen κύκλο (τις τεχνολογικές σας προτάσεις). Χωρίς να γνωρίζετε πώς η AI θα προσθέσει αξία στους τελικούς χρήστες, δεν υπάρχει εγγύηση ότι κάποιος θα πληρώσει για αυτές τις ικανότητες.

Κτίστε εμπιστοσύνη, και στη συνέχεια κλιμάκωση. Χρειάζεται πολλή εμπιστοσύνη για να αλλάξετε συστήματα. Οι προμηθευτές πρέπει να προτεραιοποιήσουν την κτίση εμπιστοσύνης στις λύσεις AI πριν τις κλιμακώσουν. Η διαφάνεια και η ορατότητα στα δεδομένα και τα αποτελέσματα μπορούν να λύσουν την τριβή. Αφήστε τους χρήστες να κάνουν κλικ στην πηγή του μοντέλου για να δουν πώς οι ερευνες της λύσης προέρχονται. Οι περισσότεροι αξιόπιστοι προμηθευτές μπορούν επίσης να μοιραστούν τις καλύτερες πρακτικές για την υιοθέτηση της AI για να βοηθήσουν στην μείωση των πιθανών προβλημάτων.

Κοινά Εμπόδια για τους Τεχνολογικούς Προμηθευτές: Έκδοση AI

Για τις οργανώσεις που είναι έτοιμες να ξεκινήσουν το ταξίδι της AI, υπάρχουν einige εμπόδια που πρέπει να αποφευχθούν για να διασφαλιστεί ο μέγιστος αντίκτυπος. Αποφύγετε την ομοφωνία, και μην ακολουθήσετε το πλήθος χωρίς να γνωρίζετε πού πηγαίνετε. Έχετε một σαφή στρατηγική για την υιοθέτηση της AI για να μπορέσετε να αναλογιστείτε τους τελικούς στόχους σας και να επιβεβαιώσετε ότι η στρατηγική σας συμμορφώνεται με την αποστολή και τις αξίες των πελατών σας.

Η εισαγωγή ενός προϊόντος AI στην αγορά δεν είναι ένα εύκολο έργο και οι αποτυχίες υπερτερούν των επιτυχιών. Οι κίνδυνοι ασφαλείας, οικονομικοί και ταλέντου είναι πολυάριθμοι.

Κοιτάζοντας μόνο τις ανησυχίες ασφαλείας, τα μοντέλα AI συχνά περιέχουν ευαίσθητα υλικά και δεδομένα, τα οποία οι οργανώσεις SaaS πρέπει να είναι εξοπλισμένες για να διαχειριστούν. Πράγματα που πρέπει να ληφθούν υπόψη, περιλαμβάνουν:

• Χειρισμός Ευαίσθητων Υλικών: Η κοινή χρήση ευαίσθητων υλικών με γενικούς σκοπούς μεγάλους γλωσσικούς μοντέλους (LLM) δημιουργεί τον κίνδυνο ότι το μοντέλο μπορεί να διαρρεύσει ευαίσθητα υλικά σε άλλους χρήστες. Οι εταιρείες πρέπει να περιγράψουν τις καλύτερες πρακτικές για τους χρήστες – τόσο εσωτερικούς όσο και εξωτερικούς – για να προστατεύσουν τα ευαίσθητα υλικά.
• Αποθήκευση Δεδομένων και Επιβάλλουσες Εργασίες: Εκτός από τις ανησυχίες κοινής χρήσης, η αποθήκευση ευαίσθητων υλικών внутри συστημάτων AI μπορεί να εκθέσει τα δεδομένα σε πιθανές παραβιάσεις ή μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση. Οι χρήστες πρέπει να αποθηκεύουν δεδομένα σε ασφαλείς τοποθεσίες με προστασία για να προστατεύσουν τα δεδομένα από παραβιάσεις.
• Εξουδετέρωση Λανθασμένων Πληροφοριών: Τα μοντέλα AI συλλέγουν και συνθέτουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων και λανθασμένες πληροφορίες μπορούν εύκολα να διαδοθούν. Η παρακολούθηση, η επιτήρηση και η ανθρώπινη επικύρωση είναι απαραίτητες για να διασφαλίσουν ότι σωστές και ακριβείς πληροφορίες μοιράζονται. Η κριτική σκέψη και η ανάλυση είναι परमόντα για την αποφυγή λανθασμένων πληροφοριών.

Εκτός από τις επιπτώσεις ασφαλείας, τα προγράμματα AI απαιτούν σημαντικούς πόρους και προϋπολογισμό. Σκεφτείτε την ποσότητα ενέργειας και υποδομής που χρειάζεται για την αποτελεσματική και αποτελεσματική ανάπτυξη της AI. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο είναι κρίσιμο να έχετε μια σαφή αξία πρότασης για τους πελάτες σας, αλλιώς ο χρόνος και οι πόροι που επενδύονται στην ανάπτυξη προϊόντων είναι σπαταλωμένοι. Κατανοήστε αν η οργάνωση σας έχει τις βάσεις για να ξεκινήσει με την AI, και αν όχι, αναγνωρίστε τον προϋπολογισμό που χρειάζεται για να πιάσετε τους άλλους.

Τέλος, οι κίνδυνοι ταλέντου και επιπέδου δεξιοτήτων δεν πρέπει να αγνοηθούν. Η γενική ανάπτυξη της AI απαιτεί μια αφοσιωμένη ομάδα επιστημόνων δεδομένων, dévelopers και dévelopers δεδομένων, καθώς και λειτουργικών αναλυτών επιχειρήσεων και διαχείρισης προϊόντων. Ωστόσο, όταν εργάζεστε με την GenAI, οι οργανώσεις χρειάζονται πρόσθετη ασφάλεια και συμμόρφωση λόγω των κινδύνων ασφαλείας που αναφέρθηκαν νωρίτερα. Αν η AI δεν είναι ένα μακροπρόθεσμο επιχειρηματικό στόχο, οι κόστοι για την προσέλκυση και την επαναειδίκευση ταλέντου είναι πιθανό να είναι περιττοί και δεν θα οδηγήσουν σε ένα καλό ROI.

Συμπέρασμα

Η AI είναι εδώ για να μείνει. Αλλά, αν δεν σκέφτεστε στρατηγικά πριν ενταχθείτε στο κίνημα και χρηματοδοτήσετε προγράμματα AI, μπορεί να κάνει περισσότερο κακό παρά καλό στην οργάνωση σας. Αυτή η νέα εποχή της AI μόλις αρχίζει, και πολλοί από τους κινδύνους είναι ακόμη άγνωστοι. Όταν αξιολογείτε την ανάπτυξη της AI για την οργάνωση σας, πάρτε μια σαφή εικόνα της αξίας της AI για τους εσωτερικούς και εξωτερικούς πελάτες σας, κτίστε εμπιστοσύνη στα μοντέλα AI και κατανοήστε τους κινδύνους.