Generaattorinen tekoäly vei meidät tekoälyn kääntöpisteeseen

Ennen kuin tekoäly (AI) tuli suosituksi generatiivisen tekoälyn (GenAI) ansiosta, data-integrointi ja -vaiheistus liittyen koneoppimiseen olivat yksi trendimmistä liiketoimintaprioriteeteista. Aikaisemmin yritykset ja konsultit loivat yksittäisiä AI/ML-projekteja tiettyihin käyttötarkoituksiin, mutta luottamus tuloksiin oli rajoitettu, ja nämä projektit pidettiin melkein yksinomaan IT-tiimien parissa. Nämä varhaiset tekoälysovellukset vaativat omia data-tieteilijöiden tiimejä, liian paljon aikaa ja vaivaa tuottaa tuloksia, puuttui läpinäkyvyyttä ja useimmat projektit epäonnistuivat.

Siitä lähtien, kun kehittäjät kasvattivat luottamusta ja varmuutta teknologiaan, tekoäly ja koneoppiminen (ML) käytettiin yhä useammin, jälleen pääasiassa IT-tiimien toimesta monimutkaisen luonnettakseen mallien rakentamista, datan puhdistamista ja syöttämistä ja tulosten testaamista. Tänään, kun GenAI on välttämätöntä ammatti- ja henkilökohtaisissa ympäristöissä ympäri maailmaa, tekoälytekniikka on käytettävissä joukoille. Olemme nyt tekoälyn kääntöpisteessä, mutta miten päädyimme tänne ja miksi GenAI vei meidät laajaan omaksumiseen?

Tekoälyn totuus

Kun “OpenAI” ja “ChatGPT” ovat tulleet tutuiksi nimiksi, keskustelut GenAI:sta ovat joka paikassa ja usein väistämättömiä. Liiketoimintakäytöistä, kuten chatboteista, data-analyysistä ja raporttien tiivistelmistä henkilökohtaisiin käyttöihin, kuten matkasuunnitteluun ja sisällönluontiin, GenAI on nopeasti tulossa maailmanlaajuisesti eniten keskustelua herättäväksi tekniikaksi, ja sen nopea kehitys on ohittanut muiden teknologisten innovaatioiden kehityksen.

Vaikka useimmat ihmiset tietävät tekoälystä, ja jotkut tietävät, miten se toimii ja voidaan toteuttaa, julkiset ja yksityiset organisaatiot ovat edelleen jäljessä, kun on kyse tekoälyn täydellisten hyötyjen avaamisesta. Alphasensen mukaisten tietojen mukaan 40 % tuloksellisista puheluista ylisti tekoälyn hyötyjä ja jännitystä, mutta vain 1/6 (16 %) S&P 500 -yhtiöistä mainitsi tekoälyn neljännesvuosiraportissaan. Tämä herättää kysymyksen: mitkä ovat tekoälyn taloudelliset vaikutukset, ja kuinka moni yritys on todella sitoutunut sen omaksumiseen?

Yritysten ei pidä hypätä tekoälyjunan kimppaan vain siksi, että se on trendikästä, vaan niiden on mietittävä, mikä arvo tekoäly tuo sisäisesti ja asiakkailleen, ja mitkä ongelmat se voi ratkaista käyttäjille. Tekoälyprojektit ovat yleensä kalliita, ja jos yritys hyppää tekoälyyn ilman asianmukaista arviointia sen soveltamisalueista ja tuottavuudesta, se voi olla ajan ja varojen haaskaus. Asiakas-esikatselut tarjoavat kontrolloidun tavan vahvistaa tuotteen markkinasopimuksen ja vahvistaa tietyn soveltamisalueen liittymän tuottavuuden ennen sen julkaisemista markkinoille.

Mitä toimittajien on tiedettävä ennen tekoälyyn sijoittamista

Sijoittaisiko tekoälyyn vai ei? Tämä on tärkeä kysymys SaaS-toimittajien harkittavaksi ennen kuin he ryhtyvät kehittämään tekoälyratkaisuja. Vaihtoehtojen punnitsemisessa on syytä olla tietoinen arvosta, nopeudesta, luottamuksesta ja mittakaavasta.

Saatko arvon ja nopeuden tasapainoon. On epätodennäköistä, että asiakkaat olisivat vaikuttuneita pelkästään tekoälyratkaisun maininnasta; sen sijaan he haluavat mitattavaa arvoa. SaaS-tuotetiimit tulisi aloittaa kysymällä, onko olemassa todellinen liiketoimintatarve tai ongelma, jonka he haluavat ratkaista asiakkailleen, ja onko tekoäly oikea ratkaisu. Älä yritä sovittaa neliönmuotoista palaa (tekoäly) pyöreään reikään (tekniikkatarjontasi). Ilman tietoa siitä, miten tekoäly lisää arvoa loppukäyttäjille, ei ole takeita siitä, että joku maksaa näistä ominaisuuksista.

Luo luottamusta, sitten mittakaava. Se vaatii paljon luottamusta muuttaa järjestelmiä. Toimittajien tulisi priorisoida luottamuksen rakentaminen tekoälyratkaisuihinsa ennen niiden mittakaavaa. Läpinäkyvyys ja näkyvyys data-malleihin ja tuloksiin voivat ratkaista kitkaa. Anna käyttäjien klikata mallin lähde, jotta he voivat nähdä, miten ratkaisun oivallukset ovat johdettavissa. Useimmat luotettavat toimittajat voivat myös jakaa parhaat käytännöt tekoälyn omaksumiseksi avustaakseen mahdollisia kipukohtia.

Yleiset esteet teknologian toimittajille: Tekoälyversio

Organisaatioille, jotka ovat valmiit lähtemään tekoälymatkalle, on olemassa muutamia esteitä, joita on vältettävä, jotta vaikutus olisi optimaalinen. Vältä joukkopäätöksiä, ja älä seuraa joukkoa ilman tietoa, minne olet menossa. On olemassa selkeä strategia tekoälyn omaksumiseksi, jotta voit pohtia loppupäämääriäsi ja vahvistaa, että strategia on linjassa organisaatiosi tehtävän ja asiakasarvojen kanssa.

Teckoälytuotteen markkinoille saattaminen ei ole helppoa, ja epäonnistumiset ylittävät onnistumiset. Turvallisuuden, taloudellisten ja kykyrisikot ovat lukuisia.

Turvallisuus huomioon ottaen, tekoälymallit sisältävät usein arkaluontoisia materiaaleja ja tietoja, joita SaaS-organisaatioiden on kyettävä hallitsemaan. Asiaa koskevia seikkoja ovat:

• Arkaluontoisten materiaalien käsittely: Yleisten tarkoituksiin tarkoitettujen suurten kielen mallien (LLM) jakaminen luo riskin, että malli vahingossa vuotaa arkaluontoisia materiaaleja muiden käyttäjien saataville. Yritysten on määriteltävä parhaat käytännöt sekä sisä- että ulkopuolisille käyttäjille arkaluontoisten materiaalien suojelemiseksi.
• Tiedon tallentaminen ja tietosuojan vaikutukset: Jakamisesta johtuvien huolen ohella tekoälyjärjestelmiin tallennettujen arkaluontoisten materiaalien altistuminen mahdollisille tietoturva-aukoille tai laittomalle käytölle. Käyttäjien on tallennettava tieto turvallisilla paikoilla suojauskeinojen kanssa tietoturva-aukoja vastaan.
• Epätarkkojen tietojen torjunta: Tekoälymallit keräävät ja syntetisoivat suuria määriä tietoja, ja epätarkat tiedot voivat helposti leviä. Valvonta, valvonta ja ihmisten validointi ovat välttämättömiä varmistaakseen, että jaetaan oikeat ja tarkat tiedot. Kriittinen ajattelu ja analyysi ovat olennaisia välttääkseen virheellisiä tietoja.

Turvallisuuden vaikutusten lisäksi tekoälyohjelmat vaativat merkittäviä resursseja ja budjettia. On tärkeää huomioida, miten paljon energiaa ja infrastruktuuria tarvitaan tehokkaan ja vaikuttavan tekoälyn kehittämiseen. Tämän vuoksi on kriittista olla selkeä arvolupaus asiakkailleen, muuten aika ja resurssit, jotka käytetään tuotteen kehittämiseen, menevät hukkaan. On tärkeää ymmärtää, onko organisaatiossa perusta aloittaa tekoäly, ja jos ei, on tunnistettava budjetti, jota tarvitaan jäljessä olemiseen.

Lopuksi, kyky- ja taitotason riskit eivät ole laiminlyöttäviä. Yleinen tekoälykehitys vaatii omistajan data-tieteilijöiden, kehittäjien ja data-insinöörien ryhmän, sekä toiminnallisten liiketoimintanalyytikkojen ja tuotteen johtajan. Kun kuitenkin työskentelet GenAI:n parissa, organisaatioiden on otettava huomioon lisäturva- ja vaatimustenmukaisuuden valvonta turvallisuusriskejä huomioon ottaen. Jos tekoäly ei ole pitkän aikavälin liiketoimintatavoite, kykyjen rekrytointiin ja uudelleen kouluttamiseen liittyvät kustannukset ovat todennäköisesti tarpeettomia ja eivät johtaisi hyvään tuottavuuteen.

Johtopäätös

Tekoäly on täällä jäädäkseen. Mutta jos et ajattele strategisesti ennen kuin liityt liikkeeseen ja rahoitat tekoälyprojekteja, se voi aiheuttaa enemmän haittaa kuin hyötyä organisaatiollesi. Tämä uusi tekoälyaikakausi on vasta alussa, ja monia riskejä on edelleen tuntemattomia. Arvioidessasi tekoälyn kehittämistä organisaatiollesi, hanki selkeä käsitys tekoälyn arvosta sisä- ja ulkopuolisille asiakkaillesi, luo luottamusta tekoälymalliin ja ymmärrä riskit.