Ratkaisemalla Miten ja Milloin: Liittämällä Liiketoimintastrategiaa Tekoälyyn

Olemme saavuttaneet käänteentekevän vaiheen tekoälyssä (AI), jossa johtoryhmien keskustelut ovat siirtyneet tekoälyn vaikuttavuuden kiistelyistä sen omaksumisen nopeuttamiseen. Tämä on jännittävää aikaa, erityisesti ottaen huomioon, että muutoksen vauhti ei koskaan ole tätä hitaampi. BCG:n mukaan, huolimatta globaaleista taloudellisista epävarmuuksista, innovaatio nousi yhdeksi johtavista yritysten tavoitteista vuonna 2023, ja 79 %:lla yrityksistä se oli yksi kolmesta tärkeimmästä tavoitteesta.

Innovaatio itsessään ei kuitenkaan ole hyvä liiketoimintastrategia, ja yritykset, jotka jäävät kiinni tekoälyhypeen, riskivät sijoittaa huumen sijaan ratkaisuihin, jotka luovat pitkän aikavälin arvoa. Ymmärtääkseen tämän eron vaaditaan huolellista arviointia nykyisistä kyvyistä ja kärsivällisyyttä priorisoida kestävää kasvua lyhytaikaisen trendien sijaan.

The Goldilocks Zone

Liiketoimintahistoria on täynnä esimerkkejä yrityksistä, joiden strategiset päätökset olennaisilla hetkillä ovat olleet merkittäviä heidän olemassaololleen. Esimerkiksi Amazon selvisi dot-com-kuplasta tunnistamalla kirjanpitopolitiikkaansa ja lisäämällä varojaan, kun taas muut yritykset polttivat rahaa kuin ei huomista olisi. Asia on, että terveet liiketoimintapäätökset ovat tärkeämpiä kuin koskaan aikaisemmin innostuksen aikoina, ja suunnittelussa tulevaisuutta varten vaaditaan terävää kykyä ajatella kaikkia mahdollisia skenaarioita.

Yleisesti ottaen, on yleinen tunne tekoäly-FOMO (”pelko jäämisestä paitsi”), joka on levinnyt johtoryhmiin, ja se on monimutkaisempaa, koska tekemättömyys (eli ”analyysiparalyysi”) on myös oikea uhka. (Kysy Kodakilta.) Tässä on 3 seikkaa, jotka yritykset voivat ottaa huomioon etsiessään ”Goldilocks-vyöhykettä” tekoälylle – ei liian nopeasti eikä liian hitaasti, vaan löytäen kestävän innovaation makean paikan.

1. Keskitä Ensinnäkin Datakasvuun

Kuten mikä tahansa kone, on tärkeää ymmärtää sen sisäisiä toimintaperiaatteita, jotta voidaan ymmärtää, mistä arvo saadaan. Merkityksellisesti, tekoäly ei ole valmis tuote, vaan sen suuret kielimallit (LLM) riippuvat laajasta joukosta erilaisia datakohtia, jotta ne voivat oppia kuvioita, kontekstia ja kielellisiä nuansseja. LLM:n suuri koko ja monimutkaisuus vaativat laajaa koulutusdataa toimimaan tehokkaasti eri aloilla ja tehtävissä. Tämän datan laatu ja määrä vaikuttavat merkittävästi LLM:n suorituskykyyn ja siten yrityksen tekoälytyökalujen kokonaisuuteen.

Luomalla vahvemmat data-ekosysteemit on siis viisas ensisijoitus millekään yritykselle, joka suunnittelee tekoälymuutosta, ja tämä data toimii perustana LLM:lle, kun se kasvaa ja kehittyy. Tässä evoluutiossa korkealaatuisen datan merkitys kasvaa entisestään. Vaikka tutkimukset ovat osoittaneet, että LLM:t voivat olla päteviä vähäisellä datalla, asiantuntijat sanovat nyt, että ”datan laadun ja monipuolisuuden vaikutus sekä LLM:n koulutuksen muihin kehityssuuntiin on täysin massiivinen”.

2. Tunista Liiketoimintatapaus

Vaikka tekoälyllä on kapasiteetti laajoihin ulkoisiin sovelluksiin, useimmat yritykset keskittyvät enemmän käyttämään teknologiaa sisäisten prosessiensa optimoimiseen. ”Optimoi” on avain sana tässä, tarkoittaen, että yritykset eivät voi odottaa, että tekoälyohjelmisto parantaa tuotantoa yksinkertaisesti asentamalla sen. Sen sijaan joistakin menestyneimmistä tekoälysovelluksista on osoittautunut, että ne analysoivat dataa paljastaakseen arvokkaita näkemyksiä asiakaskäyttäytymisestä, markkinatrendeistä ja potentiaalisista riskeistä. On myös osoitettu, että se on tehokasta sisäisten toimintojen sujuvoittamisessa, mukaan lukien esimerkiksi manuaalisten tehtävien automatisointi, jotta työntekijöiden aika voidaan kohdentaa korkeampiin toimintoihin.

Lyhyesti sanottuna, yritysten ei pitäisi haaskata aikaa miettimällä, mitä tekoälymallia käyttää, vaan keskittyä tarkastelemaan tarkasti ongelmia, joita he haluavat tekoälynsä ratkaisemaan. (Tämä tarkoittaa aloittamista siitä, mitä haluat muuttaa, asettamalla KPI:n, jonka haluat vaikuttaa, ja sitten työskentelemällä taaksepäin kohti sitä, mitkä tekoälytyökalut saavuttavat nämä tavoitteet.) MIT:n Global Executive AI -tutkimuksen mukaan 90 %:lla niistä, jotka käyttävät tekoälyä luomaan uusia KPI:itä, näkyy parantuneita KPI:itä. ”Nämä tekoälyyn perustuvat KPI:t tarjoavat liiketoimintahyötyjä ja osoittavat uusia kykyjä: ne usein johtavat suurempaan tehokkuuteen ja suurempiin taloudellisiin hyötyihin ja ovat yksityiskohtaisempia, aikaherkkiä ja organisaation tavoitteiden mukaisia”.

3. Rakenna Räätälöityjä Tekoälytyökaluja Avoin Lähteinen LLM:llä

Rakentaa vai ostaa – se on kysymys. Rakentaa räätälöity tekoälyratkaisu voi vaikuttaa haastavalta, ja monet yritykset valitsevat ostaa lisenssin ulkopuoliselta toimijalta, jolla on oma LLM, jotta vältetään tämän polun kulkemista. Kuitenkin lisenssi voi rajoittaa siten, miten LLM:ää voidaan käyttää, ja lisenssimaksut voivat tulla hyvin kalliiksi ajan myötä. Vaihtoehtoisesti avoimet LLM:t ovat ilmaisia, ja niiden perusrakenteen kehittäjät voivat käyttää, rakentaa ja muokata niitä yrityksen tarpeiden mukaan.

Tämä avoimen lähdekoodin malli on saavuttanut suosiota, kun yritykset pyrkivät pitämään herkkää tietoa omalla verkostollaan ja säilyttämään enemmän valvontaa omiin tietoihinsa. Avoimet LLM:t antavat yrityksille tämän avoimuuden ja joustavuuden, sekä lisäksi vähentyneitä viiveongelmia ja parantunutta suorituskykyä. IBM ja NASA ovat vastikään yhdistäneet voimansa kehittääkseen avoin LLM, joka on koulutettu geospatiaaliseen dataan auttamaan tutkijoita taistelussa ilmastonmuutosta vastaan, osana NASA:n kymmenen vuoden Avoin Tiede -aloitetta luomaan avoimman, kaikille avoimen ja yhteisöllisen tieteellisen yhteisön.

Kuten kaikessa avoimessa teknologiassa, avoimissa LLM:issä on riskejä, kuten potentiaalisia tietoturvalukkoja/murtoja, harhoja/taipumusta virheellisen tai viallisen tiedon perusteella ja pahantahtoisten toimijoiden tietojen manipulointia. Mutta avoimet mallit tulevat fiksummiksi ja turvallisimmiksi ajan myötä, mikä johtaa joitakin asiantuntijoita uskomaan, että avoimet LLM:t saavuttavat pian suljettujen LLM:ien tasoon, oikeuttaen varhaiseen omaksumiseen ja ajan käyttämiseen tiimien osaamisen kehittämiseen.

Tekoälyn Omaksuminen On Useita Nopeita Sprinttejä Maratonissa

Viimeaikaisen tilastojen mukaan, Yhdysvalloissa on noin 15 000 tekoälyyritystä, mikä on enemmän kuin kaksinkertainen määrä vuonna 2017. Maailmanlaajuisesti nämä luvut lähes nelinkertaistuvat. Tämän monen toimijan ja uusien startup-yritysten palvelujen myötä on ymmärrettävää, että yritykset voivat kamppailla siinä, mihin heidän kannattaa sijoittaa aikaansa ja rahaa. Mutta arvioimalla huolellisesti tarpeitaan ja innovaation tarjoamia riskejä ja hyötyjä, johtajat löytävät oikean tekoälyn sekoituksen, joka vie heidän yrityksensä kestävään kasvuun.