מנהיגי מחשבה
פרספקטיבה של מנכ"ל על 4 דרכים לאמץ AI גנרטיבי
למרות הוויראליות האחרונה שלו, בינה מלאכותית גנרטיבית אינה מושג חדש לחלוטין אלא התפתחות של הצ'טבוט הראשון המבוסס על עיבוד שפה טבעית שנוצר בשנת 1966 על ידי ג'וזף וייזנבאום, מדען מחשבים ב-MIT. בעוד שטכנולוגיית הבינה המלאכותית התגנבה קדימה סנטימטר אחר סנטימטר במהלך העשורים האחרונים - פופולרית על ידי עוזרים דיגיטליים ביתיים כמו אלקסה של אמזון - אנו נמצאים בתקופה של צמיחה אקספוננציאלית שתעצב מחדש את האופן שבו אנו עושים עסקים.
רבים משווים את הפופולריות המהירה של AI גנרטיבי להופעת המחשב הנייד בגלל האופן שבו הוא ישנה את זרימות העבודה, שיתוף הפעולה והיצירתיות בארגון. בעשר השנים הבאות, סקויה קפיטל צופה ש-GAI תהיה מסוגלת לייצר תוכן שמתחרה באיכות ובתחכום של קוד, אמנות וכתיבה מעשה ידי אדם. כמה ארגונים מכפילים את אמון הטכנולוגיה המתפתחת, כמו Salesforce, שזרוע ההשקעות הגלובלית שלה לאחרונה השיקה קרן AI חדשה של 250 מיליון דולר, כדי לתמוך בפיתוח של AI אחראי במהלך 18 החודשים הבאים.
יחד עם ההייפ, אנחנו גם נמצאים בשלב ייחודי של אי ודאות, כאשר חברות זהירות יותר לגבי ההשלכות האבטחה או המשפטיות של השימוש הנרחב של AI גנרטיבי. אילו חברות יאמצו במהירות בינה מלאכותית גנרית ואילו חברות ימשיכו בחשש?
כמנכ"ל של חברת אנליטיקה דיגיטלית גלובלית, אני אופטימי בזהירות לגבי העתיד של GAI והשפעתו על העסק שלנו. להלן ארבע דרכים שבהן מנהיגים יכולים לאמץ AI גנרטיבי בביטחון:
1. שקול את המטרות שלך: CX צריך להיות בראש סדר העדיפויות
כל עסק היום צריך להיות אובססיבי ללקוח. עם יותר ויותר הזדמנויות לבחון כיצד לשזור בינה מלאכותית בזרימות עבודה יומיומיות, עלינו לחדד כיצד היא יכולה לעזור לנו לשרת טוב יותר את הלקוחות שלנו.
באופן אידיאלי, אנחנו רוצים שהטכנולוגיה תיצור עבודה בסיסית מהר יותר, עם פחות שגיאות. בין אם זה עיצוב לוח מחוונים, בניית מודלים או הנדסת נתונים, כיצד נוכל למנף AI גנרטיבי לטובת הלקוחות? גישה זו תעזור למנוע בזבוז זמן ומשאבים כדי להבטיח שהצוותים מתמקדים בסדר העדיפויות העליון שלהם.
יש להשתמש ב-AI גנרטיבי כדי להפיק תובנות ממערכי נתונים מהר יותר. ב-LatentView, אנו בוחנים כיצד אנו יכולים להשתמש בטכנולוגיה כמו GPT4 כדי ליצור תובנות הרלוונטיות ביותר לפרסונה או תרחיש מסוימים. בהתחשב בכל קשרי הגומלין שזוהו בתוך הנתונים שכבר יש לנו, אנו יכולים להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי להפיק במהירות תובנות מפתח שאולי הוחמצו אחרת או דורשות שעות של עבודה ידנית כדי להפיק.
2. הגדר פרמטרים לעובדים
אימוץ AI גנרטיבי יכול להיות מרתיע. כמו כל טכנולוגיה בשלבים מוקדמים, מנהיגים מנחים את העובדים שלהם במים לא ידועים. ב-LatentView, אנו מתקרבים לאפשרויות החדשות של AI עם מעט הגבלות. מנכ"לים המעוניינים לעשות את אותו הדבר צריכים לספק לצוותים שלהם את המשאבים וההכשרה הדרושים כדי ללמוד ולהתנסות עם AI Generative. עודדו אותם לעבוד בשיתוף פעולה ולשאול שאלות, לחקור אפשרויות חדשות ולהשתמש במקרים של הטכנולוגיה מתוך מחשבה על פרודוקטיביות.
לדוגמה, תאר לעצמך שאתה מנהל צוות שיווק שצומח במהירות עם מספר יוזמות יציאה לשוק בערוצים דיגיטליים וחברתיים. הצוות שלך רזה וצריך לפעול בצורה יעילה ככל האפשר תוך התמקדות בביצוע. איך אתה, כמנהיג, יכול להשתמש ב-GAI כדי לדחוף החוצה את מה שהכי רלוונטי לכל חבר צוות על בסיס יומיומי באופן אוטומטי? כאשר כל חבר צוות נכנס לעבודה, הם פותחים לוח מחוונים מותאם אישית ורואים שהנה שלושת הדברים שהם בראש סדר העדיפויות עבורו באותו יום - קיצוץ זמן הניהול הידני שלך בחצי. התובנות הללו מתבססות על הנתונים לגבי מטרות צוות השיווק, מה אפשר לעשות ביום, וכל מה שהעובד עשה עד היום, הייחודיים לכל עובד.
עם זאת, חקירה פתוחה דורשת גם הדרכה. חזקו שכל מה שנוצר עם GAI בשלב זה צריך להיבדק ביסודיות. כל פלט, כמו קוד, צריך לעבור בדיקות ותיקוף קפדניות כדי להבטיח שכל הפתרונות המופעלים על ידי GAI מדויקים, אמינים ואתיים. מנהיגים חייבים לפתח תהליכי בקרת איכות קפדניים כדי לסקור את כל התוכן שנוצר על ידי GAI לפני שהוא משותף עם לקוחות או בעלי עניין חיצוניים אחרים.
חשוב גם לשמור על האבטחה בראש מעייניו ככל שה-AI מתפתח, ללמד צוותים על האפשרות של פרצות אבטחת סייבר ותוכניות לצמצם את האיומים הללו. באופן ספציפי, הדגש סיכוני אבטחה פוטנציאליים הקשורים לשימוש בכלי GAI.
3. חפש דרכים ש-GAI יכול להמציא מחדש זרימות עבודה
מעבר לכתיבת קוד, GAI בקרוב תהפוך אוטומטית ותחדש כמעט כל אנכי ואופקי ברחבי הארגון. הנה מה שאני צופה שיגיע בטווח הקרוב. AI גנרטיבי ימשיך לקרב ארגונים ללקוחותיהם וללקוחותיהם. בקנה מידה, הוא יכול לנתח נתוני לקוחות ולבנות פורטפוליו ייחודי של העדפות, התנהגויות וצרכים של לקוחות כדי לשפר את ה-CX ולעודד מעורבות.
GAI יכול גם להגדיל את רוחב הפס עבור חברות בשוק הביניים שאולי אין להן משאבי IT חזקים כמו המתחרים שלהן בגודל ארגוני. באופן ספציפי, GAI מייעלת את התקשורת בין אנשי מקצוע עסקיים למחשבים - שנמצאת כיום בקשר על ידי מומחי IT. זה מבטל את ה-IT כמתווך עבור פרויקטים ותהליכים קטנים, ומגביר את היעילות.
משתמשים עסקיים יכולים גם למנף את GAI כדי לנתח מערכי נתונים גדולים ולחשוף תובנות שעלולות להחמיץ אנליסטים אנושיים עם זמן ומשאבים מוגבלים או כדי להפוך תהליכים ידניים לאוטומטיים ולהפחית את העומס על עובדים שעובדים מרחוק או בסביבת עבודה היברידית. עבור מסחר אלקטרוני ופלטפורמות מקוריות אחרות בדיגיטל, ניתן להשתמש ב-GAI לפיתוח מנועי המלצות מדויקים ורלוונטיים יותר שיכולים להתאים תוכן ומסרים שיווקיים למשתמשים בודדים, מה שיביא ליותר המרות שיווקיות, שימור לקוחות והגדלת ההכנסות.
לבסוף, AI יכול לעזור ליצור היסטוריה טובה יותר של זרימות עבודה לאורך זמן, ולאפשר לעובדים לגשת לידע מוסדי ביתר קלות. GAI ישמש ככל הנראה כדי ללכוד ולתעד ידע מוסדי ושיטות עבודה מומלצות, יצירת משאב רב ערך עבור חברי צוות עתידיים - כדי להבטיח שידע ומומחיות חשובים לא יאבדו כאשר עובדים עוזבים או יוצאים לפנסיה.
4. הסתכלו אל העתיד בהתלהבות
ככל שמנהיגים לומדים יותר על AI Generative וכיצד זה יחול בכל העסק הספציפי שלהם, חשוב שהם יכירו בסיכונים הפוטנציאליים יחד עם ההזדמנויות. ההמלצה שלי היא להיות מוכן להתנסות עם GAI אבל גם להמשיך עם הבנה ברורה של ההשלכות הפוטנציאליות שלו. GAI אינו טרנד חולף, אלא טכנולוגיה טרנספורמטיבית המעצבת מחדש את הדרך בה אנו עובדים ומנהלים עסקים.
הישאר תמיד מעודכן בהתקדמות האחרונה ב-GAI כדי להבטיח שעסק ערוך היטב לעתיד. יצירת תרבות המעודדת חדשנות וניסויים היא חיונית, מכיוון שהיא מעצימה את העובדים לחקור אפשרויות חדשות ולהשתמש במקרים עבור GAI. באמצעות תקשורת ושיתוף פעולה פתוחים, חברי הצוות יכולים לקבל מידע מלא ולהיות מעורבים בתהליך של חקירה והטמעה של פתרונות המונעים על ידי GAI.
