ხელოვნური ინტელექტი
ცოტა ნაკლები საუბარი, ცოტა მეტი მოქმედება: როგორ დავაჩქაროთ გენერაციული AI განლაგება მომდევნო 6 თვეში
საკმარისი ოცნებები, საკმარისი სპეკულაციები, საკმარისი აჟიოტაჟი - ეს არის მოქმედების წელი. მიხედვით McKinsey Global ინსტიტუტი, ტიპიური ბიზნეს აქტივობების თითქმის 50% ახლა შეიძლება ავტომატიზირებული იყოს გენერაციული AI (GenAI), ხელოვნური ინტელექტის ტიპი, რომელსაც შეუძლია შექმნას ტექსტი, სურათები, ვიდეოდა სინთეზური მონაცემები.
ეს ავტომატიზაცია მოაქვს უზარმაზარ ღირებულებას და წყვეტს კრიტიკულ ბიზნეს გამოწვევებს ინდუსტრიებსა და ფუნქციებში, აძლიერებს მომხმარებელთა გამოცდილებას, ოპტიმიზაციას უკეთებს ოპერაციებს და ხელს უწყობს ინოვაციას. მაგრამ, უმეტესწილად, GenAI-ს არ ჩაუტარებია ზეწოლის ტესტირება დიდი მასშტაბით და ამ ინვესტიციებზე ნამდვილი ROI უნდა დაზუსტდეს.
მიუხედავად იმისა, რომ კომპანიებმა დაიწყეს დიდი ინვესტიცია ექსპერიმენტულ და ad-hoc GenAI პროექტებში, ამ ძალისხმევის მასშტაბირება შეიძლება რთული მცდელობა იყოს. ლიდერები იბრძვიან იმაზე, თუ როგორ გაზარდონ GenAI-ის სარგებელი და დაიცვან და შეამცირონ ხარჯები, უზრუნველყონ აუდიტისა და წვდომის კონტროლი, გააუმჯობესონ შესრულება, უზრუნველყონ მოდელის აბსტრაქცია და გააძლიერონ უსაფრთხოება. მათ, ვინც ამ მომენტამდე ყოყმანობდა მიეღო GenAI, მაღალი ზედნადების და მონაცემთა მართვის/უსაფრთხოების პრობლემების შიშით, უნდა გაითვალისწინონ შემდეგი, როცა GenAI-ს ქმნიან თავიანთ სამუშაო პროცესებში და უფრო დიდ ბიზნეს სტრატეგიებში.
შექმენით გაზომილი ტრანსფორმაციის გეგმა: 3 ძირითადი ქმედება, რომელიც უნდა განხორციელდეს ახლავე
1. განაახლეთ თქვენი სამუშაო ძალა, რათა გამოიყენოს GenAI-ის სრული პოტენციალი რისკის შემცირების გზით.
ეს არის მამაცი ახალი სამყარო ხელოვნურ ინტელექტში და არსებობს სხვადასხვა დონის გაგება იმის შესახებ, თუ რა არის შესაძლებელი. კომპანიებს, რომლებიც ახლახან იწყებენ ამ მოგზაურობას, შეუძლიათ ისარგებლონ ორგანიზაციული პროგრამების გატარებით, რათა მოამზადონ როგორც IT, ასევე ბიზნეს გუნდები GenAI-ს პოტენციალის შესახებ, შეიმუშავონ კონკრეტული პროტოკოლები რისკის, გამჭვირვალობისა და ეთიკის გარშემო.
ორგანიზაციებს შეუძლიათ აირჩიონ, შემოიტანონ გარე ექსპერტიზა თუ შექმნან ახალი როლი, რომელიც ეძღვნება AI ეთიკას, მაგრამ მათ უნდა გააცნობიერონ, რომ ტრენინგი არ არის საჩვენებლად. დღეების ან კვირების დათმობა პროგრამირებისთვის, რომელიც ასწავლის ყველა თანამშრომელს (არა მხოლოდ მათ ტექნიკურ როლებში) თუ როგორ გამოიყენოს GenAI, ორგანიზაციის მასშტაბით უკეთესი შესყიდვა იქნება, ვიდრე ისინი, ვინც ამას არ აკეთებენ.
ბიზნეს გუნდების სწავლებით GenAI-ის პოტენციური აპლიკაციების იდენტიფიცირებით, რომლებსაც შეუძლიათ დაეხმარონ მათ მუშაობაში (და ფანტასტიური ფაქტების გამოყოფა უსაფრთხოების საკითხებთან დაკავშირებით), ორგანიზაციები ბევრად უკეთეს მდგომარეობაში იქნებიან შეაფასონ მთლიანი ღირებულება.
2. შეაერთეთ AI GenAI-ით: მოამზადეთ თქვენი ინფრასტრუქტურა მონაცემებით მძიმე ცვლილებებისთვის
GenAI სწრაფად იპყრობს ყურადღებას პროდუქტიულობის გაზრდის უნარის გამო, აიძულებს ოპერაციის ზღვარს მანამდე უხილავ დონემდე. თუმცა, მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ GenAI არ არის ვერცხლის ტყვია. GenAI-ის აღზევებასთან ერთად, მონაცემთა ინჟინერიის ტრადიციული პრაქტიკა და AI გახდა უფრო მნიშვნელოვანი, ვიდრე ოდესმე.
განვიხილოთ შემდეგი GenAI-ზე მომუშავე გადაწყვეტილებები:
- საცალო ვაჭრობა: ჰიპერპერსონალიზაციის მართვა საცალო ვაჭრობაში ავტონომიური აგენტების გამოყენებით რეკომენდაციების გენერირებისთვის.
- მოგზაურობა: GenAI-ით გაჟღენთილი სამუშაო ნაკადის გამოყენება ინდივიდუალური პრეფერენციების საფუძველზე პერსონალური მოგზაურობის მარშრუტების შესაქმნელად.
- საბანკო საქმე: საუბრის აგენტების გამოყენება საბანკო საქმიანობის პერსონალიზებისთვის, გადასახადების გადახდებიდან ხარჯების ტენდენციის ანალიზამდე და რეკომენდაციებამდე.
მხოლოდ GenAI არ არის საკმარისი ზემოთ ნახსენები გადაწყვეტილებების გასაძლიერებლად. ძალიან მნიშვნელოვანია GenAI-ის ბუნებრივი ენის გაგებისა და მსჯელობის უნარის დაკავშირება ტრადიციული AI-ის დადასტურებულ სიზუსტესა და ეფექტურობასთან.
მაგალითად, ჰიპერპერსონალიზაცია შეიძლება მიღწეული იყოს უფრო დიდი თანმიმდევრობით, თუ გამოვიყენებთ მანქანათმცოდნეობის ტრადიციულ ალგორითმებს რეკომენდაციების თაიგულის შესაქმნელად და გამოვიყენებთ GenAI-ზე მომუშავე აგენტებს, რათა განვსაზღვროთ რომელი მათგანი იქნება ყველაზე მეტად მომხმარებლისთვის შესაბამისი.
როგორც ასეთი, კრიტიკულია GenAI-ის, ტრადიციული AI და მონაცემთა ინჟინერიის პრაქტიკის შესწავლა ერთიან პრიზმაში და არა იზოლირებულად. ეს უაღრესად მნიშვნელოვანს ხდის ორგანიზაციებისთვის ინფრასტრუქტურის უზრუნველყოფას AI განვითარების GenAI გადაწყვეტილებებთან შერწყმის მიზნით.
3. შექმენით თქვენი GenAI მზადყოფნა: მასშტაბი, ინოვაცია, კონტროლი
ჭკვიანურია იყო პროაქტიული, მაგრამ ტრანსფორმაცია ერთ ღამეში არ ხდება. ორგანიზაციისთვის იმპერატიული „საჭიროების“ იდენტიფიცირებით, თქვენ შეგიძლიათ შეცვალოთ თქვენი განვითარების ვადები კრიტიკულ საჭიროებებზე დაყრდნობით.
შემდეგ, დანიშნეთ შიდა ლიდერების ჯგუფი, რათა სწრაფად აკონტროლონ GenAI ოპერაციული სისტემის ინფორმირებულობა და მიღება - პლატფორმა, რომელიც უზრუნველყოფს აუდიტობას, ხარჯების კონტროლს და გადახდის დაბრუნებას, უსაფრთხოებას, კონფიდენციალურობას, წვდომის კონტროლს და მოდელის აბსტრაქციას - GenAI აპლიკაციებისა და პროცესების გამოყენებით. ამ პლატფორმას. ეს ხელს შეუწყობს ინოვაციას სიჩქარესა და მასშტაბში GenAI-ის გამოყენების შემთხვევების სწრაფი გამეორების უზრუნველსაყოფად, ძირითადად ფუნქციონალობაზე ფოკუსირებით და ამით გაზრდის ყიდვას მთელს ორგანიზაციაში.
საცალო ვაჭრობაში, ბოლო მონაცემებით IBM– ის შესწავლა უსწრებს NRF 2024 წ, თანამედროვე მომხმარებლები ელიან მორგებულ სავაჭრო მოგზაურობას, დასრულებული „პროდუქტის არჩევანის მოხერხებულობით, დეტალური ინფორმაციით, გადახდის მრავალფეროვანი მეთოდებით და მაღაზიისა და ონლაინ გამოცდილების შეუფერხებელი ინტეგრაციით“, რომელიც ითვალისწინებს მათ ინდივიდუალურ პრეფერენციებს.
ამ მოლოდინების დასაკმაყოფილებლად, საცალო მოვაჭრეებმა უნდა მოაწყონ და დემოკრატიზაცია გაუკეთონ მათ მონაცემებზე წვდომას, რათა ბიზნეს ფუნქციები R&D-დან გაყიდვებამდე მარკეტინგამდე მუშაობდეს იმავე საწყისიდან. მონაცემების მკაფიო ხედვის ან მათი ფუნქციონალური განხორციელების გეგმის გარეშე, ორგანიზაციებს შეუძლიათ ზედმეტად ინვესტირება განახორციელონ AI-ზე მომუშავე გადაწყვეტილებებში და დაინახონ მცირე ROI. საცალო მოვაჭრეებმა არ იციან, როგორ გაზარდონ არსებული მონაცემები, უნდა მიმართონ პარტნიორს, რომელსაც აქვს ღრმა ინდუსტრიის გამოცდილება, რათა შექმნან ხელოვნური ინტელექტის მზა ინფრასტრუქტურა. მხოლოდ ამის შემდეგ შეძლებენ მათ ისარგებლონ GenAI-ით, რათა გაამარტივონ მომხმარებელთა მომსახურება ნაკლები ადამიანის ჩარევით, საუბრის შეჯამების მიწოდებით, ამოცანების ავტომატიზირებით და, საბოლოო ჯამში, კონვერტაციის გატარებით - ინდუსტრიის მთავარი პრიორიტეტი.
გარდა ამისა, საცალო მოვაჭრეები ატარებენ ექსპერიმენტებს პროდუქტის დინამიური აღწერილობის იდეით. AI-ზე დამოკიდებულებით, ელექტრონული კომერციის ჩამონათვალი შეიძლება შეიცვალოს მაყურებლის საფუძველზე, თითოეული მომხმარებლის უნიკალურ სურვილებსა და საჭიროებებზე მორგებული. ძლიერი გუნდი, რომელსაც ემყარება GenAI მზადყოფნის დონე, კარგად იქნება აღჭურვილი, რათა გამოიყენოს ამ AI ტექნოლოგიები კონკურენტებზე წინ.
იდენტიფიცირება ტრანსფორმაციული GenAI გამოყენების შემთხვევები და შესთავაზეთ რაოდენობრივი ბიზნეს შედეგები.
ხშირად, პროგრესის გამოსახატავად, კომპანიებს შეუძლიათ დაიწყონ სპრინტი მიმართულების გათვალისწინების გარეშე. იმის ნაცვლად, რომ ენერგია დახარჯოთ ყველაფერზე ერთდროულად, გაითვალისწინეთ გამოყენების კონკრეტული შემთხვევები, რომლებიც შეიძლება დასრულდეს 3-6 თვეში, 6-12 თვეში და ა. და შემდეგ, პოტენციალის მქონე სფეროებისთვის, ფოკუსირება მოახდინე პლატფორმების მშენებლობაზე, რომლებსაც შეუძლიათ წარმოაჩინონ GenAI-ის უპირატესობები სხვა დეპარტამენტებისთვის. ისეთ სფეროებს, როგორიცაა მოდელის ტრენინგი, ავტონომიური აგენტები და კერძო LLM-ები, უზარმაზარ პოტენციალს ფლობენ მომავალი ინოვაციებისთვის და სტრატეგიული ინვესტიციები ამ სფეროებში ახლა მოგცემთ სათავეს თქვენს კონკურენციაში.
საბანკო საქმეში, საშუალო და მსხვილი საწარმოებისთვის სესხის აღება მოითხოვს მრავალი დოკუმენტის ანალიზს, მათ შორის კომპანიის საბანკო ამონაწერების, აუდიტის ანგარიშების, საგადასახადო დეკლარაციის, საკრედიტო ბიუროს ანგარიშებისა და ბოლო სიახლეების ჩათვლით. ეს ყველაფერი ხელით უნდა დამუშავდეს დამტკიცების მემორანდუმის მოსამზადებლად. GenAI-ის მეშვეობით ამ პროცესის ავტომატიზაცია არა მხოლოდ დაზოგავს რაოდენობრივ ხარჯებს, არამედ მთლიანი TAT-ის შემცირების სიჩქარე შეიძლება იყოს კონკურენტული უპირატესობა და განმასხვავებელი ფაქტორი, რომელიც დაგეხმარებათ ახალი ბიზნესის გენერირებაში.
GenAI-სთან ერთად, საბანკო სექტორი, სხვათა შორის, მზად არის გაათავისუფლოს სტრესი და უზრუნველყოს მომხმარებლებისთვის დამატებითი ხილვადობა შედარებით დაბალი ძალისხმევით და დროში. მიუხედავად იმისა, რომ არსებობს GenAI-ის გამოყენების მრავალი სხვა შემთხვევა, GenAI-ზე მომუშავე ბიზნესის შემდეგ ეტაპზე გადასვლა მოითხოვს ტექნოლოგიის გამეორებას და ფუნქციონირებას მთელს საწარმოში, რათა ის შეიტანოს მთლიან ბიზნეს სტრატეგიაში.
ნუ გადადებთ, დროა გაიღვიძოთ ხელოვნური ინტელექტის მიწოდებით
განხორციელების გამოწვევების დაძლევა და GenAI-ის მასშტაბური განხორციელება არ არის პატარა მიღწევა. მას სჭირდება სრული გასწორება გამგეობისგან და C-suite-დან და ვალდებულება ბიზნეს ლიდერებისგან მთელს ორგანიზაციაში. იმისათვის, რომ გადალახოთ ხელოვნური ინტელექტის გამოტოვების შიში და დაიწყოთ მოგებაზე ორიენტირებული, ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით მომუშავე ინსტრუმენტების შექმნა, ასწავლეთ თქვენს გუნდებს მომავალი, ჩამოაყალიბეთ ინფრასტრუქტურა, რომელსაც შეუძლია შეინარჩუნოს სწრაფი ცვლილებები და ფოკუსირება მოახდინოს მნიშვნელოვან მოკლევადიან შედეგებზე. თქვენს კლიენტებსა და პარტნიორებს.
ტრანსფორმაციისას მნიშვნელოვანია მოიწვიოთ ექსპერტები ან გარე მრჩევლები, რომლებსაც ენდობით, რათა უზრუნველყოთ გლუვი გადასვლა. მოძებნეთ ისინი, რომლებიც ორიენტირებულნი არიან მოქმედებაზე (ანუ მშენებლები და არა მხოლოდ მრჩევლები) და მოაქვთ ლიდერობა გადაწყვეტილების პროცესში ადრეულ ეტაპზე გამჭვირვალობის გაზრდისა და თანამშრომლობის გასაძლიერებლად. GenAI-ის შესაძლებლობები სწრაფად ვითარდება და ახლავე მოქმედებით თქვენ მიდიხართ სამომავლოდ მზა ორგანიზაციის შესაქმნელად, რომელიც მზად არის მდგრადი ზრდისთვის.
