ຜູ້ ນຳ ທີ່ຄິດ
ນອກເຫນືອຈາກຄວາມຄາດຫວັງ: ຕົວແທນ AI ແລະບົດຕໍ່ໄປຂອງການເຮັດວຽກ
ຕົວແທນ AI, ຫຼືຕົວແທນທີ່ປົກຄອງຕົນເອງ, ແມ່ນຢູ່ໃນຍຸກທໍາອິດຂອງພວກເຂົາ. ໄວຫຼາຍ – ລຸ່ມສຸດຂອງ inning ທໍາອິດໃນຕອນຕົ້ນ. ພາກສະຫນາມແມ່ນ buzzing ກັບນະວັດກໍາ, ຈາກການຄົ້ນຄວ້າພື້ນຖານການຫຼັກຖານສະແດງແນວຄວາມຄິດໄປສູ່ການປະຕິບັດ - ທັງຫມົດ hinting ທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງ AI.
ບໍ່ມີຄວາມສົງໃສວ່າຕົວແທນທີ່ປົກຄອງຕົນເອງຈະຫັນປ່ຽນທຸກໆອຸດສາຫະກໍາດຽວ, ດ້ວຍຄວາມສາມາດຂອງພວກເຂົາທີ່ຂະຫຍາຍອອກໄປນອກເຫນືອການອັດຕະໂນມັດຂອງວຽກງານເພື່ອອອກແບບຂະບວນການເຮັດວຽກໃຫມ່, ການຈໍາລອງສະຖານະການທີ່ສັບສົນ, ແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການຂອງການແຊກແຊງຂອງມະນຸດໃນຂະບວນການຕ່າງໆ. ພວກເຮົາກໍາລັງຊອກຫາອະນາຄົດ (ໄລຍະໃກ້) ທີ່ຕົວແທນສາມາດດໍາເນີນການຈໍາລອງຂະຫນາດໃຫຍ່, ການອອກແບບການໂຄສະນາການຕະຫຼາດໃຫມ່, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງອັດຕະໂນມັດຂະບວນການ R&D ທີ່ສັບສົນ.
ກຸ່ມທີ່ປຶກສາ Boston (BCG) ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການກ້າວກະໂດດວິວັດທະນາການ ຈາກຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs) ໄປຫາຕົວແທນເອກະລາດທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອປະຕິບັດຫນ້າວຽກໃນຕອນທ້າຍ, ຕິດຕາມຜົນໄດ້ຮັບ, ປັບຕົວ, ແລະນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍ. ພວກເຂົາເຈົ້າເປັນຕົວແທນຂອງບາດກ້າວທີ່ສໍາຄັນໄປສູ່ປັນຍາປະດິດທີ່ແທ້ຈິງ, ສາມາດດໍາເນີນການເອກະລາດໂດຍບໍ່ມີການກວດກາຂອງມະນຸດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ໃນແງ່ຂອງ ຂະ ໜາດ ຂອງຕະຫຼາດ, AI ເອກະລາດແລະຕົວແທນປົກຄອງຕົນເອງມີມູນຄ່າ 4.8 ຕື້ USD ໃນປີ 2023 ແລະຄາດວ່າຈະລົງທະບຽນ CAGR ຫຼາຍກວ່າ 43% ໃນລະຫວ່າງປີ 2023 ຫາ 2028, ບັນລຸ 28.5 ຕື້ USD. ມັນເປັນທີ່ຊັດເຈນວ່າພວກເຮົາຢູ່ໃນຈຸດສູງສຸດຂອງການປ່ຽນແປງແບບແຜນ - ໄລຍະທີ່ເຕັມໄປດ້ວຍຄວາມຄາດຫວັງ, ຄວາມຕື່ນເຕັ້ນ, ຄວາມບໍ່ຄ່ອຍເຊື່ອງ່າຍໆ, ແລະການປະເມີນການປະຕິບັດ. ການປ່ຽນແປງນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີເທົ່ານັ້ນ; ມັນກ່ຽວກັບການກໍານົດວິທີການເຮັດວຽກ, ການຜະລິດ, ແລະນະວັດຕະກໍາຂອງພວກເຮົາ. ເກືອບທຸກນັກລົງທຶນ, ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງ, ຜູ້ພັດທະນາ, ແລະຜູ້ກະຕືລືລົ້ນດ້ານເຕັກໂນໂລຢີກໍາລັງພະຍາຍາມເຂົ້າໃຈຜົນກະທົບຂອງເຕັກໂນໂລຢີນີ້ຕໍ່ວິທີທີ່ພວກເຮົາເຮັດວຽກຕະຫຼອດຊີວິດຂອງພວກເຮົາແລະຫຼາຍກວ່ານັ້ນ, ແລະປະເມີນຜົນກະທົບສໍາລັບການດໍາເນີນງານແລະເປົ້າຫມາຍຍຸດທະສາດຂອງພວກເຂົາ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນປັດຈຸບັນ, ພວກເຮົາຂາດຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈຢ່າງເຕັມສ່ວນຂອງຂະຫນາດຂອງການປ່ຽນແປງຂອງມະຫາຊົນຈະເຮັດໃຫ້ເກີດ. ທັງຫມົດທີ່ພວກເຮົາສາມາດເຮັດໄດ້ແມ່ນການຄາດເດົາ. ບົດຄວາມນີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ວ່າ - ການຄາດເດົາຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບການເຄື່ອນໄຫວທີ່ເປີດເຜີຍຂອງຕົວແທນເອກະລາດແລະຜົນສະທ້ອນຂອງມັນຕໍ່ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງ, ນັກລົງທຶນ, ແລະເສດຖະກິດທີ່ກວ້າງຂວາງ. ຂ້ອຍຈະເວົ້າກ່ຽວກັບວິທີທີ່ພວກເຮົາຢູ່ໃນ Forum Ventures ຄິດກ່ຽວກັບແລະການລົງທຶນໃນພື້ນທີ່, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການສະຫນອງ ແຜນທີ່ຕະຫຼາດ ກັບບໍລິສັດທີ່ພວກເຮົາເຊື່ອວ່າເປັນຜູ້ນໍາພາການຂຸດຄົ້ນ.
ບ່ອນທີ່ພວກເຮົາຢູ່ໃນມື້ນີ້
ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມກ້າວຫນ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການຄົ້ນຄວ້າແລະຫຼັກຖານສະແດງແນວຄວາມຄິດ, ພວກເຮົາທຸກຄົນຍັງພະຍາຍາມສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈແລະວາງແຜນວິທີການນໍາໃຊ້ຄວາມສາມາດອັນເຕັມທີ່ຂອງຕົວແທນ AI. ມາຮອດປະຈຸ, ມີສາມແນວໂນ້ມ:
- ຄວາມກ້າວຫນ້າໃນຄວາມສາມາດແລະປະສິດທິພາບ AI, ການຂະຫຍາຍຂອບເຂດຂອງສິ່ງທີ່ເປັນໄປໄດ້.
- ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການປະຕິບັດທີ່ຫຼຸດລົງ, ເຊັ່ນ ChatGPT 4.0, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ຕົວແທນ AI ສາມາດເຂົ້າເຖິງປະຊາຊົນຫຼາຍຂຶ້ນແລະເຮັດໃຫ້ການຮັບຮອງເອົາຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະການຍອມຮັບໂດຍລວມຂອງເຕັກໂນໂລຢີນີ້.
- ປະຊາທິປະໄຕໃນການເຂົ້າເຖິງ AI, ແຫຼ່ງເປີດຫຼືບໍ່, ຊ່ວຍໃຫ້ຫນ່ວຍງານກວ້າງກວ່າເພື່ອຄົ້ນຫາແລະປະຕິບັດວິທີແກ້ໄຂ AI, ດັ່ງນັ້ນການເລັ່ງການປະດິດສ້າງ.
ເຊັ່ນດຽວກັບເຕັກໂນໂລຊີໃຫມ່, ໂດຍສະເພາະແມ່ນການຫັນເປັນຂະຫນາດໃຫຍ່ເຊັ່ນນີ້, ມີ array ຂອງສິ່ງທ້າທາຍທີ່ກໍາລັງຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນຂອງການແກ້ໄຂ. ນີ້ແມ່ນສອງອັນເທິງ:
1. ຄວາມປອດໄພ & ຄວາມຖືກຕ້ອງ
ມີຈຸດສຸມເພີ່ມຂຶ້ນໃນການພັດທະນາພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອຮັບປະກັນການນໍາໃຊ້ທີ່ປອດໄພແລະຈັນຍາບັນຂອງຕົວແທນ AI. ສໍາລັບອຸດສາຫະກໍາແລະທຸລະກິດຈໍານວນຫຼາຍ, ບໍ່ມີບ່ອນຫວ່າງສໍາລັບຄວາມຜິດພາດ. ຖ້າ LLM ມີອັດຕາການຫມອງຄ້ໍາພຽງແຕ່ 0.1% ມັນບໍ່ສາມາດເຊື່ອຖືໄດ້ໃນຂະບວນການທີ່ສໍາຄັນໃດໆ, ແລະອັດຕາຄວາມຜິດພາດນີ້ຕ້ອງຕ່ໍາກວ່າສໍາລັບຂະບວນການ 10 ຂັ້ນຕອນຫຼື 100 ຂັ້ນຕອນ. ການແກ້ໄຂນີ້ແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ການຮັບຮອງເອົາຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ແລະບໍລິສັດຈໍານວນຫຼາຍກໍາລັງລໍຖ້າກ່ອນທີ່ພວກເຂົາຈະຮັບເອົາ LLMs ເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງ stack ເຕັກໂນໂລຢີຂອງພວກເຂົາຫຼືເປັນວິທີການປະຕິບັດງານໃຫມ່ທັງຫມົດ.
ເຄື່ອງມືສໍາລັບການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມປອດໄພໂດຍຜ່ານການສັງເກດການແລະການອະນຸຍາດຂອງຜູ້ໃຊ້, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບກອບດ້ານຈັນຍາບັນ, ໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນເພື່ອສົ່ງເສີມວິທີການທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການເຊື່ອມໂຍງກັບ AI. ພວກເຮົາເຫັນບາງບໍລິສັດເຮັດໄດ້ດີ, ສ່ວນຕົວ ເປັນຫນຶ່ງໃນພວກເຂົາ. ພວກເຂົາໃຊ້ການອ້າງອີງເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າບໍລິສັດບໍ່ໄດ້ຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວເພື່ອບໍ່ໃຫ້ມັນຮົ່ວໄຫຼ. ພວກເຮົາຍັງຕື່ນເຕັ້ນຫຼາຍກ່ຽວກັບບໍລິສັດໃໝ່ໆທີ່ເຂົ້າມາຕະຫຼາດເຊັ່ນ SafeguardAI – ຕົວແທນ AI ທີ່ເປັນເອກະລາດທີ່ປົກປ້ອງຄວາມຫມອງຄ້ຳ, ເຮັດໃຫ້ວິສາຫະກິດສາມາດນຳໃຊ້ AI ທົ່ວໄປໄດ້ໄວຂຶ້ນ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ: ຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນຜົນອັດຕະໂນມັດ, ກອບການປະເມີນຜົນຂອງມະນຸດ, ແລະຊຸດຂໍ້ມູນການວິນິດໄສແມ່ນໄດ້ຖືກພັດທະນາເພື່ອຊ່ວຍໃນການປະເມີນແລະການປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ LLMs. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າແລະນັກພັດທະນາກໍານົດຈຸດແຂງແລະຈຸດອ່ອນໃນ LLMs ແລະນໍາພາຄວາມກ້າວຫນ້າໃນພາກສະຫນາມຕື່ມອີກ.
2. ການໂຕ້ຕອບມະນຸດ-AI
ສິ່ງທ້າທາຍຢູ່ນີ້ແມ່ນໃນຂອບເຂດໃດທີ່ມະນຸດຄວນພົວພັນກັບຊອບແວທີ່ເປັນເອກະລາດ. ມີຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມສ່ຽງທີ່ອາດຈະເກີດຂື້ນຂອງລະບົບ AI ທີ່ບໍ່ມີການຄວບຄຸມຂອງມະນຸດພຽງພໍ, ເຊັ່ນວ່າການປົກຄອງຂອງຕົນເອງຫຼາຍເກີນໄປ. ແຕ່ພວກເຮົາຍັງຈໍາເປັນຕ້ອງຄິດອອກວ່າພວກເຮົາຕ້ອງການມະນຸດໃນວົງການຫຼາຍປານໃດ, ແລະລະດັບຂອງການໂຕ້ຕອບຂອງມະນຸດສ້າງຄວາມປອດໄພຫຼາຍຂຶ້ນໃນຂະນະທີ່ຈໍາກັດຄວາມລໍາອຽງແລະຫຼຸດຜ່ອນໂອກາດສໍາລັບຄວາມຜິດພາດຂອງມະນຸດ. ພວກເຮົາຍັງບໍ່ມີຄໍາຕອບທີ່ດີຕໍ່ເລື່ອງນີ້ເທື່ອ, ໃນຂະຫນາດທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ.
ຈາກທັດສະນະຂອງນັກສວຍໂອກາດ, ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າພວກເຮົາສາມາດກໍານົດຕົວແບບໃຫມ່ສໍາລັບຊອບແວທີ່ປົກຄອງຕົນເອງເພື່ອດໍາເນີນການພາຍໃນການຄວບຄຸມຂອງມະນຸດໃນແບບທີ່ມັນຖືກຕິດຕາມແລະສັງເກດເຫັນເພື່ອໃຫ້ມະນຸດສາມາດຢຸດສິ່ງທີ່ "ເປັນອັນຕະລາຍ" ເກີດຂຶ້ນຄືກັບສິ່ງທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ. ສະບັບຂອງອຸປະຕິເຫດ flash ໃນເສດຖະກິດ. ໃນຄວາມຄິດເຫັນຂອງຂ້າພະເຈົ້າ, ຜູ້ທີ່ສາມາດສ້າງນີ້ຈະຊະນະແລະໃຫ້ໂອກາດການຫັນປ່ຽນ.
ການປ່ຽນແປງຈາກວຽກງານທີ່ຮັດກຸມໄປເປັນຂະບວນການເປົ້າຫມາຍ
ຈະບໍ່ມີຂະແຫນງການຫຼືພາກສະຫນາມຂອງການເຮັດວຽກທີ່ຈະຍັງຄົງ untouched ໂດຍຕົວແທນ AI, ແລະການປ່ຽນແປງຫຼາຍທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນໃນອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້. ໃນຄວາມຄິດເຫັນຂອງຂ້ອຍ, one ຂອງຜົນກະທົບທີ່ເລິກເຊິ່ງທີ່ສຸດທີ່ຕົວແທນ AI ຈະມີ ແມ່ນການປ່ຽນແປງຈາກວຽກງານທີ່ຮັດກຸມໄປເປັນຂະບວນການເປົ້າຫມາຍ. ໃນມື້ນີ້, ທ່ານປ້ອນບາງສິ່ງບາງຢ່າງເຂົ້າໄປໃນຄອມພິວເຕີ, ເຊັ່ນ: "ຂຽນຂ້າພະເຈົ້າ op-ed ກ່ຽວກັບຕົວແທນ AI", ແລະຄອມພິວເຕີໃຫ້ບາງສິ່ງບາງຢ່າງກັບຄືນໄປບ່ອນໃຫ້ທ່ານ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນທ່ານດໍາເນີນການ. ນີ້ແມ່ນການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ເນັ້ນໃສ່ວຽກງານຫຼາຍ, ແລະຍັງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຝຶກອົບຮົມຕົວແທນຕາມເປົ້າຫມາຍແລະສຽງຂອງບຸກຄົນ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນຖືກຈໍາກັດໃນເລື່ອງນີ້, ແລະດັ່ງນັ້ນຜົນຜະລິດແມ່ນຖືກກໍານົດໂດຍຄຸນນະພາບຂອງວັດສະດຸປ້ອນການຝຶກອົບຮົມ, ບວກກັບເປົ້າຫມາຍທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນ (ແລະອາດຈະຖືກຈໍາກັດ) ຂອງຜູ້ໃຊ້, ເຊິ່ງຍັງອີງໃສ່ການກະທໍາຂອງມະນຸດຫຼາຍ.
ພະລັງງານທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດຂອງຕົວແທນ AI ແມ່ນຢູ່ໃນພະລັງງານຂອງການເຮັດວຽກທີ່ແນໃສ່ເປົ້າຫມາຍ. ອະນາຄົດຈະບໍ່ເປັນໜຶ່ງໃນຂັ້ນຕອນການອະທິບາຍຂັ້ນຕອນ ຫຼື ວິສະວະກຳທີ່ສັບສົນສຳລັບຂະບວນການອີກຕໍ່ໄປ. ບໍລິສັດແລະຜູ້ນໍາຄວນປ່ຽນແນວຄິດຂອງພວກເຂົາກ່ຽວກັບວິທີການສ້າງແລະນໍາໃຊ້ຂະບວນການທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບທີ່ເປັນເອກະລາດ, ເຊິ່ງເປົ້າຫມາຍແມ່ນຖືກກໍານົດແລະຕົວແທນກໍານົດເສັ້ນທາງທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບນັ້ນ (ດ້ວຍການແຊກແຊງທີ່ເຫມາະສົມຂອງມະນຸດ). ຕົວຢ່າງເຊັ່ນນີ້ອາດຈະເປັນ, "ຈອງເຫດການໃຫ້ຂ້ອຍຢູ່ໃນນະຄອນນິວຢອກກັບ 100 ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຕ້ອງການຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບວິທີການ AI ກໍາລັງເຈາະຕະຫຼາດການດູແລສຸຂະພາບຂອງສະຫະລັດຈາກຫນຶ່ງໃນລໍາໂພງຂອງພວກເຮົາ". ໃນກໍລະນີເຊັ່ນນີ້, AI ຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປະຕິບັດການຄິດຍຸດທະສາດເກີນຂອບເຂດຈໍາກັດຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ວຽກງານທີ່ງ່າຍດາຍສາມາດເຮັດໄດ້.
ນີ້ແມ່ນວິທີການຄິດແລະການເຮັດວຽກໃຫມ່ທັງຫມົດ. ເກືອບບໍ່ມີກຳນົດເປົ້າໝາຍທີ່ເຮົາກຳລັງຊອກຫາຢູ່ກັບຄອມພິວເຕີທີ່ຈະບໍ່ຖືກໄລ່ຕາມຢ່າງແຕກຕ່າງກັນ. ນີ້ຈະເປັນການປ່ຽນແປງພື້ນຖານໃນວິທີທີ່ພວກເຮົາຫັນທິດທາງຕົວເຮົາເອງ, ແລະວິທີການເຮັດວຽກແມ່ນ conceived ແລະປະຕິບັດ.
ການສ້າງລາຍໄດ້ ແລະການຕະຫຼາດແບບເຄື່ອນໄຫວ
ເນື່ອງຈາກ AI ກາຍເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງຕົວແບບທຸລະກິດຫຼາຍຂຶ້ນ, ຍຸດທະສາດການສ້າງລາຍໄດ້ແບບດັ້ງເດີມຈະຖືກປະເມີນຄືນ. ຕົວຢ່າງ, ໃນປັດຈຸບັນໃນຊອບແວວິສາຫະກິດ, ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ລູກຄ້າຊື້ບ່ອນນັ່ງແລະການນໍາໃຊ້. ໃນດ້ານຜູ້ບໍລິໂພກ, ປະຊາຊົນເຮັດການຊື້ໃນແອັບຯ. ສົມມຸດຕິຖານຂອງພວກເຮົາແມ່ນວ່ານີ້ຈະມີການປ່ຽນແປງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ບໍລິສັດຊອບແວຈະສາມາດຂາຍຜົນໄດ້ຮັບ, ແທນທີ່ຈະເປັນເຄື່ອງມື. ປະຊາຊົນແລະທຸລະກິດຈະຈ່າຍເງິນສໍາລັບຜົນໄດ້ຮັບບໍ? ສໍາລັບເປົ້າຫມາຍຂອງພວກເຂົາທີ່ຈະບັນລຸ? ພວກເຮົາບໍ່ແນ່ໃຈວ່າເທື່ອ. ແຕ່ພວກເຮົາເຫັນວ່ານີ້ເປັນການສະທ້ອນເຖິງທ່າອ່ຽງທີ່ກວ້າງຂວາງໄປສູ່ການມີສ່ວນພົວພັນໂດຍອີງໃສ່ມູນຄ່າ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມີຄວາມທ້າທາຍໃນການຄາດຄະເນກໍາໄລແລະການຄຸ້ມຄອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນການຄິດໄລ່ລັກສະນະທີ່ເຂັ້ມຂຸ້ນຂອງເຕັກໂນໂລຢີ AI.
ການຕັດສິນໃຈວ່າໃຜແລະສິ່ງທີ່ຈະລົງທຶນໃນຂັ້ນຕອນທໍາອິດ
ເມື່ອໃດກໍ່ຕາມທີ່ພວກເຮົາກໍາລັງລົງທຶນຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນຕົ້ນນີ້, ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງແມ່ນຫນຶ່ງໃນການເດີມພັນທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດທີ່ພວກເຮົາເຮັດ - ເບິ່ງທັງຄວາມເຫມາະສົມຂອງຕະຫຼາດຂອງຜູ້ກໍ່ຕັ້ງແລະບຸກຄະລິກກະພາບຂອງຜູ້ກໍ່ຕັ້ງ. ດ້ວຍ AI Agents, ເລນນີ້ຈະກາຍເປັນສິ່ງທີ່ສໍາຄັນກວ່າເພາະວ່າດ້ວຍຄວາມບໍ່ຮູ້ຈໍານວນຫຼາຍ, ການແກ້ໄຂທີ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນມື້ນີ້ອາດຈະບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ຖືກສ້າງໃນມື້ອື່ນ, ແຕ່ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງຈະຢູ່ຄືກັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາເບິ່ງບໍ່ພຽງແຕ່ເຫມາະກັບຜູ້ກໍ່ຕັ້ງ - ຕະຫຼາດ, ແຕ່ຍັງຕິດກັບບັນຫາຂອງເຂົາເຈົ້າ, ວິທີການເບິ່ງບັນຫາທີ່ກໍານົດໄວ້ແຕກຕ່າງຈາກ paradigm ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ວ່າພວກເຂົາເຕັມໃຈທີ່ຈະຮັບເອົາສິ່ງທີ່ບໍ່ຮູ້, ແລະວ່າພວກເຂົາມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ. ຮັກສາຈັງຫວະກັບຕະຫຼາດທີ່ມີ flux ຫຼາຍນີ້.
ຫຼັງຈາກຜູ້ກໍ່ຕັ້ງ, ພວກເຮົາເບິ່ງຕະຫຼາດແລະຖ້າມີຕະຫຼາດທີ່ມີທີ່ຢູ່ທັງຫມົດຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະເສັ້ນທາງທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືໄປສູ່ໂອກາດລາຍໄດ້ $ 1B. ພວກເຮົາເປີດໃຫ້ທັງສອງຕະຫຼາດມໍລະດົກເຊັ່ນ: proptech ແລະລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງ, ແລະການຄິດໄປຂ້າງຫນ້າຫຼາຍ, ຕະຫຼາດທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນເຊັ່ນ fintech ແລະອີຄອມເມີຊ, ຕາບໃດທີ່ການແກ້ໄຂການເລີ່ມຕົ້ນ / ເຄື່ອງມືຈະສະຫນອງການປັບປຸງຫນ້າທີ່ເປັນຂັ້ນຕອນໃນໄລຍະວິທີການເກົ່າ.
ຈຸດສຸມທີສາມຂອງພວກເຮົາໃນເວລາທີ່ການປະເມີນການແກ້ໄຂຕົວແທນ AI ແມ່ນຖ້າຫາກວ່າເຄື່ອງມືຈະເຂົ້າກັນໄດ້ພາຍໃນຊອບແວ AI-centric ໃນອະນາຄົດ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ການແກ້ໄຂທີ່ສະເຫນີຈະປະສົມປະສານກັບແລະເສີມຂະຫຍາຍວິທີທີ່ພວກເຮົາເຫັນພູມສັນຖານຊອບແວໃນອະນາຄົດແລະ stack ພາຍໃນຕະຫຼາດນັ້ນ.
ພວກເຮົາບໍ່ສາມາດເຮັດການຄາດເດົາຕາມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ຖືກຕ້ອງໄດ້ເທື່ອ. ໃນປັດຈຸບັນ, ທຸລະກິດ AI ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວມີກໍາໄລຫນ້ອຍກວ່າທຸລະກິດ SaaS. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປຸງແຕ່ງແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນລະບົບ AI ສາມາດສະສົມໄດ້ໄວ. ມັນຈະຕ້ອງມີຄວາມຄືບຫນ້າໃນໄລຍະສັ້ນທີ່ຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບ AI ແລະຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານກ່ອນທີ່ພວກເຮົາຈະເຮັດການປະເມີນຜົນປະເພດນີ້. ໂດຍຫລັກການແລ້ວ, ມີຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສະທ້ອນ ກົດ ໝາຍ ຂອງ Moore ໃນຂະແຫນງ AI, ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທັງພະລັງງານແລະຊິບແມ່ນຫຼຸດລົງຍ້ອນການລົງທຶນເພີ່ມຂຶ້ນ. ຖ້າພວກເຮົາສາມາດຊອກຫາຄວາມສົມດູນທີ່ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນນະວັດຕະກໍາ, ແຕ່ຍັງມີຄວາມຍືນຍົງທາງດ້ານເສດຖະກິດ, ແລ້ວພວກເຮົາກໍ່ເປັນຄໍາ. ແຕ່ຍັງມີຫຼາຍສິ່ງທີ່ບໍ່ຮູ້, ແລະພວກເຮົາສ່ວນໃຫຍ່ກໍາລັງຄາດເດົາ (ເຮັດໃຫ້ການຄາດເດົາທີ່ມີຂໍ້ມູນ, ເພື່ອເຮັດໃຫ້ມັນງາມ).
ເປັນ 'ໂລກໃຫມ່ທີ່ກ້າຫານ' ຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້
ຄົນສ່ວນໃຫຍ່ພິຈາລະນາການນໍາ ChatGPT ເປັນ "ເວລາ iPhone" ຂອງ AI. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຂ້ອຍບໍ່ຄິດວ່າພວກເຮົາຢູ່ທີ່ນັ້ນ ... ຍັງ. ມາຮອດປະຈຸ, ການໂຕ້ຕອບການສົນທະນາເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ໄດ້ເຮັດຫຼາຍກ່ວາປັບປຸງຂະບວນການເຮັດວຽກໃນປະຈຸບັນຂອງພວກເຮົາ. ໃນຂະນະທີ່ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ເຮັດໃຫ້ວຽກງານທີ່ງ່າຍຂຶ້ນໃນການຄຸ້ມຄອງຢ່າງບໍ່ຕ້ອງສົງໃສ, ວິທີການຂອງພວກເຮົາຍັງຄົງເປັນພື້ນຖານຂອງວຽກງານ. ວິໄສທັດທີ່ກວ້າງກວ່າແມ່ນການຫັນປ່ຽນແບບເຄື່ອນໄຫວນີ້ຢ່າງສິ້ນເຊີງ, ເຊິ່ງ AI ຈະສາມາດປະຕິບັດການຄິດຍຸດທະສາດແລະປະຕິບັດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສັບສົນ, ດ້ວຍການປ້ອນຂໍ້ມູນຈາກມະນຸດຫນ້ອຍລົງ. ດັ່ງນັ້ນ, ປັດຈຸບັນ iPhone ທີ່ແທ້ຈິງອາດຈະເປັນການເປີດເຜີຍຂອງຕົວແທນ AI ເປັນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ B2B ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ກໍານົດໄວ້, ເຊິ່ງຈະມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ອະນາຄົດຂອງການເຮັດວຽກ.
ທົດສະວັດຈາກນີ້, ບໍ່ມີຄວາມສົງໃສວ່າພວກເຮົາຈະເບິ່ງຄືນແລະປະຫລາດໃຈກັບຄວາມຄິດທີ່ພວກເຮົາເຄີຍດໍາເນີນການໂດຍອີງໃສ່ລາຍການທີ່ຕ້ອງເຮັດແທນທີ່ຈະກໍານົດເປົ້າຫມາຍຍຸດທະສາດແລະອະນຸຍາດໃຫ້ AI ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາທົບທວນຄືນແລະປັບປຸງຈຸດປະສົງເຫຼົ່ານັ້ນ. ການຫັນປ່ຽນໄປສູ່ສະພາບແວດລ້ອມການເຮັດວຽກທີ່ແນໃສ່ເປົ້າໝາຍບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການວິວັດທະນາການທາງດ້ານເທັກໂນໂລຍີເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງເປັນການຫັນປ່ຽນໃນວິທີທີ່ພວກເຮົາຄິດ ແລະເຂົ້າຫາວຽກງານຂອງພວກເຮົາ.
ເສັ້ນທາງກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າແມ່ນເຕັມໄປດ້ວຍຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ແຕ່ທ່າແຮງສໍາລັບ AI ໃນການປະຕິວັດອຸດສາຫະກໍາ, ຂະຫຍາຍທ່າແຮງຂອງມະນຸດ, ຊຸກຍູ້ຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ມີຄວາມຫມາຍ, ແລະໃຫ້ມູນຄ່າທີ່ຍືນຍົງແມ່ນປະຕິເສດບໍ່ໄດ້. ຄໍາຫມັ້ນສັນຍາຂອງພວກເຮົາແມ່ນເພື່ອຄົ້ນຫາຄວາມບໍ່ແນ່ນອນເຫຼົ່ານີ້, ແລະກໍານົດ, ວາງເດີມພັນ, ແລະສະຫນັບສະຫນູນການລິເລີ່ມ AI ໃນໄລຍະຕົ້ນແລະຈິດໃຈທີ່ສົດໃສທີ່ກໍາລັງນໍາເອົາວິໄສທັດຂອງພວກເຂົາໄປສູ່ຊີວິດ.
