ທັດສະນະຂອງ CEO ກ່ຽວກັບ 4 ວິທີທີ່ຈະຮັບເອົາ AI ທົ່ວໄປ

ເຖິງວ່າຈະມີໄວຣັສທີ່ຜ່ານມາ, AI ທົ່ວໄປບໍ່ແມ່ນແນວຄວາມຄິດໃຫມ່ທັງຫມົດ, ແຕ່ເປັນວິວັດທະນາການຂອງ chatbot ທີ່ໃຊ້ພາສາທໍາມະຊາດທໍາອິດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນປີ 1966 ໂດຍ Joseph Weizenbaum, ນັກວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຂອງ MIT. ໃນຂະນະທີ່ເທກໂນໂລຍີ AI ໄດ້ກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າ inch ໂດຍນິ້ວໃນໄລຍະຫຼາຍທົດສະວັດທີ່ຜ່ານມາ - ທີ່ນິຍົມໂດຍຜູ້ຊ່ວຍດິຈິຕອນຂອງຄົວເຮືອນເຊັ່ນ Alexa ຂອງ Amazon - ພວກເຮົາຢູ່ໃນໄລຍະເວລາຂອງການຂະຫຍາຍຕົວຂອງຕົວເລກທີ່ inevitably ປ່ຽນແປງວິທີການເຮັດທຸລະກິດ. 

ຫຼາຍຄົນປຽບທຽບຄວາມນິຍົມຢ່າງໄວວາຂອງ AI ກັບການມາເຖິງຂອງຄອມພິວເຕີເຄື່ອນທີ່ເນື່ອງຈາກວິທີການທີ່ມັນຈະປ່ຽນຂະບວນການເຮັດວຽກ, ການຮ່ວມມື, ແລະຄວາມຄິດສ້າງສັນພາຍໃນອົງກອນ. ໃນສິບປີຂ້າງຫນ້າ, Sequoia Capital ຄາດການ ວ່າ GAI ຈະສາມາດຜະລິດເນື້ອຫາທີ່ແຂ່ງຂັນກັບຄຸນນະພາບແລະຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງລະຫັດ, ສິລະປະ, ແລະການຂຽນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍມະນຸດ. ວິສາຫະກິດຈໍານວນຫນຶ່ງກໍາລັງຫຼຸດລົງສອງເທົ່າກ່ຽວກັບຄວາມເຊື່ອຫມັ້ນຂອງພວກເຂົາໃນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນ, ເຊັ່ນ Salesforce, ເຊິ່ງມີການລົງທຶນທົ່ວໂລກໃນບໍ່ດົນມານີ້ ເປີດຕົວກອງທຶນ AI ໃໝ່ 250 ລ້ານໂດລາສະຫະລັດ, ເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນການພັດທະນາ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນໄລຍະ 18 ເດືອນຂ້າງຫນ້າ. 

ຄຽງຄູ່ກັບການ hype, ພວກເຮົາຍັງຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນທີ່ບໍ່ແນ່ນອນທີ່ເປັນເອກະລັກ, ດ້ວຍບໍລິສັດທີ່ມີຄວາມລະມັດລະວັງຫຼາຍກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພຫຼືຜົນກະທົບທາງກົດຫມາຍຂອງການນໍາໃຊ້ AI ຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ບໍລິສັດໃດທີ່ຈະຮັບຮອງເອົາ AI ການຜະລິດຢ່າງໄວວາແລະບໍລິສັດໃດທີ່ຈະດໍາເນີນການກັບຄວາມຢ້ານກົວ? 

ໃນຖານະເປັນ CEO ຂອງບໍລິສັດວິເຄາະດິຈິຕອນທົ່ວໂລກ, ຂ້າພະເຈົ້າມີຄວາມລະມັດລະວັງໃນແງ່ດີກ່ຽວກັບອະນາຄົດຂອງ GAI ແລະຜົນກະທົບຕໍ່ທຸລະກິດຂອງພວກເຮົາ. ນີ້ແມ່ນສີ່ວິທີທີ່ຜູ້ນໍາສາມາດຮັບເອົາ AI ທົ່ວໄປດ້ວຍຄວາມຫມັ້ນໃຈ:

1. ພິຈາລະນາຈຸດປະສົງຂອງທ່ານ: CX ຄວນເປັນບູລິມະສິດ

ທຸ ລະ ກິດ ໃນ ມື້ ນີ້ ຄວນ ຈະ ເປັນ ລູກ ຄ້າ obsessed. ດ້ວຍໂອກາດຫຼາຍຂື້ນເພື່ອທົດສອບວິທີການຖັກແສ່ວ AI ເຂົ້າໃນຂະບວນການເຮັດວຽກປະຈໍາວັນ, ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ເນັ້ນໃສ່ວິທີທີ່ມັນສາມາດຊ່ວຍພວກເຮົາໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາໄດ້ດີຂຶ້ນ. 

ໂດຍຫລັກການແລ້ວ, ພວກເຮົາຕ້ອງການເທກໂນໂລຍີເພື່ອສ້າງການເຮັດວຽກພື້ນຖານໄວຂຶ້ນ, ໂດຍມີຂໍ້ຜິດພາດຫນ້ອຍລົງ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນການອອກແບບ dashboard, ການສ້າງແບບຈໍາລອງຫຼືວິສະວະກໍາຂໍ້ມູນ, ພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ AI ການຜະລິດເພື່ອຜົນປະໂຫຍດຂອງລູກຄ້າໄດ້ແນວໃດ? ວິທີການນີ້ຈະຊ່ວຍລົບລ້າງເວລາແລະຊັບພະຍາກອນທີ່ເສຍໄປເພື່ອຮັບປະກັນວ່າທີມງານແມ່ນສຸມໃສ່ບູລິມະສິດສູງສຸດຂອງພວກເຂົາ.

AI ທົ່ວໄປຄວນຖືກໃຊ້ເພື່ອດຶງຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຊຸດຂໍ້ມູນໄວຂຶ້ນ. ຢູ່ LatentView, ພວກເຮົາກໍາລັງຄົ້ນຫາວິທີທີ່ພວກເຮົາສາມາດນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີເຊັ່ນ GPT4 ເພື່ອສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບບຸກຄົນຫຼືສະຖານະການໃດນຶ່ງທີ່ສຸດ. ເນື່ອງຈາກຄວາມກ່ຽວຂ້ອງກັນທັງໝົດທີ່ໄດ້ລະບຸໄວ້ພາຍໃນຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຮົາມີຢູ່ແລ້ວ, ພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ AI ທົ່ວໄປເພື່ອດຶງຂໍ້ມູນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສຳຄັນທີ່ອາດຈະພາດໄປ ຫຼື ຕ້ອງໃຊ້ວຽກຄູ່ມືຫຼາຍຊົ່ວໂມງເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຂໍ້ມູນ.

2. ກໍານົດພາລາມິເຕີສໍາລັບພະນັກງານ

ການຮັບເອົາ AI ທົ່ວໄປສາມາດເປັນຕາຢ້ານ. ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເທກໂນໂລຍີຂັ້ນຕົ້ນໃດໆ, ຜູ້ນໍາກໍາລັງນໍາພາພະນັກງານຂອງພວກເຂົາຜ່ານນ້ໍາທີ່ບໍ່ມີຕາຕະລາງ. ຢູ່ LatentView, ພວກເຮົາກໍາລັງເຂົ້າຫາຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃຫມ່ຂອງ AI ທີ່ມີຂໍ້ຈໍາກັດຫນ້ອຍ. CEOs ທີ່ຊອກຫາເຮັດເຊັ່ນດຽວກັນຄວນໃຫ້ທີມງານຂອງພວກເຂົາມີຊັບພະຍາກອນທີ່ຈໍາເປັນແລະການຝຶກອົບຮົມເພື່ອຮຽນຮູ້ແລະທົດລອງກັບ Generative AI. ຊຸກຍູ້ໃຫ້ພວກເຂົາເຮັດວຽກຮ່ວມກັນແລະຖາມຄໍາຖາມ, ຄົ້ນຫາຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃຫມ່ແລະການນໍາໃຊ້ກໍລະນີສໍາລັບເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີຜົນຜະລິດຢູ່ໃນໃຈ.

ຕົວຢ່າງ, ຈິນຕະນາການວ່າເຈົ້າຈັດການທີມການຕະຫຼາດທີ່ເຕີບໂຕໄວດ້ວຍການລິເລີ່ມການໄປຕະຫຼາດຫຼາຍຊ່ອງທາງໃນທົ່ວຊ່ອງທາງດິຈິຕອນແລະສັງຄົມ. ທີມງານຂອງທ່ານມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນແລະຕ້ອງການທີ່ຈະດໍາເນີນການຢ່າງມີປະສິດທິພາບເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້ໂດຍສຸມໃສ່ການປະຕິບັດ. ໃນຖານະທີ່ເປັນຜູ້ນໍາ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ GAI ເພື່ອຊຸກດັນສິ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສະມາຊິກທີມແຕ່ລະຄົນໃນແຕ່ລະວັນໂດຍອັດຕະໂນມັດໄດ້ແນວໃດ? ເມື່ອສະມາຊິກທີມງານແຕ່ລະຄົນເຂົ້າມາເຮັດວຽກ, ເຂົາເຈົ້າເປີດ dashboard ທີ່ກໍານົດເອງແລະເຫັນວ່ານີ້ແມ່ນສາມສິ່ງທີ່ເປັນບູລິມະສິດສູງສຸດສໍາລັບພວກເຂົາໃນມື້ນັ້ນ - ຕັດເວລາການຈັດການຄູ່ມືຂອງເຈົ້າອອກເຄິ່ງຫນຶ່ງ. ຄວາມເຂົ້າໃຈເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນອີງໃສ່ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບເປົ້າຫມາຍຂອງທີມງານການຕະຫຼາດ, ສິ່ງທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນມື້ຫນຶ່ງ, ແລະທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງທີ່ພະນັກງານໄດ້ເຮັດມາຮອດປະຈຸບັນ, ເປັນເອກະລັກຂອງພະນັກງານແຕ່ລະຄົນ.

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການຂຸດຄົ້ນແບບເປີດຍັງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄໍາແນະນໍາ. ເສີມວ່າທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງທີ່ສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍ GAI ໃນຂັ້ນຕອນນີ້ຕ້ອງໄດ້ຮັບການກວດສອບຢ່າງລະອຽດ. ຜົນໄດ້ຮັບໃດໆ, ເຊັ່ນ: ລະຫັດ, ຄວນຜ່ານການທົດສອບຢ່າງເຂັ້ມງວດແລະການກວດສອບເພື່ອຮັບປະກັນວ່າການແກ້ໄຂ GAI ໃດໆແມ່ນຖືກຕ້ອງ, ເຊື່ອຖືໄດ້, ແລະຈັນຍາບັນ. ຜູ້ນໍາຕ້ອງພັດທະນາຂະບວນການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບຢ່າງເຂັ້ມງວດເພື່ອທົບທວນຄືນເນື້ອຫາທີ່ສ້າງໂດຍ GAI ທັງຫມົດກ່ອນທີ່ມັນຈະແບ່ງປັນກັບລູກຄ້າຫຼືຜູ້ມີສ່ວນຮ່ວມພາຍນອກອື່ນໆ.

ມັນຍັງມີຄວາມສໍາຄັນທີ່ຈະຮັກສາຄວາມປອດໄພສູງສຸດຍ້ອນວ່າ AI ພັດທະນາ, ສຶກສາທີມງານກ່ຽວກັບຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຊ່ອງໂຫວ່ດ້ານຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດແລະແຜນການຫຼຸດຜ່ອນໄພຂົ່ມຂູ່ເຫຼົ່ານັ້ນ. ໂດຍສະເພາະ, ເນັ້ນເຖິງຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພທີ່ອາດຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມື GAI.

3. ຊອກຫາວິທີ GAI ສາມາດສ້າງຂະບວນການເຮັດວຽກຄືນໃໝ່

ນອກເຫນືອຈາກການຂຽນລະຫັດ, GAI ໃນໄວໆນີ້ຈະອັດຕະໂນມັດແລະປະດິດສ້າງເກືອບທຸກໆແນວຕັ້ງແລະແນວນອນໃນທົ່ວອົງການ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ຂ້ອຍຄາດວ່າຈະມາໃນໄລຍະສັ້ນ. Generative AI ຈະສືບຕໍ່ເຮັດໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງໃກ້ຊິດກັບລູກຄ້າແລະລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາ. ໃນລະດັບ, ມັນສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນຂອງລູກຄ້າແລະສ້າງຫຼັກຊັບທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງຄວາມມັກຂອງລູກຄ້າ, ພຶດຕິກໍາ, ແລະຄວາມຕ້ອງການເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍ CX ແລະຂັບລົດການມີສ່ວນພົວພັນ.

GAI ຍັງສາມາດເພີ່ມແບນວິດສໍາລັບບໍລິສັດຕະຫຼາດກາງທີ່ອາດຈະບໍ່ມີຊັບພະຍາກອນ IT ທີ່ເຂັ້ມແຂງເທົ່າກັບຄູ່ແຂ່ງຂະຫນາດວິສາຫະກິດຂອງພວກເຂົາ. ໂດຍສະເພາະ, GAI ປັບປຸງການສື່ສານລະຫວ່າງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານທຸລະກິດແລະຄອມພິວເຕີ - ປະຈຸບັນຕິດຕໍ່ພົວພັນໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານໄອທີ. ນີ້ກໍາຈັດ IT ທີ່ເປັນກາງສໍາລັບໂຄງການຂະຫນາດນ້ອຍແລະຂະບວນການ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບ. 

ຜູ້ໃຊ້ທຸລະກິດຍັງສາມາດໃຊ້ GAI ເພື່ອວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະເປີດເຜີຍຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ນັກວິເຄາະຂອງມະນຸດອາດຈະພາດໂອກາດແລະຊັບພະຍາກອນທີ່ຈໍາກັດຫຼືເພື່ອອັດຕະໂນມັດຂະບວນການຄູ່ມືແລະຫຼຸດຜ່ອນພາລະຂອງພະນັກງານທີ່ເຮັດວຽກຫ່າງໄກສອກຫຼີກຫຼືໃນສະພາບແວດລ້ອມການເຮັດວຽກແບບປະສົມ. ສໍາລັບອີຄອມເມີຊແລະແພລະຕະຟອມດິຈິຕອນອື່ນໆ, GAI ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອພັດທະນາເຄື່ອງຈັກຄໍາແນະນໍາທີ່ຖືກຕ້ອງແລະມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສາມາດປັບແຕ່ງເນື້ອຫາແລະຂໍ້ຄວາມການຕະຫຼາດໃຫ້ກັບຜູ້ໃຊ້ແຕ່ລະຄົນ, ເຊິ່ງຈະເຮັດໃຫ້ການປ່ຽນແປງທາງກາລະຕະຫຼາດຫຼາຍຂຶ້ນ, ການຮັກສາລູກຄ້າແລະລາຍໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນ.

ສຸດທ້າຍ, AI ສາມາດຊ່ວຍສ້າງປະຫວັດສາດທີ່ດີກວ່າຂອງຂະບວນການເຮັດວຽກໃນໄລຍະເວລາ, ຊ່ວຍໃຫ້ພະນັກງານສາມາດເຂົ້າເຖິງຄວາມຮູ້ຂອງສະຖາບັນໄດ້ງ່າຍກວ່າ. GAI ອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເກັບກໍາແລະບັນທຶກຄວາມຮູ້ຂອງສະຖາບັນແລະການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ, ການສ້າງຊັບພະຍາກອນທີ່ມີຄຸນຄ່າສໍາລັບສະມາຊິກໃນທີມໃນອະນາຄົດ - ຮັບປະກັນຄວາມຮູ້ແລະຄວາມຊໍານານທີ່ສໍາຄັນຈະບໍ່ສູນເສຍໃນເວລາທີ່ພະນັກງານອອກຫຼືອອກກິນເບັ້ຍບໍານານ.

4. ເບິ່ງອະນາຄົດຢ່າງກະຕືລືລົ້ນ

ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ນໍາຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ Generative AI ແລະວິທີການທີ່ມັນຈະນໍາໃຊ້ໃນທົ່ວທຸລະກິດສະເພາະຂອງພວກເຂົາ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ພວກເຂົາຮັບຮູ້ຄວາມສ່ຽງທີ່ອາດຈະເກີດຂື້ນພ້ອມກັບໂອກາດ. ຄໍາແນະນໍາຂອງຂ້ອຍແມ່ນເພື່ອເຕັມໃຈທີ່ຈະທົດລອງກັບ GAI ແຕ່ຍັງດໍາເນີນການກັບຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບຜົນສະທ້ອນທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງມັນ. GAI ບໍ່​ແມ່ນ​ທ່າ​ອ່ຽງ​ທີ່​ຜ່ານ​ໄປ, ແຕ່​ແມ່ນ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​ທີ່​ມີ​ການ​ຫັນ​ປ່ຽນ​ປ່ຽນ​ຮູບ​ແບບ​ວິ​ທີ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ ແລະ ການ​ດຳ​ເນີນ​ທຸ​ລະ​ກິດ.

ຢູ່ສະເໝີກັບຄວາມກ້າວໜ້າຫຼ້າສຸດໃນ GAI ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າທຸລະກິດມີການກະກຽມທີ່ດີສໍາລັບອະນາຄົດ. ການສ້າງວັດທະນະທໍາທີ່ສົ່ງເສີມການປະດິດສ້າງແລະການທົດລອງເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ, ຍ້ອນວ່າມັນເຮັດໃຫ້ພະນັກງານສາມາດຄົ້ນຫາຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃຫມ່ແລະການນໍາໃຊ້ກໍລະນີສໍາລັບ GAI. ໂດຍຜ່ານການສື່ສານແລະການຮ່ວມມືແບບເປີດ, ສະມາຊິກທີມງານສາມາດໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຢ່າງເຕັມທີ່ແລະມີສ່ວນຮ່ວມໃນຂະບວນການຂຸດຄົ້ນແລະປະຕິບັດການແກ້ໄຂ GAI-powered.