Generativ AI har ført oss til AI-tippingpunktet

Før kunstig intelligens (AI) ble lansert i mainstream-popularitet takket være tilgjengeligheten av Generativ AI (GenAI), var data-integrasjon og -staging relatert til Maskinlæring en av de trendyere forretningsprioritetene. I fortiden ville bedrifter og konsulenter lage enkeltstående AI/ML-prosjekter for bestemte bruksscenarier, men tilliten til resultatene var begrenset, og disse prosjektene ble holdt nesten eksklusivt blant IT-teamene. Disse tidlige AI-bruks scenariene krevde dedikerte data scientist-team, for mye tid og innsats for å produsere resultater, mangel på transparens og de fleste prosjektene var mislykkede.

Fra der, da utviklerne ble mer komfortable og trygge med teknologien, ble AI og Maskinlæring (ML) mer hyppig brukt, igjen, mest av IT-teamene på grunn av den komplekse naturen til å bygge modellene, rense og innføre data og teste resultater. I dag, med GenAI som er uunngåelig i profesjonelle og personlige settinger over hele verden, har AI-teknologien blitt tilgjengelig for massene. Vi er nå på AI-tippingpunktet, men hvordan kom vi hit og hvorfor førte GenAI oss til vidstrakt bruk?

Sannheten om AI

Med “OpenAI” og “ChatGPT” som har blitt huskename, er samtaler om GenAI overalt og ofte uunngåelige. Fra forretningsbruk som chatbots, data-analyse og rapportsummering til personlige bruk som reiseplanlegging og innholdsskaping, er GenAI raskt blitt den mest diskuterte teknologien i verden og dens raske utvikling overstiger det vi har sett med andre teknologiske innovasjoner.

Mens de fleste mennesker kjenner til AI, og noen vet hvordan det fungerer og kan implementeres, er offentlige og private organisasjoner fortsatt i ferd med å holde på når det gjelder å låse opp de fulle fordelene av teknologien. Ifølge data fra Alphasense, var 40% av inntektskallene positive til AI og spenningen rundt det, men bare 1 av 6 (16%) S&P 500-selskaper nevnte AI i kvartalsvis regulering. Dette stiller spørsmålet: hva er de finansielle konsekvensene av AI og hvor mange selskaper er virkelig investert i dens adopsjon?

I stedet for å hoppe på AI-bølgen bare fordi det er trendy, må bedrifter tenke på verdien AI vil bringe internt og til sine kunder og hva slags problemer det kan løse for brukerne. AI-prosjekter er generelt dyre, og hvis et selskap hopper inn i å bruke AI uten å ordentlig vurdere bruks scenariene og avkastningen, kan det være en spille av tid og midler. Kundeprivileger gir en kontrollert måte å bekrefte produktmarkedsmatch og validere den tilknyttede avkastningen av bestemte bruks scenarier for å validere verdiproposisjonen av en AI-løsning før den lanseres på markedet.

Hva leverandører må vite før de investerer i AI

Å investere i AI, eller ikke å investere i AI? Dette er et viktig spørsmål for SaaS-leverandører å vurdere før de går all-in på å utvikle AI-løsninger. Når du vurdere dine alternativer, må du være oppmerksom på verdi, hastighet, tillit og skala.

Balance verdi med hastighet. Det er usannsynlig at dine kunder vil være imponert bare av å nevne en AI-løsning; i stedet vil de ønske målbare verdier. SaaS-produktteamene bør starte med å spørre om det finnes et virkelig forretningsbehov eller problem de ønsker å løse for sine kunder, og om AI er den riktige løsningen. Prøv ikke å passe en firkantet AI i en runde hull (dine teknologi-tilbud). Uten å vite hvordan AI vil legge til verdi for sluttbrukerne, er det ingen garanti for at noen vil betale for disse evnene.

Bygg tillit, deretter skaler. Det krever mye tillit å endre systemer. Leverandører bør prioritere å bygge tillit til sine AI-løsninger før de skalerer dem. Gjennomsiktighet og synlighet i data-modellene og resultater kan løse friksjon. La brukerne klikke inn i modellkilden så de ser hvordan løsningens innsikter er avledet. De fleste pålitelige leverandører kan også dele beste praksis for AI-adoptsjon for å hjelpe med å lette potensielle smerte-punkter.

Vanlige hindringer for tekniske leverandører: AI-utgave

For organisasjoner som er klare til å starte AI-reisen, er det noen fallgruber å unngå for å sikre optimal innvirkning. Unngå gruppetenkning, og følg ikke mengden uten å vite hvor du er på vei. Ha en klar strategi for AI-adoptsjon så du kan reflektere over dine sluttmål og bekrefte at strategien er i linje med organisasjonens misjon og kunde-verdier.

Å bringe en AI-produkt til markedet er ikke en enkel oppgave, og fiaskoene overstiger suksessene.

Når det gjelder sikkerhetsproblemer, holder AI-modellene ofte sensitive materialer og data, som SaaS-organisasjoner må være utstyrt til å håndtere. Ting å vurdere inkluderer:

• Håndtering av sensitive materialer: Deling av sensitive materialer med generelle formål store språk-modeller (LLM) skaper risikoen for at modellen ufrivillig lekker sensitive materialer til andre brukere. Selskaper bør fastsette beste praksis for brukere – både internt og eksternt – for å beskytte sensitive materialer.
• Opbevaring av data og personvernimplikasjoner: I tillegg til delingsproblemer, kan opbevaring av sensitive materialer innenfor AI-systemer utsette data for potensielle brudd eller uautorisert tilgang. Brukere bør opbevare data i sikre lokasjoner med sikkerhetstiltak for å beskytte mot data-brudd.
• Mitigering av feilaktig informasjon: AI-modellene samler og syntetiserer store mengder data, og feilaktig informasjon kan lett sprede seg. Overvåking, tilsyn og menneskelig validering er nødvendig for å sikre korrekt og nøyaktig informasjon blir delt. Kritisk tenkning og analyse er avgjørende for å unngå feilaktig informasjon.

I tillegg til sikkerhetsimplikasjoner, krever AI-programmer betydelige ressurser og budsjett. Vurdere hvor mye energi og infrastruktur som trengs for effektiv og effektiv AI-utvikling. Dette er hvorfor det er kritisk å ha en klar verdiproposisjon for kunder, ellers vil tiden og ressursene som legges i produktutvikling være spilt. Forstå om din organisasjon har grunnlaget for å starte med AI, og hvis ikke, identifiser budsjettet som trengs for å holde tritt.

Til slutt bør talent- og ferdighetsrisikoen ikke ignoreres. Generell AI-utvikling involverer en dedikert gruppe data-vitenskapsmenn, utviklere og data-ingeniører, samt funksjonelle forretningsanalytikere og produktledelse. Men når det gjelder å arbeide med GenAI, må organisasjoner ha ekstra sikkerhets- og retningslinje-oversikt på grunn av sikkerhetsrisikoen nevnt tidligere. Hvis AI ikke er et langsiktig forretningsmål, er kostnadene for å rekruttere og om-skolere talent sannsynligvis unødvendig høye og vil ikke resultere i en god avkastning.

Konklusjon

AI er her for å bli. Men hvis du ikke tenker strategisk før du slutter deg til momentum og finansierer AI-prosjekter, kan det potensielt gjøre mer skade enn nytte for din organisasjon. Denne nye AI-æraen er bare begynt, og mange av risikoen er fortsatt ukjent. Når du vurderer AI-utvikling for din organisasjon, få en klar forståelse av AI-verdien for dine interne og eksterne kunder, bygg tillit til AI-modellene og forstå risikoen.