Perspektywa CEO: 4 sposoby na przyjęcie generatywnej sztucznej inteligencji

Pomimo swojej niedawnej popularności, generatywna sztuczna inteligencja nie jest całkowicie nowym pojęciem, ale raczej ewolucją pierwszego czatbota opartego na przetwarzaniu języka naturalnego, który został stworzony w 1966 roku przez Josepha Weizenbauma, komputera naukowca z MIT. Podczas gdy technologia AI posuwała się do przodu przez ostatnie kilka dekad – popularizowana przez domowe asystenty cyfrowe, takie jak Amazon Alexa – jesteśmy w okresie ekspozycyjnego wzrostu, który nieuchronnie zmieni sposób, w jaki prowadzimy biznes.

Wielu porównuje szybką popularyzację generatywnej sztucznej inteligencji do pojawienia się komputera przenośnego, ze względu na sposób, w jaki zmieni ona przepływy pracy, współpracę i kreatywność w organizacji. W ciągu najbliższych dziesięciu lat Sequoia Capital przewiduje, że GAI będzie w stanie produkować treści, które rywalizują z jakością i złożonością ludzkich kodów, sztuki i pisarstwa. Niektóre przedsiębiorstwa podwajają swoją pewność co do tej technologii, takie jak Salesforce, którego globalny oddział inwestycyjny niedawno uruchomił nowy fundusz generatywnej sztucznej inteligencji o wartości 250 milionów dolarów, w celu wsparcia rozwoju odpowiedzialnej AI w ciągu najbliższych 18 miesięcy.

W połączeniu z hiperem, jesteśmy również w wyjątkowej fazie niepewności, z firmami, które są bardziej ostrożne w kwestii bezpieczeństwa lub implikacji prawnych powszechnego użycia generatywnej sztucznej inteligencji. Które firmy szybko przyjmą generatywną sztuczną inteligencję, a które będą postępować z wahaniem?

Jako CEO globalnej firmy analitycznej, jestem ostrożnie optymistyczny co do przyszłości GAI i jej wpływu na nasz biznes. Oto cztery sposoby, w jakie liderzy mogą przyjąć generatywną sztuczną inteligencję z pewnością:

1. Rozważ swoje cele: CX powinno być priorytetem

Każdy biznes dzisiaj powinien być obsesjonowany klientem. Z coraz większą ilością możliwości testowania, w jaki sposób możemy wpleść AI w codzienne przepływy pracy, musimy skupić się na tym, w jaki sposób może nam pomóc lepiej służyć naszym klientom.

Idealnie, chcemy, aby technologia tworzyła podstawową pracę szybciej, z mniejszą ilością błędów. Czy to jest projektowanie dashboardu, budowanie modelu czy inżynieria danych, jak możemy wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję do korzyści klientów? Ten podejście pomoże wyeliminować stracony czas i zasoby, aby zapewnić, że zespoły są skupione na swoich najwyższych priorytetach.

Generatywna sztuczna inteligencja powinna być używana do wyciągania wniosków z zestawów danych szybciej. W LatentView, eksplorujemy, w jaki sposób możemy użyć technologii takiej jak GPT4 do generowania wniosków, które są najbardziej istotne dla określonej osoby lub scenariusza. Biorąc pod uwagę wszystkie wzajemne relacje, które zostały zidentyfikowane w danych, które już mamy, możemy użyć generatywnej sztucznej inteligencji, aby szybko wyciągnąć kluczowe wnioski, które mogłyby być pominięte lub wymagać godzin ręcznej pracy, aby je wywieść.

2. Ustaw parametry dla pracowników

Przyjęcie generatywnej sztucznej inteligencji może być zastraszające. Jak każda wczesna technologia, liderzy prowadzą swoich pracowników przez niezbadane wody. W LatentView, podchodzimy do nowych możliwości AI z niewielkimi restrykcjami. CEO, którzy chcą zrobić to samo, powinni zapewnić swoim zespołom niezbędne zasoby i szkolenia, aby nauczyć się o i eksperymentować z generatywną sztuczną inteligencją. Zachęcaj ich do pracy współpracując i zadawania pytań, eksplorowania nowych możliwości i przypadków użycia technologii z produktywnością na myśli.

Na przykład, wyobraź sobie, że zarządzasz szybko rozwijającym się zespołem marketingowym z kilkoma inicjatywami go-to-market na kanałach cyfrowych i społecznych. Twój zespół jest cienki i musi działać jak najbardziej wydajnie z naciskiem na wykonanie. Jak możesz, jako lider, użyć GAI, aby wypchnąć to, co jest najbardziej istotne dla każdego członka zespołu na co dzień automatycznie? Kiedy każdy członek zespołu przychodzi do pracy, otwiera niestandardowy dashboard i widzi, że tu są trzy rzeczy, które są najwyższymi priorytetami dla nich tego dnia – cięcie czasu ręcznego zarządzania o połowę. Te wnioski opierają się na danych o celach zespołu marketingowego, co jest wykonalne w ciągu dnia i wszystkim, co pracownik zrobił do tej pory, unikalne dla każdego pracownika.

Jednak otwarta eksploracja również wymaga prowadzenia. Wzmocnij, że wszystko, co zostało stworzone z GAI na tym etapie, musi zostać gruntownie sprawdzone. Każde wyjście, takie jak kod, powinno przejść rygorystyczne testy i walidację, aby upewnić się, że każde rozwiązanie zasilane przez GAI jest dokładne, niezawodne i etyczne. Liderzy muszą opracować surowe procesy kontroli jakości, aby przeglądać wszystkie treści wygenerowane przez GAI przed ich udostępnieniem klientom lub innym zewnętrznym interesariuszom.

Również ważne jest, aby trzymać bezpieczeństwo na górze umysłu, gdy AI ewoluuje, edukując zespoły o możliwościach luk w cyberbezpieczeństwie i planach, aby złagodzić te zagrożenia. Konkretnie, podkreśl potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa związane z użyciem narzędzi GAI.

3. Szukaj sposobów, w jaki GAI może odnowić przepływy pracy

Poza pisanie kodu, GAI wkrótce zautomatyzuje i innowacyjnie niemal każdą pionową i poziomą w organizacji. Oto, co przewiduję, że nadchodzi w najbliższej perspektywie. Generatywna sztuczna inteligencja będzie nadal przybliżać organizacje do ich klientów. W skali, może analizować dane klientów i tworzyć unikalny portfel preferencji, zachowań i potrzeb klientów, aby poprawić CX i napędzić zaangażowanie.

GAI może również zwiększyć pasmo dla firm średniej wielkości, które mogą nie mieć tak zasobów IT, jak ich konkurenci. Konkretnie, GAI upraszcza komunikację między profesjonalistami biznesowymi i komputerami – obecnie pośredniczoną przez ekspertów IT. To eliminuje IT jako pośrednika dla małych projektów i procesów, zwiększając wydajność.

Użytkownicy biznesowi mogą również wykorzystać GAI, aby analizować duże zestawy danych i odkryć wnioski, które mogłyby być pominięte przez analityków ludzkich z ograniczonym czasem i zasobami lub aby zautomatyzować procesy ręczne i zmniejszyć obciążenie pracowników, którzy pracują zdalnie lub w środowisku hybrydowym. Dla e-commerce i innych platform cyfrowych, GAI może być używana do tworzenia bardziej dokładnych i istotnych silników rekomendacji, które mogą personalizować treści i wiadomości marketingowe do poszczególnych użytkowników, co wyniesie więcej konwersji marketingowych, retencji klientów i zwiększonej przychodów.

Wreszcie, AI może pomóc stworzyć lepszą historię przepływów pracy w czasie, umożliwiając pracownikom dostęp do wiedzy instytucjonalnej łatwiej. GAI prawdopodobnie będzie używana do przechwytywania i dokumentowania wiedzy instytucjonalnej i najlepszych praktyk, tworząc cenny zasób dla przyszłych członków zespołu – zapewniając, że ważna wiedza i ekspertyza nie są tracone, gdy pracownicy odchodzą lub przechodzą na emeryturę.

4. Spójrz na przyszłość z entuzjazmem

Gdy liderzy uczą się więcej o generatywnej sztucznej inteligencji i o tym, jak będzie ona stosowana w ich konkretnym biznesie, ważne jest, aby uznali potencjalne ryzyka wraz z możliwościami. Moja rekomendacja jest taka, aby być skłonnym do eksperymentowania z GAI, ale również postępować z wyraźnym zrozumieniem jej potencjalnych implikacji. GAI nie jest przejściową tendencją, ale raczej transformującą technologią, która zmienia sposób, w jaki pracujemy i prowadzimy biznes.

Zawsze pozostań na bieżąco z najnowszymi postępami w GAI, aby upewnić się, że biznes jest dobrze przygotowany do przyszłości. Tworzenie kultury, która zachęca do innowacji i eksperymentowania, jest niezbędne, ponieważ upoważnia pracowników do eksplorowania nowych możliwości i przypadków użycia GAI. Przez otwartą komunikację i współpracę, członkowie zespołu mogą być w pełni poinformowani i zaangażowani w proces eksplorowania i wdrażania rozwiązań zasilanych przez GAI.