Sztuczna inteligencja generatywna zaprowadziła nas do punktu zwrotnego AI

Przed wprowadzeniem sztucznej inteligencji (AI) do głównego nurtu popularności dzięki dostępności Sztucznej inteligencji generatywnej (GenAI), integracja danych i ich przygotowanie związane z uczeniem maszynowym były jednymi z bardziej popularnych priorytetów biznesowych. W przeszłości przedsiębiorstwa i konsultanci tworzyli projekty AI/ML dla konkretnych przypadków użycia, ale zaufanie do wyników było ograniczone, a te projekty były praktycznie wyłącznie wśród zespołów IT. Te wczesne przypadki użycia AI wymagały dedykowanych zespołów naukowców danych, zbyt dużo czasu i wysiłku, aby osiągnąć wyniki, brakowało im przejrzystości, a większość projektów była nieudana.

Od tego momentu, gdy deweloperzy stali się bardziej komfortowi i pewni siebie w pracy z tą technologią, AI i uczenie maszynowe (ML) były częściej stosowane, ponownie, głównie przez zespoły IT ze względu na złożony charakter budowy modeli, czyszczenia i wprowadzania danych oraz testowania wyników. Dziś, z GenAI będąc nieuniknionym w profesjonalnych i osobistych środowiskach na całym świecie, technologia AI stała się dostępna dla mas. Jesteśmy teraz w punkcie zwrotnym AI, ale jak się tutaj znaleźliśmy i dlaczego GenAI zaprowadziła nas do powszechnego stosowania?

Prawda o AI

Z „OpenAI” i „ChatGPT” stającymi się nazwami gospodarstw domowych, rozmowy o GenAI są wszędzie i często nieuniknione. Od zastosowań biznesowych, takich jak czatboty, analiza danych i podsumowania raportów, do zastosowań osobistych, takich jak planowanie podróży i tworzenie treści, GenAI szybko staje się najczęściej dyskutowaną technologią na świecie, a jej szybki rozwój przewyższa to, co widzieliśmy w przypadku innych innowacji technologicznych.

Podczas gdy większość ludzi wie o AI, a niektórzy wiedzą, jak działa i jak może być wdrożona, publiczne i prywatne organizacje nadal gonią za pełnymi korzyściami z tej technologii. Według danych z Alphasense, 40% konferencji zarobkowych chwaliło korzyści i ekscytację AI, ale tylko 1 na 6 (16%) firm z listy S&P 500 wspomniało o AI w kwartalnych sprawozdaniach regulacyjnych. To rodzi pytanie: jakie są finansowe skutki AI i ile firm jest naprawdę zaangażowanych w jej przyjęcie?

Zamiast skakać na wagonik AI tylko dlatego, że jest trendy, przedsiębiorstwa muszą myśleć o wartości, jaką AI przyniesie wewnętrznie i dla ich klientów, oraz o problemach, które może rozwiązać dla użytkowników. Projekty AI są geralnie drogie, a jeśli firma wskoczy w używanie AI bez właściwej oceny przypadków użycia i ROI, może to być strata czasu i funduszy. Prywatne podglądy klientów zapewniają kontrolowany sposób potwierdzenia dopasowania produktu do rynku i walidacji związanej z ROI konkretnych przypadków użycia, aby zwalidować wartość proponowanego rozwiązania AI przed jego wydaniem na rynek.

Co dostawcy powinni wiedzieć przed inwestowaniem w AI

Czy inwestować w AI, czy nie? To jest ważne pytanie dla dostawców oprogramowania jako usługi (SaaS), aby rozważyć przed całkowitym zaangażowaniem się w rozwój rozwiązań AI. Przy ważeniu opcji, należy być świadomym wartości, szybkości, zaufania i skali.

Wyważ wartość z szybkością. Mało prawdopodobne, że Twoi klienci będą zadowoleni tylko z samej wzmianki o rozwiązaniu AI; zamiast tego, będą chcieli miernej wartości. Zespoły produktów SaaS powinny zacząć od pytania, czy istnieje prawdziwa potrzeba biznesowa lub problem, który chcą rozwiązać dla swoich klientów, oraz czy AI jest odpowiednim rozwiązaniem. Nie próbuj wkładać kwadratowego pegu (AI) do okrągłego otworu (Twoje oferty technologiczne). Bez wiedzy, jak AI doda wartość końcowym użytkownikom, nie ma gwarancji, że ktoś zapłaci za te możliwości.

Buduj zaufanie, a następnie skaluj. Wymaga się dużo zaufania, aby zmienić systemy. Dostawcy powinni priorytetem budowanie zaufania do swoich rozwiązań AI przed ich skalowaniem. Przejrzystość i widoczność w modelach danych i wynikach mogą rozwiązać tarcie. Pozwól użytkownikom kliknąć w źródło modelu, aby zobaczyć, jak wglądy rozwiązania są pochodzone. Większość renomowanych dostawców może również udostępnić najlepsze praktyki dla przyjęcia AI, aby pomóc złagodzić potencjalne bóle.

Wspólne przeszkody dla dostawców technologicznych: Edycja AI

Dla organizacji gotowych do rozpoczęcia podróży z AI, istnieją pewne pułapki, których należy unikać, aby zapewnić optymalny wpływ. Unikaj myślenia grupowego i nie podążaj za tłumem bez wiedzy, dokąd się udajesz. Maj clear strategię dla przyjęcia AI, abyś mógł odzwierciedlić swoje cele końcowe i potwierdzić, że strategia jest zgodna z misją Twojej organizacji i wartościami klienta.

Przeniesienie produktu AI na rynek nie jest łatwym zadaniem, a niepowodzenia przewyższają sukcesy. Zagrożenia bezpieczeństwa, ekonomiczne i talentowe są liczne.

Patrząc tylko na zagrożenia bezpieczeństwa, modele AI często zawierają wrażliwe materiały i dane, które organizacje SaaS muszą być w stanie zarządzać. Rzeczy do rozważenia obejmują:

• Zarządzanie wrażliwymi materiałami: Udostępnianie wrażliwych materiałów ogólnym modelom językowym (LLM) tworzy ryzyko, że model nieumyślnie ujawni wrażliwe materiały innym użytkownikom. Firmy powinny określić najlepsze praktyki dla użytkowników – zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych – w celu ochrony wrażliwych materiałów.
• Przechowywanie danych i implikacje prywatności: Oprócz problemów z udostępnianiem, przechowywanie wrażliwych materiałów w systemach AI może narażać dane na potencjalne naruszenia lub nieautoryzowany dostęp. Użytkownicy powinni przechowywać dane w bezpiecznych lokalizacjach z zabezpieczeniami, aby chronić przed naruszeniami danych.
• Mitigowanie nieprecyzyjnych informacji: Modele AI gromadzą i syntetyzują duże ilości danych, a nieprecyzyjne informacje mogą łatwo być rozpowszechnione. Monitorowanie, nadzór i walidacja ludzka są niezbędne, aby zapewnić, że poprawne i dokładne informacje są udostępniane. Krytyczne myślenie i analiza są niezwykle ważne, aby uniknąć dezinformacji.

Ponadto, programy AI wymagają znacznych zasobów i budżetu. Rozważ ilość energii i infrastruktury potrzebnej do efektywnego i skutecznego rozwoju AI. Dlatego jest krytyczne, aby mieć klarowną propozycję wartości dla klientów, w przeciwnym razie czas i zasoby włożone w rozwój produktu są marnowane. Zrozum, czy Twoja organizacja ma podstawy, aby rozpocząć pracę z AI, a jeśli nie, określ budżet potrzebny do dogonienia.

Na koniec, ryzyka związane z talentami i poziomem umiejętności nie powinny być ignorowane. Ogólne rozwijanie AI wymaga dedykowanego zespołu naukowców danych, deweloperów i inżynierów danych, a także analityków biznesowych i zarządzania produktem. Jednak przy pracy z GenAI, organizacje potrzebują dodatkowego nadzoru bezpieczeństwa i zgodności ze względu na ryzyka bezpieczeństwa wymienione powyżej. Jeśli AI nie jest długoterminowym celem biznesowym, koszty rekrutacji i przekwalifikowania talentów są prawdopodobnie niepotrzebnie wysokie i nie przyniosą dobrego ROI.

Podsumowanie

AI jest tutaj, aby pozostać. Ale jeśli nie myślisz strategicznie przed przyłączeniem się do pędu i finansowaniem projektów AI, może to potencjalnie bardziej zaszkodzić niż pomóc Twojej organizacji. Ta nowa era AI dopiero się zaczyna, a wiele ryzyk jest nadal nieznanych. Podczas oceny rozwoju AI dla Twojej organizacji, uzyskaj klarowne pojęcie o wartości AI dla Twoich wewnętrznych i zewnętrznych klientów, buduj zaufanie do modeli AI i zrozum ryzyka.