Inteligența Artificială Generativă Ne-a Adus la Punctul de Rost al IA

Înainte ca inteligența artificială (IA) să devină populară datorită accesibilității Inteligenței Artificiale Generative (IAG), integrarea și pregătirea datelor legate de învățarea automată erau una dintre prioritățile de afaceri mai la modă. În trecut, companiile și consultanții creați proiecte unice de IA/învățare automată pentru cazuri de utilizare specifice, dar încrederea în rezultate era limitată, iar aceste proiecte erau păstrate aproape exclusiv în cadrul echipelor IT. Aceste cazuri de utilizare a IA timpurie necesitau echipe dedicate de oameni de știință din domeniul datelor, prea mult timp și efort pentru a produce rezultate, lipseau transparența și majoritatea proiectelor erau lipsite de succes.

De acolo, pe măsură ce dezvoltatorii au devenit mai confortabili și mai încrezători în tehnologie, IA și învățarea automată au fost utilizate mai frecvent, din nou, în principal de echipele IT, din cauza naturii complexe a construirii modelelor, curățării și introducerii datelor și testării rezultatelor. Astăzi, cu IAG fiind inescapabilă în mediile profesionale și personale din întreaga lume, tehnologia IA a devenit accesibilă pentru mase. Suntem acum la punctul de rost al IA, dar cum am ajuns aici și de ce IAG ne-a adus la adoptarea pe scară largă?

Adevărul despre IA

Cu “OpenAI” și “ChatGPT” devenind nume cunoscute, conversațiile despre IAG sunt peste tot și adesea inevitabile. De la utilizări de afaceri, cum ar fi chatbot-urile, analiza datelor și rezumatele rapoartelor, la utilizări personale, cum ar fi planificarea călătoriilor și crearea de conținut, IAG devine rapid tehnologia cea mai discutată la nivel mondial, iar dezvoltarea sa rapidă depășește ceea ce am văzut cu alte inovații tehnologice.

În timp ce majoritatea oamenilor știu despre IA și unii știu cum funcționează și cum poate fi implementată, organizațiile din sectorul public și privat sunt încă în urmărire atunci când vine vorba de deblocarea beneficiilor complete ale tehnologiei. Conform datelor de la Alphasense, 40% din apelurile de câștig au lăudat beneficiile și entuziasmul IA, dar doar 1 din 6 (16%) companii S&P 500 au menționat IA în rapoartele trimestriale de reglementare. Acest lucru ridică întrebarea: care sunt impacturile financiare ale IA și câte companii sunt cu adevărat implicate în adoptarea sa?

În loc de a sări pe valul IA doar pentru că este la modă, întreprinderile trebuie să se gândească la valoarea pe care IA o va aduce intern și clienților săi și la ce probleme poate rezolva pentru utilizatori. Proiectele de IA sunt, în general, scumpe, și dacă o companie sare în utilizarea IA fără a evalua corespunzător cazurile de utilizare și rentabilitatea, ar putea fi o irosire de timp și fonduri. Prezentările private ale clienților oferă o modalitate controlată de a confirma potrivirea pieței și de a valida rentabilitatea asociată a anumitor cazuri de utilizare pentru a valida propunerea de valoare a unei soluții IA înainte de a o lansa pe piață.

Ce Trebuie să Știe Furnizorii Înainte de a Investi în IA

Să investești în IA sau nu? Aceasta este o întrebare importantă pentru furnizorii de software ca service (SaaS) să o ia în considerare înainte de a se implica pe deplin în dezvoltarea de soluții IA. Atunci când cântăriți opțiunile, fiți conștienți de valoare, viteză, încredere și scară.

Echilibrați valoarea cu viteza. Este puțin probabil ca clienții dvs. să fie impresionați doar de menționarea unei soluții IA; în schimb, vor dori o valoare măsurabilă. Echipele de produse SaaS ar trebui să înceapă prin a întreba dacă există o nevoie reală de afaceri sau o problemă pe care doresc să o rezolve pentru clienții lor și dacă IA este soluția potrivită. Nu încercați să încadrați o piesă pătrată (IA) într-o gaură rotundă (ofertele dvs. tehnologice). Fără a ști cum IA va adăuga valoare utilizatorilor finali, nu există garanția că cineva va plăti pentru aceste capacități.

Construiți încredere, apoi scalați. Pentru a schimba sistemele, este nevoie de multă încredere. Furnizorii ar trebui să prioritizeze construirea încrederii în soluțiile lor IA înainte de a le scala. Transparența și vizibilitatea în modelele de date și rezultatele pot rezolva fricțiunile. Lăsați utilizatorii să facă clic pe sursa modelului pentru a vedea cum sunt obținute insight-urile soluției. Majoritatea furnizorilor de renume pot, de asemenea, să împărtășească cele mai bune practici pentru adoptarea IA pentru a ajuta la atenuarea eventualelor puncte dureroase.

Obstacole Comune pentru Furnizorii de Tehnologie: Ediția IA

Pentru organizațiile pregătite să pornească în călătoria IA, există câteva capcane de evitat pentru a asigura impactul optim. Evitați gândirea de grup și nu urmați mulțimea fără a ști unde vă îndreptați. Aveți o strategie clară pentru adoptarea IA, astfel încât să puteți reflecta asupra obiectivelor dvs. finale și să confirmați că strategia se aliniază cu misiunea și valorile clienților dvs.

Aducerea unui produs IA pe piață nu este o sarcină ușoară, iar eșecurile depășesc succesele.

Privind doar aspectele de securitate, modelele IA dețin adesea materiale și date sensibile, pe care organizațiile SaaS trebuie să fie echipate să le gestioneze. Lucruri de luat în considerare includ:

• Manipularea Materialelor Sensibile: Compartizarea materialelor sensibile cu modelele de limbaj mare cu scop general (LLM) crează riscul ca modelul să divulge accidental materiale sensibile altor utilizatori. Companiile ar trebui să stabilească cele mai bune practici pentru utilizatori – atât interni, cât și externi – pentru a proteja materialele sensibile.
• Stocarea Datelor și Implicațiile Privind Confidențialitatea: Pe lângă preocupările legate de partajare, stocarea materialelor sensibile în cadrul sistemelor IA poate expune datele la posibile încălcări sau acces neautorizat. Utilizatorii ar trebui să stocheze datele în locații sigure, cu măsuri de protecție împotriva încălcărilor de date.
• Atenuarea Informațiilor Inexacte: Modelele IA colectează și sintetizează cantități mari de date, iar informațiile inexacte pot fi ușor răspândite. Monitorizarea, supravegherea și validarea umană sunt necesare pentru a asigura că se împărtășesc informații corecte și precise. Gândirea critică și analiza sunt esențiale pentru a evita informațiile inexacte.

În plus față de implicațiile de securitate, programele IA necesită resurse și buget semnificative. Luați în considerare cantitatea de energie și infrastructură necesare pentru dezvoltarea eficientă și eficace a IA. De aceea, este critic să aveți o propunere de valoare clară pentru clienți, altfel, timpul și resursele investite în dezvoltarea produsului sunt irosite. Înțelegeți dacă organizația dvs. are fundația pentru a începe cu IA și, dacă nu, identificați bugetul necesar pentru a recupera.

Concluzie

IA este aici pentru a rămâne. Dar, dacă nu gândiți strategic înainte de a vă alătura impulsului și de a finanța proiecte IA, poate face mai mult rău decât bine organizației dvs. Această nouă eră a IA abia începe, iar multe dintre riscuri sunt încă necunoscute. Pe măsură ce evaluați dezvoltarea IA pentru organizația dvs., obțineți o înțelegere clară a valorii IA pentru clienții dvs. interni și externi, construiți încredere în modelele IA și înțelegeți riscurile.