Взгляд генерального директора: 4 способа внедрения генеративного ИИ

Несмотря на недавнюю вирусность, генеративный ИИ не является совершенно новой концепцией, а скорее эволюцией первого чат-бота на основе обработки естественного языка, созданного в 1966 году Джозефом Вайценбаумом, специалистом по информатике в MIT. Поскольку технология ИИ продвигалась шаг за шагом в течение последних нескольких десятилетий – ставшая широко известной благодаря цифровым помощникам, такими как Alexa от Amazon, – мы находимся в периоде экспоненциального роста, который неизбежно изменит способ, которым мы ведем бизнес.

Многие сравнивают быструю популяризацию генеративного ИИ с появлением портативного компьютера, потому что он изменит рабочие процессы, сотрудничество и творчество внутри организации. В течение следующих десяти лет Sequoia Capital ожидает, что GAI будет способен производить контент, который соперничает с качеством и сложностью кода, искусства и текстов, созданных людьми. Некоторые предприятия ещё увереннее делают ставку на новую технологию, как Salesforce, чей глобальное инвестиционное подразделение недавно запустил новый фонд генеративного ИИ на 250 миллионов долларов, чтобы поддержать разработку ответственного ИИ в течение следующих 18 месяцев.

В сочетании с хайпом мы также находимся в уникальной фазе неопределенности, когда компании более осторожны относительно безопасности или юридических последствий широкого использования генеративного ИИ. Какие компании быстро примут генеративный ИИ, а какие будут действовать с осторожностью?

Как генеральный директор глобальной компании в области цифровой аналитики, я осторожно оптимистичен относительно будущего GAI и его влияния на наш бизнес. Вот четыре способа, которыми лидеры могут принять генеративный ИИ с уверенностью:

1. Рассмотрите свои цели: Клиентский опыт (CX) должен быть приоритетом

Любой бизнес сегодня должен быть одержим клиентами. По мере расширения возможностей проверить, как можно вплести ИИ в повседневные рабочие процессы, нам нужно сосредоточиться на том, как он может помочь нам лучше обслуживать наших клиентов.

В идеале мы хотим, чтобы технология выполняла базовую работу быстрее, с меньшим количеством ошибок. Будь то проектирование панели, построение модели или инженерия данных, как мы можем использовать генеративный ИИ для пользы клиентов? Этот подход поможет устранить потери времени и ресурсов, чтобы убедиться, что команды сосредоточены на своих главных приоритетах.

Генеративный ИИ должен использоваться для получения информации из наборов данных быстрее. В LatentView мы исследуем, как мы можем использовать технологию, подобную GPT4, для генерации информации, наиболее актуальной для определённого профиля пользователя или сценария. Учитывая все взаимосвязи, которые были выявлены в данных, которые у нас уже есть, мы можем использовать генеративный ИИ, чтобы быстро извлечь ключевые идеи, которые могли быть пропущены или потребуют часов ручной работы, чтобы получить.

2. Задайте сотрудникам рамки использования

Принятие генеративного ИИ может быть устрашающим. Как и любая технология на ранней стадии, лидеры направляют своих сотрудников через непройденные воды. В LatentView мы подходим к новым возможностям ИИ с минимальными ограничениями. Генеральные директора, которые хотят сделать то же самое, должны предоставить своим командам необходимые ресурсы и обучение, чтобы узнать о генеративном ИИ и экспериментировать с ним. Поощряйте их работать совместно и задавать вопросы, исследовать новые возможности и случаи использования технологии с учетом производительности.

Например, представьте, что вы управляете быстро растущей маркетинговой командой с несколькими инициативами по выводу на рынок через цифровые и социальные каналы. Ваша команда компактна и должна работать как можно более эффективно, с фокусом на выполнении. Как вы, как лидер, можете использовать GAI, чтобы автоматически предоставлять то, что наиболее актуально для каждого члена команды каждый день автоматически? Когда каждый член команды приходит на работу, он открывает индивидуальную панель и видит, что есть три главных приоритета для него в этот день – сокращая время ручного управления вдвое. Эти идеи основаны на данных о целях маркетинговой команды, о том, что возможно за день, и обо всем, что сотрудник сделал до сих пор, уникально для каждого сотрудника.

Однако свободное исследование возможностей также требует рекомендаций. Подчеркните, что все, созданное с помощью GAI на этом этапе, должно быть тщательно проверено. Любой результат, например код, должен пройти строгое тестирование и проверку, чтобы убедиться, что любые решения, работающие на GAI, точны, надежны и этичны. Лидеры должны разработать строгие процессы контроля качества, чтобы проверить весь контент, сгенерированный GAI, прежде чем он будет передан клиентам или другими внешними заинтересованными сторонами.

Также важно держать безопасность в уме, когда ИИ эволюционирует, информируя команды о возможных уязвимостях кибербезопасности и планах снижения соответствующих угроз. Конкретно, подчеркивайте потенциальные риски безопасности, связанные с использованием инструментов GAI.

3. Ищите способы, которыми GAI может изменить рабочие процессы

За пределами написания кода GAI скоро автоматизирует и обновит почти все направления деятельности и сквозные функции организации. Вот что я предвижу в ближайшем будущем. Генеративный ИИ продолжит приближать организации к их клиентам. В масштабе он может проанализировать данные клиентов и построить уникальный портфель предпочтений клиентов, поведения и потребностей, чтобы улучшить CX и стимулировать вовлеченность.

GAI также может увеличить рабочие возможности средних компаний, которые могут не иметь таких же мощных ИТ-ресурсов, как их крупные конкуренты. Конкретно, GAI упрощает связь между бизнес-профессионалами и компьютерами – общение между которыми сейчас обеспечивают ИТ-специалисты. Это исключает ИТ как посредника для небольших проектов и процессов, увеличивая эффективность.

Бизнес-пользователи также могут использовать GAI, чтобы проанализировать большие наборы данных и обнаружить идеи, которые могли быть пропущены человеческими аналитиками с ограниченным временем и ресурсами, или автоматизировать ручные процессы и уменьшить нагрузку на сотрудников, которые работают удаленно или в гибридной рабочей среде. Для электронной коммерции и других платформ, изначально созданных для цифровой среды GAI может быть использован для разработки более точных и актуальных рекомендательных систем, которые могут персонализировать контент и маркетинговые сообщения для отдельных пользователей, что приведет к большему количеству маркетинговых конверсий, удержанию клиентов и увеличению дохода.

Наконец, ИИ может помочь создать лучшую историю рабочих процессов во времени, позволяя сотрудникам получить доступ к знаниям, накопленным в организации более легко. GAI, вероятно, будет использоваться для захвата и документирования знаний, накопленных в организации и лучших практик, создавая ценный ресурс для будущих членов команды – гарантируя, что важные знания и экспертиза не потеряны, когда сотрудники уходят или уходят на пенсию.

4. Смотрите в будущее с энтузиазмом

Когда лидеры учатся больше о генеративном ИИ и о том, как он будет применяться в их конкретном бизнесе, важно, чтобы они признали потенциальные риски вместе с возможностями. Моя рекомендация – быть готовым экспериментировать с GAI, но также действовать с четким пониманием его потенциальных последствий. GAI не является проходящей тенденцией, а скорее трансформирующей технологией, меняющей способ, которым мы работаем и ведем бизнес.

Всегда оставайтесь в курсе последних достижений в GAI, чтобы убедиться, что бизнес хорошо подготовлен к будущему. Создание культуры, которая поощряет инновации и экспериментирование, является важным, поскольку она наделяет сотрудников возможностью исследовать новые возможности и случаи использования GAI. Благодаря открытому общению и сотрудничеству члены команды могут быть полностью проинформированы и вовлечены в процесс исследования и реализации решений, работающих на GAI.