Вид CEO: 4 способа принять генеративный ИИ

Несмотря на недавнюю вирусность, генеративный ИИ не является совершенно новой концепцией, а rather эволюцией первого чат-бота на основе обработки естественного языка, созданного в 1966 году Джозефом Вайценбаумом, компьютерным ученым в MIT. Поскольку технология ИИ продвигалась шаг за шагом в течение последних нескольких десятилетий – популяризированная домашними цифровыми помощниками, 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 изысканностью человеческого кода, искусства и письма. Некоторые предприятия удваивают свои инвестиции в уверенность в появляющейся технологии, как Salesforce, чей глобальный инвестиционный фонд 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 цифровой аналитической фирмы, 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: CX должна быть приоритетом

Любой бизнес сегодня должен быть одержим клиентами. С все большими возможностями проверить, как можно вплести ИИ в повседневные рабочие процессы, нам нужно сосредоточиться на том, как он может помочь нам лучше обслуживать наших клиентов.

Идеально, мы хотим, чтобы технология создавала 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 исключить потраченное время и ресурсы, 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 определенной личности 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. Установите параметры для сотрудников

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 вытолкнуть 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 открытая эксплуатация также требует руководства. Усиливайте, что все, созданное с помощью GAI на этом этапе, должно быть тщательно проверено. Любой вывод, как 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 просмотреть все контент, сгенерированный GAI, прежде чем он будет поделен с клиентами или другими внешними заинтересованными сторонами.

Также важно держать безопасность в уме, когда ИИ эволюционирует, обучая команды возможности киберугроз и планы по смягчению этих 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 инновирует почти каждый вертикаль и горизонталь по всей организации. Вот что я предвижу в ближайшем будущем. Генеративный ИИ продолжит приближать организации к их клиентам и 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 пропускную способность для компаний среднего рынка, которые могут не иметь таких же прочных ИТ-ресурсов, как их конкуренты – предприятия. Конкретно, GAI упрощает связь между бизнес-профессионалами и компьютерами – в настоящее время обслуживаемыми ИТ-экспертами. 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 цифровых платформ GAI может быть использован для разработки более точных и актуальных рекомендательных двигателей, 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 институциональным знаниям более легко. GAI, вероятно, будет использоваться для захвата и документирования институциональных знаний 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 rather 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. Через открытую связь и сотрудничество члены команды могут быть полностью проинформированы и вовлечены в процесс исследования и реализации решений, работающих на GAI.

Создание культуры, которая поощряет инновации и экспериментирование, является важным, поскольку оно наделяет сотрудников возможностью исследовать новые возможности и случаи использования GAI. Через открытую связь и сотрудничество члены команды могут быть полностью проинформированы и вовлечены в процесс исследования и реализации решений, работающих на GAI.