ИИ не является новым. Люди начали исследовать ИИ в 1940-х годах, и компьютерные ученые, такие как Джон Маккарти, открыли нам глаза на возможности, которые эта технология может достичь. Что относительно ново, однако, это объем шума. Он кажется экспоненциальным. ChatGPT был выпущен в 2022 году с большим шумом, и теперь DeepSeek и Qwen 2.5 потрясли мир.

Шум понятен. Благодаря увеличению вычислительной мощности, доступу к более крупным наборам данных, улучшению алгоритмов и методов обучения, модели ИИ и МО практически удваивают свою эффективность каждые несколько месяцев. Каждый день мы наблюдаем значительные скачки в таких областях, как рассуждение и генерация контента. Мы живем в интересные времена!

Но шум может обратиться против нас, и он может создать впечатление, что вокруг ИИ больше шума, чем содержания. Мы все так привыкли к информационному перегрузу, который часто сопровождает эти прорывные разработки, что мы можем невольно отключиться. Таким образом, мы теряем из виду невероятную возможность, которая перед нами.

Возможно, из-за преобладания “шума” вокруг генеративного ИИ некоторые лидеры могут подумать, что технология еще не созрела и не стоит инвестиций. Они могут захотеть подождать, пока не будет критического объема принятия, прежде чем решить присоединиться. Или, может быть, они хотят играть безопасно и использовать генеративный ИИ только для наименее важных областей своего бизнеса.

Они ошибаются. Экспериментирование и потенциальное быстрое провал с генеративным ИИ лучше, чем не начинать вовсе. Быть лидером означает использовать возможности для трансформации и переосмысления. ИИ развивается и совершенствуется невероятно быстро. Если вы не воспользуетесь этой волной, если вы останетесь в стороне под предлогом осторожности, вы полностью упустите возможность.

Эта технология будет основой бизнеса завтрашнего дня. Те, кто сейчас присоединится, решат, как будет выглядеть это будущее. Не используйте генеративный ИИ только для небольших улучшений. Используйте его, чтобы сделать огромный скачок. Это то, что будут делать победители.

Насколько плохо может быть?

Принятие генеративного ИИ – это простой вопрос управления рисками – что-то, с чем должны быть хорошо знакомы руководители. Относитесь к этой технологии, как к любому другому новому инвестициям. Найдите способы двигаться вперед, не подвергая себя чрезмерному риску. Просто сделайте что-то. Вы сразу же узнаете, работает ли это; либо ИИ улучшает процесс, либо нет. Это будет rõчно.

Что вы не хотите делать, это стать жертвой аналитического паралича. Не тратите слишком много времени на размышления о том, чего вы пытаетесь достичь. Как сказал Вольтер, не позволяйте идеальному быть врагом хорошего. В начале создайте ряд результатов, которые вы готовы принять. Затем держитесь за них, итерируйте к лучшему и продолжайте двигаться вперед. Ждать идеальной возможности, идеального случая, идеального времени для экспериментов – это может принести больше вреда, чем пользы. Чем дольше вы ждете, тем больше вы теряете из-за упущенных возможностей.

Насколько плохо может быть? Выберите несколько пробных шаров, запустите их и посмотрите, что произойдет. Если вы провалитесь, ваша организация будет лучше от этого.

Неудача действительно строит характер. И устойчивость.

Допустим, ваша организация действительно потерпела неудачу в экспериментах с генеративным ИИ. Что с того? Есть огромная ценность в организационном обучении – в попытках, поворотах и наблюдении за тем, как команды борются. Жизнь – это обучение и преодоление одного препятствия за другим. Если вы не толкаете свои команды и инструменты до точки неудачи, как еще вы узнаете пределы своей организации? Как еще вы узнаете, что возможно?

Если у вас правильные люди на правильных местах – и если вы им доверяете – то у вас нет ничего, чтобы терять. Дайте своим командам задачи с реальными, значимыми проблемами, и это поможет им расти как профессионалам и получить больше ценности от своей работы.

Если вы попытаетесь и потерпите неудачу с одним экспериментом генеративного ИИ, вы будете намного лучше подготовлены, когда придет время попробовать следующий.

Определите пути для экспериментов.

Чтобы начать, определите области вашего бизнеса, которые создают наибольшие проблемы: постоянные узкие места, неforced ошибки, неправильно управляемые ожидания, упущенные возможности. Любая деятельность или рабочий процесс, который включает в себя анализ больших объемов данных и сложные проблемы, может быть отличным кандидатом для экспериментов с ИИ.

В моей отрасли, управлении цепочками поставок, есть возможности повсюду. Например, управление складом – это отличная отправная точка для генеративного ИИ. Управление складом включает в себя координацию множества движущихся частей, часто в режиме реального времени. Правильные люди должны быть в правильном месте в правильное время, чтобы обработать, хранить и извлечь продукцию – которая может иметь специальные требования к хранению, как в случае с охлажденной пищей.

Управление всеми этими переменными – это огромное предприятие. Традиционно менеджеры склада не имеют времени, чтобы просмотреть бесчисленные отчеты о работе и товарах, чтобы все сошлось. Это занимает много времени, и менеджеры склада часто имеют другие дела, включая реагирование на реальные сбои.

Агенты генеративного ИИ, однако, могут просмотреть все отчеты и создать обоснованный план действий на основе выводов и причин. Они могут выявить потенциальные проблемы и создать эффективные решения. Время, которое это экономит менеджерам, невозможно переоценить.

Это только один пример ключевой области бизнеса, которую можно оптимизировать с помощью генеративного ИИ. Любой трудоемкий рабочий процесс – особенно тот, который включает в себя обработку данных или информации перед принятием решения – является отличным кандидатом для улучшения ИИ.

Просто выберите случай и начните.

Просто приступите.

Генеративный ИИ здесь, чтобы остаться, и он движется со скоростью инноваций. Каждый день появляются новые случаи использования. Каждый день технология становится лучше и более мощной. Преимущества очевидны: трансформированные организации; люди, работающие на пике эффективности с данными рядом; более быстрые, более умные бизнес-решения; я мог бы продолжать и продолжать.

Чем дольше вы ждете так называемых “идеальных условий”, тем больше вы отстаете (и ваш бизнес!) будет.

Если у вас хорошая команда,sound бизнес-стратегия и реальные возможности для улучшения, у вас нет ничего, чтобы терять.

Что вы ждете?