ИИ не является новым. Люди начали исследовать ИИ в 1940-х годах, и компьютерные ученые, такие как Джон Маккарти, открыли нам глаза на возможности того, чего может достичь эта технология. Что относительно ново, однако, это объем шума. Казалось бы, он растет экспоненциально. ChatGPT был выпущен в 2022 году с большим фанфаром, и теперь DeepSeek и Qwen 2.5 потрясли весь 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 в свою противоположность, и он может создать впечатление, что есть больше шума, чем substance, когда речь идет об ИИ. Мы все так привыкли к информационному перегрузу, который часто сопровождает эти прорывные разработки, что мы можем невольно отключиться. При этом 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 зрелая и не заслуживает инвестиций. Они могут захотеть подождать, пока не будет достигнут критический объем внедрения, прежде чем решить присоединиться к нему. Или, может быть, они хотят играть безопасно и использовать генеративный ИИ только в наименее значимых областях своего бизнеса.

Они ошибаются. Экспериментирование и потенциальное быстрое провал в генеративном ИИ лучше, чем не начинать вовсе. Быть лидером означает использовать возможности для трансформации и переосмысления. ИИ развивается и продвигается невероятно быстро. Если вы не будете катиться на этой волне, если вы будете сидеть в стороне под предлогом осторожности, вы полностью упустите возможность.

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

Насколько плохо это может быть?

Внедрение генеративного ИИ — это простой вопрос управления рисками — что-то, с чем руководители должны быть хорошо знакомы. Относитесь к этой технологии, как к любой другой новой инвестиции. Найдите способы продвигаться 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.

То, чего 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. Сначала создайте ряд результатов, которые вы готовы принять. Затем придерживайтесь этого, итерируйте к лучшему и продолжайте двигаться вперед. Ждать идеальной возможности, идеального случая, идеального времени для экспериментов — это принесет больше вреда, чем пользы. Чем дольше вы ждете, тем больше вы будете нести убытки.

Насколько плохо это может быть? Запустите несколько пробных шаров, посмотрите, что произойдет. Если вы действительно потерпите неудачу, ваша организация станет лучше от этого.

Неудача действительно строит характер. И устойчивость.

Допустим, ваша организация действительно потерпит 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 будете толкать свои команды и инструменты до точки неудачи, как еще вы узнаете свои организационные пределы? Как еще вы узнаете, что возможно?

Если у вас правильные люди на правильных местах — и если вы им доверяете — то у вас нет ничего, что можно было бы потерять. Дайте своим командам расширенные цели с реальными, значимыми задачами — 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 генерируют наибольшие проблемы: постоянные узкие места, непредвиденные ошибки, неправильно управляемые ожидания, упущенные возможности. Любая деятельность или рабочий процесс, который включает в себя массовый анализ данных и сложные задачи для решения или кажется занимающим чрезмерное количество времени, может быть отличным кандидатом для экспериментов с ИИ.

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

Управление всеми этими переменными — это огромное дело. Традиционно менеджеры склада не имеют времени, чтобы просмотреть бесчисленные отчеты о работе и товарах, чтобы сделать все звезды совпадать. Это занимает много времени, и менеджеры склада часто имеют другие дела, включая реальное время сбоев.

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

Это только один пример ключевой области бизнеса, которая может быть оптимизирована 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 использования 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: организации, преобразованные изнутри; люди, работающие на пике эффективности с данными рядом; более быстрые, умные бизнес-решения; я мог бы продолжать и продолжать.

Чем дольше вы ждете так называемых “идеальных условий”, тем дальше вы (и ваш бизнес!) будете отстать.

Если у вас есть хорошая команда,sound бизнес-стратегия и реальные возможности для улучшения, у вас нет ничего, что можно было бы потерять.

Что вы ждете?