Generativ AI har drivit oss till AI-vändpunkten

Innan artificiell intelligens (AI) lanserades till mainstream-popularitet tack vare tillgängligheten av Generativ AI (GenAI), var dataintegrering och -staging relaterad till maskinlärning en av de hetaste företagsprioriteringarna. I det förflutna skapade företag och konsulter enstaka AI/ML-projekt för specifika användningsfall, men förtroendet för resultaten var begränsat, och dessa projekt hölls nästan uteslutande inom IT-team. Dessa tidiga AI-användningsfall krävde dedikerade datavetenskapliga team, för mycket tid och ansträngning för att producera resultat, saknade transparens och de flesta projekten var otroligt ineffektiva.

Från där, allteftersom utvecklare blev mer bekväma och självsäkra med tekniken, användes AI och maskinlärning (ML) allt oftare, återigen mestadels av IT-team på grund av den komplexa naturen att bygga modeller, rengöra och mata in data och testa resultat. Idag, med GenAI som är överallt i professionella och personliga miljöer runt om i världen, har AI-tekniken blivit tillgänglig för massorna. Vi är nu vid AI-vändpunkten, men hur kom vi hit och varför drev GenAI oss till en omfattande antagande?

Sanningen om AI

Med “OpenAI” och “ChatGPT” som har blivit hushållsnamn, är samtal om GenAI överallt och ofta oundvikliga. Från affärsanvändningar som chatbots, dataanalys och rapportsummeringar till personliga användningar som resplanering och innehållsskapande, är GenAI snabbt på väg att bli den mest diskuterade tekniken i världen och dess snabba utveckling överträffar den som vi har sett med andra tekniska innovationer.

Medan de flesta människor känner till AI, och vissa vet hur den fungerar och kan implementeras, är offentliga och privata organisationer fortfarande på efterkälken när det gäller att låsa upp de fulla fördelarna med tekniken. Enligt data från Alphasense, nämnde 40% av vinstsamtalen fördelarna och spänningen med AI, men endast 1 av 6 (16%) S&P 500-företag nämnde AI i kvartalsvisa regulatoriska filer. Detta väcker frågan: vad är de finansiella effekterna av AI och hur många företag är verkligen engagerade i dess antagande?

I stället för att hoppa på AI-bandvagnen bara för att den är trendig, måste företag tänka på vilket värde AI kommer att bringa internt och till deras kunder och vilka problem det kan lösa för användare. AI-projekt är vanligtvis dyra, och om ett företag hoppar in i att använda AI utan att ordentligt utvärdera dess användningsfall och ROI, kan det vara en slöseri med tid och pengar. Kundernas privata förhandsgranskningar erbjuder ett kontrollerat sätt att bekräfta produktmarknadsanpassning och validera den associerade ROI för specifika användningsfall för att validera värdet av en AI-lösning innan den släpps ut på marknaden.

Vad leverantörer behöver veta innan de investerar i AI

Att investera i AI, eller inte att investera i AI? Detta är en viktig fråga för SaaS-leverantörer att överväga innan de går all-in på att utveckla AI-lösningar. När du väger dina alternativ, var medveten om värde, hastighet, förtroende och skala.

Balansera värde med hastighet. Det är osannolikt att dina kunder kommer att bli imponerade bara av att nämna en AI-lösning; istället kommer de att vilja ha mätbart värde. SaaS-produktteam bör börja med att fråga om det finns ett verkligt affärsbehov eller problem som de vill lösa för sina kunder, och om AI är den rätta lösningen. Försök inte att passa in en fyrkantig (AI) i ett runt hål (dina tekniska erbjudanden). Utan att veta hur AI kommer att lägga till värde för slutanvändare, finns det ingen garanti för att någon kommer att betala för dessa funktioner.

Bygg förtroende, sedan skala. Det kräver mycket förtroende för att ändra system. Leverantörer bör prioritera att bygga förtroende för sina AI-lösningar innan de skalar dem. Transparens och synlighet i datamodeller och resultat kan lösa friktion. Låt användare klicka in i modellkällan så att de ser hur lösningens insikter är härledda. De flesta ansedda leverantörer kan också dela bästa praxis för AI-antagande för att hjälpa till att lindra eventuella smärtor.

Vanliga hinder för teknikleverantörer: AI-utgåva

För organisationer som är redo att påbörja AI-resan, finns det några fallgropar att undvika för att säkerställa optimal påverkan. Undvik gruppens tankesätt, och följ inte folkmassan utan att veta vart du är på väg. Ha en tydlig strategi för AI-antagande så att du kan reflektera över dina slutmål och bekräfta att strategin överensstämmer med din organisations uppdrag och kundvärderingar.

Att ta en AI-produkt till marknaden är inte en lätt uppgift och misslyckandena överträffar framgångarna. Säkerhets-, ekonomiska och talangrisken är många.

När man enbart ser på säkerhetsproblem, innehåller AI-modeller ofta känsliga material och data, som SaaS-organisationer behöver vara utrustade för att hantera. Saker att överväga inkluderar:

• Hantering av känsliga material: Att dela känsliga material med allmänt syfte stora språkmodeller (LLM) skapar risken för att modellen oavsiktligt läcker känsliga material till andra användare. Företag bör fastställa bästa praxis för användare – både internt och externt – för att skydda känsliga material.
• Lagring av data och integritetsimplikationer: Utöver delningsproblem, kan lagring av känsliga material inom AI-system utsätta data för potentiella brott eller obehörig åtkomst. Användare bör lagra data i säkra platser med skydd för att skydda mot dataintrång.
• Minskning av felaktig information: AI-modeller samlar in och syntetiserar stora mängder data och felaktig information kan lätt spridas. Övervakning, tillsyn och mänsklig validering är nödvändiga för att säkerställa att korrekt och exakt information delas. Kritiskt tänkande och analys är av största vikt för att undvika felaktig information.

Utöver säkerhetsimplikationer kräver AI-program betydande resurser och budget. Överväg mängden energi och infrastruktur som behövs för effektiv och effektiv AI-utveckling. Detta är varför det är avgörande att ha en tydlig värdeproposition för kunder, annars är tiden och resurserna som läggs på produktutveckling slösade. Förstå om din organisation har grunden för att komma igång med AI, och om inte, identifiera budgeten som behövs för att komma ikapp.

Slutligen bör talang- och färdighetsrisken inte försummas. Allmän AI-utveckling involverar en dedikerad grupp av datavetenskapsmän, utvecklare och dataingenjörer, samt funktionella affärsanalytiker och produktledning. Men när man arbetar med GenAI, behöver organisationer ytterligare säkerhets- och regelefterlevnadskontroll på grund av de säkerhetsrisker som nämns tidigare. Om AI inte är ett långsiktigt affärsmål, är kostnaderna för att rekrytera och omutbilda talang sannolikt onödigt höga och kommer inte att resultera i en bra ROI.

Slutsats

AI är här för att stanna. Men om du inte tänker strategiskt innan du ansluter dig till momentum och finansierar AI-projekt, kan det potentiellt göra mer skada än nytta för din organisation. Denna nya AI-era är just början, och många av riskerna är fortfarande okända. När du utvärderar AI-utveckling för din organisation, få en tydlig förståelse för AI:s värde för dina interna och externa kunder, bygg förtroende för AI-modeller och förstå riskerna.