Перспектива генерального директора: 4 способи впровадження генеративного штучного інтелекту

Незважаючи на свою недавню популярність, генеративний штучний інтелект не є зовсім новою концепцією, а скоріше еволюцією першого чатбота на основі обробки природної мови, створеного в 1966 році Джозефом Вайценбаумом, комп’ютерним вченим у Массачусетському технологічному інституті. Хоча технологія штучного інтелекту поступово розвивалася впродовж останніх декількох десятиліть – популяризована домашніми цифровими помічниками, такими як Alexa від Amazon – ми зараз перебуваємо у період експоненційного зростання, який неминуче змінить спосіб нашої діяльності. 

Багато хто порівнює швидку популяризацію генеративного штучного інтелекту з появою портативних комп’ютерів через те, як це змінить робочі процеси, співробітництво та творчість у організації. У найближчі десять років, як очікує Sequoia Capital, GAI буде здатний створювати контент, який дорівнює за якістю та складністю людському коду, мистецтву та письму. Деякі підприємства подвоюють свою впевненість у цій технології, як-от Salesforce, чий глобальний інвестиційний підрозділ недавно запустив новий фонд генеративного штучного інтелекту у розмірі 250 мільйонів доларів, щоб підтримати розвиток відповідального штучного інтелекту впродовж наступних 18 місяців. 

У поєднанні з гіпом, ми також перебуваємо у унікальній фазі невизначеності, коли компанії більш обережні щодо безпеки чи юридичних наслідків широкого використання генеративного штучного інтелекту. Які компанії швидко приймуть генеративний штучний інтелект, а які будуть діяти з обережністю? 

Як генеральний директор глобальної цифрової аналітичної компанії, я обережно оптимістично налаштований щодо майбутнього GAI та його впливу на нашу діяльність. Ось чотири способи, як лідери можуть впровадити генеративний штучний інтелект з впевненістю:

1. Розгляньте свої цілі: CX повинна бути пріоритетом

Будь-яка компанія сьогодні повинна бути одержима клієнтами. З більшою кількістю можливостей для тестування того, як вплести штучний інтелект у щоденні робочі процеси, нам потрібно зосередитися на тому, як це може допомогти нам краще обслужити наших клієнтів. 

Ідеально, ми хочемо, щоб технології створювали базову роботу швидше, з меншою кількістю помилок. Чи то дизайн панелі, будівництво моделі чи інженерія даних, як ми можемо використовувати генеративний штучний інтелект на користь клієнтів? Цей підхід допоможе ліквідувати марнування часу та ресурсів, щоб забезпечити, що команди зосереджені на своїх головних пріоритетах.

Генеративний штучний інтелект повинен використовуватися для отримання висновків з наборів даних швидше. У LatentView ми досліджуємо, як ми можемо використовувати технологію, подібну до GPT4, для генерації висновків, які є найбільш актуальними для певної особи чи сценарію. Усі міжвідносини, які були ідентифіковані в даних, які у нас вже є, ми можемо використовувати генеративний штучний інтелект для швидкого отримання ключових висновків, які могли б бути пропущені або вимагати годин ручної роботи.

2. Встановіть параметри для працівників

Прийняття генеративного штучного інтелекту може бути заляканим. Як і будь-яка технологія на ранній стадії, лідери ведуть своїх працівників через невідомі води. У LatentView ми підходимо до нових можливостей штучного інтелекту з мінімальними обмеженнями. Генеральні директори, які хочуть зробити те саме, повинні надати своїм командам необхідні ресурси та навчання, щоб дізнатися про генеративний штучний інтелект та експериментувати з ним. Заохочуйте їх працювати спільно та ставити питання, досліджувати нові можливості та випадки використання технології з продуктивністю на увазі.

Наприклад, уявіть, що ви керуєте швидко зростаючою маркетинговою командою з кількома ініціативами go-to-market у цифрових та соціальних каналах. Ваша команда лаконічна і повинна працювати якомога ефективніше з фокусом на виконанні. Як ви, як лідер, можете використовувати GAI, щоб автоматично надсилати те, що є найбільш актуальним для кожного члена команди щодня? Коли кожен член команди приходить на роботу, він відкриває персоналізовану панель і бачить, що це три речі, які є головними пріоритетами для них того дня – скорочуючи ручне управління часу вдвічі. Ці висновки засновані на даних про цілі маркетингової команди, про те, що є можливим за день, і все, що працівник зробив до цього часу, унікально для кожного працівника.

Однак відкрита експлуатація також вимагає керівництва. Усвідомте, що все, створене з допомогою GAI на цьому етапі, повинно бути ретельно перевірено. Будь-який вивід, такий як код, повинен пройти суворе тестування та валідацию, щоб забезпечити, що будь-які рішення, підтримувані GAI, є точними, надійними та етичними. Лідери повинні розробити суворі процеси контролю якості для перевірки всіх створених GAI контентів перед тим, як вони будуть поділіться з клієнтами чи іншими зовнішніми зацікавленими сторонами.

Також важливо тримати безпеку на першому місці, оскільки штучний інтелект розвивається, навчаючи команди про можливість кібернетичних уразливостей та плани їх мінімізації. Зокрема, виділіть потенційні ризики безпеки, пов’язані з використанням інструментів GAI.

3. Шукайте способи, як GAI може змінити робочі процеси

Поза написанням коду GAI скоро автоматизуватиме та інновуватиме майже кожну вертикальну та горизонтальну організацію. Ось, що я сподіваюсь, що скоро буде. Генеративний штучний інтелект продовжить приносити організації ближче до клієнтів. У масштабі він може аналізувати дані клієнтів та створювати унікальний портфель переваг, поведінки та потреб клієнтів для поліпшення CX та підвищення залученості.

GAI також може збільшити пропускну здатність для середніх компаній, яким можуть не вистачати таких самих ресурсів IT, як у їхніх підприємств-конкурентів. Зокрема, GAI спрощує спілкування між бізнес-професіоналами та комп’ютерами – зараз посередником є експерти з IT. Це ліквідує IT як посередника для малих проєктів та процесів, збільшуючи ефективність. 

Бізнес-професіонали також можуть використовувати GAI для аналізу великих наборів даних та відкриття висновків, які могли б бути пропущені людськими аналітиками з обмеженим часом та ресурсами, або для автоматизації ручних процесів та зменшення навантаження на працівників, які працюють віддалено чи в гібридному робочому середовищі. Для електронної комерції та інших цифрових платформ GAI можна використовувати для розробки більш точних та актуальних систем рекомендацій, які можуть персоналізувати контент та маркетингові повідомлення для окремих користувачів, що призведе до більшої кількості маркетингових конверсій, збереження клієнтів та збільшення доходу.

Нарешті, штучний інтелект може допомогти створити кращу історію робочих процесів з часом, дозволяючи працівникам легше отримувати доступ до інституціональних знань. GAI, ймовірно, буде використовуватися для захоплення та документації інституціональних знань та найкращих практик, створюючи цінний ресурс для майбутніх членів команди – забезпечення того, що важливі знання та експертиза не будуть втрачені, коли працівники звільняються чи виходять на пенсію.

4. Дивіться у майбутнє з ентузіазмом

Як лідери дізнаються більше про генеративний штучний інтелект та про те, як він буде застосовуватися у їхньому конкретному бізнесі, їм потрібно визнати потенційні ризики разом з можливостями. Моя рекомендація – бути готовими експериментувати з GAI, але також діяти з чітким розумінням його потенційних наслідків. GAI не є тимчасовою тенденцією, а скоріше трансформаційною технологією, яка змінює спосіб нашої діяльності та ведення бізнесу.

Завжди залишайтеся в курсі останніх досягнень у сфері GAI, щоб забезпечити, що бізнес добре підготовлений до майбутнього. Створення культури, яка заохочує інновації та експерименти, є важливим, оскільки це надає працівникам можливість досліджувати нові можливості та випадки використання GAI. Через відкриту комунікацію та співробітництво члени команди можуть бути повністю інформовані та залучені до процесу дослідження та впровадження рішень, підтримуваних GAI.