ІНСАЙТИ | Generative AI 30 жовтня 2023 р.

Генеративний штучний інтелект: 7 найпоширеніших запитань від бізнес-лідерів

Генеративний штучний інтелект є настільки потужним і масштабованим, що зробив застарілими багато запитань, які традиційно виникають у зв’язку з технологіями. Про сім таких найпоширеніших запитань пише Джо Аткінсон (Joe Atkinson), директор із питань продуктів і технологій у PwC.

Більшість бізнес-лідерів не мають наукового ступеня в галузі машинного навчання (ML) або штучного інтелекту (ШІ). Але навіть не маючи формальної освіти в сфері ML або ШІ, є багато способів стати лідером у впровадженні генеративного ШІ (GenAI). Якщо ви бізнес-лідер, який прагне впровадити GenAI, то вам може здатися природним застосувати той самий підхід, який ви використовуєте для інших технологій. Але GenAI відрізняється з трьох основних причин:

  • Він може робити багато чого. У нашій власній фірмі, завдяки інвестиціям у розмірі $1 млрд, GenAI трансформує цілі процеси та функції, а незабаром трансформуватиме й бізнес-моделі. У деяких сферах ми спостерігаємо підвищення продуктивності на 40%.

  • Він може масштабуватися неймовірно швидко. Часто можна розгорнути одну модель GenAI зі схожим «шаблоном» навчання в декількох функціях і напрямках бізнесу. Це відрізняється від звичайного ШІ, де вам часто потрібна нова модель ШІ для кожного нового сценарію використання.

  • Вам не потрібно його створювати. GenAI зазвичай передбачає адаптацію вже створених моделей. Все частіше він також стає вбудованим в основні корпоративні додатки. Це може значно прискорити розгортання і знизити витрати.

Генеративний штучний інтелект: 7 найпоширеніших запитань від бізнес-лідерів

У світлі цих та інших відмінностей GenAI багато здавалося б розумних запитань, які ставлять керівники підприємств, просто не застосовні до цієї технології. Ось сім найпоширеніших запитань, які ми чуємо від нетехнологічних лідерів, і чому ви, можливо, захочете переглянути своє ставлення до впровадження GenAI у вашому бізнесі.

Питання №1: З якого єдиного найкращого варіанту використання варто почати?

Нас часто запитують, з якого варіанту використання найкраще почати. GenAI настільки масштабований, що зазвичай втрачається можливість зосередитися на якомусь одному варіанті використання. Замість цього зосередьтеся на тому, як єдиний, повторюваний «шаблон» розгортання генеративного ШІ може бути застосований у вашому ланцюжку створення цінності.

Наприклад, здатність GenAI до глибокого пошуку — витягування корисної інформації з неструктурованих даних — може принести лише скромну користь у рамках однієї функції. Але якщо ви швидко впровадите глибокий пошук у кожну сферу бізнесу і кожну функцію — від комплаєнсу до управління персоналом, — то окупність інвестицій може бути вражаючою.

Питання №2: Які докази концепції я маю розглянути?

Оскільки вам не потрібно створювати власну генеративну модель штучного інтелекту — вони є «попередньо навченими» і потребують лише адаптації та налаштування, — часто немає потреби у підтвердженні (доказі) концепції (PoC). Замість цього ви можете скористатися перевагами готових моделей, виконати деякі налаштування і відразу перейти до пілотного проєкту. Якщо ви віддаєте перевагу PoC, вона часто триває недовго — лише кілька тижнів до запуску проєкту.

Питання №3: Скільки ролей ми можемо консолідувати?

Це неправильний підхід до GenAI, і ми не бачимо — або не очікуємо — значного скорочення робочих місць у зв’язку з впровадженням GenAI. Натомість ми спостерігаємо попит на нові специфічні для GenAI ролі та збільшення обсягу роботи, яку можуть виконувати наявні працівники.

Наприклад, ми бачили, як одна технологічна компанія використовувала GenAI, щоб допомогти своїй юридичній команді перевірити понад шість мільйонів контрактів на предмет можливих переплат. Така кількість перевірок не мала б фінансового сенсу, якби GenAI не прийшов на допомогу.

Працівники розуміють це: згідно з нашим глобальним опитуванням «Global Workforce Hopes and Fears Survey 2023», більшість респондентів вважають, що ШІ матиме здебільшого позитивний вплив на їхні робочі місця.

Питання №4: Як я маю ставитися до ризиків, коли йдеться про GenAI?

Генеративний ШІ дійсно створює певні нові ризики. Але розумніше думати не стільки про управління ризиками, скільки про вбудовану в дизайн довіру. Розгортання GenAI можна почати з управління та безпеки, включати у себе нагляд за перевіркою результатів, а також систему моніторингу окупності інвестицій і підтримки надійного, етичного використання.

Визначення підходу до відповідального ШІ має охоплювати стратегію (для CEO і ради директорів), контроль (для фахівців з управління ризиками та комплаєнсу), відповідальні практики (для фахівців з інформації та інформаційної безпеки) і основні практики (для фахівців з аналізу даних і бізнес-аналітиків).

Питання №5: Чи варто наймати більше спеціалістів зі штучного інтелекту?

Ефективне та надійне використання GenAI, безумовно, залежить від спеціалізованих навичок, і вам потрібно буде найняти або розвинути свою технічну команду. Але оскільки вам не потрібно будувати моделі з нуля, для розгортання в масштабах підприємства зазвичай потрібно менше вузькопрофільних спеціалістів, ніж для звичайного ШІ.

Набагато важливіше буде підвищити кваліфікацію ваших нинішніх фахівців у області технологій і бізнесу. Багатьом із них можуть знадобитися нові навички для адаптації, контролю та використання GenAI, як у ваших власних моделях, так і у вбудованих корпоративних додатках.

Питання №6: Як мені наздогнати конкурентів?

GenAI не є чимось новим. Багато компаній використовують його вже кілька років, але моделі GenAI, придатні для масштабного використання в бізнесі, з’явилися на ринку лише у 2023 році. Отже, ніхто не має надто великої фори.

Минулий досвід роботи зі звичайним ШІ не завжди допомагає, оскільки GenAI розгортається і використовується зовсім по-іншому. Конкурентна перевага буде досягнута завдяки вивченню нових способів роботи, які повною мірою використовують переваги GenAI, а також — що дуже важливо — за рахунок швидкої розробки нових бізнес-моделей, які стануть можливими завдяки GenAI.

Питання №7: Яку загальнодоступну модель GenAI нам слід використовувати?

Загальнодоступні моделі GenAI можуть бути потужними, але вам майже напевно не варто використовувати їх на підприємстві. Натомість ліцензуйте та налаштовуйте приватні версії цих моделей. Приватна версія може дозволити вам захистити ваші дані та інтелектуальну власність, а також найкращі інсайти ваших ключових співробітників. Усі ваші працівники зможуть отримати «другого пілота» GenAI, оснащеного найкращими знаннями та досвідом вашої організації.

Звісно, це вимагатиме управління даними та кібербезпеки, адаптованих до потреб GenAI, а також «конвеєрів даних» та оновлених API. Ваш бізнес також зможе скористатися перевагами невидимого GenAI, який вбудовується в усі ваші бізнес-додатки, включаючи ERP і CRM.

Ілюстрація: linkedin.com



ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ:
КНИГИ ДЛЯ РОЗВИТКУ:
Напролом. Мистецтво перетворювати перешкоди на перемогиНапролом. Мистецтво перетворювати перешкоди на перемоги
В овечій шкурі. Маніпулятор. Виявити та здолатиВ овечій шкурі. Маніпулятор. Виявити та здолати
Закони переможців. Як здійснити cвої мріїЗакони переможців. Як здійснити cвої мрії

МЕТОДОЛОГІЯ: Стратегія, Маркетинг, Зміни, Фінанси, Персонал, Якість, IT
АКТУАЛЬНО: Новини, Події, Тренди, Інсайти, Інтерв'ю, Рецензії, Бізнес-навчання, Консалтинг
СЕРВІСИ: Бізнес-книги, Робота, Форуми, Глосарій, Цитати, Рейтинги, Статті партнерів
ПРОЄКТИ: Блог, Відео, Візія, Візіонери, Бізнес-проза, Бізнес-гумор

Сторінка Management.com.ua у Facebook    Менеджмент.Книги: телеграм-канал для управлінців    Management Digest у LinkedIn    Відслідковувати нас у Twitter    Підписатися на RSS    Поштова розсилка


Copyright © 2001-2024, Management.com.ua

Менеджмент.Книги

телеграм-канал Менеджмент.Книги Менеджмент.Книги — новинки, книжкові огляди, авторські тези і цінні думки з бізнес-книг. Підписуйтесь на телеграм-канал @books_management



➥ Дякую, я вже підписана(-ий)