Όπως κάθε νέα τεχνολογία, πολλοί άνθρωποι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν γενετική τεχνητή νοημοσύνη για να τους βοηθήσουν στις δουλειές τους. Accenture έρευνα διαπίστωσε ότι το 89% των επιχειρήσεων πιστεύει ότι η χρήση γενετικής τεχνητής νοημοσύνης για να κάνει τις υπηρεσίες να αισθάνονται πιο ανθρώπινες θα τους ανοίξει περισσότερες ευκαιρίες. Αυτό θα αναγκάσει την αλλαγή – Η Accenture διαπίστωσε επίσης ότι το 86% των εταιρειών πίστευαν ότι θα έπρεπε να εκσυγχρονίσουν την υποδομή πληροφορικής και τεχνολογίας τους.

Η πρόκληση με αυτό είναι ότι τα επιχειρηματικά έργα τεχνητής νοημοσύνης θα χρειαστούν χρόνο για να σχεδιαστούν, να δοκιμαστούν, να κατασκευαστούν και να κλιμακωθούν. Ακόμη και με τη γρήγορη πορεία προς την παραγωγή που προσφέρουν οι νέες στοίβες τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργούνται, ο κίνδυνος είναι οι άνθρωποι να πάρουν τα πράγματα στα χέρια τους. Αυτό θα οδηγήσει σε παραγωγικές αναπτύξεις τεχνητής νοημοσύνης που βρίσκονται εκτός βιβλίων και εκτός της σφαίρας της πληροφορικής, που ονομάζεται σκιώδης τεχνητή νοημοσύνη. Αυτές οι μη εξουσιοδοτημένες αναπτύξεις σκιώδους τεχνητής νοημοσύνης θα πραγματοποιούνται όταν οι εταιρείες δεν συμμετέχουν σε συζητήσεις από νωρίς γύρω από τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης και παρέχουν στις ομάδες τα εργαλεία χαμηλής τριβής που χρειάζονται για να πετύχουν. 

Για παράδειγμα, ας πούμε ότι μια ομάδα πωλήσεων θέλει βοήθεια για τη σύνταξη των επιστολών προοπτικών ηλεκτρονικού ταχυδρομείου της και θέλει να χρησιμοποιήσει τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη στις δραστηριότητες αναζήτησης. Τοποθέτηση δεδομένων σε δημόσιο μεγάλο γλωσσικό μοντέλο (LLM) μπορεί να βοηθήσει αυτή την ομάδα να είναι πιο παραγωγική, να κερδίσει περισσότερες προσφορές και στη συνέχεια να προσφέρει ανάπτυξη για την επιχείρηση. Το επιχείρημα θα είναι γιατί να σταματήσουν και να διακινδυνεύσουν άλλες εταιρείες να προχωρήσουν;

Προλάβετε τη ζήτηση για τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη

Οι επιχειρήσεις θα πρέπει να συνεργαστούν με τα τμήματα τους σχετικά με το πώς σκέφτονται τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη και τι θέλουν να βελτιώσουν. Αυτό μπορεί να προσφέρει ευκαιρίες συμμετοχής, να ακούσετε τι θέλουν οι επιχειρηματικές ομάδες και, στη συνέχεια, να σχεδιάσετε την παροχή μιας πληρέστερης στρατηγικής. Μπορεί επίσης να είναι μια ευκαιρία να συμβουλεύσετε τις ομάδες για το τι είναι δυνατό, να εξετάσετε τα οφέλη και να απομυθοποιήσετε οποιαδήποτε διαφημιστική εκστρατεία ή παρεξηγήσεις. 

Αυτές οι συνομιλίες μπορούν να παρέχουν στα μέλη της ομάδας την ευκαιρία να ανακαλύψουν περισσότερα για τα επιχειρηματικά προβλήματα που αντιμετωπίζουν οι συνάδελφοί τους και στη συνέχεια να εξετάσουν πώς να σχεδιάσουν και να δημιουργήσουν παραγωγικές υπηρεσίες AI που θα ανταποκρίνονται σε αυτές τις ανάγκες. Ένα ουσιαστικό μέρος αυτού θα είναι ο τρόπος με τον οποίο οι επιχειρήσεις μπορούν να πάρουν τα δεδομένα που έχουν ήδη οι ομάδες τους και να τα συνδυάσουν με τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης για να το κάνουν ακόμη πιο χρήσιμο για αυτές.

Στο παράδειγμα μιας ομάδας πωλήσεων, πώς μπορείτε να λάβετε έτοιμες πληροφορίες για τα προϊόντα σας, ώστε ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης να μπορεί να χρησιμοποιήσει την ορολογία και τα ακριβή σημεία πώλησης στις απαντήσεις που παρέχει; Αντί να χρησιμοποιείτε μόνο τα δεδομένα στα οποία έχουν εκπαιδευτεί οι LLM, η προσθήκη των δεδομένων σας στο μείγμα μπορεί να προσφέρει αυτή τη βελτίωση στην παραγωγικότητα, να μειώσει πιθανές παραισθήσεις τεχνητής νοημοσύνης και να προσφέρει αποτελεσματική εξατομίκευση. Ταυτόχρονα, μπορείτε να κρατήσετε οποιοδήποτε ευαίσθητο υλικό υπό τον έλεγχό σας, αντί να το παραδώσετε σε τρίτους.

Διαφοροποίηση με δεδομένα και Generative AI

Το Generative AI θα σας βοηθήσει να διαφοροποιήσετε τι κάνει η εταιρεία σας. Ωστόσο, η χρήση των δημόσιων LLM από μόνη της δεν θα το προσφέρει αυτό και θα ακούγεστε το ίδιο με όλους τους άλλους. Οι εταιρείες μπορούν να κάνουν τις στρατηγικές τους για τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης πιο αποτελεσματικές και προσαρμοσμένες σε αυτές και στους υπαλλήλους, φέρνοντας τα δικά τους δεδομένα στο τραπέζι χρησιμοποιώντας επαυξημένη παραγωγή ανάκτησης ή RAG. 

Το RAG παίρνει τα δικά σας δεδομένα, τα προετοιμάζει για χρήση με τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης και στη συνέχεια μεταβιβάζει αυτά τα δεδομένα ως πλαίσιο στο LLM όταν ο υπάλληλος σας ζητήσει απάντηση. Το RAG αποτελεί μέρος της επίλυσης προβλημάτων όπως οι ψευδαισθήσεις, και επίσης κάνει τα αποτελέσματα πιο σχετικά με τον οργανισμό και τους πελάτες σας, αντί να λαμβάνει παρόμοια αποτελέσματα με άλλες εταιρείες που ζητούν τα ίδια είδη ερωτήσεων. Αυτό είναι κάτι που πρέπει να κάνετε για τον οργανισμό και τους πελάτες σας, καθώς καμία άλλη εταιρεία δεν θα έχει το ίδιο βάθος ή συνδυασμό δεδομένων που μπορείτε να παρέχετε.

Για να το εφαρμόσετε αυτό, θα πρέπει να συνδυάσετε διάφορα εργαλεία από διανυσματικά καταστήματα δεδομένων και ενσωματώσεις τεχνητής νοημοσύνης για να δημιουργήσετε μια στοίβα RAG που καθιστά ευκολότερο και πιο γρήγορο το ξεκίνημα. Η γρήγορη παράδοση θα σας βοηθήσει να αποτρέψετε ορισμένες από αυτές τις «εκτός βιβλιογραφίας» αναπτύξεις που οι ομάδες μπορεί να προσπαθήσουν να κάνουν μόνες τους όσο περιμένουν το κεντρικό IT. Τεχνικές όπως το RAG μειώνουν επίσης τους κινδύνους διαρροής δεδομένων, επιτρέποντάς σας να αξιοποιήσετε τα εταιρικά δεδομένα για βελτιωμένο περιβάλλον χωρίς να τα εκπαιδεύσετε στο LLM.

Με την πάροδο του χρόνου, μπορεί να θέλετε να καταστήσετε τις παραγωγικές υπηρεσίες τεχνητής νοημοσύνης διαθέσιμες σε περισσότερους χρήστες εντός του οργανισμού σας, υιοθετώντας προσεγγίσεις χαμηλού και χωρίς κώδικα για τη δημιουργία υπηρεσιών. Η υιοθέτηση μιας προσέγγισης «κέντρου αριστείας», όπου μπορείτε να προσφέρετε καθοδήγηση και υποστήριξη αντί να εκτελείτε πλήρεις υλοποιήσεις, αυξάνει τις πιθανότητες να γίνουν αυτές οι τεχνολογίες προσιτές σε όλους χωρίς να επιβραδύνονται από την κεντρική πληροφορική, ενώ εξακολουθείτε να έχετε τα σωστά προστατευτικά κιγκλιδώματα για το πώς Αυτές οι υπηρεσίες χρησιμοποιούνται στην πράξη.

Χτίζοντας μια ώριμη προσέγγιση για τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη με την πάροδο του χρόνου

Κοιτάζοντας ευρύτερα, οι εταιρείες θα πρέπει να βρουν τα δικά τους παραγωγικά μοντέλα ωριμότητας τεχνητής νοημοσύνης, όπου θα εξετάζουν τα τεχνολογικά στοιχεία παράλληλα με ζητήματα όπως απόρρητο και συμμόρφωση δεδομένων, κοινωνικός αντίκτυπος και ομαδική κουλτούρα. Αυτά τα στοιχεία δεν συμβαίνουν στο κενό, επομένως, εάν τα σκεφτείτε νωρίς, έχετε μια καλύτερη ευκαιρία να διασφαλίσετε ότι ακολουθείτε τη σωστή προσέγγιση με την πάροδο του χρόνου, διευκολύνοντας τη συμμόρφωση με τυχόν σχετικούς κανόνες και κανονισμούς που έχουν αναπτυχθεί.

Παράλληλα με αυτό, θα πρέπει να ρυθμίσετε τις προσδοκίες και το επίπεδο γύρω από το τι είναι και τι μπορεί πραγματικά να προσφέρει η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη. Για παράδειγμα, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη δεν θα σας επιτρέψει να αντικαταστήσετε ομάδες προσωπικού με τεχνητή νοημοσύνη. Αντίθετα, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσφέρει καλύτερο και πιο παραγωγικό προσωπικό που μπορεί να χρησιμοποιήσει εργαλεία στην επαγγελματική του ζωή για να ανταγωνιστεί άλλες εταιρείες που είτε δεν διαθέτουν γενετική τεχνητή νοημοσύνη είτε έχουν εργαλεία βανίλιας LLM στη διάθεσή τους. Το προσωπικό που λειτουργεί με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να κάνει περισσότερη δουλειά, σε υψηλότερα επίπεδα ποιότητας και να αρχίσει να αντιμετωπίζει στοιχεία στο ανεκτέλεστο αρχείο σας που προηγουμένως δεν είχατε το εύρος ζώνης να αντιμετωπίσετε. Με τόσες πολλές δυνατότητες για αυτά τα εργαλεία, πρέπει να προλάβουμε τις πιθανές παγίδες, συμπεριλαμβανομένης της σκιώδους τεχνητής νοημοσύνης.

Όπως λέει πάντα ο Peter Parker στο «Spiderman», η μεγάλη δύναμη έρχεται με μεγάλη ευθύνη. Στην περίπτωση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, η αξιοποίηση αυτής της δύναμης θα είναι επιτραπέζια στοιχήματα για όλους τους οργανισμούς. Η ανάληψη της ευθύνης για τη γρήγορη μεταφορά της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στα χέρια εκείνων που μπορούν πραγματικά να επωφεληθούν από αυτή τη δύναμη θα είναι εκεί όπου οι οργανισμοί μπορούν να διαφοροποιηθούν και να αποφύγουν τις παγίδες της σκιώδης τεχνητής νοημοσύνης.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.dataversity.net/getting-ahead-of-shadow-generative-ai/