Jak każda nowa technologia, wiele osób chętnie wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję, aby pomóc im w pracy. Accenture Badania naukowe wykazało, że 89% firm uważa, że ​​wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do nadania usługom bardziej ludzkiego charakteru otworzy przed nimi więcej możliwości. To wymusi zmiany – Accenture ustaliło również, że 86% firm uważało, że będzie musiało zmodernizować swoją infrastrukturę informatyczną i technologiczną.

Wyzwanie polega na tym, że projektowanie, testowanie, budowanie i skalowanie generatywnych projektów sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw będzie wymagało czasu. Nawet przy szybkiej ścieżce do produkcji, jaką oferują nowe generatywne stosy AI, istnieje ryzyko, że ludzie wezmą sprawy w swoje ręce. Doprowadzi to do generatywnych wdrożeń sztucznej inteligencji, które są nierealne i poza sferą IT, zwane sztuczną inteligencją w tle. Te nieautoryzowane wdrożenia sztucznej inteligencji w cieniu będą miały miejsce, gdy firmy nie zaangażują się wcześnie w rozmowy na temat generatywnej sztucznej inteligencji i nie zapewnią zespołom narzędzi o niskim współczynniku tarcia, których potrzebują, aby odnieść sukces. 

Załóżmy na przykład, że zespół sprzedaży potrzebuje pomocy w pisaniu listów e-mailowych do potencjalnych klientów i chce wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w swoich działaniach związanych z pozyskiwaniem klientów. Upublicznianie danych duży model językowy (LLM) może pomóc temu zespołowi zwiększyć produktywność, zdobyć więcej transakcji, a następnie zapewnić rozwój firmy. Argumentem będzie: dlaczego powinni przestać i ryzykować, że inne firmy osiągną przewagę?

Wyprzedź zapotrzebowanie na generatywną sztuczną inteligencję

Firmy powinny nawiązać kontakt ze swoimi działami w celu ustalenia, w jaki sposób myślą o generatywnej sztucznej inteligencji i co chcą ulepszyć. Może to zapewnić możliwości zaangażowania się, wysłuchania potrzeb zespołów biznesowych, a następnie zaplanowania zapewnienia pełniejszej strategii. Może to być także okazja do doradzenia zespołom, co jest możliwe, omówienia korzyści i obalenia wszelkich szumów i nieporozumień. 

Rozmowy te mogą zapewnić członkom zespołu możliwość dowiedzenia się więcej na temat problemów biznesowych, z którymi borykają się ich współpracownicy, a następnie przyjrzenia się, jak projektować i budować generatywne usługi AI, które będą odpowiadać tym potrzebom. Istotną częścią tego będzie to, w jaki sposób firmy będą mogły wykorzystać dane, które już posiadają ich zespoły, i połączyć je z generatywną sztuczną inteligencją, aby uczynić je jeszcze bardziej użytecznymi.

Na przykładzie zespołu sprzedaży, w jaki sposób możesz przygotować informacje o swoich produktach, aby generatywny system AI mógł używać Twojej terminologii i precyzyjnych punktów sprzedaży w udzielanych odpowiedziach? Zamiast korzystać wyłącznie z danych, na których przeszkolono menedżerów LLM, dodanie ich do miksu może zapewnić poprawę produktywności, zmniejszyć potencjalne halucynacje związane ze sztuczną inteligencją i zapewnić skuteczną personalizację. Jednocześnie możesz zachować kontrolę nad wrażliwymi materiałami, zamiast przekazywać je osobom trzecim.

Różnicowanie za pomocą danych i generatywnej sztucznej inteligencji

Generatywna sztuczna inteligencja powinna pomóc Ci wyróżnić się na tle innych działań Twojej firmy. Jednak samo korzystanie z publicznych LLM tego nie zapewni i będziesz brzmiał tak samo jak wszyscy inni. Firmy mogą uczynić swoje strategie generatywnej sztucznej inteligencji bardziej skutecznymi i dostosowanymi do nich i pracowników, przedstawiając własne dane za pomocą generacji rozszerzonej wyszukiwania (RAG). 

RAG pobiera Twoje własne dane, przygotowuje je do użycia z generatywną sztuczną inteligencją, a następnie przekazuje te dane jako kontekst do LLM, gdy Twój pracownik poprosi o odpowiedź. RAG pomaga w rozwiązywaniu problemów takich jak halucynacje, a także sprawia, że ​​wyniki są bardziej istotne dla Twojej organizacji i klientów, zamiast uzyskiwać podobne wyniki, jakie uzyskują inne firmy, które zadają tego samego rodzaju pytania. Jest to coś, co musisz zrobić dla swojej organizacji i klientów, ponieważ żadna inna firma nie będzie dysponować taką szczegółowością ani kombinacją danych, jakie możesz dostarczyć.

Aby to zaimplementować, będziesz musiał połączyć różne narzędzia z baz danych wektorowych i integracji AI, aby zbudować stos RAG, który ułatwi i przyspieszy rozpoczęcie pracy. Szybkie wykonanie tej czynności pomoże Ci zapobiec niektórym nieplanowanym wdrożeniom, które zespoły mogłyby próbować wykonać samodzielnie w oczekiwaniu na centralne działy IT. Techniki takie jak RAG zmniejszają również ryzyko wycieków danych, umożliwiając wykorzystanie danych firmowych w celu lepszego kontekstu bez konieczności szkolenia ich w zakresie LLM.

Z biegiem czasu możesz chcieć udostępnić generatywne usługi AI większej liczbie użytkowników w swojej organizacji, stosując podejście do tworzenia usług z małą ilością kodu i bez kodu. Przyjęcie podejścia „centrum doskonałości”, w ramach którego można oferować wskazówki i wsparcie zamiast przeprowadzać pełne wdrożenia, zwiększa szanse na udostępnienie tych technologii każdemu bez spowalniania przez centralne IT, przy jednoczesnym zapewnieniu odpowiednich zabezpieczeń dotyczących sposobu, w jaki usługi te są wykorzystywane w praktyce.

Budowanie dojrzałego podejścia do generatywnej sztucznej inteligencji w miarę upływu czasu

Patrząc szerzej, firmy będą musiały opracować własne modele dojrzałości generatywnej sztucznej inteligencji, w których będą uwzględniać elementy technologii obok takich kwestii jak prywatność danych i zgodność, wpływ społeczny i kultura zespołowa. Elementy te nie dzieją się w próżni, więc wcześniejsze przemyślenie ich daje większą szansę na upewnienie się, że z czasem zastosujesz właściwe podejście, co ułatwi przestrzeganie wszelkich opracowanych odpowiednich zasad i przepisów.

Oprócz tego należy złagodzić oczekiwania i ustalić poziom tego, czym jest generatywna sztuczna inteligencja i co naprawdę może zapewnić. Na przykład generatywna sztuczna inteligencja nie pozwoli na zastąpienie części personelu sztuczną inteligencją. Zamiast tego generatywna sztuczna inteligencja może zapewnić lepszy i bardziej produktywny personel, który może wykorzystywać narzędzia w swoim życiu zawodowym, aby konkurować z innymi firmami, które albo nie mają generatywnej sztucznej inteligencji, albo mają do dyspozycji podstawowe narzędzia LLM. Pracownicy korzystający ze sztucznej inteligencji mogą wykonać więcej pracy, osiągnąć wyższy poziom jakości i zacząć zajmować się elementami zaległości, którymi wcześniej nie dysponowałeś wystarczającą przepustowością. Mając tak duży potencjał tych narzędzi, musimy wyprzedzić potencjalne pułapki, w tym sztuczną inteligencję typu Shadow.

Jak zawsze powtarza się Peterowi Parkerowi w „Spidermanie”, wielka władza wiąże się z wielką odpowiedzialnością. W przypadku generatywnej sztucznej inteligencji wykorzystanie tej mocy będzie kwestią kluczową dla wszystkich organizacji. Przejęcie odpowiedzialności za szybkie oddanie generatywnej sztucznej inteligencji w ręce tych, którzy naprawdę mogą skorzystać z tej mocy, umożliwi organizacjom wyróżnienie się i uniknięcie pułapek związanych z cieniem sztucznej inteligencji.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.dataversity.net/getting-ahead-of-shadow-generative-ai/