By Хуахай Ян, доктор философии, Джуджи
В последнее время стало почти невозможно прожить день, не наткнувшись на заголовки о генеративном ИИ или ChatGPT. Внезапно ИИ снова накалился докрасна, и все хотят запрыгнуть на подножку: предприниматели хотят основать компанию ИИ, руководители корпораций хотят внедрить ИИ в свой бизнес, а инвесторы хотят инвестировать в ИИ.
Как сторонник возможностей больших языковых моделей (LLM), я считаю, что поколение ИИ обладает огромным потенциалом. Эти модели уже продемонстрировали свою практическую ценность для повышения личной продуктивности. Например, я включил в свою работу код, сгенерированный LLM, и даже использовал GPT-4 для корректировки этой статьи.
Является ли генеративный ИИ волшебным средством для бизнеса?
Насущный вопрос сейчас заключается в следующем: как предприятия, малые или крупные, которые не участвуют в создании LLM, могут извлечь выгоду из возможностей поколения ИИ для повышения своей прибыли?
К сожалению, существует пропасть между использованием LLM для повышения личной производительности и для получения прибыли в бизнесе. Как и при разработке любого программного решения для бизнеса, это гораздо больше, чем кажется на первый взгляд. Просто на примере создания чат-бота с GPT-4 это может легко занять месяцы и стоит миллионы долларов создать всего одного чат-бота!
В этой статье будут описаны проблемы и возможности использования искусственного интеллекта поколения для получения прибыли, а также раскрыты возможности ИИ для предпринимателей, руководителей корпораций и инвесторов, стремящихся раскрыть ценность технологии для бизнеса.
Ожидания бизнеса от ИИ
Технологии сегодня являются неотъемлемой частью бизнеса. Когда предприятие внедряет новую технологию, оно ожидает, что она повысит операционную эффективность и приведет к лучшим результатам в бизнесе. Компании ожидают, что ИИ будет делать то же самое, независимо от типа.
С другой стороны, успех бизнеса зависит не только от технологий. Хорошо управляемый бизнес будет продолжать процветать, а плохо управляемый по-прежнему будет бороться, независимо от появления искусственного интеллекта поколения или таких инструментов, как ChatGPT.
Как и при внедрении любого программного решения для бизнеса, успешное внедрение ИИ в бизнесе требует двух основных компонентов: технология должна работать, чтобы приносить конкретную ценность для бизнеса, как и ожидалось, и организация, внедряющая внедрение, должна знать, как управлять ИИ, как и управлять любыми другими бизнес-операциями для достижения успеха. .
Цикл шумихи вокруг генеративного ИИ и разочарование
Как и любая новая технология, поколение искусственного интеллекта обязательно пройдет цикл ажиотажа Gartner. С популярными приложениями, такими как ChatGPT, привлекающими внимание масс к поколению ИИ, мы почти достигли пик завышенных ожиданий. Вскоре наступит «корыто разочарования», когда интересы угаснут, эксперименты потерпят неудачу, а инвестиции исчезнут.
Хотя «корыто разочарования» может быть вызвано несколькими причинами, такими как незрелость технологий и неподходящие приложения, ниже приведены два распространенных разочарования поколения ИИ, которые могут разбить сердца многих предпринимателей, руководителей корпораций и инвесторов. Не осознавая этих разочарований, можно либо недооценить практические проблемы внедрения технологии для бизнеса, либо упустить возможности для своевременных и разумных инвестиций в ИИ.
Одно распространенное разочарование: Генеративный ИИ уравновешивает игровое поле
Поскольку миллионы людей взаимодействуют с инструментами поколения ИИ для выполнения широкого круга задач — от доступа к информации до написания кода — кажется, что поколение ИИ уравнивает правила игры для каждого бизнеса: его может использовать любой, а английский язык становится новым языком программирования.
Хотя это может быть верно для определенных вариантов использования при создании контента (маркетинговый копирайтинг), в конце концов, поколение ИИ фокусируется на понимании естественного языка (NLU) и генерации естественного языка (NLG). Учитывая характер технологии, у нее возникают трудности с задачами, требующими глубоких знаний предметной области. Например, ChatGPT сгенерировал медицинскую статью с «существенными неточностями» и провалил экзамен CFA.
Хотя эксперты в предметной области обладают глубокими знаниями, они могут не разбираться в ИИ или ИТ или понимать внутреннюю работу поколения ИИ. Например, они могут не знать, как эффективно подсказывать ChatGPT для получения желаемых результатов, не говоря уже об использовании AI API для программирования решения.
Быстрое развитие и острая конкуренция в области ИИ также превращают основополагающие LLM в товар. Конкурентное преимущество любого бизнес-решения с поддержкой LLM должно заключаться в чем-то другом: либо во владении определенными ценными проприетарными данными, либо в овладении определенными знаниями в предметной области.
Должностные лица в бизнесе, скорее всего, уже накопили такие знания и опыт в конкретной области. Обладая таким преимуществом, они также могут иметь устаревшие процессы, которые препятствуют быстрому внедрению поколение ИИ. У новичков есть преимущества: они начинают с чистого листа и полностью используют возможности технологии, но они должны быстро начать бизнес, чтобы получить критический репертуар знаний в предметной области. Оба сталкиваются с одной и той же фундаментальной проблемой.
Основная задача состоит в том, чтобы позволить экспертам в области бизнеса обучать и контролировать ИИ, не требуя от них стать экспертами, используя при этом свои данные или опыт в предметной области. См. мои ключевые соображения ниже, чтобы решить эту проблему.
Ключевые соображения для успешного внедрения генеративного ИИ
Хотя поколение ИИ значительно улучшило понимание языка и технологии генерации, оно не может делать все. Важно использовать преимущества технологии, но избегать ее недостатков. Я выделяю несколько ключевых технических соображений для предпринимателей, руководителей корпораций и инвесторов, которые рассматривают возможность инвестирования в поколение ИИ.
ИИ-экспертиза: Gen AI далек от совершенства. Если вы решите создавать собственные решения, убедитесь, что у вас есть штатные эксперты, которые действительно понимают внутреннюю работу ИИ и могут улучшить его при необходимости. Если вы решите сотрудничать со сторонними фирмами для создания решений, убедитесь, что эти фирмы обладают глубокими знаниями, которые помогут вам извлечь максимальную пользу из поколения ИИ.
Опыт разработки программного обеспечения: Создание решений искусственного интеллекта поколения ничем не отличается от создания любого другого программного решения. Это требует специальных инженерных усилий. Если вы решите создавать собственные решения, вам потребуются опытные инженеры-разработчики программного обеспечения для создания, обслуживания и обновления этих решений. Если вы решите работать со сторонними фирмами, убедитесь, что они сделают всю тяжелую работу за вас (предоставив вам платформу без кода, чтобы вы могли легко создавать, поддерживать и обновлять свое решение).
Экспертиза домена: Создание решений искусственного интеллекта поколения часто требует использования знаний предметной области и настройки технологии с использованием таких знаний предметной области. Убедитесь, что у вас есть опыт в предметной области, который может предоставить, а также знает, как использовать эти знания в решении, независимо от того, строите ли вы самостоятельно или сотрудничаете с внешним партнером. Для вас (или вашего поставщика решений) очень важно, чтобы эксперты в предметной области, которые часто не являются экспертами в области ИТ, могли легко принимать, настраивать и поддерживать решения поколения AI без написания кода или дополнительной ИТ-поддержки.
Ссылка: https://venturebeat.com/ai/how-chatgpt-can-help-your-business-make-more-money/?utm_source=pocket_saves
Источник: https://venturebeat.com
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
- Источник: https://www.fintechnews.org/how-chatgpt-can-help-your-business-make-more-money/
