Kot pri vsaki novi tehnologiji si veliko ljudi želi uporabljati generativno umetno inteligenco, ki jim pomaga pri delu. Accenture Raziskave ugotovili, da 89 % podjetij meni, da jim bo uporaba generativne umetne inteligence za bolj človeški občutek storitev odprla več priložnosti. To bo prisililo k spremembam – Accenture je tudi ugotovil, da je 86 % podjetij menilo, da bodo morali posodobiti svojo IT in tehnološko infrastrukturo.

Izziv pri tem je, da bodo generativni projekti umetne inteligence v podjetju potrebovali čas za načrtovanje, testiranje, gradnjo in prilagajanje. Tudi s hitro potjo do proizvodnje, ki jo ponujajo novi generativni skladi AI, obstaja tveganje, da bodo ljudje vzeli stvari v svoje roke. To bo pripeljalo do generativnih uvedb umetne inteligence, ki so zunaj knjig in zunaj področja IT, imenovane senčna umetna inteligenca. Te nepooblaščene senčne uvedbe umetne inteligence bodo potekale, ko se podjetja ne bodo zgodaj vključila v pogovore o generativni umetni inteligenci in ekipam zagotovila orodja z nizkim trenjem, ki jih potrebujejo za uspeh. 

Recimo, da prodajna ekipa želi pomoč pri pisanju e-poštnih pisem potencialnim strankam in želi uporabiti generativno umetno inteligenco pri svojih dejavnostih iskanja potencialnih strank. Dajanje podatkov v javnost velik jezikovni model (LLM) lahko tej ekipi pomaga, da bo bolj produktivna, pridobi več poslov in nato zagotovi rast podjetja. Argument bo, zakaj bi se morali ustaviti in tvegati, da bodo druga podjetja napredovala?

Prehitite generativno povpraševanje po umetni inteligenci

Podjetja bi morala sodelovati s svojimi oddelki o tem, kako razmišljajo o generativni AI in kaj želijo izboljšati. To lahko nudi priložnosti za sodelovanje, poslušanje, kaj želijo poslovne skupine, in nato načrtovanje zagotavljanja popolnejše strategije. To je lahko tudi priložnost za svetovanje ekipam o tem, kaj je mogoče, se poglobite v prednosti in razkrinkajte morebitne hype ali napačne predstave. 

Ti pogovori lahko članom skupine ponudijo priložnost, da odkrijejo več o poslovnih težavah, s katerimi se soočajo njihovi sodelavci, in nato pogledajo, kako oblikovati in zgraditi generativne storitve umetne inteligence, ki bodo ustrezale tem potrebam. Bistveni del tega bo, kako lahko podjetja vzamejo podatke, ki jih njihove ekipe že imajo, in jih združijo z generativno umetno inteligenco, da bodo ti še bolj uporabni.

Kako lahko na primeru prodajne ekipe pripravite informacije o svojih izdelkih, tako da lahko generativni sistem AI uporabi vašo terminologijo in natančne prodajne točke v odzivih, ki jih ponuja? Namesto da bi uporabljali samo podatke, na katerih so bili usposobljeni LLM-ji, dodajanje vaših podatkov v mešanico lahko zagotovi to izboljšanje produktivnosti, zmanjša morebitne halucinacije AI in zagotovi učinkovito personalizacijo. Obenem lahko ohranite občutljivo gradivo pod svojim nadzorom, namesto da ga predate tretji osebi.

Diferenciacija s podatki in generativnim AI

Generativna umetna inteligenca bi vam morala pomagati razlikovati, kaj počne vaše podjetje. Vendar samo z uporabo javnih LLM tega ne boste dosegli in zveneli boste enako kot vsi ostali. Podjetja lahko naredijo svoje generativne strategije umetne inteligence bolj učinkovite in prilagojene zase in za zaposlene tako, da na mizo prenesejo lastne podatke z uporabo razširjenega pridobivanja podatkov ali RAG. 

RAG vzame vaše lastne podatke, jih pripravi za uporabo z generativnim AI in nato te podatke kot kontekst posreduje LLM-ju, ko vaš zaposleni zahteva odgovor. RAG je del reševanja problemov, kot so halucinacije, poleg tega pa naredi rezultate pomembnejše za vašo organizacijo in stranke, namesto da bi dobili podobne rezultate kot druga podjetja, ki postavljajo enaka vprašanja. To je nekaj, kar morate narediti za svojo organizacijo in stranke, saj nobeno drugo podjetje ne bo imelo enake globine ali kombinacije podatkov, kot jih lahko zagotovite.

Če želite to izvesti, boste morali združiti različna orodja iz shramb vektorskih podatkov in integracij AI, da boste zgradili sklad RAG, ki bo olajšal in pospešil začetek. Hitra izvedba tega vam bo pomagala preprečiti nekatere tiste »neknjižne« uvedbe, ki bi jih ekipe poskušale izvesti same, medtem ko čakajo na osrednji IT. Tehnike, kot je RAG, prav tako zmanjšujejo tveganje uhajanja podatkov, saj vam omogočajo, da podatke podjetja izkoristite za izboljšan kontekst, ne da bi jih usposobili za LLM.

Sčasoma boste morda želeli dati generativne storitve umetne inteligence na voljo več uporabnikom v vaši organizaciji, tako da boste pri gradnji storitev sprejeli pristope z nizko kodo in brez kode. Sprejetje pristopa »centra odličnosti«, kjer lahko ponudite smernice in podporo namesto izvajanja popolnih implementacij, poveča možnosti, da bodo te tehnologije dostopne vsem, ne da bi jih upočasnil osrednji IT, medtem ko so še vedno vzpostavljene prave varovalne ograje, kako te storitve uporabljajo v praksi.

Gradnja zrelega pristopa k generativni AI skozi čas

Če pogledamo širše, bodo morala podjetja oblikovati lastne generativne modele zrelosti umetne inteligence, kjer bodo tehnološke elemente obravnavala skupaj z vprašanji, kot so zasebnost podatkov in skladnost, družbeni vpliv in timska kultura. Ti elementi se ne zgodijo v vakuumu, zato vam zgodnje razmišljanje o njih daje boljše možnosti, da zagotovite, da boste sčasoma ubrali pravi pristop, kar olajša izpolnjevanje vseh ustreznih pravil in predpisov, ki so razviti.

Poleg tega bi morali ublažiti pričakovanja in določiti raven glede tega, kaj generativni AI je in kaj lahko resnično doseže. Na primer, generativna umetna inteligenca vam ne bo dovolila, da bi z umetno inteligenco nadomestili število zaposlenih. Namesto tega lahko generativna umetna inteligenca zagotovi boljše in bolj produktivno osebje, ki lahko v svojem delovnem življenju uporablja orodja za tekmovanje z drugimi podjetji, ki bodisi nimajo generativne umetne inteligence ali pa imajo na voljo orodja za vsestranski LLM. Osebje, ki ga poganja umetna inteligenca, lahko opravi več dela na višji ravni kakovosti in začne obravnavati elemente vaših zaostankov, za katere prej niste imeli dovolj pasovne širine. S tako velikim potencialom teh orodij moramo prehiteti morebitne pasti, vključno s senčnim umetno inteligenco.

Kot Peter Parker v "Spidermanu" vedno pravi, velika moč prihaja z veliko odgovornostjo. V primeru generativne umetne inteligence bo izkoriščanje te moči pomembno za vse organizacije. Organizacije se bodo lahko razlikovale in se izognile pastem umetne inteligence v senci, če bodo prevzele odgovornost za hitro predajo generativne umetne inteligence v roke tistim, ki lahko resnično izkoristijo to moč.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.dataversity.net/getting-ahead-of-shadow-generative-ai/