与任何新技术一样，很多人热衷于使用生成式人工智能来帮助他们完成工作。埃森哲 研究 研究发现，89% 的企业认为使用生成式人工智能让服务更加人性化将为他们带来更多机会。这将迫使变革——埃森哲还发现，86% 的公司认为他们必须对其 IT 和技术基础设施进行现代化改造。
面临的挑战是企业生成式人工智能项目需要时间来设计、测试、构建和扩展。即使新的生成式人工智能堆栈提供了快速的生产路径，风险仍然是人们会把事情掌握在自己手中。这将导致在 IT 领域之外的生成式人工智能部署，称为影子人工智能。当公司不尽早参与生成式人工智能的对话并为团队提供成功所需的低摩擦工具时，这些未经授权的影子人工智能部署就会发生。
举个例子，假设一个销售团队需要帮助撰写潜在客户电子邮件信函，并希望在他们的潜在客户挖掘活动中使用生成式人工智能。将数据公开 大语言模型 （法学硕士）可能会帮助该团队提高工作效率，赢得更多交易，然后实现业务增长。争论的焦点是他们为什么要停下来，冒着其他公司领先的风险？
领先于生成式人工智能需求
企业应该与他们的部门沟通，了解他们如何看待生成式人工智能以及他们想要改进的地方。这可以提供参与、倾听业务团队需求的机会，然后计划提供更全面的策略。这也可以是一个机会，向团队提供有关可能性的建议、探讨好处以及揭穿任何炒作或误解的机会。
这些对话可以为团队成员提供更多发现同事面临的业务问题的机会，然后研究如何设计和构建满足这些需求的生成式人工智能服务。其中一个重要部分是企业如何利用其团队已有的数据并将其与生成式人工智能相结合，使其对他们更加有用。
以销售团队为例，如何准备好有关产品的信息，以便生成式人工智能系统可以在其提供的响应中使用您的术语和精确的卖点？将您的数据添加到混合中可以提高生产力，减少潜在的人工智能幻觉，并提供有效的个性化，而不是仅使用法学硕士接受过培训的数据。同时，您可以将任何敏感材料置于您的控制之下，而不是将其交给第三方。
数据和生成人工智能的差异化
生成式人工智能应该可以帮助您区分公司的业务。然而，仅使用公共法学硕士并不能实现这一点，而且你听起来会和其他人一样。通过使用检索增强生成（RAG）将自己的数据带到表格中，公司可以使他们的生成人工智能策略更加有效，并为他们和员工量身定制。
RAG 获取您自己的数据，准备好与生成式 AI 一起使用，然后当您的员工要求答复时，将此数据作为上下文传递到 LLM。 RAG 是解决幻觉等问题的一部分，它还使结果与您的组织和客户更加相关，而不是与提出相同类型问题的其他公司获得类似的结果。这是您必须为您的组织和客户做的事情，因为没有其他公司拥有您可以提供的相同深度或数据组合。
为了实现这一点，您必须结合矢量数据存储和 AI 集成中的各种工具来构建 RAG 堆栈，从而更轻松、更快速地开始使用。快速交付将帮助您防止团队在等待中央 IT 期间可能尝试自行进行的一些“账外”部署。 RAG 等技术还允许您利用公司数据来改善环境，而无需将其培训为法学硕士，从而降低数据泄漏的风险。
随着时间的推移，您可能希望通过采用低代码和无代码方法来构建服务，从而向组织内的更多用户提供生成式 AI 服务。采用“卓越中心”方法，您可以提供指导和支持，而不是运行完整的实施，增加了让每个人都可以使用这些技术的机会，而不会被中央 IT 拖慢速度，同时仍然有适当的护栏来确保如何使用这些技术。这些服务得到实际应用。
随着时间的推移建立成熟的生成人工智能方法
从更广泛的角度来看，公司必须提出自己的生成式人工智能成熟度模型，在模型中他们会考虑技术元素以及诸如此类的问题 数据隐私和合规性、社会影响和团队文化。这些要素不会在真空中发生，因此尽早考虑它们可以让您有更好的机会确保随着时间的推移采取正确的方法，从而更容易遵守所制定的任何相关规则和规定。
除此之外，您还应该围绕生成式人工智能是什么以及能够真正实现什么来调整期望和水平。例如，生成式人工智能不会让你用人工智能取代大量员工。相反，生成式人工智能可以提供更好、更有生产力的员工，他们可以在工作生活中使用工具来与其他没有生成式人工智能或拥有普通法学硕士工具的公司竞争。人工智能支持的员工可以完成更多的工作，达到更高的质量水平，并开始解决您以前没有足够的带宽来解决的待办事项中的项目。这些工具具有如此巨大的潜力，我们必须克服潜在的陷阱，包括影子人工智能。
正如《蜘蛛侠》中彼得·帕克常说的那样，能力越大，责任越大。就生成式人工智能而言，利用这种力量将成为所有组织的赌注。负责将生成式人工智能快速交给那些能够真正利用这种力量的人，这将是组织能够脱颖而出并避免影子人工智能陷阱的地方。
