Generacinio Dirbtinio Intelekto Potencialas: Įveikti Rizikas ir Rasti Galimybes
Generacinio dirbtinio intelekto galia yra neabejotina, tačiau daugelis organizacijų išlieka atsargios visiškai imasi šios technologijos. Nors yra pagrįstų susirūpinimų dėl rizikų, tokios kaip intelektinės nuosavybės ar asmeninių duomenų atskleidimas, Andrew McAfee, MIT Sloan School of Management pagrindinis tyrimų mokslininkas, teigia, kad šias rizikas galima valdyti. Iš tikrųjų, McAfee mano, jog nepalydėti dirbtinio intelekto lenktynių yra didžiulė klaida, nes generacinio dirbtinio intelekto privalumai yra ir svarbūs, ir sėkmės atlygiai verti siekti.
Norint nustatyti galimybes ir potencialų investicijos grąžą generacinio dirbtinio intelekto taikymui, McAfee rekomenduoja keturis pagrindinius žingsnius, kuriuos verslo lyderiai turėtų svarstyti.
Pirma, įvertinkite esamas žiniomis pagrįstas darbo vietas ir nustatykite, kurios užduotys gali būti patobulintos, naudojant generacinį dirbtinį intelektą. Pavyzdžiui, jei kuriate kažką remdamiesi gerai įprasta šablona, leiskite dirbtiniam intelektui ją išbandyti, o tada žmogui patikrinkite ir redaguokite.
Antra, apsvarstykite iš etikečių generuojamu dirbtiniu intelektu naudojamas sprendimus. McAfee siūlo naudoti įgudus, bet naivius generuojančio dirbtinio intelekto asistentus tam tikroms darbų vietoms. Šio tipo asistentas gali būti tiekiamas per gatavus dirbtinio intelekto sprendimus ir gali padėti naujiems darbuotojams greitai tapti produktyviais, vykdant užduotis, tokias kaip programinės įrangos testavimas ar klaidų derinimas.
Trečia, žiniomis pagrįstoms darbo vietoms, kurias reikalauja daugiau įgūdžių, svarstykite, arba panaudokite standartinį generuojantį dirbtinio intelekto sistemą, arba kitą sistemą, apmokytą vidaus duomenimis. Tai leis organizacijoms pasiekti daugiau patirties turinčio asistento rezultatus, pasitelkiant institucinę žiniatinklį, klientų informaciją, nuomonės analizę ir industrijos specifinius žiniatinklio informaciją.
Galiausiai, prioritizuokite potencialius projektus, identifikuodami vaidmenis, kurie geriausiai tinka neišmaniesiems arba patyrusiems skaitmeniniams asistentams, ir sutelkę dėmesį į pažadėtinausius generuojamo dirbtinio intelekto taikymo atvejus. Remiantis McKinsey tyrimais, klientų veiklos, rinkodaros ir pardavimų, inžinerijos ir tyrimų ir vystymo sritys turi didžiausią generuojančio dirbtinio intelekto taikymo potencialą.
Išvada, nors generuojančio dirbtinio intelekto rizikos yra, organizacijoms yra svarbu įveikti šias iššūkius ir dalyvauti dirbtinio intelekto lenktynėse. Laikantis McAfee rekomenduojamų žingsnių, įmonės gali identifikuoti galimybes, sumažinti riziką ir pasinaudoti generuojančio dirbtinio intelekto potencialo privalumais, siekdamos produktyvumo ir sėkmės.
DUK: Generuojantis Dirbtinis Intelektas Versle
K: Kokios rizikos susijusios su generuojančiuoju dirbtiniu intelektu organizacijose?
A: Rizika, susijusi su generuojančiuoju dirbtiniu intelektu, yra intelektinės nuosavybės ar asmeninių duomenų atskleidimo susirūpinimai.
K: Kodėl organizacijoms svarbu priimti generuojantįjį dirbtinį intelektą?
A: Generuojančiojo dirbtinio intelekto pranašumai yra svarbūs ir gali leisti pasiekti sėkmės atlygį.
K: Kokie yra keturi Andrew McAfee rekomenduojami žingsniai nustatyti potencialią investavimo grąžą generuojančiojo dirbtinio intelekto taikymui?
A: 1. Įsivertinkite esamas žiniomis pagrįstas darbo vietas ir nustatykite užduotis, kurias galima patobulinti, naudojant generuojantįjį dirbtinį intelektą.
2. Tam tikroms darbų vietoms apsvarstykite pirkto generuojančiojo dirbtinio intelekto sprendimus.
3. Jungdami pirkto generuojančiojo dirbtinio intelekto sistemą su kita vidaus duomenis apmokyta sistema, galėsite pasiekti daugiau patirties turinčio asistento rezultatus žiniomis pagrįstose darbo vietose, kurios reikalauja specialių žinių.
4. Pagal naivius arba patyrusius skaitmeninius asistentus prioritizuokite potencialius projektus.
K: Kurios sritys, remiantis McKinsey tyrimais, turi didžiausią generuojančiojo dirbtinio intelekto taikymo potencialą?
A: Remiantis McKinsey, klientų veikla, rinkodara ir pardavimai, inžinerija ir tyrimų ir vystymo sritys turi didžiausią generuojančiojo dirbtinio intelekto taikymo potencialą.
Apibrėžimai:
– Generuojantis Dirbtinis Intelektas: Technologija, kuri gali kurti turinį arba daryti prognozes pagal didelį duomenų kiekį.
– Intelektinė Nuosavybė: Nematerialūs turtas, tokie kaip išradimai ar kūrinių darbai, kuriuos apsaugo autorių teisės, patentų arba prekės ženklo įstatymai.
– Asmeniniai Duomenys: Informacija, kuri gali identifikuoti individą, pvz., vardas, adresas ar asmens kodas.
Rekomenduojami susiję nuorodų:
– MIT Sloan School of Management
– McKinsey & Company
The source of the article is from the blog exofeed.nl