Сила генеративного искусственного интеллекта неоспорима, однако многие организации осторожно относятся к его полному принятию. В то время, как существуют обоснованные опасения относительно рисков, таких как раскрытие интеллектуальной собственности или персональных данных, Эндрю Макафи, ведущий научный сотрудник Массачусетского технологического института (MIT) Слоанской школы управления, утверждает, что эти риски являются управляемыми. Фактически, Макафи считает, что не вступать в гонку искусственного интеллекта — это огромная ошибка, поскольку преимущества генеративного ИИ значительны, а вознаграждения за успех стоят того.
Для определения возможностей и определения потенциальной отдачи от инвестиций в приложения генеративного искусственного интеллекта Макафи рекомендует руководителям бизнеса рассмотреть четыре основных шага:
Во-первых, провести инвентаризацию существующих рабочих мест, связанных с знаниями, и определить, какие задачи могут быть усовершенствованы с помощью генеративного искусственного интеллекта. Например, если вы создаете что-то на основе хорошо установленного шаблона, позвольте ИИ первым попытаться сделать это, а затем позвольте человеку просмотреть и отредактировать его.
Во-вторых, рассмотрите готовые решения на базе искусственного интеллекта. Макафи предлагает использовать компетентного, но наивного генеративного помощника для определенных ролей. Такой тип помощника может быть предоставлен через готовые решения на базе ИИ и может помочь новым сотрудникам быстро стать продуктивными, выполняя задачи, такие как тестирование программного обеспечения или устранение ошибок.
В-третьих, для рабочих мест, связанных с знаниями, которые требуют большей экспертности, рассмотрите возможность сочетания готовой системы генеративного искусственного интеллекта с другой системой, обученной на внутренних данных. Это позволит организациям достичь результатов опытного помощника, используя институциональные знания, информацию о клиентах, анализ эмоциональной окраски и отраслевые знания.
Наконец, определите потенциальные проекты, идентифицируя роли, которые наилучшим образом подходят для наивных или опытных цифровых помощников, и сосредоточьтесь на наиболее перспективных случаях использования генеративного искусственного интеллекта. Согласно исследованиям McKinsey, области, такие как операции с клиентами, маркетинг и продажи, инжиниринг и НИОКР, имеют наибольший потенциал для применения генеративного искусственного интеллекта.
В заключение, несмотря на риски, связанные с генеративным искусственным интеллектом, крайне важно для организаций преодолеть эти препятствия и вступить в гонку искусственного интеллекта. Следуя рекомендациям Макафи, бизнесы могут определить возможности, снизить риски и использовать потенциальные преимущества генеративного искусственного интеллекта для повышения производительности и достижения успеха.
Вопросы и ответы: Генеративный ИИ в бизнесе
В: Какие риски связаны с генеративным искусственным интеллектом в организациях?
О: Рисками являются такие опасения, как раскрытие интеллектуальной собственности или персональных данных.
В: Почему важно для организаций внедрять генеративный искусственный интеллект?
О: Преимущества генеративного искусственного интеллекта значительны и могут привести к успеху.
В: Какие четыре шага рекомендует Эндрю Макафи для определения потенциальной отдачи от инвестиций в генеративный ИИ?
О: 1. Провести инвентаризацию существующих рабочих мест и определить задачи, которые могут быть усовершенствованы с помощью генеративного ИИ.
2. Рассмотреть готовые решения на базе искусственного интеллекта для определенных ролей.
3. Сочетать готовую систему генеративного искусственного интеллекта с другой системой, обученной на внутренних данных, для рабочих мест, требующих экспертизы.
4. Определить приоритетные проекты, основываясь на лучше подходящих ролях для наивных или опытных цифровых помощников.
В: Какие области имеют наибольший потенциал для применения генеративного искусственного интеллекта согласно исследованиям McKinsey?
О: Согласно исследованию McKinsey, наибольший потенциал для применения генеративного искусственного интеллекта имеют области, такие как операции с клиентами, маркетинг и продажи, инжиниринг и НИОКР.
Определения:
— Генеративный ИИ: технология, способная генерировать содержимое или делать предсказания на основе большого объема данных.
— Интеллектуальная собственность: нематериальные активы, такие как изобретения или творческие работы, которые защищены авторским правом, патентом или товарным знаком.
— Персональные данные: информация, которая может идентифицировать человека, такая как его имя, адрес или номер социального страхования.
Предлагаемые связанные ссылки:
— MIT Sloan School of Management
— McKinsey & Company
The source of the article is from the blog toumai.es