Moč generativne umetne inteligence je nepopustljiva, vendar se mnoge organizacije še vedno previdno odzivajo na to tehnologijo. Čeprav so skrbi glede tveganj, kot je izpostavljanje intelektualne lastnine ali osebnih podatkov, upravičene, Andrew McAfee, vodilni raziskovalec na šoli za management MIT Sloan, zatrjuje, da so ta tveganja obvladljiva. McAfee dejansko meni, da je izpustitev iz dirke umetne inteligence ogromna napaka, saj so koristi generativne umetne inteligence izjemne in nagrade za uspeh vredne zasledovanja.
Da bi našli priložnosti in določili potencialni donos naložbe v uporabo generativne umetne inteligence, McAfee predlaga štiri osnovne korake, ki jih morajo upoštevati vodje podjetij.
Prvič, pregledajte obstoječe delovna mesta, ki zahtevajo predvsem intelektualno delo, ter določite, kateri naloge bi se lahko izboljšale z uporabo generativne umetne inteligence. Na primer, če ustvarjate nekaj na osnovi dobro uveljavljenega vzorca, dovolite, da se AI najprej loti dela, nato pa naj ga pregleda in uredi človeški delavec.
Drugič, razmislite o že pripravljenih AI rešitvah. McAfee priporoča uporabo kompetentnih, a naivnih generativnih asistentov za določene vloge. Takšnega asistenta lahko dobite preko že vzpostavljenih AI rešitev, ki pomagajo novim zaposlenim hitro postati produktivni pri opravljanju nalog, kot je testiranje programske opreme ali iskanje in odpravljanje napak.
Tretjič, za delovna mesta, ki zahtevajo več znanja, razmislite o kombinaciji že pripravljenega sistema generativne umetne inteligence in drugega sistema, ki je izurjen na notranjih podatkih. S tem bodo organizacije dosegle rezultate, ki jih nudijo izkušeni asistenti, z izrabo institucionalnega znanja, podatkov o strankah, analize čustvenega stanja in znanja, specifičnega za posamezno panogo.
Nazadnje, določite prednostne projekte tako, da ugotovite, katere vloge so najbolj primerne za naivne ali izkušene digitalne asistente ter se osredotočite na najbolj obetavne primere uporabe generativne umetne inteligence. Po raziskavi McKinseyja ima največji potencial za tovrstno uporabo generativne umetne inteligence področja, kot so skrb za stranke, trženje in prodaja, inženiring ter raziskave in razvoj.
V zaključku je kljub tveganjem, ki jih prinaša generativna umetna inteligenca, ključno, da organizacije premagajo te izzive in se vključijo v dirko umetne inteligence. S sledenjem McAfeejevim korakom lahko podjetja prepoznajo priložnosti, obvladajo tveganja ter izkoristijo potencialne koristi generativne umetne inteligence za povečanje produktivnosti in uspeh.
Pogosta vprašanja: Generativna umetna inteligenca v poslovanju
V: Kakšna so tveganja, povezana z generativno umetno inteligenco v organizacijah?
O: Tveganja, kot so izpostavljanje intelektualne lastnine ali osebnih podatkov, so med pomisleki glede generativne umetne inteligence.
V: Zakaj je pomembno, da organizacije vključijo generativno umetno inteligenco?
O: Koristi, ki jih prinaša generativna umetna inteligenca, so pomembne in lahko vodijo do uspeha.
V: Katere štiri korake priporoča Andrew McAfee za določitev potencialnega donosa naložbe v uporabo generativne umetne inteligence?
O: 1. Pregled obstoječih delovnih mest z intelektualnim delom in določitev nalog, ki bi se lahko izboljšale z uporabo generativne umetne inteligence.
2. Razmislite o že pripravljenih AI rešitvah za določene vloge.
3. Kombinacija že pripravljenega sistema generativne umetne inteligence z drugim sistemom, izurjenim na notranjih podatkih, za delovna mesta, ki zahtevajo strokovno znanje.
4. Določitev prednostnih projektov glede na najbolj primerne vloge za naivne ali izkušene digitalne asistente.
V: Po raziskavi McKinseyja, katera področja imajo največji potencial za uporabo generativne umetne inteligence?
O: Po McKinseyjevi raziskavi imajo največji potencial za uporabo generativne umetne inteligence področja, kot so skrb za stranke, trženje in prodaja, inženiring ter raziskave in razvoj.
Opredelitev:
– Generativna umetna inteligenca: Tehnologija, ki je sposobna generirati vsebino ali napovedi na podlagi velikih količin podatkov.
– Intelektualna lastnina: Neoprijemljivo premoženje, kot so izumi ali ustvarjalna dela, ki so zaščitena po avtorskih, patentnih ali znamčnih zakonih.
– Osebni podatki: Informacije, ki lahko identificirajo posameznika, kot so ime, naslov ali številka socialnega zavarovanja.
Predlagani povezani viri:
– Šola za management MIT Sloan
– McKinsey & Company
The source of the article is from the blog klikeri.rs