Kraften i generativ AI er uafviselig, men mange organisationer forbliver forsigtige med at omfavne denne teknologi fuldt ud. Mens der er legitime bekymringer vedrørende risici såsom eksponering af intellektuel ejendom eller persondata, hævder Andrew McAfee, en ledende forskningsforsker ved MIT Sloan School of Management, at disse risici kan håndteres. Faktisk mener McAfee, at det er en stor fejl ikke at deltage i AI-løbet, da fordelene ved generativ AI er betydelige, og belønningerne ved succes er værd at forfølge.
For at identificere muligheder og bestemme det potentielle afkast af investeringer i generative AI-applikationer anbefaler McAfee fire grundlæggende trin, som forretningsledere bør overveje.
For det første skal du opgøre eksisterende vidensarbejdsopgaver og afgøre, hvilke opgaver der kan forbedres ved hjælp af generativ AI. Hvis du f.eks. skaber noget baseret på en velfunderet skabelon, kan AI forsøge sig først, og derefter kan en menneskelig medarbejder gennemgå og redigere det.
For det andet skal du overveje færdige AI-løsninger. McAfee foreslår at udnytte en kompetent, men naiv generativ AI-assistent til visse roller. Denne type assistent kan leveres gennem forudbyggede AI-løsninger og kan hjælpe nye medarbejdere med hurtigt at blive produktive ved at håndtere opgaver som test af software eller fejlfinding.
For det tredje, til vidensarbejdsopgaver, der kræver mere ekspertise, bør du overveje at kombinere et færdigt generativ AI-system med et andet system, der er trænet på intern data. Dette vil tillade organisationer at opnå output som en mere erfaren assistent ved at udnytte institutionel viden, kundeinformation, sentimentanalyse og branchekendskab.
Endelig bør du prioritere potentielle projekter ved at identificere de roller, der er bedst egnet til naive eller erfarne digitale assistenter og fokusere på de mest lovende use cases for generativ AI. Ifølge McKinsey-forskning har områder som kundeoperationer, marketing og salg, ingeniørvirksomhed og forskning og udvikling det største potentiale for generative AI-applikationer.
Samlet set er der risici forbundet med generativ AI, men det er afgørende for organisationer at overvinde disse udfordringer og deltage i AI-løbet. Ved at følge McAfees trin kan virksomheder identificere muligheder, reducere risici og udnytte de potentielle fordele ved generativ AI for at øge produktiviteten og opnå succes.
FAQ: Generativ AI i erhvervslivet
Spørgsmål: Hvilke risici er der forbundet med generativ AI i organisationer?
Svar: Risici såsom eksponering af intellektuel ejendom eller persondata er bekymringer med generativ AI.
Spørgsmål: Hvorfor er det vigtigt for organisationer at omfavne generativ AI?
Svar: Fordelene ved generativ AI er betydelige og kan føre til succes og belønning.
Spørgsmål: Hvad er de fire trin, som Andrew McAfee anbefaler for at bestemme det potentielle afkast af investeringer i generative AI-applikationer?
Svar: 1. Opgør eksisterende vidensarbejdsopgaver og identificér opgaver, der kan forbedres ved hjælp af generativ AI.
2. Overvej færdige AI-løsninger til visse roller.
3. Kombinér et færdigt generativ AI-system med et andet system trænet på intern data til vidensarbejdsopgaver, der kræver ekspertise.
4. Prioritér potentielle projekter baseret på de roller, der er bedst egnet til naive eller erfarne digitale assistenter.
Spørgsmål: Hvilke områder har ifølge McKinsey-forskning det største potentiale for generative AI-applikationer?
Svar: Ifølge McKinsey har områder som kundeoperationer, marketing og salg, ingeniørvirksomhed og forskning og udvikling det største potentiale for generative AI-applikationer.
Definitioner:
– Generativ AI: En teknologi, der er i stand til at generere indhold eller lave forudsigelser baseret på store mængder data.
– Intellektuel ejendom: Ikke-fysiske aktiver, såsom opfindelser eller kreative værker, der er beskyttet af ophavsret, patent eller varemærkelove.
– Persondata: Information, der kan identificere en person, såsom deres navn, adresse eller socialsikringsnummer.
Foreslåede relaterede links:
– MIT Sloan School of Management
– McKinsey & Company
The source of the article is from the blog maestropasta.cz