Potęga sztucznej inteligencji generatywnej jest niezaprzeczalna, ale wiele organizacji nadal ostrożnie podchodzi do pełnego przyjęcia tej technologii. Chociaż istnieją uzasadnione obawy dotyczące ryzyka związanego z ujawnieniem własności intelektualnej lub danych osobowych, Andrew McAfee, główny badacz naukowy w MIT Sloan School of Management, twierdzi, że można zarządzać tymi ryzykami. W rzeczywistości McAfee uważa, że nieuczestnictwo w wyścigu o sztuczną inteligencję to ogromny błąd, ponieważ korzyści z sztucznej inteligencji generatywnej są znaczące, a nagrody za sukces są warte dążenia.
Aby zidentyfikować możliwości i oszacować potencjalny zwrot z inwestycji w zastosowania sztucznej inteligencji generatywnej, McAfee proponuje cztery podstawowe kroki, które powinni rozważyć liderzy biznesu.
Po pierwsze, zinwentaryzuj istniejące zadania związane z pracą intelektualną i określ, które z nich można poprawić dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji generatywnej. Na przykład, jeśli tworzysz coś na podstawie już ustalonego szablonu, pozwól sztucznej inteligencji zająć się pierwszą próbą, a następnie zleć pracownikowi ludzkiemu jej przegląd i edycję.
Po drugie, rozważ gotowe rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. McAfee sugeruje wykorzystanie kompetentnego, ale naiwnego asystenta generatywnej sztucznej inteligencji do określonych ról. Tego rodzaju asystent może być dostarczany dzięki gotowym rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji i może pomóc nowym pracownikom szybko stać się produktywnymi poprzez obsługę zadań, takich jak testowanie oprogramowania lub debugowanie błędów.
Po trzecie, dla zadań związanych z pracą intelektualną, które wymagają większej wiedzy eksperckiej, rozważ połączenie gotowego systemu generatywnej sztucznej inteligencji z innym systemem szkolonym na wewnętrznych danych. Umożliwi to organizacjom osiągnięcie wyników bardziej doświadczonego asystenta, korzystając z wiedzy instytucjonalnej, informacji o klientach, analizy sentymentu i wiedzy specyficznej dla danej branży.
Na koniec, priorytetyzuj potencjalne projekty, identyfikując role, które najlepiej nadają się dla naiwnych lub doświadczonych asystentów cyfrowych, i skupiając się na najbardziej obiecujących przypadkach użycia sztucznej inteligencji generatywnej. Według badań McKinsey, obszary takie jak działania obsługowe klienta, marketing i sprzedaż, inżynieria oraz badania i rozwój mają największy potencjał dla zastosowań sztucznej inteligencji generatywnej.
Podsumowując, chociaż istnieje ryzyko związane z sztuczną inteligencją generatywną, ważne jest, aby organizacje pokonały te wyzwania i przystąpiły do wyścigu o sztuczną inteligencję. Dążąc za radą McAfee, firmy mogą zidentyfikować możliwości, ograniczyć ryzyko i wykorzystać potencjalne korzyści sztucznej inteligencji generatywnej, aby zwiększyć produktywność i sukces.
FAQ: Sztuczna inteligencja generatywna w biznesie
Q: Jakie ryzyka wiążą się z zastosowaniem sztucznej inteligencji generatywnej w organizacjach?
A: Ryzyka takie jak ujawnienie własności intelektualnej lub danych osobowych są istotne przy zastosowaniu sztucznej inteligencji generatywnej.
Q: Dlaczego ważne jest, aby organizacje przyjęły sztuczną inteligencję generatywną?
A: Korzyści płynące z sztucznej inteligencji generatywnej są znaczące i mogą prowadzić do sukcesu.
Q: Jakie są cztery zalecane kroki Andrew McAfee w celu oszacowania potencjalnego zwrotu z inwestycji w zastosowania sztucznej inteligencji generatywnej?
A: 1. Zinwentaryzuj istniejące zadania związane z pracą intelektualną i określ, które z nich można poprawić przy użyciu sztucznej inteligencji generatywnej.
2. Rozważ gotowe rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji dla określonych ról.
3. Połącz gotowy system generatywnej sztucznej inteligencji z innym systemem szkolonym na wewnętrznych danych dla zadań wymagających wiedzy eksperckiej.
4. Priorytetyzuj potencjalne projekty na podstawie najbardziej odpowiednich ról dla naiwnych lub doświadczonych asystentów cyfrowych.
Q: Według badań McKinsey, które obszary mają największy potencjał dla zastosowań sztucznej inteligencji generatywnej?
A: Według McKinsey, obszary takie jak działania obsługowe klienta, marketing i sprzedaż, inżynieria oraz badania i rozwój mają największy potencjał dla zastosowań sztucznej inteligencji generatywnej.
Definicje:
– Sztuczna inteligencja generatywna: Technologia zdolna do generowania treści lub dokonywania prognoz na podstawie dużych ilości danych.
– Własność intelektualna: Niematerialne aktywa, takie jak wynalazki lub dzieła twórcze, chronione prawem autorskim, patentowym lub znakowym.
– Dane osobowe: Informacje, które mogą identyfikować osobę, takie jak jej imię, adres lub numer ubezpieczenia społecznego.
Sugerowane powiązane linki:
– MIT Sloan School of Management
– McKinsey & Company
The source of the article is from the blog enp.gr