Síla generativního umělého inteligence je nepopiratelná, avšak mnoho organizací se stále váhá plně přijmout tuto technologii. Zatímco existují oprávněné obavy o rizika, jako je vystavení duševního vlastnictví nebo osobních údajů, Andrew McAfee, hlavní výzkumný pracovník na MIT Sloan School of Management, tvrdí, že tato rizika jsou ovladatelná. Ve skutečnosti McAfee věří, že nevstup do závodu umělé inteligence je obrovskou chybou, protože výhody generativního umělého inteligence jsou významné a odměny za úspěch stojí za to usilovat.
Aby se identifikovaly příležitosti a určil potenciál návratnosti investic do aplikací generativního umělého inteligence, McAfee doporučuje čtyři základní kroky, které by měli zvažovat vedoucí pracovníci podniků.
Za prvé, inventarizujte existující pracovní místa zaměřená na znalostní práci a určete, které úkoly lze zlepšit s využitím generativního umělého inteligence. Například, pokud vytváříte něco na základě dobře zavedeného vzoru, nechte umělou inteligenci, aby se první zabývala tímto úkolem a poté to nechte zkontrolovat a upravit lidským pracovníkem.
Za druhé, zvažte již hotová řešení umělé inteligence. McAfee navrhuje využití kompetentní, ale naivní generativního asistenta pro určité role. Tento typ asistenta může být dodáván prostřednictvím předem vytvořených řešení umělé inteligence a může novým zaměstnancům rychle pomoci získat produktivitu tím, že se zabývá úkoly, jako je testování softwaru nebo odstraňování chyb.
Za třetí, pro pracovní místa vyžadující více odbornosti v rámci znalostní práce zvažte kombinaci hotového generativního umělého inteligence systému s jiným systémem, který je školený na interních datech. Tímto se organizacím umožní dosáhnout výstupu zkušenějšího asistenta prostřednictvím využití institucionálních znalostí, informací o zákaznících, analýzy pocitů a znalostí specifických pro odvětví.
Nakonec určte prioritní projekty identifikací rolí, které jsou nejlépe vhodné pro naivní nebo zkušené digitální asistenty a zaměřte se na nejslibnější použití generativního umělého inteligence. Podle výzkumu společnosti McKinsey oblasti jako je péče o zákazníky, marketing a prodej, inženýrství a výzkum a vývoj mají největší potenciál pro aplikace generativního umělého inteligence.
Závěrem je třeba konstatovat, že přestože jsou spojena rizika s generativním umělou inteligencí, je pro organizace důležité překonat tyto výzvy a vstoupit do závodu umělé inteligence. Tím, že následují kroky navržené McAfeem, mohou firmy identifikovat příležitosti, minimalizovat rizika a využít potenciálních výhod generativního umělého inteligence pro zvýšení produktivity a úspěch.
Často kladené otázky: Generativní umělá inteligence v podnikání
Otázka: Jaká jsou rizika spojená s generativní umělou inteligencí v organizacích?
Odpověď: Rizika, jako je vystavení duševního vlastnictví nebo osobních údajů, jsou obavy spojené s generativní umělou inteligencí.
Otázka: Proč je pro organizace důležité přijmout generativní umělou inteligenci?
Odpověď: Výhody generativní umělé inteligence jsou významné a mohou vést k úspěchu.
Otázka: Jaké jsou čtyři kroky doporučené Andrewem McAfeem pro určení potenciální návratnosti investic do aplikací generativní umělé inteligence?
Odpověď: 1. Inventarizujte existující pracovní místa zaměřená na znalostní práci a identifikujte úkoly, které lze zlepšit pomocí generativního umělého inteligence.
2. Zvažte použití hotových řešení umělé inteligence pro určité role.
3. Kombinujte hotový generativní umělou inteligenci systém s jiným systémem školeným na interních datech pro pracovní místa vyžadující odbornost.
4. Určte prioritní projekty na základě nejlépe vhodných rolí pro naivní nebo zkušené digitální asistenty.
Otázka: Které oblasti mají největší potenciál pro aplikace generativního umělého inteligence podle výzkumu společnosti McKinsey?
Odpověď: Podle McKinseyho výzkumu mají největší potenciál pro aplikace generativního umělého inteligence oblasti jako jsou péče o zákazníky, marketing a prodej, inženýrství a výzkum a vývoj.
Definice:
– Generativní umělá inteligence: Technologie schopná generovat obsah nebo vytvářet předpovědi na základě velkého množství dat.
– Duševní vlastnictví: Nehmotné aktiva, jako jsou vynálezy nebo tvůrčí díla, která jsou chráněna autorským právem, patentem nebo ochrannou známkou.
– Osobní údaje: Informace umožňující identifikaci jednotlivce, jako je jeho jméno, adresa nebo číslo sociálního zabezpečení.
Navrhovaná související odkazy:
– MIT Sloan School of Management
– McKinsey & Company
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar