Generatiivse tehisintellekti võim on kahtlemata suur, kuid paljud organisatsioonid jäävad selle tehnoloogia täielikuks omaksvõtmiseks ettevaatlikuks. Kuigi on tõsiseid muresid intellektuaalomandi või isikuandmete avalikustamise riskide osas, väidab MIT Sloan School of Management’i peamine uurimisteadlane Andrew McAfee, et need riskid on juhtimise all. Tegelikult usub McAfee, et tehisintellekti rajalt kõrvalejätmine on suur viga, kuna generatiivse tehisintellekti eelised on olulised ja edu saavutamine tasub ära.
Võimaluste tuvastamiseks ja generatiivse tehisintellekti rakenduste potentsiaalse investeeringutasuvuse kindlaksmääramiseks soovitab McAfee, et ettevõttejuhid kaaluksid nelja põhietappi.
Esiteks tuleks olemasolevad teadmistepõhised töökohad üle vaadata ning kindlaks teha, millised ülesanded saavad generatiivse tehisintellekti kasutamisega paremaks muutuda. Näiteks, kui loote midagi hästi väljakujunenud malli alusel, laske tehisintellektil sellega esimene katsetus teha ja seejärel vaadake seda inimtöötaja poolt üle ja toimetage seda.
Teiseks kaaluge valmis tehisintellekti lahenduste kasutamist. McAfee soovitab kasutada pädevat, kuid naiivset generatiivset tehisintellekti abilist teatud rollide jaoks. Sellist assistenti on võimalik pakkuda valmis tehisintellekti lahenduste kaudu ning see aitab uutel töötajatel kiiresti saada produktiivseks, tegeledes ülesannetega nagu tarkvara testimine või veaotsing.
Kolmandaks kaaluge rohkem ekspertiisi vajavate teadmistepõhiste töökohtade jaoks valmisseadete generatiivse tehisintellekti süsteemi ühendamist teise siseandmete alusel treenitud süsteemiga. See võimaldab organisatsioonidel saada tuntud assistendi tulemust, kasutades institutsionaalseid teadmisi, kliendiinfo, meeleoluanalüüsi ja tööstusharu spetsiifilisi teadmisi.
Lõpuks prioriteerige potentsiaalseid projekte, tuvastades rollid, mis sobivad kõige paremini naiivsetele või kogenud digitaalsetele abistajatele ning keskenduge kõige paljulubavamatele generatiivse tehisintellekti kasutusjuhtumitele. McKinsey uuringu kohaselt pakuvad klienditeenindus, turundus ja müük, inseneritöö ning teadus- ja arendustegevus suurimat potentsiaali generatiivse tehisintellekti rakendustes.
Kokkuvõttes, kuigi generatiivse tehisintellektiga kaasnevad riskid, on ettevõtetel oluline ületada need väljakutsed ja astuda tehisintellekti rajale. McAfee soovitusi järgides saavad ettevõtted tuvastada võimalused, maandada riske ja kasutada generatiivse tehisintellekti potentsiaalseid eeliseid produktiivsuse ja edu saavutamiseks.
Korduma kippuvad küsimused: Generatiivne tehisintellekt äris
K: Millised on organisatsioonides generatiivse tehisintellektiga kaasnevad riskid?
V: Generatiivse tehisintellektiga kaasnevad riskid, näiteks intellektuaalomandi või isikuandmete avalikustamine.
K: Miks on organisatsioonide jaoks oluline omaks võtta generatiivne tehisintellekt?
V: Generatiivse tehisintellekti eelised on olulised ja võivad tuua edu ja tasusid.
K: Millised on neli Andrew McAfee soovitatud sammu generatiivse tehisintellekti kasutamise potentsiaalse investeeringutasuvuse kindlaksmääramiseks?
V: 1. Inventariseerige olemasolevad teadmistepõhised töökohad ja tuvastage ülesanded, mida saab generatiivse tehisintellekti abil paremaks muuta.
2. Kaaluge valmis tehisintellekti lahendusi teatud rollide jaoks.
3. Ühendage valmisseadete generatiivne tehisintellektisüsteem teise sisese andmete alusel treenitud süsteemiga teadmistepõhiste töökohtade jaoks, mis nõuavad ekspertiisi.
4. Prioriteerige potentsiaalseid projekte, lähtudes naiivsetele või kogenud digitaalsetele abistajatele kõige paremini sobivatest rollidest.
K: Millised valdkonnad pakuvad McKinsey uuringu kohaselt kõige enam potentsiaali generatiivse tehisintellekti rakendusteks?
V: McKinsey sõnul pakuvad klienditeenindus, turundus ja müük, inseneritöö ning teadus- ja arendustegevus suurimat potentsiaali generatiivse tehisintellekti rakendusteks.
Mõisted:
– Generatiivne tehisintellekt: Tehnoloogia, mis suudab andmete põhjal sisu luua või ennustusi teha.
– Intellektuaalomand: Eimateriaalsed varad, näiteks leiutised või loomingulised tööd, mida kaitsevad autoriõigused, patendiõigused või kaubamärgiõigused.
– Isikuandmed: Teave, mis võib tuvastada üksikisiku, nagu nimi, aadress või isikukood.
Soovitatavad seotud lingid:
– MIT Sloan School of Management
– McKinsey & Company
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar