Moć generativne umjetne inteligencije je neosporna, ali mnoge organizacije i dalje oprezno pristupaju potpunoj implementaciji ove tehnologije. Iako postoje opravdane brige o rizicima kao što su izlaganje intelektualnog vlasništva ili ličnih podataka, Andrew McAfee, glavni istraživač na MIT Sloan School of Management, tvrdi da su ovi rizici upravljivi. Zapravo, McAfee smatra da je propust uključiti se u trku za umjetnom inteligencijom ogromna greška, jer su beneficije generativne umjetne inteligencije značajne, a nagrade u uspjehu vrijedne truda.
Da bi identifikovali prilike i odredili potencijalni povrat ulaganja u primjenu generativne umjetne inteligencije, McAfee preporučuje četiri osnovna koraka koje bi lideri poslovanja trebali razmotriti.
Prvo, inventariserajte postojeće poslove bazirane na znanju i utvrdite koje zadatke se može poboljšati korišćenjem generativne umjetne inteligencije. Na primjer, ukoliko stvarate nešto na osnovu dobro uspostavljene šablone, dozvolite da veštačka inteligencija prva pokuša, a zatim neka ljudski radnik pregleda i uredi to.
Drugo, razmislite o korišćenju gotovih rješenja za veštačku inteligenciju. McAfee predlaže korišćenje kompetentnog, ali naivnog asistenta generativne umjetne inteligencije za određene uloge. Ovaj tip asistenta može biti isporučen putem prethodno izgrađenih rješenja za veštačku inteligenciju i može pomoći novim zaposlenima da brzo postanu produktivni obavljajući zadatke poput testiranja softvera ili otklanjanja grešaka.
Treće, za poslove bazirane na znanju koji zahtijevaju više stručnosti, razmislite o kombinaciji gotovog sistema generativne umjetne inteligencije sa sistemom obučenim na internim podacima. Ovo će omogućiti organizacijama da postignu rezultate iskusnog asistenta koristeći institucionalno znanje, informacije o korisnicima, analizu sentimenta i industrijsko-specifično znanje.
Najzad, prioritetizirajte potencijalne projekte identifikacijom uloga koje najbolje odgovaraju naivnim ili iskusnim digitalnim asistentima i fokusiranjem na najobećavajuće primjere upotrebe generativne umjetne inteligencije. Prema istraživanju McKinsey-a, oblasti kao što su operacije u vezi sa korisnicima, marketing i prodaja, inženjering i istraživanje i razvoj imaju najveći potencijal za primjenu generativne umjetne inteligencije.
Zaključno, iako postoje rizici povezani s generativnom umjetnom inteligencijom, ključno je za organizacije da prevaziđu ove izazove i uključe se u trku za umjetnom inteligencijom. Prateći korake McAfee-a, poslovni subjekti mogu identifikovati prilike, umanjiti rizike i iskoristiti potencijalne beneficije generativne umjetne inteligencije kako bi povećali produktivnost i uspjeh.
Često postavljana pitanja: Generativna umjetna inteligencija u poslovanju
P: Koji su rizici povezani sa generativnom umjetnom inteligencijom u organizacijama?
O: Rizici kao što su izlaganje intelektualnog vlasništva ili ličnih podataka su brige vezane za generativnu umjetnu inteligenciju.
P: Zašto je važno da organizacije prihvate generativnu umjetnu inteligenciju?
O: Beneficije generativne umjetne inteligencije su značajne i mogu dovesti do nagrada u uspjehu.
P: Koje su četiri koraka koje je Andrew McAfee preporučio za određivanje potencijalnog povrata ulaganja u primjenu generativne umjetne inteligencije?
O: 1. Inventarizirajte postojeće poslove bazirane na znanju i identifikujte zadatke koji se mogu poboljšati korišćenjem generativne umjetne inteligencije.
2. Razmislite o korišćenju gotovih rješenja veštačke inteligencije za određene uloge.
3. Kombinujte gotov sistem generativne umjetne inteligencije sa sistemom obučenim na internim podacima za poslove bazirane na znanju koji zahtijevaju ekspertizu.
4. Prioritetizujte potencijalne projekte na osnovu uloga koje najbolje odgovaraju naivnim ili iskusnim digitalnim asistentima.
P: Koje oblasti imaju najveći potencijal za primjenu generativne umjetne inteligencije prema istraživanju McKinsey-a?
O: Prema McKinsey-u, oblasti kao što su operacije u vezi sa korisnicima, marketing i prodaja, inženjering i istraživanje i razvoj imaju najveći potencijal za primjenu generativne umjetne inteligencije.
Definicije:
– Generativna umjetna inteligencija: Tehnologija koja je sposobna generirati sadržaj ili donositi predviđanja na osnovu velikih količina podataka.
– Intelektualno vlasništvo: Nematerijalna sredstva, poput izuma ili kreativnih djela, koja su zaštićena autorskim pravima, patentima ili trgovačkim žigovima.
– Lični podaci: Informacije koje mogu identifikovati pojedinca, poput imena, adrese ili broja socijalnog osiguranja.
Predloženi povezani linkovi:
– MIT Sloan School of Management
– McKinsey & Company
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br