Generatív AI hatalma vitathatatlan, mégis sok szervezet óvatosan viszonyul ehhez a technológiához. Bár valóban vannak érthető aggodalmak a kockázatok, például az ipari tulajdon vagy személyes adatok kiszivárgása miatt, Andrew McAfee, az MIT Sloan School of Management fő kutatószakértője szerint ezek a kockázatok kezelhetők. Valójában McAfee úgy véli, hogy a mesterséges intelligencia versenybe való belépés elmulasztása hatalmas hiba, mivel a generatív AI előnyei jelentősek, és a siker jutalmai érdemesek.
A generatív AI alkalmazásainak lehetőségeinek azonosítása és az előzőekben ábrázolt befektetési megtérülés meghatározása érdekében McAfee négy alapvető lépést javasol, amelyeket az üzleti vezetőknek figyelembe kell venniük.
Először is, fel kell mérni az előzőleg meglévő tudásmunka munkaköröket, és meg kell határozni, mely feladatok javíthatók a generatív AI használatával. Például, ha valami alapján létrehozunk valamit, az AI végezze az első próbálkozást, majd egy emberi munkavállaló ellenőrizze és szerkessze azt.
Másodszor, vegyünk figyelembe készen kapható AI megoldásokat. McAfee azt javasolja, hogy bizonyos szerepekben használjunk képzett, de naiv generatív AI asszisztenst. Egy ilyen típusú asszisztens előzetesen kidolgozott AI megoldásokkal nyújtható, és segíthet az új munkavállalóknak gyorsan hatékonyak lenni a szoftverek tesztelésével vagy hibakereséssel kapcsolatos feladatok kezelésében.
Harmadszor, a szakértelmet igénylő tudásmunka munkakörök esetében fontoljuk meg egy készen kapható generatív AI rendszer kombinálását egy másik, belső adatokon képzett rendszerrel. Ez lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy egy tapasztalt asszisztens eredményeként érjék el a kimenetet, kihasználva az intézményi tudást, a vásárlói információkat, az érzékenység elemzést és az iparági specifikus ismereteket.
Végül, a potenciális projektek prioritást élvezése érdekében azonosítsuk a legjobban alkalmas szerepeket naiv vagy tapasztalt digitális asszisztensek számára, és koncentráljunk a legígéretesebb generatív AI felhasználási esetekre. A McKinsey kutatása szerint olyan területek, mint a vevői üzemeltetés, a marketing és értékesítés, a mérnöki tevékenység és a kutatás-fejlesztés, rendelkeznek a legnagyobb potenciállal generatív AI alkalmazások terén.
Összefoglalva elmondható, hogy bár kockázatok társulnak a generatív AI-hoz, létfontosságú, hogy a szervezetek legyőzzék ezeket a kihívásokat, és részt vegyenek az AI versenyben. McAfee lépései követésével az üzleti vállalkozások képesek lehetőségeket azonosítani, kockázatokat csökkenteni és kihasználni a generatív AI potenciális előnyeit a termelékenység és a siker előmozdítása érdekében.
Gyakran Ismételt Kérdések: Generatív AI az üzleti életben
K: Milyen kockázatok társulnak a generatív AI-hoz a szervezetekben?
V: Az intellektuális tulajdon vagy személyes adatok védelmével kapcsolatos kockázatok aggodalomra adnak okot a generatív AI kapcsán.
K: Miért fontos, hogy a szervezetek befogadják a generatív AI-t?
V: A generatív AI előnyei jelentősek és sikerekhez vezethetnek.
K: Mely négy lépést javasolja Andrew McAfee a generatív AI alkalmazások potenciális megtérülésének meghatározásához?
V: 1. Felmérni a meglévő tudásmunka munkaköröket és azonosítani a generatív AI-val javítható feladatokat.
2. Figyelembe venni készen kapható AI megoldásokat bizonyos szerepekben.
3. Kombinálni egy készen kapható generatív AI rendszert egy belső adatokon képzett rendszerrel a szakértelmet igénylő tudásmunka munkakörökben.
4. A legjobban alkalmas szerepeket meghatározva a potenciális projektek prioritizálása naiv vagy tapasztalt digitális asszisztensek számára.
K: Mely területek rendelkeznek a legnagyobb potenciállal a generatív AI alkalmazások terén a McKinsey kutatása szerint?
V: A McKinsey szerint olyan területek, mint a vevői üzemeltetés, a marketing és értékesítés, a mérnöki tevékenység és a kutatás-fejlesztés rendelkeznek a legnagyobb potenciállal a generatív AI alkalmazások terén.
Definíciók:
– Generatív AI: Egy olyan technológia, amely nagy mennyiségű adat alapján képes tartalmat generálni vagy előrejelzéseket tenni.
– Intellektuális Tulajdon: Nem anyagi javak, például találmányok vagy kreatív művek, amelyeket szerzői jog, szabadalom vagy védjegyvédelem óv.
– Személyes Adatok: Azonosíthatóvá tevő információk, például név, lakcím vagy társadalombiztosítási szám.
Javasolt Kapcsolódó Linkek:
– MIT Sloan School of Management
– McKinsey & Company
The source of the article is from the blog mgz.com.tw