Ģeneratīvās mākslas intelekta jauda ir neapšaubāma, taču daudzas organizācijas joprojām uzmanīgi izturas pret šo tehnoloģiju. Lai gan pastāv pamatotas bažas par riskiem, piemēram, intelektuālā īpašuma vai personisko datu izpausmi, Endrju Makafijs, pētnieks no MIT Sloan School of Management, argumentē, ka šie riski ir pārvaldāmi. Patiesībā Makafijs uzskata, ka nepiedalīšanās AI sacensībā ir liels kļūdas, tā kā ģeneratīvās mākslas intelektā esošās priekšrocības ir būtiskas, un panākumi šajā jomā ir vērts vērot.
Lai noteiktu iespējas un potenciālo ieguldījumu atdevi ģeneratīvās mākslas intelekta pielietojumos, Makafijs ieteic četrus pamata soļus, ko uzņēmējdarbības vadītājiem vajadzētu apsvērt.
Pirmais solis ir inventarizēt esošos zināšanu darba pienākumus un noskaidrot, kuras uzdevumus var uzlabot, izmantojot ģeneratīvo mākslu intelektu. Piemēram, ja veidojat kaut ko, pamatojoties uz labi izveidotu šablonu, ļaujiet AI pirmais tam pieiet un pēc tam ļaujiet cilvēka darbiniekam to pārskatīt un rediģēt.
Otrs solis ir ņemt vērā jau gatavas AI risinājumus. Makafijs ieteic izmantot kompetentu, bet naivu ģeneratīvo AI asistentu noteiktām lomām. Šāda veida asistents var tikt nodrošināts ar iepriekš izveidotiem AI risinājumiem un var palīdzēt jaunajiem darbiniekiem ātri kļūt produktīviem, nodarbojoties ar uzdevumiem, piemēram, programmatūras testēšanu vai kļūdu novēršanu.
Trešais solis ir saskaņot jau gatavu ģeneratīvo AI sistēmu ar citu sistēmu, kas izmācīta ar iekšējiem datiem, lai nodrošinātu zināšanu darba pienākumos, kas prasa vairāk ekspertīzes. Tas ļaus organizācijām sasniegt pieredzējušāka asistenta izvadi, izmantojot institucionālās zināšanas, klientu informāciju, noskaņojuma analīzi un nozares specifiskas zināšanas.
Nobeigumā prioritātēt jauno projektu sarakstu, nosakot lomas, kas vislabāk piemērotas naiviem vai pieredzējušiem digitāliem asistentiem, un koncentrēties uz viscerīgākajiem ģeneratīvās mākslas intelekta pielietojumiem. Saskaņā ar McKinsey pētījumu, klientu apkalpošanas, mārketinga un pārdošanas, inženierijas un pētniecības un attīstības jomām ir lielākais potenciāls ģeneratīvās mākslas intelekta pielietojumiem.
Kopumā, lai arī pastāv riski saistīti ar ģeneratīvo mākslu intelektu, ir būtiski, lai organizācijas pārvar šos izaicinājumus un iestātos AI sacensībā. Ievērojot Makafija ieteiktos soļus, uzņēmumi var identificēt iespējas, samazināt riskus un izmantot ģeneratīvās mākslas intelekta potenciālo labumu, lai palielinātu ražīgumu un panākumus.
Biežāk uzdotie jautājumi: ģeneratīvais AI uzņēmējdarbībā
J: Kādi ir riski saistīti ar ģeneratīvo AI organizācijās?
A: Riski, piemēram intelektuālā īpašuma vai personisko datu izpausme, ir bažas gadījumā ar ģeneratīvo AI.ģeneratīvo AI.
J: Kāpēc ir svarīgi, lai organizācijas iekļautu ģeneratīvo AI?
A: Ģeneratīvas mākslas intelekta priekšrocības ir nozīmīgas un var novest pie panākumiem.
J: Kādi ir četri Endrju Makafija ieteiktie soļi, lai noteiktu potenciālo ieguldījumu atdevi ģeneratīvā AI pielietojumos?
A: 1. Inventarizējiet esošos zināšanu darba pienākumus un identificējiet uzdevumus, kuri var tikt uzlaboti, izmantojot ģeneratīvo AI.
2. Ņemiet vērā jau gatavus AI risinājumus noteiktām lomām.
3. Saskaņojiet jau gatavu ģeneratīvo AI sistēmu ar citu sistēmu, kas izmācīta ar iekšējiem datiem, zināšanu darba pienākumos, kas prasa ekspertīzi.
4. Priorizējiet jauno projektu sarakstu, pamatojoties uz naiviem vai pieredzējušiem digitālajiem asistentiem piemērotākajām lomām.
J: Kuras jomas McKinsey pētījumā tiek uzskatītas par potenciālākajām ģeneratīvās AI pielietojumam?
A: Saskaņā ar McKinsey, klientu apkalpošana, mārketinga un pārdošanas, inženierijas un pētniecības un attīstības jomas ir potenciālākās ģeneratīvās mākslas intelekta pielietojumiem.
Definīcijas:
– Ģeneratīvais AI: Tehnoloģija, kas spēj radīt saturu vai veikt prognozes, pamatojoties uz lielu datu apjomu.
– Intelektuālais īpašums: Nemateriālie aktīvi, piemēram, izgudrojumi vai radošas darbs, kas ir aizsargāti ar autortiesībām, patentēšanas vai preču zīmju tiesībām.
– Personiskie dati: Informācija, kas ļauj identificēt indivīdu, piemēram, viņa vārdu, adresi vai sociālo drošības numuru.
Ieteiktie saistītie resursi:
– MIT Sloan School of Management
– McKinsey & Company
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar