CBA, en av Australias ledende banker, tar en datadrevet tilnærming for å vurdere effekten av AI-testing på sine operasjoner. Banken har som mål å bestemme hvilke AI-teknologier de skal videreutvikle og søke ekstra finansiering for, ved å nøye analysere kvantitative data. Gavin Munroe, konserndirektør for teknologi og konsernets CIO, la vekt på denne fokuseringen på data under et nylig Microsoft AI Tour-arrangement i Sydney.
En av bankens AI-tester involverte tidlig tilgang til Copilot for Microsoft 365. CBA tilbød dette verktøyet til 300 av sine nyere ansatte, som brukte det til oppgaver som markedsundersøkelser og tekstoppsummering. Initial tilbakemelding fra deltakerne viste at 85 prosent av dem likte å bruke Copilot. Men for å bygge en solid forretningscase for ytterligere investeringer, fremhevet Munroe viktigheten av å kvantifisere effekten.
For å samle kvantitative data, gjennomførte Munroe ytterligere undersøkelser. Han spurte deltakerne om de foretrakk en kupong på 50 dollar til lunsj hver måned eller en Copilot-lisens. Overraskende valgte 75 prosent sistnevnte, og ni av ti av disse deltakerne rapporterte at de følte seg mer produktive med Copilot. Når de ble bedt om å forklare hva det å være mer produktiv betydde, oppga 50 prosent av dem at Copilot gjorde dem mer kreative.
Ytterligere analyse av dataene avslørte at 70 prosent av deltakerne brukte mindre tid på å søke etter innhold eller lete etter informasjon, mens 50 prosent brukte Copilot til dataanalyse i sine roller. Verktøyets evne til å redusere rutinepreget eller travelt arbeid viste seg å være verdifullt, og bidro til å øke medarbeidernes jobbtilfredshet.
En lignende tilnærming ble tatt med bankens bruk av GitHub Copilot, et AI-verktøy for parprogrammering. Tilbakemeldinger fra den første gruppen ingeniører som brukte verktøyet, fremhevet dets hjelpsomhet. Likevel påpekte Munroe behovet for en solid forretningscase støttet av kvantitativ dataanalyse.
Ved å prioritere kvantitativ vurdering, får CBA verdifulle innsikter i effekten av AI-testing på sin arbeidsstyrke. Denne datadrevne tilnærmingen gjør det mulig for banken å ta informerte beslutninger om å utvikle AI-teknologier og sikre ekstra finansiering for implementeringen.
Ofte stilte spørsmål:
1. Hvilken tilnærming bruker CBA for å vurdere effekten av AI-testing på sine operasjoner?
CBA bruker en datadrevet tilnærming for å vurdere effekten av AI-testing på sine operasjoner. De analyserer kvantitative data for å bestemme hvilke AI-teknologier de skal videreutvikle og søke ekstra finansiering for.
2. Hva er Copilot for Microsoft 365, og hvordan brukte CBA det?
Copilot for Microsoft 365 er et verktøy som CBA ga til 300 av sine nyere ansatte. De brukte det til oppgaver som markedsundersøkelser og tekstoppsummering.
3. Hva var den innledende tilbakemeldingen fra deltakerne som brukte Copilot?
Den innledende tilbakemeldingen fra deltakerne viste at 85 prosent av dem likte å bruke Copilot.
4. Hvordan kvantifiserte CBA effekten av å bruke Copilot?
For å kvantifisere effekten gjennomførte CBA ytterligere undersøkelser. De spurte deltakerne om de foretrakk en kupong på 50 dollar til lunsj hver måned eller en Copilot-lisens. 75 prosent valgte Copilot-lisensen, og ni av ti av disse deltakerne rapporterte at de følte seg mer produktive med Copilot.
5. Hva avslørte videre analyse av dataene om deltakernes bruk av Copilot?
Videre analyse av dataene avslørte at 70 prosent av deltakerne brukte mindre tid på å søke etter innhold eller lete etter informasjon, mens 50 prosent brukte Copilot til dataanalyse i sine roller.
6. Hva var tilbakemeldingen om bruken av GitHub Copilot?
Tilbakemeldinger fra den første gruppen ingeniører som brukte GitHub Copilot, et AI-verktøy for parprogrammering, fremhevet dets hjelpsomhet.
7. Hvordan tar CBA informerte beslutninger om å utvikle AI-teknologier?
Ved å prioritere kvantitativ vurdering og analysere data, får CBA verdifulle innsikter i effekten av AI-testing på sin arbeidsstyrke. Dette gjør det mulig for banken å ta informerte beslutninger om å utvikle AI-teknologier og sikre ekstra finansiering for implementeringen.
Nøkkelbegreper/faguttrykk:
– AI: Kunstig intelligens
– testing: Småskalatester eller prøver
– kvantitative data: Numeriske data som kan måles eller telles
– Copilot: Et verktøy som CBA tilbød for markedsundersøkelser og tekstoppsummering
– forretningscase: Et dokument som rettferdiggjør de økonomiske og strategiske fordelene med et foreslått prosjekt eller investering
– GitHub Copilot: Et AI-verktøy for parprogrammering
Foreslåtte relaterte lenker:
– Commonwealth Bank of Australia
– Microsoft AI i offentlig sektor
The source of the article is from the blog be3.sk