Utvecklingen av generativ artificiell intelligens (GenAI) har öppnat upp en ny horisont av möjligheter för organisationer att innovera, automatisera och förbättra kundtjänster. Denna teknologiska framsteg har inte bara ersatt uppgifter som traditionellt utförts av människor utan har också lyft fram långvariga frågor inom organisationer angående dataens trohet, vilket påverkar noggrannheten av GenAI: s utdata.
I kölvattnet av denna revolution överväldigas ofta företagsledare av förändringstakt, kämpar med att utnyttja hela potentialen hos sina förändringsagenter – anställda som är kunniga och entusiastiska om GenAI – samt fördelarna det skulle kunna medföra för deras organisationer.
Ändå är experter inom området konstgjord intelligens övertygade om att framstegen på tidslinjen för denna revolution kommer att lösa dessa hinder, minska kostnaden för GenAI-användning och göra det tillgängligt för alla. Snart kan vi se GenAI användas inom olika sektorer inom organisationer, både inom interna och externa kundgränssnitt, tillsammans med utvecklingen av robusta riskhanteringsstrategier för AI samt plattformar för hantering och övervakning av tredjepartssystem.
Hur snabbt och i vilken utsträckning AI-drivna automatiseringar kan realiseras inom organisationer förblir osäkra frågor som ingen teknikchef eller forskare kan svara exakt på. Resultatet är i slutändan beroende av den mänskliga intelligensens förmåga att anpassa sig till denna förändring.
McKinsey höll nyligen diskussioner med partners och analytiker om implementeringen av GenAI över olika organisationsnivåer. Ett ämne var hur programvaruentiteter kunde effektivisera komplexa arbetsflöden, synkronisera aktiviteter bland flera AI-agenter, implementera logik och utvärdera svar, vilket hjälper till att automatisera processer och styra arbetare mot mer produktiva roller.
Framtida prognoser antyder att effektiviteten och förbättringarna som förs fram av GenAI skulle kunna motsvara ett mervärde på fyra biljoner dollar årligen, baserat på analys av olika användningsfall. Ändå beror förbättringstakten och förändringen på organisationens förmåga att utvecklas med revolutionen och ledarnas vilja att främja fantasin och professionell kompetens som krävs för att initiera nya processer och projekt.
Den ultimata måttstocken för revolutionens framgång är kundnöjdhet. Tron är att om kunderna uppfattar en nästan sömlös integrering mellan mänskliga serviceagenter och GenAI-element som bots kommer detta att vara beviset på framgångsrik penetration av GenAI och valida dess värde. Nyckeln för att öka förtroendet för GenAI ligger i dess kapacitet att revolutionera organisationer genom att erbjuda tjänster som tidigare var otillgängliga, vilket stärker användar- och operatörsförtroendet.
Viktiga frågor och svar:
F: Vad är Generativ artificiell intelligens (GenAI)?
S: Generativ AI hänvisar till en delmängd av artificiella intelligensalgoritmer som är utformade för att generera nytt innehåll eller data som är liknande men distinkt från den data det tränades på. Detta inkluderar text, bilder, ljud och andra former av media eller simuleringar.
F: Hur påverkar Generativ AI organisationer?
S: GenAI påverkar organisationer genom att automatisera uppgifter, förbättra kreativitet, öka effektiviteten och underlätta innovation. Det möjliggör generering av nya design, förutsägelser och beslutsfattandemönster som kan förbättra olika organisationers processer och kundupplevelser avsevärt.
F: Vilka är de viktigaste utmaningarna i samband med att ta tillvara GenAI i organisationer?
S: Huvudutmaningar inkluderar säkerställande av datafidelitet, anpassning till snabb teknologisk förändring, utveckling av mänsklig kompetens som behövs för att arbeta sida vid sida med AI, integrering av AI i befintliga arbetsflöden, hantering av risker relaterade till AI-etik och säkerhet samt upprätthållandet av kundförtroendet.
F: Varför är kundnöjdhet avgörande för att mäta framgången med GenAI-implementeringen?
S: Kundnöjdhet är avgörande eftersom det återspeglar effektiviteten hos GenAI när det gäller att möta kundens behov och förbättra deras upplevelse. Om kunderna reagerar positivt på AI-drivna tjänster och finner dem nästan omärkbara från tjänster som tillhandahålls av människor, validerar det investeringen i och nyttan med GenAI.
Viktiga utmaningar och kontroverser:
En av de centrala farhågorna med GenAI är kvaliteten på inmatningsdata. Eftersom GenAI-modeller förlitar sig på stora dataset för träning kan problem som rör data noggrannhet, snedvridning och representation leda till felaktiga AI-utdata. Denna situation kräver robusta datagränssnittsramverk för att säkerställa att datan som matas in i dessa modeller är av hög kvalitet.
En annan källa till kontroverser är det etiska användandet av GenAI, särskilt frågor kring deepfakes, desinformation och immateriella rättigheter. Förmågan hos GenAI att skapa övertygande falskt innehåll kan missbrukas och resa betydande etiska och juridiska frågor som ännu inte har lösts fullt ut.
Jobbförflyttning diskuteras också frekvent, eftersom GenAI kan automatisera uppgifter som traditionellt utförs av människor, vilket potentiellt kan leda till arbetslöshet inom vissa sektorer. Det kan emellertid också skapa nya jobbroller centrerade kring AI-underhåll, övervakning och kreativ användning.
Säkerheten hos GenAI-system är avgörande eftersom deras integration i kritiska affärsprocesser kan göra dem till mål för cyberattacker. Att säkerställa att dessa AI-system är skyddade mot manipulation är en icke-trivial utmaning som organisationer måste möta.
Fördelar och nackdelar:
Fördelar:
– Ökad effektivitet inom verksamheten och beslutsfattande
– Kostnadsbesparingar genom automatisering av rutinuppgifter
– Ökning av mänsklig kreativitet och kapacitet för innovation
– Förhöjning av individualisering och förbättring av kundupplevelser
– Potential att låsa upp nya affärsmodeller och intäktsströmmar
Nackdelar:
– Risker relaterade till AI-styrning, inklusive dataskydd och säkerhetsbrott
– Potentiell arbetslöshet och behovet av om-utbildning av arbetsstyrkan
– Svårigheten med att integrera GenAI i befintliga organisatoriska system
– Etiska överväganden angående AI-genererat innehåll och beslutsfattande
– Beroende av teknik som kanske inte är transparent eller lättförståelig för alla användare
För de som är intresserade av att läsa mer om generativ AI och dess tillämpningar är följande respektabla informationskällor:
– IBM:s officiella webbplats
– DeepMinds officiella webbplats
– OpenAIs officiella webbplats
– Googles AI-forskning