Generativní přijetí umělé inteligence je trendem a lídři žebříčku Fortune 500 dychtivě vytvářejí plány přijetí pro svůj podnik. Velkou součástí adopce je vzdělávání zákazníků. Tento příspěvek je prvním ze šestidílné série, která vás vybaví k efektivnímu využití potenciálu generativní umělé inteligence. V tomto blogovém příspěvku se ponoříme do klíčových úvah pro generativní osvojení umělé inteligence, jako je identifikace případů použití, připravenost dat, integrace starších systémů, kulturní posuny a hodnocení rizik spojených s daty, nežádoucí výsledky a nerealistická očekávání hladkého přijetí založeného na hodnotách. . Diskutujeme o stanovení priorit interních případů použití a využíváme poznatky, které mohou pomoci minimalizovat externí rizika.
V neustále se vyvíjejícím prostředí podnikových technologií probíhá závod o využití potenciálu generativní umělé inteligence. Zejména pro podniky je integrace generativní umělé inteligence do jejich operací strategickým imperativem. Existuje však několik klíčových aspektů, které musí obchodní vedoucí zvážit, než načrtnou cestu pro podnikové přijetí generativní umělé inteligence.
Posuďte, zda je generativní AI použitelná nebo nutná
Široké přijetí generativní umělé inteligence a velkých jazykových modelů (LLM) v různých odvětvích vedlo k přirozené otázce, zda implementace těchto technologií může přinést výhody pro něčí podnikání. I když je potenciál pro použití generativní umělé inteligence významný, je zásadní si uvědomit, že její účinnost závisí na tom, jak a proč je využívána. Klíč k realizaci plného potenciálu generativní umělé inteligence spočívá v identifikaci vhodných případů použití a cílů pro její aplikaci. Abychom tento bod dále ilustrovali, prozkoumáme několik praktických příkladů.
Příklad 1
Společnost X má ve své databázi rozsáhlou sbírku recenzí produktů. Jejich cílem je lépe porozumět reakcím zákazníků a činit informovaná rozhodnutí pro strategii dalšího vývoje produktů. Chtějí analyzovat sentiment každé recenze a získat tak cenné poznatky o svých produktech.
Vývoj vlastních generativních řešení AI pro zahájení tohoto úkolu může být zbytečný a potenciálně přehnaný. Zvažování jiných modelů strojového učení (ML), které byly vyvinuty pro tento problém, je často užitečným začátkem. Protože je tento problém běžný, mohou k automatizaci procesu analýzy pocitů z textu použít mnoho nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem a cloudových služeb, jako je Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Language .
Příklad 2
Společnost Y podporuje chatovou komunikaci se zákazníky a vyžaduje od lidských zástupců, aby sestavili shrnutí každé konverzace zaslané zpět zákazníkovi, aby nastínili povahu jejich dotazu a následné řešení.
Tento případ použití je vynikajícím kandidátem pro použití modelů AI k automatizaci procesu. Tyto konverzace mají mnoho různých součástí, jako jsou otázky, odpovědi a pravidelné diskuse. Vzhledem ke složitosti takových chatových dialogů je nepravděpodobné, že jednodušší metody a modely budou fungovat tak dobře při generování ostrého shrnutí. Vzhledem k tomu, že LLM dobře fungují s případy použití, jako jsou otázky a odpovědi ve volné formě a extrakce a sumarizace informací, může být automatizace tohoto procesu velmi prospěšná pro úsporu času i zdrojů.
Identifikujte případy použití a definujte jasné obchodní cíle
Chcete-li určit oblasti, ve kterých může generativní umělá inteligence nabídnout příležitosti, je nezbytné důkladně porozumět vašim obchodním potřebám a datům, která máte k dispozici. Doporučujeme definovat jasný obchodní cíl a identifikovat konkrétní výzvy, které chcete pomocí generativní umělé inteligence řešit. Zvažte umístění své generativní strategie umělé inteligence jako katalyzátoru pro dosažení vašich obchodních cílů. Skvělým výchozím bodem je znát několik příkladů toho, s čím vám generativní umělá inteligence může pomoci a co následně vymyslet, jako jsou následující příklady:
- Zefektivnění stávajících procesů: Prozkoumejte, zda generativní umělá inteligence může být řešením pro úkoly, které se aktuálně provádějí ručně nebo jsou časově náročné.
- Zesílení současných operací: Generativní umělá inteligence může pomoci poskytnout cenné poznatky z vašich stávajících dat a sloučit je s externími zdroji dat pro posílení vaší analýzy.
- Vývoj nových nabídek: Chcete-li určit, zda je generativní umělá inteligence vhodná pro vaše nové obchodní nápady, je zásadní definovat případy použití s ohledem na vaše obchodní cíle a dostupná datová aktiva.
Následující příklady níže vám mohou pomoci v tomto procesu identifikace případu použití. Pokud se vaše zamýšlená aplikace shoduje s některým z poskytnutých případů použití nebo pokud můžete vytvořit novou aplikaci pro vaši firmu, která se těmto případům použití podobá, může být generativní umělá inteligence užitečnou volbou.
Posuďte rizika a přínosy
Přijetí generativní umělé inteligence může pomoci přinést mnoho výhod, jako je pomoc s automatizací procesů, generováním výnosů, úsporami nákladů, vyšší efektivitou, lepší zákaznickou zkušeností a další. Uvědomit si rizika a nastavit správná očekávání je stejně důležité.
Doporučujeme zhodnotit a zeptat se na stav vašich dat a zabezpečení a identifikovat a řešit jakékoli problémy, které se vyskytnou během odvození modelu.
I když je potenciál generativní umělé inteligence značný, mohou se vyskytnout rizika přehnané technologie a nastavení nerealistických očekávání. Lídři mohou čelit tlaku, aby co nejdříve dosáhli transformativních výsledků, což povede ke zklamání, pokud technologie nenaplní humbuk. Mezi další důležité faktory patří povědomí o poskytování dat a soukromí, značné investice do zdrojů a výpočetní náklady a další.
Připravenost a kvalita měřicích dat
Přístup a kvalita podkladových dat může ovlivnit úspěch iniciativ AI. Doporučujeme, aby vedoucí pracovníci provedli komplexní posouzení své datové infrastruktury. Utajená nebo nekvalitní data mohou často bránit pokroku generativních iniciativ AI.
Vyhodnoťte integraci se staršími systémy a technický dluh
Skutečný potenciál generativní umělé inteligence lze realizovat pouze tehdy, když je integrována do vašich hlavních obchodních operací. Mnoho organizací pracuje se staršími systémy, které nejsou optimalizovány pro integraci s generativními řešeními AI. Integrace těchto systémů může představovat technické problémy, zvýšit složitost a vést k omezením výkonu snižujícím hodnotu vašeho generativního řešení AI.
Pro minimalizaci rizik zvažte postupnou implementaci
Vyzkoušení generativní umělé inteligence pro menší interní projekt může být skvělým prvním krokem, než jej zavedeme ve větším měřítku. Tato menší zkušební verze vám může pomoci zjistit, jak může tato technologie prospět vašemu podnikání. Naučit se chování uživatelů z interních případů použití může pomoci minimalizovat rizika.
Ve společnosti Oracle jsme nejprve implementovali LLM pomocí přístupu retriever augmented generation (RAG), abychom zlepšili náš interní vyhledávač MyOracle Search, který pomáhá zaměstnancům prohledávat tisíce interních zdrojů. Přístup RAG pomáhá rozšířit znalosti LLM nad rámec dat, na kterých byl vyškolen, a je to skvělá volba, jak využít výhod LLM na vlastních dokumentech.
Před zavedením generativní umělé inteligence fungoval vyhledávač na základě lexikální podobnosti, což znamená, že nachází podobnosti klíčových slov mezi hledanými výrazy a dostupnými zdroji. Uživateli se poté zobrazí příslušné dokumenty k procházení. Díky integraci generativní umělé inteligence však nyní mohou zaměstnanci zadávat složitější a flexibilnější dotazy, protože systém již nespoléhá pouze na klíčová slova. Model umělé inteligence generuje konkrétní odpovědi na tyto dotazy tím, že shromažďuje relevantní informace z různých zdrojů, zlepšuje obecné funkce vyhledávání a nabízí uživatelům výhody obou typů vyhledávání.
Na základě úspěchu této funkce pro tento menší projekt můžeme nyní s větší jistotou expandovat do našich dalších vyhledávačů, a to jak interních, tak externích vůči společnosti.
Auditujte schopnost podniků absorbovat generativní přijetí AI
Zavedení generativní umělé inteligence často vyžaduje kulturní posun a rozvoj nových dovedností pro každého v organizaci. Doporučujeme, aby lídři investovali do iniciativ pro řízení změn, které připravují zaměstnance na zavedení generativní umělé inteligence, včetně zvyšování kvalifikace stávajících týmů, najímání nových talentů s odbornými znalostmi v oblasti umělé inteligence a úpravy obchodních postupů a operací tak, aby vyhovovaly generativní umělé inteligenci. Cílem je připravit organizaci na začlenění generativních služeb AI způsobem, který posouvá podnikání vpřed a je v souladu s jeho strategickými cíli.
Plánujte neustálé sledování a zlepšování
Generativní AI není jednorázová implementace. Je to neustále se vyvíjející technologie, která vyžaduje monitorování a zlepšování. Doporučujeme, aby vedoucí pracovníci vytvořili mechanismy pro průběžné hodnocení výkonu a monitorování generativních modelů umělé inteligence z hlediska přesnosti a účinnosti. Vytváření smyček zpětné vazby a obchodních procesů může pomoci shromáždit poznatky a auditovat závěry na kritických rozhodovacích křižovatkách. Závazek neustálého monitorování a zlepšování zajišťuje, že generativní integrace AI zůstane adaptivní a bude dlouhodobě přinášet hodnotu.
Závěr
Generativní umělá inteligence má značný potenciál nad rámec pouhých módních slov a poskytuje výhody, jako je zvýšení příjmů, snížení nákladů, lepší využití zdrojů a schopnost provádět nové úkoly pro expanzi podnikání. Začleněním důležitých úvah a rizik do podnikové strategie může integrace generativních nástrojů umělé inteligence a LLM nejen posouvat podniky vpřed, ale také chránit před zaostáváním v rychle se rozvíjejícím prostředí. Pro další informace nás neváhejte kontaktovat.
Zdroj: Oracle
