自ChatGPT首次亮相以來,生成式人工智能已經(jīng)重塑了許多我們曾經(jīng)認(rèn)為是一成不變的流程。這一突破顛覆了內(nèi)容生成和自動化,其影響令人震驚。
規(guī)劃人工智能路線
對于希望將人工智能融入其運(yùn)營的企業(yè),需要采取四個步驟,以便他們能夠最大限度地提高回報并開辟新的成功途徑。其中最重要的是確定企業(yè)擁有的獨(dú)特機(jī)會或問題,這些機(jī)會或問題可以通過人工智能解決。這是因為簡單地加入人工智能潮流不利于充分發(fā)揮人工智能的潛力。相反,這在經(jīng)濟(jì)上是浪費(fèi)的。對于希望在當(dāng)今競爭激烈的環(huán)境中蓬勃發(fā)展的企業(yè)來說,這種慷慨是行不通的。
其次,組織應(yīng)仔細(xì)考慮其實施時間表。隨著生成式人工智能繼續(xù)獲得新的發(fā)展,以及大量資源來利用該技術(shù),情況尤其如此。在沒有仔細(xì)考慮資源分配的情況下匆忙進(jìn)入采用過程可能會導(dǎo)致組織無法實現(xiàn)其人工智能目標(biāo)。然而,放慢速度也是不明智的,因為組織可能會錯過新功能。因此,企業(yè)必須仔細(xì)規(guī)劃一個適合他們的長期時間表。
第三,規(guī)劃圖必須包括實施人工智能的必要措施、應(yīng)如何支持該技術(shù)以及衡量其有效性所需的KPI。
最后,組織需要驗證其數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,并評估AI模型和基礎(chǔ)設(shè)施是否正確構(gòu)建。這樣,員工可以最大限度地減少不準(zhǔn)確和不相關(guān)的反應(yīng)并獲得準(zhǔn)確的見解。
謹(jǐn)防陷阱
組織常犯的一個錯誤是沒有為他們的AI計劃設(shè)定明確的目標(biāo)。雖然有些組織以自己是早期采用者而自豪,但他們往往無法確定這些努力要實現(xiàn)的結(jié)果。
從根本上講,制定AI戰(zhàn)略需要清晰的思路。在制定AI戰(zhàn)略時,組織可能會尋求快速整合解決方案,而沒有明確定義目標(biāo)來證明該技術(shù)的需求。另一個常見的錯誤是缺乏變革管理,這給采用過程增加了阻力,并且是一條導(dǎo)致投資回報率(ROI)大幅下降的單行道。
領(lǐng)導(dǎo)者還應(yīng)了解整個組織的數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平。確保使用這些工具的人了解數(shù)據(jù)至關(guān)重要,因為沒有數(shù)據(jù),人工智能就一無是處。還要注意不要低估預(yù)算和資源,因為這可能導(dǎo)致企業(yè)采用的人工智能解決方案無法滿足他們的期望。為此,企業(yè)必須意識到人工智能實施是一項持續(xù)的努力,而不是一次性活動。
衡量成功
但明確的目標(biāo)是什么?與采用任何新技術(shù)一樣,這些指標(biāo)務(wù)必切合實際。各個組織的目標(biāo)必然會有所不同,但一般來說,歸根結(jié)底還是用戶滿意度和影響力。
在將AI解決方案納入其技術(shù)堆棧后,組織需要評估其對用戶體驗和滿意度的影響。為此,組織需要通過提問來收集反饋,讓用戶了解哪些方法有效,哪些方法無效。這些信息使組織能夠規(guī)劃未來的方向-例如,闡明是否應(yīng)重新訓(xùn)練模型以確保準(zhǔn)確性。
除此之外,組織還應(yīng)評估其系統(tǒng),看看其是否運(yùn)行完美。通過分析歷史和模擬數(shù)據(jù),組織可以測試模型是否存在任何瓶頸并快速解決它們。
當(dāng)組織對他們想要實現(xiàn)的目標(biāo)以及如何實現(xiàn)這些目標(biāo)有明確的方向時,人工智能才能發(fā)揮最佳作用。否則,企業(yè)將無法實現(xiàn)預(yù)期的結(jié)果。因此,利用人工智能需要正確的策略和對局限性的深刻理解,以便企業(yè)能夠做出正確的決定。
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