Ценные уроки для IT-лидеров из испытаний Google с GenAI

Когда Google представил Bard для конкуренции с ChatGPT от OpenAI, первое демонстрационное выступление оказалось заполнено фактическими неточностями, что вызвало общественное сомнение в качестве инструмента. Хотя позже Google расширил функционал Bard на такие платформы, как Gmail и YouTube, его изначальная репутация осталась подмоченной.

Этот ранний неудачный опыт генеративного ИИ подчеркивает критическую важность точности в больших языковых моделях (LLM) и побуждает IT-руководителей задуматься над несколькими ключевыми вопросами при использовании возможностей генеративного ИИ:

1. Какие существующие проблемы можно решить с помощью ИИ?

Многие ошибочно полагают, что новые технологии должны решать совершенно новые задачи. На самом деле, важно изучить текущие бизнес-проблемы и выяснить, как ИИ может помочь в их решении.

2. Принесет ли мое ИИ-решение реальную пользу клиентам?

Несмотря на то что многие технологические компании входят в сферу генеративного ИИ, немногие из них действительно используют эту технологию для предоставления реальной ценности клиентам. Многие ИИ-чат-боты остаются ограниченными в своих применениях, не создавая значимого эффекта. В отличие от них, компании, способные решить сложные задачи, выделятся на конкурентном рынке.

3. Готова ли наша документация?

Качество документации значительно влияет на успешность внедрения ИИ. Даже самые современные ИИ-ассистенты не смогут понять бизнес-процессы без соответствующих записей. Поэтому создание комплексной базы знаний является обязательным.

4. Каковы следующие шаги?

- Сосредоточьтесь на будущем: рассматривайте ИИ как средство улучшения человеческих возможностей и расширения рыночной доли, а не просто инструмент для снижения затрат.

- Продвигайте интеграцию: внедряйте структурированный подход к внутренней инженерии интеграций генеративного ИИ, побуждая команды использовать его в повседневной работе.

- Обучайте заинтересованные стороны: инвестируйте в обучение и семинары для повышения осведомленности и навыков руководителей и сотрудников в области генеративного ИИ.

- Определите случаи применения: создайте специализированные команды для поиска и тестирования потенциальных применений генеративного ИИ, удостоверяясь, что каждый проект имеет четкие цели и измеримые результаты.

- Оценивайте эффективность: установите ключевые показатели эффективности для мониторинга влияния генеративного ИИ на бизнес-результаты, включая удовлетворенность клиентов и экономию затрат.

5. Подготовка к будущим изменениям:

Важно предвидеть влияние генеративного ИИ на рынок труда. История показывает, что разрушительные технологии часто создают больше рабочих мест, чем уничтожают. Внедрение новых технологий всегда открывает возможности для улучшения существующих операций, и революционный потенциал генеративного ИИ заключается в пересмотре целых бизнес-процессов. Лидерам технологий необходимо смотреть за пределами очевидных случаев применения, чтобы выявить трансформационные приложения, способные обеспечить конкурентное преимущество. Ключевым моментом является то, что вы и ваша организация должны полностью привержены интеграции генеративного ИИ на всех уровнях бизнеса, а не просто тестировать его возможности.

При быстром развитии этой области принятие генеративного ИИ как основного аспекта бизнес-стратегии станет решающим фактором для будущего успеха.