克服擴展生成式人工智慧解決方案時的信任、人才與成本挑戰

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Updated on 十一月 8 2023

企業中生成性人工智慧的崛起

企業正迅速利用生成性人工智慧的潛力，這標誌著技術採用的一個重要趨勢。根據Gartner的報告，在未來兩年內，全球五百大公司的董事會成員中有一半將利用生成性人工智慧進行構思、情境規劃和決策優化。儘管一些組織可能出於對被取代的恐懼而行動，正如Cisco的Outshift高級副總裁Vijoy Pandey所指出，這一變革卻帶來了可觀的機遇。然而，許多企業在有效擴展生成性人工智慧方面面臨挑戰。

“這是過去十年中最重要的技術轉型之一，”Pandey表示。“它徹底改變了創意、效率、產品創新及收入來源，開啟了新用例並重新定義了現有用例。”

擴展生成性人工智慧的挑戰

採用人工智慧帶來了重大的挑戰，包括成本、準確性、數據隱私、消除偏見，以及在不斷演變的環境中管理規模的複雜性。

“這一領域的演變速度如此迅猛且多樣化，以至於跟上進度成為一項挑戰，”Pandey指出。“此外，技能差距也構成了主要障礙，尤其是在高級大型語言模型方面，許多組織覺得其部署和管理複雜且令人生畏。”

儘管概念驗證的試驗較易實施，但生成性人工智慧的長期成功取決於實現實際價值，而非表面的解決方案。

“重點必須放在實際成果上——無論是提升生產力、激發創意還是開創新的收入來源，”Pandey強調。“組織常常因初期的小型成功而急於展開新計劃，而未充分認識到大規模實施的複雜性。”

克服數據與隱私挑戰

在規模化部署生成性人工智慧時，會面臨多個管道挑戰。“這一過程始於數據，”Pandey指出。“許多組織缺乏統一的數據湖，反而依賴分散的數據源。”

數據可能存在於不同格式中，常常標籤不同且散落於整個組織，這使整合工作變得複雜。此外，數據質量至關重要；僅擁有數據並不保證能獲得有用的見解。“不乾淨的數據可能源於來源問題或安全衝突，”Pandey解釋道。“有效利用數據需要嚴格的隱私措施和負責任的人工智慧實踐，以保護敏感資訊。”

選擇適當的模型則增加了另一層複雜性，因為市場上有許多選擇。組織必須高效地導航選擇、定制和微調模型的過程，以滿足不斷變化的需求。

“在生成性人工智慧的領域中，管理模型的迭代過程是一項挑戰，尤其是在條件改變的情況下，”Pandey說。“隨著這些複雜性的出現，持續改善性能至關重要。”

成功實現生成性人工智慧的路徑

為了有效把握生成性人工智慧帶來的機遇，企業必須明確自身的差異化特點。“理解你獨特的價值主張和深厚的專業知識至關重要，”Pandey建議。“在接觸生成性人工智慧時保持戰略思維，專注於最相關的用例，這對你的業務最為重要。”

採取以軟體為中心的策略對於管理複雜性至關重要。這意味著建立抽象層來簡化與多個人工智慧提供者的互動。必須設置框架來衡量偏見、提升數據安全性並有效監測關鍵績效指標（KPI）。

“縮小你的焦點，優先考慮高影響力的用例，”Pandey建議。“找出組織在哪些方面能夠為他人創造最大價值，讓其他人圍繞你的具體需求進行創新。”

擁抱以AI驅動的未來

隨著人工智慧，特別是生成性人工智慧，重塑全球市場，組織必須採取優先考慮人工智慧的數字轉型策略。“如果你的戰略不優先考慮人工智慧，你就有掉隊的風險，”Pandey警告道。“選擇那些承諾實質回報的用例，以證明所需實施投資的合理性。”

隨著技術的發展，必須培養嚴謹的測量方法。“開始監測準確性、流程效率、成本和安全性。優化協作並簡化操作，”Pandey指導道。“專注於減少低效，以充分釋放生成性人工智慧的潛力。”

Pandey總結道：“變革即將來臨。這一顛覆性技術將重新定義生產力、創意與創新。積極參與其中；被動等待不是一個選擇。”

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