整合生成式人工智能战略:从宏观思考到小步实践
最编程
2024-03-10 21:01:59
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“整合生成型AI战略:从宏观思维到小步实践”
在这篇文章中,我们探讨了将生成型AI和大型语言模型融入企业核心业务的战略开发方法。我们的方法基于敏捷开发原则,技术专家和数据科学家需要采纳商业思维,而执行官则需理解生成型AI和LLMs的广泛影响。
重要概念:
- 生成型AI的潜力与应用:据麦肯锡研究指出,生成型AI在客户运营、市场营销和销售领域能创造的年度价值高达75%;到2026年,超过80%的企业预计会部署生成型AI应用。
- 锯齿型技术边界:揭示了LLMs和生成型AI在不同行业和业务职能中的不均衡影响和采纳,要求公司评估自身在技术进步和采纳方面的立场,定制战略。
- AI+人类合作模式:AI和人类知识工作的协同合作,AI处理大量数据分析和信息处理,而人类提供创意和战略思维,共同解锁生产力和创新的新层次。
- 生成型AI的创新及道德挑战:生成型AI提供了扩展AI能力尤其是在创新业务实践的可能性,但其伴随着复杂的道德考量,包括偏见、误用和公平性。
- 政策和监管考量:在策略整合中考虑政策和监管是关键的,要求持续关注和适应不断变化的法规环境。
整合策略方法:
- 思考大背景:考虑人才和数据在新时代的关键作用,创造主动理解和准备技术进步影响的领导角色。
- 从小做起:通过集中的、高影响力的试点项目开始AI旅程,为未来可扩展性奠定坚实基础。
- 持续迭代:在试点项目成功后,进行持续的精 refining refinement、学习和与组织战略目标的对齐。
通过大胆创新与执行决策现实之间的平衡,组织能够营造一种创新文化,并准备好利用早期成功的涟漪效应,为广泛采纳和深度整合这些变革性技术铺平道路。在核心业务流程中整合生成型AI,不仅是IT升级,更是需要追求卓越的战略命令。
参考资料:麦肯锡、哈佛和斯坦福等的研究报告以及政策和透明度方面的讨论。
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