Podejmowanie decyzji w oparciu o dane staje się realne dzięki generatywnej sztucznej inteligencji
Opublikowany: 2024-05-08W ostatniej dekadzie wiele firm próbowało przekształcić się w firmy działające w oparciu o dane. Jednak tylko niewielki procent może twierdzić, że osiągnął ten cel. Według raportu Harvard Business Review nie nastąpił znaczący wzrost odsetka kadry kierowniczej, która twierdzi, że w ciągu czterech lat ich firmy napędzają innowacje biznesowe za pomocą danych.
Istnieje wiele przyczyn tej stagnacji, począwszy od dużych inwestycji technologicznych wymaganych do takiej transformacji, po zmiany kulturowe firmy, które muszą zachodzić równolegle. Jednak postępy w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji wkrótce to zmienią, pomagając firmom wprowadzać innowacje poprzez podejmowanie decyzji w oparciu o dane.Mimo że firmy skupiają się obecnie na wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji w celu zwiększenia wydajności, skupienie się na oszczędnościach ulegnie zmianie. Technologia będzie miała większy wpływ na wyniki finansowe poprzez:
- Umożliwianie zupełnie nowych produktów i usług
- Dodawanie większej wartości do istniejących produktów i usług
Ewolucja podejmowania decyzji w oparciu o dane
Analiza danych biznesowych ogromnie ewoluowała od przełomu wieków. Podejmując decyzje, menedżerowie przeszli od przeczuć do podstawowych modeli statystycznych i wreszcie do wyrafinowanych spostrzeżeń opartych na sztucznej inteligencji – jednocześnie przechodząc w stronę sposobu myślenia w większym stopniu opartego na danych.
Towarzyszyła temu rosnąca potrzeba przechodzenia w kierunku modeli biznesowych z bardziej dynamicznymi procesami wspieranymi przez sztuczną inteligencję, pozwalających firmom optymalizować efektywność, działać bardziej zwinnie i wykorzystywać nowe możliwości rynkowe.
Generatywna sztuczna inteligencja to kluczowy postęp technologiczny, którego potrzebują firmy, aby osiągnąć tę zmianę. Zapewnia liderom przydatne informacje w czasie rzeczywistym, pomagając jednocześnie zespołom zwiększyć wydajność poprzez automatyzację części ich pracy – a wszystko to za pośrednictwem prostego interfejsu.
Generacyjna analiza danych oparta na sztucznej inteligencji
Modele generatywne AI mogą szybko przetwarzać ogromne ilości danych dzięki ich zdolności do „uczenia się” zarówno na danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych.
W rezultacie firmy mogą teraz zasilać model wszystkimi swoimi danymi, co pomaga rozbić silosy danych, ale także pozwala odkryć nowe spostrzeżenia. Ponieważ model ma dostęp do danych przechowywanych w różnych systemach, może ujawnić prawidłowości, które wcześniej były niewidoczne.
Ponadto, podczas gdy tradycyjne systemy analizy danych skupiają się na analizie przeszłych wyników i tworzeniu na tej podstawie prognoz, generatywne systemy AI mogą pójść o krok dalej. Modele te mogą tworzyć nowe „syntetyczne” dane w oparciu o wzorce zawarte w danych, z których się nauczyły.
Te nowe dane pozwalają firmom generować przyszłe scenariusze poprzez zmianę niektórych kluczowych zmiennych, a następnie planować scenariusze awaryjne dla każdego z nich. Na przykład sprzedawca detaliczny może przetestować działanie różnych wersji nowego produktu, a następnie wybrać najlepszą z nich przed wprowadzeniem go na rynek.
Wreszcie, generatywna sztuczna inteligencja umożliwia całkowite odświeżenie istniejących procesów. Pozwalając maszynie przejąć powtarzalne i czasochłonne prace, zapewniasz swoim pracownikom czas na skupienie się na pracy, która przynosi większą wartość Twojej firmie.
Doświadczenie klienta oparte na sztucznej inteligencji: stosowanie sztucznej inteligencji a faktyczne bycie organizacją wykorzystującą sztuczną inteligencję
Prawda, której nikt nie chce powiedzieć na głos: jeśli jesteś organizacją AI, poniesiesz porażkę, jeśli się nie zmienisz.
Zmiana myślenia, zmiana kultury
Wszyscy widzieliśmy szerokie zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji i jej licznych zalet. Dyrektorzy generalni dużych firm zajmujących się sztuczną inteligencją wyruszyli w podróż po mediach, próbując przekonać wszystkich o nowej, wspaniałej przyszłości, jaką niosą ze sobą ich rozwiązania.
W wyniku nalotu medialnego wiele firm zgłasza, że ich kadra kierownicza i pracownicy są bardziej otwarci na eksperymentowanie ze sztuczną inteligencją i rozwiązaniami w zakresie danych w ogóle. Ta zmiana sposobu myślenia jest kluczowa, ponieważ powoduje zmianę kultury korporacyjnej – coś, co wielokrotnie było zgłaszane jako jedno z największych wyzwań transformacji opartej na danych.
Ponieważ generatywna sztuczna inteligencja ułatwia analizowanie danych i uzyskiwanie wniosków, pomogła ludziom na wszystkich poziomach firmy korzystać z danych. Dzięki czynieniu danych bardziej zrozumiałymi i dostępnymi, technologia ta umożliwia ludziom udział w decyzjach i dyskusjach opartych na danych, niezależnie od ich wiedzy technicznej.
Kiedy ludzie czują się w ten sposób włączeni, podnosi to ich morale i zaangażowanie, a jednocześnie wnosi wiele nowych i różnorodnych perspektyw do procesu decyzyjnego, co skutkuje lepszymi decyzjami dla firmy.
Ponadto liderzy, którzy dostrzegają znaczenie generatywnej sztucznej inteligencji, zaczynają inwestować w zakrojone na szeroką skalę programy edukacyjne pracowników. Bezpieczeństwo i ochrona są obecnie najważniejsze dla firm, zapewniając zespołom wiedzę, jak bezpiecznie i z maksymalnym skutkiem korzystać z tych systemów.
W ten sposób wzmacniają dążenie do nastawienia w większym stopniu opartego na danych na każdym poziomie.
Dołącz do rewolucji AI
Nie wiesz, od czego zacząć pracę z generatywną sztuczną inteligencją? Zdobądź wszystko, co musisz wiedzieć, w tym przypadki użycia, które zwiększają wartość.
POBIERZ PRZEWODNIK TUTAJ .
Najlepsze praktyki w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji
Generatywna sztuczna inteligencja to technologia transformacyjna, która jako taka wiąże się z szeregiem zagrożeń i wyzwań. Kwestie prywatności i bezpieczeństwa danych są dla wielu menedżerów najważniejsze.
Firmy tworzące najszerzej stosowane modele sztucznej inteligencji, zwłaszcza w modele korporacyjne, dużo zainwestowały w bezpieczeństwo. Jednak to tylko połowa historii.
Firmy kupujące te rozwiązania muszą mieć pewność, że korzystają z nich właściwie, a przetwarzane przez nie dane są zawsze bezpieczne. Jest to szczególnie istotne, jeśli firmy przetwarzają krytyczne dane klientów – na przykład jeśli klient może zapłacić za produkt za pośrednictwem generatywnego asystenta zakupowego AI.
Niektóre najlepsze praktyki obejmują:
- Anonimizacja danych klientów
- Używanie wyłącznie sprawdzonych i bezpiecznych modeli LLM
- Szkolenie pracowników w zakresie prawidłowego i odpowiedzialnego korzystania z genAI
Podejmowanie decyzji w oparciu o dane + AI: Pierwsze kroki
Obecnie większość firm nadal eksperymentuje z indywidualnymi przypadkami użycia, skupiając się na małej wydajności. Jednak firmy, które uważają się za liderów rynku, już zaczynają skupiać swoje wysiłki w sposób bardziej całościowy, umożliwiając całej organizacji czerpanie korzyści.
Liderzy biznesowi powinni zacząć od utworzenia grupy zarządzającej składającej się z osób z różnych działów dotkniętych generatywną sztuczną inteligencją. Ta grupa powinna mieć za zadanie projektowanie, kierowanie i monitorowanie inicjatyw genAI oraz zapewnianie dzielenia się zdobytą wiedzą z resztą firmy.
W tym miejscu kierownictwo musi podjąć dwie krytyczne decyzje. Pierwsza dotyczy partnerstwa technologicznego, ponieważ musisz wybrać rozwiązanie i partnera, któremu możesz powierzyć swoje dane i dane swoich klientów. Z drugiej strony liderzy muszą podejmować strategiczne decyzje, które będą wyznaczać kierunek całego przedsięwzięcia, upewniając się, że organizacja jest świadoma szczegółów i jest w stanie poradzić sobie z sytuacją.
Na koniec skup się na przypadkach użycia, które zapewniają najwyższą wartość Twojej firmie. Istnieje wiele rozwiązań, które brzmią dobrze w teorii – i zdziałały cuda dla innych – ale nie mają żadnego praktycznego zastosowania w twoim kontekście.
Przyjmując świadome, strategiczne podejście do generatywnej sztucznej inteligencji, firmy mogą stać się przedsiębiorstwami rzeczywiście opartymi na danych, które będą napędzać innowacje i rozwój.