Принятие решений на основе данных становится реальностью благодаря генеративному искусственному интеллекту
Опубликовано: 2024-05-08За последнее десятилетие многие предприятия попытались трансформироваться в компании, управляемые данными. Однако лишь небольшой процент может утверждать, что они достигли этой цели. Согласно отчету Harvard Business Review, не произошло значительного увеличения процента руководителей, которые сообщают, что их компании внедряют бизнес-инновации на основе данных за четыре года.
Причин этой стагнации много: от крупных инвестиций в технологии, необходимых для такой трансформации, до изменений в культуре компании, которые должны происходить параллельно. Но достижения в области генеративного искусственного интеллекта собираются изменить эту ситуацию, помогая компаниям внедрять инновации посредством принятия решений на основе данных.Несмотря на то, что компании в настоящее время сосредоточены на использовании генеративного искусственного интеллекта для повышения эффективности, этот акцент на экономии затрат сместится. Технология окажет большее влияние на прибыль за счет:
- Включение совершенно новых продуктов и услуг
- Повышение ценности существующих продуктов и услуг
Эволюция принятия решений на основе данных
Анализ бизнес-данных значительно изменился с начала века. Принимая решения, руководители перешли от интуиции к базовым статистическим моделям и, наконец, к сложным знаниям, основанным на искусственном интеллекте, и при этом двигались к мышлению, в большей степени ориентированному на данные.
Это сопровождалось растущей необходимостью перехода к бизнес-моделям с более динамичными процессами, поддерживаемыми искусственным интеллектом, которые позволяют компаниям оптимизировать эффективность, быть более гибкими и использовать преимущества новых рыночных возможностей.
Генеративный искусственный интеллект — это ключевой технологический прогресс, необходимый предприятиям для достижения этих изменений. Оно предоставляет руководителям полезную информацию в режиме реального времени, помогая командам стать более эффективными за счет автоматизации частей их работы – и все это через простой интерфейс.
Генеративный анализ данных на основе искусственного интеллекта
Генеративные модели ИИ могут быстро обрабатывать огромные объемы данных благодаря своей способности «обучаться» как на структурированных, так и на неструктурированных данных.
В результате компании теперь могут передавать все свои данные в модель, что помогает разрушить разрозненность данных, а также позволяет получить новую информацию. Поскольку модель имеет доступ к данным, хранящимся в различных системах, она может выявить закономерности, которые ранее были невидимы.
Кроме того, в то время как традиционные системы анализа данных фокусируются на анализе прошлых показателей и составлении на их основе прогнозов, генеративные системы искусственного интеллекта могут пойти еще дальше. Эти модели могут создавать новые «синтетические» данные на основе закономерностей в данных, из которых они извлекли уроки.
Эти новые данные позволяют компаниям генерировать сценарии будущего, изменяя определенные ключевые переменные, а затем планировать непредвиденные обстоятельства для каждой из них. Например, розничный торговец может проверить, как будут работать различные версии нового продукта, а затем выбрать лучшую, прежде чем выпустить ее на рынок.
Наконец, генеративный искусственный интеллект позволяет полностью обновить существующие процессы. Позволяя машине взять на себя повторяющуюся и трудоемкую работу, вы гарантируете, что у ваших сотрудников будет время сосредоточиться на работе, которая принесет большую пользу вашей компании.
Клиентский опыт ИИ: использование ИИ вместо того, чтобы быть организацией, занимающейся ИИ
Истина, которую никто не хочет произносить вслух: если вы занимаетесь искусственным интеллектом, вы потерпите неудачу, если не будете меняться.
Меняющееся сознание, меняющаяся культура
Мы все видели широкое освещение генеративного ИИ и его многочисленных преимуществ. Руководители крупных компаний, занимающихся искусственным интеллектом, отправились в медиа-тур, пытаясь убедить всех в том, какое великое новое будущее принесет их решения.
В результате ажиотажа в СМИ многие компании сообщают, что их руководители и сотрудники более открыты для экспериментов с искусственным интеллектом и решениями для обработки данных в целом. Это изменение в мышлении имеет решающее значение, поскольку оно приводит к сдвигу в корпоративной культуре – то, о чем неоднократно сообщалось как об одной из самых больших проблем на пути трансформации, основанной на данных.
Поскольку генеративный ИИ упрощает анализ данных и получение ценной информации, он помог людям на всех уровнях компании освоить данные. Делая данные более понятными и доступными, эта технология позволяет людям вносить свой вклад в решения и обсуждения, основанные на данных, независимо от их технического образования.
Когда люди чувствуют себя вовлеченными таким образом, это повышает их моральный дух и вовлеченность, а также привносит множество новых и разнообразных точек зрения в процесс принятия решений, что приводит к принятию более эффективных решений для компании.
Кроме того, лидеры, осознающие важность генеративного искусственного интеллекта, начинают инвестировать в широкомасштабные программы обучения сотрудников. Безопасность и защищенность сейчас находятся на первом месте для компаний, поэтому команды знают, как использовать эти системы безопасно и с максимальной отдачей.
При этом они усиливают стремление к мышлению, более ориентированному на данные, на всех уровнях.
Присоединяйтесь к революции искусственного интеллекта
Не знаете, с чего начать использование генеративного ИИ? Получите всю необходимую информацию, включая варианты использования, повышающие ценность.
СКАЧАТЬ РУКОВОДСТВО ЗДЕСЬ .
Лучшие практики генеративного искусственного интеллекта
Генеративный ИИ — это преобразующая технология, поэтому она сопряжена с рядом рисков и проблем. Проблемы конфиденциальности и безопасности данных являются первоочередными для многих руководителей.
Компании, создающие наиболее широко используемые модели искусственного интеллекта, вкладывают значительные средства в безопасность, особенно в свои корпоративные модели. Однако это только половина истории.
Компании, приобретающие эти решения, должны гарантировать их правильное использование и постоянную безопасность данных, с которыми они работают. Это особенно важно, если компании обрабатывают критически важные данные о клиентах — например, если клиент может оплатить товар через генеративного помощника по покупкам с искусственным интеллектом.
Вот некоторые из лучших практик:
- Анонимизация данных клиентов
- Использование только проверенных и надежных моделей LLM
- Обучение сотрудников правильному и ответственному использованию genAI.
Принятие решений на основе данных + ИИ: начало работы
В настоящее время большинство компаний все еще экспериментируют с индивидуальными вариантами использования, ориентированными на небольшую эффективность. Однако компании, считающие себя лидерами рынка, уже начинают концентрировать свои усилия более целостно, позволяя всей организации воспользоваться преимуществами.
Бизнес-лидерам следует начать с формирования группы управления из людей из разных отделов, затронутых генеративным ИИ. Этой группе должна быть поручена разработка, руководство и мониторинг инициатив в области генного искусственного интеллекта, а также обеспечение распространения полученных знаний среди остальных сотрудников компании.
Здесь руководство должно принять два важных решения. Первый касается технологического партнерства, поскольку вам необходимо выбрать решение и партнера, которому вы можете доверять свои данные и данные своих клиентов. С другой стороны, лидерам необходимо принимать стратегические решения, которые будут определять всю деятельность, гарантируя, что организация осведомлена о деталях и способна справиться с ситуацией.
Наконец, сосредоточьтесь на вариантах использования, которые приносят наибольшую пользу вашей компании. Многие из них звучат хорошо в теории – и творят чудеса для других – но не имеют никакого практического применения в вашем контексте.
Применяя информированный стратегический подход к генеративному искусственному интеллекту, компании могут стать по-настоящему управляемыми данными предприятиями, стимулирующими инновации и рост.