数据驱动的决策通过生成人工智能变得现实

在过去的十年中，许多企业试图转型为数据驱动型公司。 然而，只有一小部分人可以声称他们已经实现了这一目标。 根据《哈佛商业评论》的一份报告，四年来，表示公司正在利用数据推动业务创新的高管比例没有显着增加。

尽管公司目前专注于使用生成式人工智能来提高效率，但对成本节约的关注将会发生转变。 该技术将通过以下任一方式对利润产生更大影响：

• 实现全新的产品和服务
• 为现有产品和服务增加更多价值

数据驱动决策的演变

自世纪之交以来，商业数据分析已经发生了巨大的发展。 在做出决策时，高管们已经从直觉转向基本的统计模型，最后转向复杂的人工智能驱动的洞察——同时转向更加数据驱动的思维方式。

与此同时，越来越需要转向具有更动态的人工智能支持流程的业务模式，从而使公司能够优化效率、更加敏捷并利用新的市场机会。

生成式人工智能是企业实现这一变革所需的关键技术进步。 它为领导者提供实时可行的见解，同时通过一个简单的界面实现部分工作自动化，帮助团队提高效率。

生成式人工智能驱动的数据分析

生成式人工智能模型能够快速处理大量数据，这要归功于它们从结构化和非结构化数据中“学习”的能力。

因此，公司现在可以将所有数据输入模型，这有助于打破数据孤岛，同时也揭示新的见解。 由于该模型可以访问保存在各个系统中的数据，因此它可以揭示以前不可见的模式。

此外，虽然传统的数据分析系统专注于分析过去的表现并据此做出预测，但生成式人工智能系统可以更进一步。 这些模型可以根据所学到的数据模式创建新的“合成”数据。

这些新数据使公司能够通过更改某些关键变量来生成未来场景，然后为每个场景制定应急计划。 例如，零售商可以测试新产品的不同版本的性能，然后在将其推向市场之前选择最好的版本。

最后，生成式人工智能可以彻底刷新现有流程。 通过让机器接管重复且耗时的工作，您可以确保您的员工有时间专注于为您的公司带来更多价值的工作。

改变思想，改变文化

我们都已经看到了生成式人工智能的广泛覆盖及其诸多好处。 大型人工智能公司的首席执行官们开始了媒体之旅，试图让所有人相信他们的解决方案将带来美好的新未来。

由于媒体的热捧，许多公司报告称，他们的高管和员工总体上更愿意尝试人工智能和数据解决方案。 这种思维方式的改变至关重要，因为它带来了企业文化的转变——这被反复报道为数据驱动转型的最大挑战之一。

由于生成式人工智能可以轻松分析数据并获得见解，因此它帮助公司各级人员接受数据。 通过使数据更易于理解和访问，该技术使人们能够为数据驱动的决策和讨论做出贡献，无论其技术背景如何。

当人们以这种方式感受到融入感时，就会提高他们的士气和参与度，同时也会为决策过程带来各种新的、多样化的观点，从而为公司做出更好的决策。

此外，认识到生成式人工智能重要性的领导者开始投资大规模的员工教育计划。 目前，安全和保障是公司的首要任务，确保团队知道如何安全地使用这些系统并产生最大的影响。

在此过程中，他们在各个层面加强了对数据驱动型思维的推动。

生成式人工智能最佳实践

生成式人工智能是一项变革性技术，因此也伴随着一系列风险和挑战。 数据隐私和安全问题是许多高管最关心的问题。

创建最广泛使用的人工智能模型的公司在安全性方面投入了大量资金，尤其是他们的企业模型。 然而，这只是故事的一半。

购买这些解决方案的公司必须确保正确使用它们，并确保他们处理的数据始终保持安全。 如果企业处理关键的客户数据，例如，如果客户可以通过生成式人工智能购物助手为产品付款，这一点尤其重要。

一些最佳实践包括：

1. 匿名化客户数据
2. 仅使用经过测试且安全的 LLM 模型
3. 培训员工如何正确、负责任地使用 genAI

数据驱动决策+人工智能：入门

目前，大多数公司仍在尝试专注于小效率的个别用例。 然而，自认为市场领导者的企业已经开始更加全面地集中精力，让整个组织受益。

企业领导者应该首先与受生成人工智能影响的不同部门的人员组成一个治理小组。 该小组的任务是设计、指导和监控 genAI 计划，并确保与公司其他部门分享他们的经验教训。

领导层必须在此做出两个关键决定。 第一个涉及技术合作伙伴关系，因为您需要选择一个可以信任您的数据和客户数据的解决方案和合作伙伴。 另一方面，领导者需要做出指导整个努力的战略决策，确保组织了解细节并能够处理这种情况。

最后，重点关注为您的公司提供最高价值的用例。 有许多在理论上听起来不错——并且为其他人创造了奇迹——但对于您的环境来说实际应用为零。

通过采取明智的战略方法来生成人工智能，公司可以成为真正的数据驱动型企业，以推动创新和增长。