數據驅動的決策透過產生人工智慧變得現實

在過去的十年中，許多企業試圖轉型為數據驅動型公司。 然而，只有一小部分人可以聲稱他們已經實現了這一目標。 根據《哈佛商業評論》的報告，四年來，表示公司正在利用數據推動業務創新的高階主管比例沒有顯著增加。

儘管公司目前專注於使用生成式人工智慧來提高效率，但對成本節約的關注將會發生轉變。 該技術將透過以下任一方式對利潤產生更大影響：

• 實現全新的產品與服務
• 為現有產品和服務增加更多價值

數據驅動決策的演變

自世紀之交以來，商業數據分析已經發生了巨大的發展。 在做出決策時，主管們已經從直覺轉向基本的統計模型，最後轉向複雜的人工智慧驅動的洞察——同時轉向更數據驅動的思維方式。

同時，越來越需要轉向具有更動態的人工智慧支援流程的業務模式，使公司能夠優化效率、更加敏捷並利用新的市場機會。

生成式人工智慧是企業實現這項變革所需的關鍵技術進步。 它為領導者提供即時可行的見解，同時透過一個簡單的介面實現部分工作自動化，幫助團隊提高效率。

生成式人工智慧驅動的數據分析

生成式人工智慧模型能夠快速處理大量數據，這要歸功於它們從結構化和非結構化數據中「學習」的能力。

因此，公司現在可以將所有資料輸入模型，這有助於打破資料孤島，同時也揭示新的見解。 由於該模型可以存取保存在各個系統中的數據，因此它可以揭示以前不可見的模式。

此外，雖然傳統的數據分析系統專注於分析過去的表現並據此做出預測，但生成式人工智慧系統可以更進一步。 這些模型可以根據所學到的資料模式創建新的「合成」資料。

這些新數據使公司能夠透過更改某些關鍵變數來產生未來場景，然後為每個場景制定應急計劃。 例如，零售商可以測試新產品的不同版本的性能，然後在將其推向市場之前選擇最好的版本。

最後，生成式人工智慧可以徹底刷新現有流程。 透過讓機器接管重複且耗時的工作，您可以確保您的員工有時間專注於為您的公司帶來更多價值的工作。

改變思想，改變文化

我們都已經看到了生成式人工智慧的廣泛覆蓋及其諸多好處。 大型人工智慧公司的執行長們開始了媒體之旅，試圖讓所有人相信他們的解決方案將帶來美好的新未來。

由於媒體的熱捧，許多公司報告稱，他們的高階主管和員工總體上更願意嘗試人工智慧和數據解決方案。 這種思維方式的改變至關重要，因為它帶來了企業文化的轉變——這被一再報導為數據驅動轉型的最大挑戰之一。

由於生成式人工智慧可以輕鬆分析數據並獲得見解，因此它幫助公司各級人員接受數據。 透過使數據更易於理解和訪問，該技術使人們能夠為數據驅動的決策和討論做出貢獻，無論其技術背景如何。

當人們以這種方式感受到融入感時，就會提高他們的士氣和參與度，同時也為決策過程帶來各種新的、多樣化的觀點，從而為公司做出更好的決策。

此外，認識到生成式人工智慧重要性的領導者開始投資大規模的員工教育計畫。 目前，安全和保障是公司的首要任務，確保團隊知道如何安全地使用這些系統並產生最大的影響。

在此過程中，他們在各個層面加強了對數據驅動型思維的推動。

生成式人工智慧最佳實踐

生成式人工智慧是一項變革性技術，因此也伴隨著一系列風險和挑戰。 資料隱私和安全問題是許多高階主管最關心的問題。

創建最廣泛使用的人工智慧模型的公司在安全性方面投入了大量資金，尤其是他們的企業模型。 然而，這只是故事的一半。

購買這些解決方案的公司必須確保正確使用它們，並確保他們處理的資料始終保持安全。 如果企業處理關鍵的客戶數據，例如，如果客戶可以透過生成式人工智慧購物助理為產品付款，這一點尤其重要。

一些最佳實踐包括：

1. 匿名化客戶數據
2. 僅使用經過測試且安全的 LLM 模型
3. 訓練員工如何正確、負責任地使用 genAI

數據驅動決策+人工智慧：入門

目前，大多數公司仍在嘗試專注於小效率的個別用例。 然而，自認為市場領導者的企業已經開始更全面地集中精力，讓整個組織受益。

企業領導者應該先與受生成人工智慧影響的不同部門的人員組成一個治理小組。 該小組的任務是設計、指導和監控 genAI 計劃，並確保與公司其他部門分享他們的經驗教訓。

領導階層必須在此做出兩個關鍵決定。 第一個涉及技術合作夥伴關係，因為您需要選擇一個可以信任您的資料和客戶資料的解決方案和合作夥伴。 另一方面，領導者需要做出指導整個努力的策略決策，確保組織了解細節並能夠處理這種情況。

最後，重點關注為您的公司提供最高價值的用例。 有許多在理論上聽起來不錯——並為其他人創造了奇蹟——但對於您的環境來說實際應用為零。

透過採取明智的策略方法來產生人工智慧，公司可以成為真正的數據驅動型企業，以推動創新和成長。