Преобразование бизнес-операций с помощью GenAI:начните со стратегии, затем масштабируйтесь

Независимо от того, используют ли они его для гиперавтоматизации рутинных задач или для повышения качества продуктов и услуг, компании все чаще используют генеративный искусственный интеллект (GenAI), чтобы получить конкурентное преимущество. Но успешно внедрить GenAI легче сказать, чем сделать. Это требует четко определенной стратегии и глубокого понимания потребностей вашего бизнеса и требований к данным.

Первый вопрос, который компании должны задать себе:какие области внутри их организации больше всего выиграют от GenAI. Должны ли первоначальные проекты GenAI быть сосредоточены на совершенствовании внутренних операций, например, на повышении эффективности маркетингового или HR-отдела? Или они должны быть ориентированы на клиентов, например, оптимизировать колл-центр или улучшить общее цифровое присутствие компании?

Каким бы ни был вариант использования, GenAI в качестве первого шага может быть очень эффективным в оптимизации и оптимизации сложных бизнес-процессов и рабочих процессов. В таких отраслях, как здравоохранение, технологии, производство и розничная торговля, существуют сложные процедуры, охватывающие множество департаментов и агентств. Сейчас компании начинают находить места, где генерация, анализ и обобщение контента с помощью ИИ могут автоматизировать передачу данных между командами и ускорить сроки и результаты.

Один клиент, с которым мы работаем, крупный поставщик медицинских услуг, который управляет планированием приемов радиолога в больницах, смог добиться значительного повышения эффективности с помощью ИИ. Планирование одного визита к радиологу включает в себя оценку десятков различных параметров, таких как врач, оборудование и доступность пациентов — процесс, который раньше занимал в среднем 8–10 минут. Используя GenAI для быстрого анализа всех точек данных, провайдер сократил время планирования до 2–3 минут. Это очень важно. Для крупного поставщика услуг сокращение времени планирования даже на несколько минут за прием означает экономию в миллионы долларов ежегодно.

Но реальность такова, что большинству организаций придется научиться работать с GenAI, прежде чем они смогут работать. Более десяти лет назад консалтинговая фирма McKinsey разделила этапы инноваций на три разных горизонта. Первый, который происходит в течение первых одного или двух лет, — это постепенные инновации, которые включают в себя постепенное улучшение или оптимизацию существующих продуктов, услуг или процессов. Второй горизонт, который произойдет в течение следующих двух-пяти лет, — это исследование и открытие новых расширений. Третий горизонт, обычно на пять-десять лет, предполагает разработку и создание совершенно новых бизнес-моделей или рыночных возможностей, которых раньше не существовало.

Я считаю, что эти горизонты инноваций по-прежнему актуальны, но их сроки значительно ускорятся в эпоху GenAI. Фактически, согласно недавнему отчету IDC, 92% развертываний ИИ занимают 12 месяцев или меньше, при этом организации получают средний возврат своих инвестиций в течение 14 месяцев.

См. также: Получение многоуровневой ценности от приложений GenAI

5 шагов, как лучше всего использовать GenAI для бизнеса

Хотя потенциальные преимущества GenAI огромны, успешная эксплуатация и масштабирование технологии требует прагматичного подхода с четкими целями. Вот пять шагов для достижения положительных результатов при внедрении GenAI.

1. Обеспечьте точность ИИ

Критической проблемой, с которой сталкиваются предприятия, является проверка точности и надежности результатов, генерируемых ИИ. Большинство моделей искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, содержат заявления об отказе от ответственности за то, что их контент может быть неточным или неправильным. Вот почему компаниям по-прежнему нужны люди, которые будут проверять и проверять точность результатов ИИ.

Хорошей новостью является то, что на рынке появились новые инструменты, которые позволяют людям оценивать контент, созданный ИИ, предоставлять обратную связь о том, что является точным, а что неточным, и постоянно совершенствовать модели. Наличие определенного уровня человеческого контроля будет иметь важное значение для укрепления доверия и подотчетности по мере внедрения GenAI в рабочие процессы бизнеса.

2. Оцените экономическое обоснование

Еще одним ключевым фактором является рентабельность инвестиций. Вам нужно подумать, стоит ли вам вкладывать силы в то, чтобы сделать с помощью ИИ что-то, что в противном случае можно было бы сделать с помощью традиционной автоматизации или существующих рабочих процессов. Сколько денег вы тратите, чтобы добиться чего-то, что можно было бы сделать более простым способом?

Помимо финансовой рентабельности инвестиций, компании должны наметить потенциальную экономию времени от использования ИИ для создания, анализа и других задач контента. Если вы хотите генерировать и анализировать контент с помощью ИИ, сколько часов вы бы сэкономили по сравнению с тем, чтобы делать это вручную? Каково общее сокращение времени для этого бизнес-процесса? Затем вы можете сопоставить эту экономию времени с экономией средств. Экономия времени и средств, обеспечиваемая оптимизацией процессов с помощью ИИ, может стать убедительным стимулом. Однако эта экономия может сильно различаться в зависимости от варианта использования и области применения.

3. Найдите опытного партнера

Понятно, что быстрая эволюция GenAI за последние 18 месяцев вызвала путаницу. Первоначально речь шла о создании собственных моделей по индивидуальному заказу. Но это похоже на создание собственной платформы для мобильных приложений. Очевидно, что для большинства компаний это слишком сложная и дорогостоящая задача.

Более разумный подход для большинства организаций — запустить проекты, подтверждающие ценность (POV). В отличие от проверки концепции, подтверждающей саму технологию, POV демонстрирует конкретную ценность, которую ваш бизнес может получить, используя GenAI для конкретных случаев использования. Не увязайте в доказательстве того, что уже установлено:эти модели работают. Вместо этого сосредоточьтесь на том, чтобы доказать их ценность для вашей деятельности.

Чтобы провести эффективную POV, воспользуйтесь опытом партнеров и поставщиков ИТ-услуг с глубокими знаниями в области GenAI, подкрепленными проверенными платформами, такими как Microsoft, Google или AWS. Эти специалисты приносят с собой ценный опыт внедрения аналогичных решений для других клиентов.

4. Уделяйте приоритетное внимание качеству данных

Ключом к отличным результатам GenAI является подготовка данных. Все дело в качестве, доступности, организации и управлении вашими данными, а не только в самом процессе обучения. Суть в том, что невозможно добиться успеха с помощью ИИ, если ваши данные низкого качества или недоступны.

Многие руководители компаний по-прежнему скептически относятся к тому, как GenAI может эффективно работать с их данными, учитывая, что большие языковые модели обычно предварительно обучаются на данных из Интернета. Это понятие необходимо демистифицировать. Модели ИИ могут хорошо работать с данными организации, если они правильно структурированы. Важно иметь под рукой качественные и хорошо организованные данные.

5. Внедрите защитные ограждения с помощью искусственного интеллекта

ГенИИ может быть непредсказуемым. Это может усилить предвзятость, поставить под угрозу конфиденциальность и привести к неэтичным решениям. Это одно из самых серьезных препятствий на пути широкого внедрения. Но эту проблему можно преодолеть, если тщательно учитывать этические соображения, предвзятость данных и подобные проблемы. Например, широко обсуждаемая проблема неожиданных и нежелательных высказываний. Сейчас существуют инструменты, позволяющие контролировать и фильтровать высказывания, связанные с ненавистью, насилием или членовредительством. Такие инструменты имеют решающее значение и вызовут доверие у пользователей.

В частности, крупные поставщики технологий, такие как Microsoft, Google и AWS, а также многие стартапы разрабатывают инструменты и дополнения, помогающие развертывать решения GenAI с уже установленными ограждениями. Цель этих технологий — обеспечить, чтобы пользователи меньше беспокоились о фильтрации предвзятых результатов и блокировке оскорбительного контента. Эта задача решается за кулисами. Но инструменты безопасности ИИ все еще находятся на ранней стадии своего развития. Внедрение надежных защитных ограждений потребует значительных усилий от любого бизнеса, стремящегося извлечь выгоду из GenAI.

См. также: За пределами модных словечек:более глубокий взгляд на генИИ

Заключительный вывод

GenAI теперь трансформирует бизнес в режиме реального времени. А организации, которые не участвуют в этом процессе, остаются позади. Но компании, стремящиеся внедрить GenAI, должны подумать и спланировать, прежде чем совершить прыжок. Следуя этим пяти шагам и оставаясь в курсе последних тенденций и лучших практик, компании смогут раскрыть преобразующий потенциал GenAI для стимулирования инноваций, эффективности и роста.