باز کردن قفل پتانسیل کامل AI (Gen AI) نیاز به یک رویکرد استراتژیک و چند مرحله ای دارد. در حالی که بسیاری از شرکت ها ابزارهای ژنرال AI را اتخاذ می کنند ، تنها درصد کمی با موفقیت در حال افزایش ابتکارات خود برای به دست آوردن ارزش قابل توجهی هستند. در این مقاله چهار مرحله مهم برای ادغام مؤثر ژنرال هوش مصنوعی ، از دسترسی اولیه API به توسعه متمرکز بر محصول ، ارائه شده است ، اطمینان از کسب و کار می تواند سرمایه گذاری خود را به حداکثر برساند و یک رقابت رقابتی را حفظ کند.
چشم انداز Gen Ai: فرصت ها و چالش ها
هوش مصنوعی تولیدی ، نمونه ای از ابزارهایی مانند ChatGPT ، فرم های متنوعی مانند صدا ، تصاویر و متن را ایجاد می کند. برخلاف برخی دیگر از اشکال هوش مصنوعی ، ژنرال AI همیشه به داده های با کیفیت بالا احتیاج ندارد و مانع ورودی کمتری را ارائه می دهد. با این حال ، درک این نکته ضروری است که Gen AI ابزاری قدرتمند برای تقویت استراتژی های هوش مصنوعی موجود است ، نه جایگزینی کامل برای AI سنتی و یادگیری ماشین ، که در شناسایی الگوی و مدل سازی پیش بینی کننده برتری دارد.
مرحله 1: دسترسی به API
سریعترین راه برای شروع ادغام Gen AI ، فراهم کردن دسترسی به API به مدلهایی مانند GPT یا Claude است. این امکان آزمایش فوری را بدون سرمایه گذاری قابل توجه زیرساخت ها فراهم می کند. با این حال ، برنامه ریزی دقیق ضروری است:
- سیاست های روشن ایجاد کنید: برای جلوگیری از آسیب های شهرت یا خطرات امنیت سایبری ، یک خط مشی هوش مصنوعی ایجاد کنید تا دستورالعمل های قابل قبول استفاده و به اشتراک گذاری داده ها را نشان دهد.
- محدودیت های اعتباری را تنظیم کنید: محدودیت های اعتباری را برای مدیریت هزینه ها اجرا کنید ، زیرا ابزارهای Gen AI اغلب بر روی یک سیستم مبتنی بر اعتبار کار می کنند.
- نظارت و استفاده از استفاده: بررسی کنید که چگونه کارکنان از ابزارهایی برای شناسایی فرصت ها برای توسعه محصول قوی تر و به اشتراک گذاشتن بهترین شیوه ها در سازمان استفاده می کنند.
- ارائه آموزش و آموزش: نمونه هایی از چگونگی استفاده از ژنرال AI در کارهای روزانه و آموزش کارمندان در مهندسی فوری موثر را ارائه دهید.
- موارد استفاده خاص را تعریف کنید: مشکلات اختصاصی برای Gen AI را برای حل ، مانند کپی بازاریابی طوفان مغزی یا تسریع در توسعه نرم افزار شناسایی کنید.
مرحله 2: استفاده از داده های داخلی
استفاده از داده های داخلی و اختصاصی برای به دست آوردن یک مزیت رقابتی مهم است. فراتر از مدل های پایه استاندارد و ادغام منابع داده داخلی ، بینش های منحصر به فرد را باز می کند. روش نسل بازیابی (RAG) در اینجا بسیار مهم است:
- RAG مکانیسم های بازیابی را با مدل های تولیدی ترکیب می کند و به AI اجازه می دهد تا قبل از تولید یک خروجی ، از منابع داده خارجی دسترسی داشته و از آنها استفاده کند.
- این رویکرد با ترکیب سابقه خرید مشتری با ژنرال AI ، محتوای بازاریابی شخصی را قادر می سازد.
- بانکهای اطلاعاتی بردار ، جستجوی کارآمد را از طریق مقادیر زیادی از داده های داخلی ، بهینه سازی پشتیبانی مشتری و کارآیی عملیاتی تسهیل می کنند.
مرحله 3: مدل های بازآموزی
بازآموزی مدل های Gen AI امکان سفارشی سازی خروجی ها را برای برآورده کردن نیازهای خاص برند ، تقویت شخصی سازی و تعامل فراهم می کند. با این حال ، این مرحله با ملاحظات امنیتی قابل توجهی همراه است:
- تمام اطلاعات ارائه شده در هنگام آموزش مجدد در مدل ضبط می شود و نگرانی در مورد قرار گرفتن در معرض داده های حساس را ایجاد می کند.
- مدل های بزرگ زبان می توانند ارتباطات ناخواسته بین نقاط داده ایجاد کنند.
- آزمایش های فشرده برای شناسایی و کاهش نقض های احتمالی امنیتی یا خطرات قبل از استقرار بسیار مهم است.
مرحله 4: اتخاذ تمرکز محصول
مشاهده Gen AI از طریق یک لنز توسعه محصول ، با تأکید بر مدیریت محصول ، طراحی و UI/UX ، برای ایجاد راه حل های نوآورانه و کاربر محور بسیار مهم است. این شامل:
- ترکیب فناوری خلاق: استفاده از فن آوری های مختلف برای ساختن راه حل های متناسب.
- سرمایه گذاری تحقیقات کاربر: به دست آوردن بینش در مورد رفتارهای کاربر ، ترجیحات و درد برای طراحی محصولات ژنرال AI بصری.
- تجربه کاربری ساده: برای ابزارهایی مانند چت بابات ، ارائه کشویی به پایین یا چند گزینه ای ، باعث می شود تعامل ساده و ارزش را به حداکثر برساند.
با پیروی از این چهار مرحله ، سازمان ها می توانند فراتر از تصویب اساسی حرکت کنند تا واقعاً از پتانسیل ژنرال AI ، نوآوری رانندگی ، بهبود رضایت کاربر و تمایز خود در یک بازار رقابتی استفاده کنند.
