圍繞最新一波大型語言模型(LLM)和相關(guān)工具的炒作確實(shí)很多，但在喧囂之下，有傳言說這項技術(shù)有朝一日將成為不可或缺的技術(shù)。Caseau說：“一旦成熟，GenAI將完成我們的許多日常的工作——這將解放我們，讓我們專注于創(chuàng)新。”
包括美國鋰業(yè)巨頭Albemarle的前首席信息和數(shù)字轉(zhuǎn)型官Patrick Thompson在內(nèi)的一些科技領(lǐng)袖甚至表示，GenAI將成為我們這個時代最具顛覆性的技術(shù)。Thompson說：“這將比蘋果為消費(fèi)者提供iPhone所做的更具顛覆性。”對于企業(yè)用戶來說，它將超過微軟在員工生產(chǎn)率方面所做的工作。
最大的問題是現(xiàn)在該怎么發(fā)掘它的價值。
對傳統(tǒng)AI的推動
雖然GenAI是新事物，但AI并不新鮮。在包括米其林和Albemarle在內(nèi)的許多公司中，AI的首批用例之一是預(yù)測性維護(hù)，它最基本的層面是一種根據(jù)傳感器收集的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的算法。一旦經(jīng)過培訓(xùn)，該模型就會尋找導(dǎo)致故障的因素，并向操作員發(fā)出警報，然后操作員就可以防止生產(chǎn)中斷。
預(yù)測性維護(hù)的基本設(shè)置的一個共同缺點(diǎn)是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不能很好地表示罕見事件，因此，算法可能無法充分了解傳感器輸出中的模式，這些模式雖然不常見，但可能預(yù)示著故障，為了填補(bǔ)這一空白，許多公司用合成數(shù)據(jù)來補(bǔ)充真實(shí)數(shù)據(jù)。
AI在企業(yè)中也被用在其他方面，比如提高供應(yīng)鏈的效率，促進(jìn)客戶互動，幫助員工執(zhí)行辦公室任務(wù)。自新冠疫情大流行以來，Albemarle一直將AI用作虛擬助手。Thompson說：“我們走在了競爭的前面，主要是出于需要。”“疫情迫使我們想方設(shè)法在家中為7000名員工提供自助服務(wù)。”
Albemarle開發(fā)的自助式聊天機(jī)器人發(fā)展成為幫助其他公司的工具，然后發(fā)展成為管理聯(lián)合工作流程的虛擬個人助理，使員工更容易同時使用多個系統(tǒng)，而無需登錄所有系統(tǒng)。例如，員工只需使用自然語言與機(jī)器人通信并與企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)交互，就可以參與工作流程并進(jìn)行查詢。
在短短幾個月內(nèi)，GenAI開始將傳統(tǒng)AI提升到新的水平，用于預(yù)測性維護(hù)等應(yīng)用。“互動變得更加靈活和即時，這樣你就可以提出問題，并獲得關(guān)于設(shè)備狀態(tài)的不同見解，”Thompson說。“它可以用來管理內(nèi)部和外部行業(yè)數(shù)據(jù)，然后用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練傳統(tǒng)算法，以提供即時的結(jié)果。”
此外，GenAI為尚未使用傳統(tǒng)AI的行業(yè)的公司提供了一個切入點(diǎn)。金融等行業(yè)現(xiàn)在正在使用相同的平臺試驗(yàn)最新的AI技術(shù)。多年前，大多數(shù)公司就開始在金融行業(yè)開發(fā)數(shù)據(jù)平臺，以與分析工具一起使用。
英美全球資產(chǎn)管理集團(tuán)Janus Henderson的全球CIO Janus Henderson表示：“GenAI還可以用來分析市場和公司的公開數(shù)據(jù)，以幫助做出投資決策。”“與其花費(fèi)大量時間人工研究所有這些信息，我們希望使用GenAI來總結(jié)外面的信息，告訴我們噪音中的信號在哪里，并建議我們研究哪些領(lǐng)域。”
早期采用的挑戰(zhàn)和回報
除了底層技術(shù)的不成熟之外，在企業(yè)進(jìn)一步接受GenAI之前，還需要克服其他幾個挑戰(zhàn)，第一個挑戰(zhàn)是內(nèi)部和銷售傳統(tǒng)應(yīng)用程序的供應(yīng)商之間都缺乏技能。
內(nèi)部專業(yè)知識的缺乏影響了每個IT領(lǐng)導(dǎo)者必須做出的構(gòu)建還是購買決策。Henderson說：“‘買’肯定會讓你更快地跟隨這條曲線。”你不需要弄清楚如何將其產(chǎn)品化、規(guī)模化和支持底層基礎(chǔ)設(shè)施，而且現(xiàn)在價格如此之低，以至于做探索工作的成本很低。
供應(yīng)商正在壓低價格，以鼓勵人們采用，但隨著時間的推移，公司將開始向模型中投入更多數(shù)據(jù)，這將把它們鎖定在供應(yīng)商那里，他們將開始創(chuàng)建專門用于特定領(lǐng)域的分支，例如，他們不會使用ChatGPT的通用版本，而是使用特定行業(yè)的版本，比如金融服務(wù)。
Henderson說：“一旦你有了為不同用例量身定做的不同模型，你就會得到同時運(yùn)行的幾個版本，這就增加了訂閱價格。”我們希望業(yè)務(wù)收入能與成本同步增長。如果我們真的找到一種方法來徹底改變我們的投資流程，回報應(yīng)該會超過成本。
就短期而言，訂閱基于云的模型比在內(nèi)部構(gòu)建更便宜——從長遠(yuǎn)來看，這一點(diǎn)可能是正確的。購買的另一個好處是，它使訓(xùn)練更快、更容易，但從長遠(yuǎn)來看，對于需要為其行業(yè)量身定做模型的企業(yè)，或者那些希望將AI推向邊緣并在未連接到基于云的服務(wù)的設(shè)備上運(yùn)行推理的企業(yè)來說，內(nèi)部構(gòu)建可能是更好的選擇。
不過，就目前而言，很少有企業(yè)擁有熟練的員工來構(gòu)建或調(diào)整現(xiàn)有的AI模型，大多數(shù)公司甚至沒有成為好用戶的專業(yè)知識。為了最大限度地利用你所購買的東西，你需要首先整理你的企業(yè)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，然后在推斷階段，以正確的方式向其提問。最重要的是，你需要知道什么時候應(yīng)該懷疑這個模型。
雖然GenAI可能會增加公司從數(shù)據(jù)中提取的價值，并最終改變企業(yè)的運(yùn)營方式，但它也會增加數(shù)字精通公司和數(shù)字落后者之間的差距。因此，無論企業(yè)是選擇構(gòu)建還是購買，他們都應(yīng)該開始開發(fā)某種級別的內(nèi)部專業(yè)知識。Henderson補(bǔ)充道：“我們正開始組織正式培訓(xùn)，以改進(jìn)我們使用這項技術(shù)的方式。”“我們首先要做的就是問問題。”
缺乏技能不僅會影響人們使用模型的方式，還會影響第三方產(chǎn)品的質(zhì)量。購買最新版本企業(yè)應(yīng)用程序的CIO應(yīng)該檢查一下這一說法，因?yàn)閭鹘y(tǒng)應(yīng)用程序供應(yīng)商在如何集成GenAI方面仍然存在困惑。
Thompson是幾家應(yīng)用程序供應(yīng)商的顧問委員會成員，他表示：“傳統(tǒng)技術(shù)供應(yīng)商正在與開發(fā)GenAI的公司合作，以提供釋放企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)價值的虛擬助手。”“他們必須在安全和數(shù)據(jù)隱私與實(shí)現(xiàn)AI價值承諾的速度之間取得平衡。”
雖然許多現(xiàn)在正在試驗(yàn)GenAI的企業(yè)都足夠大，有足夠的資源來研究新事物，但這項技術(shù)的使用并不一定局限于大企業(yè)。
Thompson說：“如果你的治理、安全和數(shù)據(jù)攝取得當(dāng)，GenAI可以幫助將一家小公司發(fā)展成一家大公司——而且是一家有競爭力的公司。”我的預(yù)測是，GenAI將是商業(yè)中最具顛覆性的創(chuàng)新，它將有助于優(yōu)化和整合行業(yè)，從而產(chǎn)生新的行業(yè)業(yè)績基準(zhǔn)，提高標(biāo)準(zhǔn)，創(chuàng)造更大的股東價值，不采用GenAI的公司將會落后甚至被淘汰。
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