那些未能在企業(yè)內(nèi)部推動(dòng)GenAI應(yīng)用的CIO可能需要重新考慮他們引入這項(xiàng)技術(shù)的方式，以及他們?nèi)绾握{(diào)整AI策略以適應(yīng)這一需求。

麻省理工學(xué)院(Massachusetts Institute of Technology)的最新研究表明，當(dāng)IT領(lǐng)導(dǎo)者考慮GenAI時(shí)，他們應(yīng)在推出提高生產(chǎn)力的AI工具和部署以業(yè)務(wù)案例為驅(qū)動(dòng)的AI解決方案時(shí)分別制定不同的策略。

根據(jù)麻省理工學(xué)院信息系統(tǒng)研究中心(MIT Center for Information Systems Research，CISR)最近的一份簡(jiǎn)報(bào)《管理GenAI的兩面性》(Managing the Two Faces of Generative AI)，所謂的AI工具和AI解決方案為對(duì)通用AI感興趣的企業(yè)提供了兩種不同的機(jī)會(huì)，并可能需要采取不同的部署方法才能取得成功。

報(bào)告作者表示，從AI工具和AI解決方案中獲得價(jià)值的關(guān)鍵在于以正確的方式和正確的期望進(jìn)行部署。麻省理工學(xué)院CISR的首席研究科學(xué)家Barbara Wixom表示，這份研究簡(jiǎn)報(bào)的部分動(dòng)力來(lái)自于IT領(lǐng)導(dǎo)者的問(wèn)題，他們想知道為什么他們沒(méi)有從通用AI中獲得與過(guò)去幾十年從數(shù)據(jù)和分析技術(shù)中獲得的相同價(jià)值。

其中一個(gè)原因可能是他們對(duì)AI采取了一種“一刀切”的方法，另一個(gè)原因可能是他們沒(méi)有認(rèn)識(shí)到，推出某些AI工具可以培養(yǎng)熟悉感，為未來(lái)更具雄心的舉措奠定基礎(chǔ)，從而實(shí)現(xiàn)更大的進(jìn)步。

AI工具需要培訓(xùn)

麻省理工學(xué)院CISR的報(bào)告對(duì)當(dāng)今企業(yè)中通用AI的使用進(jìn)行了細(xì)分，將ChatGPT、Adobe Acrobat AI Assistant和Microsoft Copilot等能夠提高生產(chǎn)力的AI工具，與那些旨在通過(guò)大規(guī)模改變流程和系統(tǒng)來(lái)創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)回報(bào)的更復(fù)雜、更具戰(zhàn)略性的AI解決方案區(qū)分開(kāi)來(lái)。

Wixom表示，AI工具的作用不僅限于提高生產(chǎn)力，它們還能幫助員工習(xí)慣使用AI，因此，IT領(lǐng)導(dǎo)者需要將AI助手和副駕駛等工具視為“建立數(shù)據(jù)民主的重要機(jī)制”，她補(bǔ)充道。

她說(shuō)：“員工和勞動(dòng)力使用這些通用工具越多，他們?cè)谑褂肁I時(shí)就會(huì)變得更加自如和富有創(chuàng)造力，這將提升員工的技能，并推動(dòng)解決方案方面出現(xiàn)更多的創(chuàng)新。”

然而，對(duì)于這一層次的AI產(chǎn)品，指導(dǎo)原則非常重要，因?yàn)橛行┊a(chǎn)品可能會(huì)重新利用輸入的公司數(shù)據(jù)，此外，培訓(xùn)也至關(guān)重要，以確保AI助手和副駕駛能夠成為未來(lái)更復(fù)雜的AI解決方案的有效門(mén)戶技術(shù)。

麻省理工學(xué)院CISR的研究科學(xué)家Nick van der Meulen表示：“在員工層面進(jìn)行這種調(diào)整和實(shí)驗(yàn)是有價(jià)值的，但你要確保安全地進(jìn)行。許多GenAI工具都是公開(kāi)的，所以你需要確保你有一些好的指導(dǎo)原則，甚至可能只選擇你信任的特定供應(yīng)商提供的幾種工具。”

在AI副駕駛的早期階段，許多CIO發(fā)現(xiàn)他們并不完全相信這些工具的承諾，部分原因是很難計(jì)算其全部效果，因?yàn)閱T工通常不會(huì)跟蹤所節(jié)省的時(shí)間。在這份報(bào)告中，研究人員采訪了一位高管，該高管表示AI工具是生產(chǎn)力的“削減器”，因?yàn)樗鼈兛梢酝ㄟ^(guò)總結(jié)文檔或幫助起草電子郵件等方式為每項(xiàng)任務(wù)節(jié)省幾分鐘的時(shí)間。

AI解決方案需要戰(zhàn)略規(guī)劃

研究人員指出，與AI工具不同，AI解決方案旨在滿足戰(zhàn)略業(yè)務(wù)需求，一個(gè)典型的例子是，聯(lián)絡(luò)中心使用的大型語(yǔ)言模型(LLM)可以處理對(duì)話的內(nèi)容和語(yǔ)氣，并為客服人員提供實(shí)時(shí)指導(dǎo)。研究報(bào)告建議，部署AI解決方案的企業(yè)應(yīng)建立正式透明的AI創(chuàng)新流程，并制定AI開(kāi)發(fā)指導(dǎo)原則，優(yōu)先考慮通過(guò)定制實(shí)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)差異化。

研究報(bào)告指出：“為了避免陷入一位高管所稱的‘GenAI待辦事項(xiàng)清單心態(tài)’，企業(yè)需要建立明確的治理結(jié)構(gòu)，早期并持續(xù)地讓利益相關(guān)者參與進(jìn)來(lái)，并專注于可擴(kuò)展的解決方案。這位高管的企業(yè)成立了一個(gè)高級(jí)別工作組來(lái)指導(dǎo)其GenAI計(jì)劃，利用黑客馬拉松和外部咨詢師等多樣化資源來(lái)挖掘利益相關(guān)者對(duì)于GenAI解決方案的想法。”

Wixom表示，在某些情況下，AI解決方案的價(jià)值可能比AI工具的價(jià)值更早顯現(xiàn)。

她說(shuō)：“如果你所在的行業(yè)內(nèi)容繁重、專業(yè)性強(qiáng)、文件密集，擁有大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，那么就存在巨大的機(jī)會(huì)。他們將擁有最適合自己的黃金用例。”

定制化響應(yīng)

SaaS文本營(yíng)銷平臺(tái)Textdrip的首席技術(shù)官Dhaval Gajjar同意這兩種類型的通用AI實(shí)施需要不同的策略。

Gajjar同時(shí)也是網(wǎng)站和移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)公司Pranshtech的首席執(zhí)行官，他表示，AI工具的成功使用(這些工具通常更容易部署)取決于用戶培訓(xùn)。“供應(yīng)商提供的標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)該與指導(dǎo)原則和最佳實(shí)踐相結(jié)合，以確保其有效使用，”他說(shuō)，這呼應(yīng)了麻省理工學(xué)院CISR的建議。

他補(bǔ)充說(shuō)，像AI驅(qū)動(dòng)的欺詐檢測(cè)或預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)這樣的解決方案更為復(fù)雜。“就我而言，任何AI解決方案都需要一個(gè)結(jié)構(gòu)化和正式的方法來(lái)啟動(dòng)，”Gajjar補(bǔ)充說(shuō)。“因此，這需要跨職能協(xié)作來(lái)大規(guī)模實(shí)現(xiàn)這一價(jià)值，同時(shí)需要嚴(yán)格的測(cè)試和明確的治理。”

會(huì)計(jì)和咨詢公司BPM的CIO Moe Asgharnia補(bǔ)充說(shuō)，AI工具和解決方案之間的區(qū)分更多地是一個(gè)實(shí)用的部署框架，而不是技術(shù)上的區(qū)分。

他說(shuō)：“重要的是要記住，底層技術(shù)是相同的。它們的不同之處在于如何應(yīng)用和使用。像聊天機(jī)器人或?qū)懽髦诌@樣的AI工具可以通過(guò)特定任務(wù)提高生產(chǎn)力，而像AI驅(qū)動(dòng)的客戶支持平臺(tái)這樣的AI解決方案則是利用多種AI能力來(lái)轉(zhuǎn)變整個(gè)工作流程。”

Asgharnia同意，像副駕駛這樣的AI工具可以讓員工更容易接受更復(fù)雜的解決方案。“AI工具可以在生產(chǎn)力和效率方面迅速取得成果，并可以作為未來(lái)更復(fù)雜AI實(shí)施的墊腳石，”他說(shuō)，“通過(guò)讓員工熟悉并適應(yīng)這些工具，公司可以為未來(lái)部署更大型的AI解決方案奠定更堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。”

他補(bǔ)充說(shuō)，如果部署得當(dāng)，這兩種類型的通用AI技術(shù)都可以發(fā)揮作用。

Asgharnia表示：“每種技術(shù)的范圍和復(fù)雜性不同，這直接影響了它們應(yīng)該如何推出或?qū)嵤?。在這兩種情況下，企業(yè)都應(yīng)該通過(guò)即時(shí)影響和這些工具及解決方案與長(zhǎng)期業(yè)務(wù)目標(biāo)的契合程度來(lái)衡量成功。”

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