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近年来,AI技术飞速进步。沃尔玛正独立研发生成式AI系统原型,以辅助制定供应商合同。这一举动揭示了AI在商业领域的广泛应用。同时,它也提示我们,领导者必须在这种复杂的AI环境中做出明智的决策。否则,企业未来可能会面临发展的困境。

关注AI未来发展的局限性

准确预测AI的未来相当不易。生成式AI只是其众多相关领域中的一小部分,而且各领域的开发进度各不相同。以AI算法为例,研发速度虽快,但在数据量庞大的商业场景中应用时,往往会出现与实验室截然不同的状况。因此,领导者不应盲目相信对AI未来发展的现有结论。尤其在技术变革时期,许多领导者往往只关注眼前的利益。例如,那些只看到AI短期内能降低人力成本,却忽视其对整个企业价值网络长远影响的管理者,这种做法实不可取。

领导者需认识到,AI的发展前景充满变数。例如,市场可能突然涌现新的AI技术,对现有商业格局造成冲击。鉴于此,我们不应只关注眼前的利益,而应着眼于长远,构建价值网络进行规划。

应对复杂运营环境

现在的高管们在极为繁杂的运营环境中作出决策。从互联网初期到如今,这种复杂性已经攀升到了前所未有的高度。以市场竞争为例,它已经变得全球化,消费者的需求也更加多元。此外,新兴技术的冲击,如生成式AI,更是加剧了这种复杂性。以超市行业为例,它们不仅要应对电商的挑战,还要面对消费者对健康环保产品日益增长的关注等多种挑战。

在这种情境下,领导者需明白在生成式AI与人力共同工作的环境中作出决策。他们不能仅凭AI的能力而放弃人力。以一些传统制造业公司为例,它们不能仅因AI能部分取代人工操作就大规模裁员,而应思考如何使两者有效协作,实现更大的效益。

劳动力与AI的关系辩证看待

需留意一项原则,即在生成式AI进步的过程中,应将劳动力视为合作伙伴而非替代品。以物流业为例,尽管AI能优化配送路径,但快递员上门服务却是AI无法全面替代的。领导者在此需探索新途径,以最大限度地挖掘AI的潜能。比如在创意产业,领导者应将AI视为激发创意的辅助工具,而非创意的本身。

为了让员工团队跟上AI的发展步伐,必须采取多样化的方法去关注AI的核心进步,并加强员工培训。这包括指派技术专家定期学习最新的AI知识,随后再将这些知识以简单易用的方式传授给其他员工。

生成式AI大规模应用的要点

实现生成式AI的规模化与成本效益,我们还有许多工作要做。首先,必须对数据进行评估,明确公司掌握了哪些数据,以及生成式AI将如何利用这些数据。以电商公司为例,它们的数据涉及消费者信息、消费习惯和商品数据等,每种数据对AI的影响各异,因此需要精心规划其应用。商业数据至关重要,而一旦模型训练完成,转移数据不仅成本高昂,而且过程繁琐。对于一些小型金融公司来说,他们可能无力承担重新训练模型和迁移数据的费用。

而且,AI系统运作需要人们不断提供反馈,否则存在学习错误信息的风险。例如,某些智能客服系统,若无人定期更正错误回答,就可能散播错误信息。

AI系统的监控机制

众多商业巨头并未打算设立内部RHLF监控部门以监管AI系统。这实则至关重要,毕竟无人监管的AI自我进化并非我们所愿。即便有人参与其中,对第三方运营的AI系统也应警惕潜在风险。比如,某些企业会租赁其他公司开发的AI库存管理系统,这就需要明确双方对于AI出错的责任划分以及相关风险问题。

应当设立一个专业团队,负责监督AI学习以及网络安全等领域的挑战。团队需构建“假设”场景,以预测可能出现的错误。以AI库存管理系统为例,若数据输入发生错误,团队需预测可能产生的后果,并制定相应的应对预案。

利用AI增加公司收入

团队的力量可以显著提升公司的收入。很多人虽然软件功能多样,却只使用其中的一小部分,原因在于对整合利用不够了解。若能思考开拓新的收入来源、寻找新的客户,公司的收入就能得到提升。比如,一些在线教育公司通过AI分析挖掘出有学习外语需求的学生,从而开拓了新的客户群。这并非是为了进行长期预测,而是要让企业跟随AI的发展步伐,随时做好变革的准备。就像采用“IDEA框架”的企业,它们能够创造出人类与AI协作更加高效的工作环境。

要取代人类的机器人__代替人类工作

请问各位,你们所在的公司是否对生成式人工智能系统有所规划?期待大家点赞并分享自己的宝贵经验。

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