Генеративный ИИ в бизнесе: готов ли он встряхнуть предприятия?

Подобно тому, как более десяти лет назад мобильные приложения и социальные сети произвели революцию в потребительском опыте, теперь искусственный интеллект (ИИ) готов встряхнуть предприятия. С годами предприятия стали в значительной степени полагаться на технологии для облегчения коммуникаций, повышения производительности и внедрения инноваций. Сегодня интеграция ИИ в бизнес-операции обещает еще больший потенциал.

Стоит отметить, что многочисленные новаторские технологии прошлого следовали по схожей траектории: первоначальное признание, волнение, достигающее кульминации в шумихе, легкое разочарование, когда шумиха сталкивается с реальностью, а затем стремительный взлет, когда технология преодолевает критический порог и демонстрирует свою ценность. . Эта траектория отражает развитие генеративного искусственного интеллекта, но с беспрецедентной головокружительной скоростью. ChatGPT был официально представлен публике 30 ноября 2022 года, в первую очередь в качестве техно-демонстрации. Всего через два месяца после запуска у него уже была впечатляющая пользовательская база, насчитывающая около 100 миллионов активных пользователей, что позволило ему заслужить титул самого быстрорастущего потребительского приложения в истории. С тех пор генеративный искусственный интеллект продолжает развиваться быстрыми темпами, с появлением множества новых инструментов и приложений, демонстрирующих огромную способность этой технологии произвести революцию в том, как люди ведут свою жизнь и профессиональную деятельность.

Более того, недавний опрос, проведенный Salesforce, подчеркивает преобладающие настроения среди ИТ-руководителей: 86% из них утверждают, что генеративный искусственный интеллект, как ожидается, будет играть значительную роль в их организациях в будущем. Этот технологический прогресс позволяет организациям извлекать большую пользу из своих обширных пулов данных и оптимизировать трудоемкие процессы, такие как расшифровка протоколов совещаний и управление запросами потребителей. Эти перспективы повышения эффективности спровоцировали конкурентную борьбу среди предприятий за использование ИИ. Согласно анализу McKinsey, генеративный искусственный интеллект может принести добавленную стоимость от 2,6 до 4,4 триллионов долларов в год, в первую очередь за счет улучшения качества обслуживания клиентов, инновационных методологий исследований и облегчения автоматизации задач. Кроме того, Salesforce ожидает , что в период с 2022 по 2028 год выручка от бизнеса составит более 2 триллионов долларов США и будет создано около 11,6 миллиона рабочих мест .

Примечательно, что внедрение ИИ больше не ограничивается только технологическими гигантами или новаторами. Компании всех размеров и отраслей осознают потенциал индивидуальных решений искусственного интеллекта для трансформации своей деятельности. Будь то улучшение управления цепочками поставок и прогнозирование, оптимизация использования ресурсов или предоставление персонализированного обслуживания клиентов, ИИ становится ценным активом во всем бизнес-спектре.

Теперь решает следующее: быстрый рост генеративного ИИ

В период инноваций, начавшийся примерно в 2007 году, социальные сети и магазины приложений использовались, чтобы помочь компаниям достичь масштаба на потребительском рынке, но на этот раз все по-другому. Они были двигателями роста, узнаваемости бренда и привлечения пользователей, поскольку предприниматели и новаторы стремились выйти на постоянно расширяющийся цифровой рынок. Однако на этот раз повествование приняло новый оборот. В то время как социальные сети и магазины приложений продолжают играть значительную роль в вовлечении потребителей, бум генеративного искусственного интеллекта перенаправляет внимание на машинные отделения предприятий, делая людей и процессы радикально более продуктивными. В отличие от предыдущей волны, когда контент, генерируемый ИИ, рассматривался как передовая инновация, нынешняя технологическая волна характеризуется алгоритмами глубокого обучения и системами ИИ, которые становятся все более сложными и доступными.

ИИ меняет способы проектирования продуктов, анализ данных клиентов и принятие решений. Предприятия обращаются к искусственному интеллекту для оптимизации цепочек поставок, прогнозирования изменений на рынке, автоматизации административных задач, персонализации обслуживания клиентов и повышения кибербезопасности. Это различие имеет решающее значение: нынешняя эпоха направлена не столько на прямой контакт с потребителем, сколько на расширение фундаментальных возможностей бизнеса по более эффективному и результативному обслуживанию этих потребителей. Это переход от инноваций, ориентированных на потребителя, к оптимизации внутренних процессов, которая может привести к более глубоким и долгосрочным преобразованиям во всех отраслях.

Энтузиазм в отношении генеративных решений искусственного интеллекта все еще растет, и в ближайшие три года ожидаются значительные преобразования. Тем не менее, это волнение не лишено опасений, поскольку 30% ИТ-руководителей также выражают чувство неуверенности.

Некоторые ожидают, что генеративный ИИ станет катализатором глубоких изменений на их предприятиях и в соответствующих секторах в ближайшие три года — примечательно, что почти треть предвидят, что значительные преобразования произойдут либо сейчас (14%), либо в течение периода менее одного года (17%) .

Существует тенденция, когда многие предприятия готовятся к расширению применения ИИ, ориентируясь на более существенную интеграцию генеративных технологий. Это отражает более широкую динамику рынка, где компании во всем мире ускоряют темпы, переходя от экспериментальных этапов проверки концепции к более широким и амбициозным внедрениям. Эти развертывания охватывают разнообразные варианты использования и типы данных, при этом компании стремятся воспользоваться быстротой и ценностью, которые обещает генеративный ИИ, при этом разумно управляя его потенциальными рисками и социальными последствиями.

Измерение ценности бизнеса и преимуществ генеративного ИИ

Компании по всему миру продолжают находить инновационные и практические применения этой технологии, намного превосходящие сферу искусственных чат-ботов. Компании используют генеративный искусственный интеллект не только для решения операционных задач. Эта технология также с оглушительным успехом применяется в традиционно ориентированных на людей сферах, таких как продажи и маркетинг.

Текущие усилия по созданию ИИ по-прежнему больше ориентированы на эффективность, производительность и снижение затрат, чем на инновации и рост.

Значительная часть организаций в настоящее время используют генеративный искусственный интеллект для практических целей, таких как повышение эффективности и производительности (56%) и снижение затрат (35%). Эта тенденция соответствует историческим прецедентам, связанным с этапами внедрения технологий. На ранних стадиях организации обычно отдают приоритет тонким улучшениям существующих процессов и услуг, отбирая легко висящие плоды и одновременно укрепляя свое понимание, квалификацию и уверенность в зарождающейся технологии. По мере развития их опыта они расширяют или перераспределяют свое внимание в сторону более инновационных, стратегических и трансформационных достижений, используя новые технологии для стимулирования роста, получения конкурентного преимущества и открытия новых возможностей, которые ранее были немыслимы. Лидеры с более высоким уровнем владения ИИ демонстрируют более ранние признаки подъема по этой кривой, проявляя большую заинтересованность в раскрытии новых концепций и идей. Несмотря на это, эти практические преимущества по-прежнему остаются в центре их внимания.

Несомненно, производительность и эффективность могут быть метаморфическими, особенно если учесть значительные масштабы, которые приносит генеративный ИИ. Однако наиболее существенные выгоды и стратегические различия потенциально могут возникнуть в результате использования технологии в качестве катализатора инноваций. С одной стороны, это может помочь в разработке новых продуктов, услуг и функций, которые в противном случае было бы невообразимо. С другой стороны, это может способствовать развитию новых бизнес-парадигм и рабочих процессов во всей организации, тем самым переопределяя способы функционирования бизнеса.

Как и в прошлом, ожидается, что организации в первую очередь сосредоточат свои усилия на повышении эффективности, увеличении производительности, экономии затрат и реализации других форм постепенных улучшений. Ожидается, что этот подход поможет сотрудникам адаптироваться к использованию генеративного искусственного интеллекта и продемонстрирует, как эта технология может упростить их профессиональные роли.

Более того, первоначальные успехи, скорее всего, принесут экономическую выгоду и стимулируют импульс, который можно будет перенаправить на освоение более ценных областей. Это может включать в себя более стратегические и особые усилия, такие как содействие созданию новых продуктов, услуг и бизнес-моделей. Не говоря уже о том, что это открывает путь к инновационным методам работы, которые были непрактичны до появления генеративного ИИ.

Отражая стремление к немедленной выгоде от генеративного искусственного интеллекта, большинство компаний в настоящее время в значительной степени склоняются к легкодоступным решениям. Они подключаются к:

• Инструменты повышения производительности с интеграцией генеративного искусственного интеллекта . Эти приложения направлены на повышение повседневной эффективности за счет автоматизации рутинных задач и процессов.
• Корпоративные системы с возможностями генеративного искусственного интеллекта . Эти платформы обычно используются в организациях для улучшения различных бизнес-функций за счет использования возможностей обработки и анализа данных искусственного интеллекта.
• Стандартные приложения генеративного искусственного интеллекта . Такие приложения предназначены для широкого применения и помогают широкому кругу отраслей и секторов решать общие задачи.
• Публичные модели большого языка (LLM), такие как ChatGPT . Такие платформы, как ChatGPT, служат примером общедоступных моделей LLM, известных своей универсальностью в языковой обработке, способных использоваться в различных приложениях, таких как общение, генерация контента и т. д.

С другой стороны, меньше энтузиазма вызывают более нишевые, настраиваемые инструменты генеративного ИИ, в том числе:

• Отраслевые программные приложения : это специализированные решения, предназначенные для определенных секторов и предлагающие инструменты, которые более точно соответствуют уникальным отраслевым требованиям и словарям.
• Частные модели большого языка (32%) : организации могут выбрать частные LLM, чтобы адаптировать возможности языковой обработки в соответствии со своими собственными потребностями или для повышения конфиденциальности данных.
• Индивидуальные LLM с открытым исходным кодом (25%) : в мире искусственного интеллекта это своего рода DIY: взять общедоступные LLM с открытым исходным кодом и модифицировать их, чтобы они более точно соответствовали конкретным бизнес-требованиям.

Преобладающая зависимость от универсальных, готовых к использованию решений соответствует нынешней, зарождающейся фазе генеративной интеграции искусственного интеллекта с сильным упором на оптимизацию и повышение производительности традиционных операций. Тем не менее, по мере того, как приложения для генеративного искусственного интеллекта расширяются, становясь все более обособленными, специализированными и стратегически важными, ожидается, что стратегии развития и поддерживающая технологическая инфраструктура будут развиваться соответствующим образом, охватывая более индивидуальный подход для обеспечения большего конкурентного преимущества и ценности. поколение.

Что изменилось?

Генеративный ИИ, возможно, не обладает способностью быстро создавать большую базу пользователей, такую как платформы социальных сетей или мобильные приложения, но он приводит к уникальным изменениям, которые преобразуют крупные организации изнутри. Речь идет о преобразовании работы крупных организаций изнутри наружу, повышении эффективности каждой задачи и повышении общей производительности.

В отличие от технологий, ориентированных на потребителя, генеративный ИИ не создает внешнюю пользовательскую платформу; вместо этого он строит внутренний, укрепляя костяк организаций. Это помогает освободить сотрудников для выполнения более сложной и ценной работы. И это не останавливается на достигнутом. Аналитика на основе искусственного интеллекта может копаться в глубоком море данных, которые производит организация, и получать ценную информацию и тенденции. Такой, который может формировать и направлять стратегические решения, выводя бизнес на более прибыльный путь.

Модели искусственного интеллекта могут автоматизировать рутинные задачи , снижая ежедневную нагрузку на сотрудников и высвобождая время для более ценной работы. Аналитика на основе искусственного интеллекта может анализировать огромные объемы данных для получения информации, которая будет способствовать принятию стратегических решений и, следовательно, направит компанию на более прибыльный путь. Он может произвести революцию в обслуживании клиентов за счет внедрения чат-ботов для мгновенного решения запросов, улучшить функции управления персоналом с помощью прогнозного найма и анализа талантов, а также улучшить цепочку поставок с помощью прогнозной логистики.

Здесь следует подчеркнуть, что генеративный ИИ не направлен на вытеснение человеческих усилий; речь идет об его улучшении. Речь идет о «расширении», а не об «автоматизации». Это инструмент, который позволяет сотрудникам быть более творческими, стратегическими и эффективными, что приводит к значительному повышению производительности. Окончательный триумф генеративного искусственного интеллекта в корпоративном контексте заключается в том, что он демонстрирует способность трансформировать крупные организации за счет повышения эффективности их самого ценного актива — людей. Это способствует развитию культуры совместного интеллекта, в которой человеческое творчество и принятие решений дополняются возможностями искусственного интеллекта, используя лучшие качества обоих, чтобы дать предприятиям измеримое конкурентное преимущество.

По мере нашего продвижения вперед ключевое значение будет иметь отличительная особенность генеративного ИИ — сделать организации фундаментально более эффективными и продуктивными. В мире, который все больше движим технологическим прогрессом, именно этот потенциал для поддержки человеческих талантов и оптимизации бизнес-процессов позиционирует ИИ как силу, меняющую правила игры в эволюции предприятий.

Одним из наиболее привлекательных аспектов генеративного ИИ является его универсальная применимость. От небольших стартапов до транснациональных корпораций — компании могут использовать технологии искусственного интеллекта для автоматизации сложных задач, извлечения ценной информации из больших наборов данных и создания новых способов привлечения клиентов. В отличие от предыдущих технологических волн, которые часто требовали значительных инвестиций, что делало их сферой деятельности крупных игроков, генеративный ИИ уравнивает правила игры. Теперь даже малые предприятия имеют потенциал разрушить устоявшиеся рынки и бросить вызов уже существующим рынкам, используя инновации, основанные на искусственном интеллекте.

Более того, универсальность генеративного ИИ выходит за рамки простой операционной эффективности. Это катализатор для создания новых продуктов, услуг и бизнес-моделей. Благодаря способности анализировать тенденции и прогнозировать спрос с беспрецедентной точностью компании могут выявлять и извлекать выгоду из новых рыночных возможностей быстрее, чем когда-либо прежде. Более того, генеративный искусственный интеллект позволяет компаниям предоставлять высоко персонализированное обслуживание клиентов, что стало важным отличием в современной конкурентной среде.

Однако путь к интеграции ИИ не лишен проблем. Конфиденциальность данных, этические соображения, техническая инфраструктура и пробелы в навыках — вот некоторые из ключевых вопросов, которые предприятиям необходимо решить, чтобы раскрыть весь потенциал ИИ. Поскольку предприятия расширяют границы возможного с помощью ИИ, они также несут ответственность за обеспечение этичности, прозрачности и справедливости своих инноваций. Это включает в себя решение вопросов, связанных с конфиденциальностью, безопасностью данных, занятостью и потенциальными непредвиденными последствиями использования систем искусственного интеллекта. Бизнес-лидеры должны подготовить свои организации к этому пути трансформации, формируя культуру готовности к использованию искусственного интеллекта, основанную на обучении, адаптивности и этической ответственности.

Последнее слово

Подводя итог, можно сказать, что бум генеративного искусственного интеллекта — это не просто еще одна глава в анналах технологического прогресса. Это критический момент, который может фундаментально изменить методы работы и конкуренции предприятий. Приняв эту революцию, компании смогут выйти на новый уровень эффективности, инноваций и взаимодействия с клиентами. Но для этого необходимо не просто внедрять новые технологии, но и адаптироваться к новым реалиям, которые они создают, — развивать нужные навыки, принимать изменения и внимательно ориентироваться в этическом ландшафте. При этом предприятия смогут использовать всю мощь генеративного искусственного интеллекта, продвигаясь в будущее, в котором они станут не просто участниками цифровой революции, но и лидерами, определяющими ее курс.