Шесть основных тенденций GenAI, которые будут определять повестку дня в 2024 году
Трудно поверить, что ChatGPT исполнился всего год. За последние 12 месяцев было выпущено огромное количество новых интересных продуктов, и нет никаких признаков того, что в ближайшее время темпы роста замедлятся. Даже наоборот. Ранее в ноябре OpenAI провела DevDay, на котором компания объявила о широких предложениях на рынках B2C и B2B. Cohere удвоила свои возможности по поиску знаний и частному внедрению. А Amazon Web Services запустила PartyRock, свою площадку для создания приложений ИИ без кода.
Мы считаем, что активность за прошлый месяц готовит почву для того, что ожидать в сфере искусственного интеллекта в 2024 году. Вот шесть основных тенденций, которые происходят в этой сфере.
Хотя возможности технологии продолжают расти, мы считаем, что есть четыре принципа, о которых должны помнить генеральные директора, осуществляющие свои планы по внедрению ИИ нового поколения. Эти принципы основаны на наших опытах в создании приложений на основе ИИ нового поколения с нашими клиентами в течение 2023 года, а также на десятилетиях опыта в области цифровых и аналитических трансформаций.
- ИИ нового поколения может видеть, слышать и разговаривать. Мультимодальные модели, охватывающие текст, код, изображение и звук, открывают новые возможности как для создания контента, так и для его понимания.
- ИИ нового поколения может взаимодействовать с миром. Модели ИИ нового поколения подключаются к данным и информационным системам для чтения и записи данных.
- Моделями ИИ нового поколения легче управлять. Конечные пользователи получают более последовательные результаты от вероятностных моделей благодаря новым функциям.
- Развитие ИИ нового поколения демократизируется. OpenAI объявила о новом продукте под названием "GPTs", который позволяет практически каждому создавать чат-боты на базе ИИ нового поколения с помощью интерфейсов с низким или отсутствующим кодом.
- ИИ нового поколения - это игра на платформе. Будут созданы целые рынки GPTs, где пользователи смогут обнаруживать новые приложения и публиковать свои собственные.
- Стоимость ИИ нового поколения продолжает снижаться. Например, стоимость API GPT-4 упала в два-три раза для среднего предприятия.
Хотя возможности технологии продолжают расти, мы считаем, что есть четыре принципа, о которых должны помнить генеральные директора, осуществляющие свои планы по внедрению ИИ нового поколения. Эти принципы основаны на наших опытах в создании приложений на основе ИИ нового поколения с нашими клиентами в течение 2023 года, а также на десятилетиях опыта в области цифровых и аналитических трансформаций.
Будьте целенаправленными. Задайте стратегию GenAI сверху вниз
Gen AI - это настоящая золотая лихорадка. Все, начиная от акционеров и сотрудников, заканчивая управляющими советами, пытаются развернуть самые последние и мощные инструменты GenAI, и многие крупные организации имеют более 150 случаев использования GenAI в запасе. Хотя мы разделяем их восторг (и восхищаемся их амбициями!), мы обнаружили, что разрешение десяткам проектов GenAI в различных частях организации ставит под угрозу создание ценности на масштабах.
С недавними событиями в сфере GenAI, камбрийским взрывом случаев использования и возможностей, внимание руководящих команд только продолжит разделяться. Руководство должно сосредоточиться на стратегии GenAI сверху вниз, постоянно возвращаясь к вопросу: как технология может помочь создать постоянное стратегическое преимущество между организацией и ее конкурентами? Вот несколько примеров от первопроходцев:
1.Розничные банки увеличивают удержание клиентов и конверсию предложений, развертывая чат-ботов и гипер-персонализацию, ориентированные на клиентов.
2. Службы обслуживания решают проблему нехватки рабочей силы, создавая совместные рабочие процессы для увеличения производительности существующих рабочих сил для своевременного решения запросов клиентов.
3. Поставщики IT-услуг увеличивают долю рынка, инвестируя в инструменты повышения производительности программной инженерии и устанавливая более конкурентоспособные цены на контракты.
Умные организации используют двойной подход: идентифицируют два быстрых случая использования для быстрых побед и воодушевления организации, в то время как работают над двумя более медленными, более трансформационными случаями использования, которые изменят повседневные операции бизнеса.
С недавними событиями в сфере GenAI, камбрийским взрывом случаев использования и возможностей, внимание руководящих команд только продолжит разделяться. Руководство должно сосредоточиться на стратегии GenAI сверху вниз, постоянно возвращаясь к вопросу: как технология может помочь создать постоянное стратегическое преимущество между организацией и ее конкурентами? Вот несколько примеров от первопроходцев:
1.Розничные банки увеличивают удержание клиентов и конверсию предложений, развертывая чат-ботов и гипер-персонализацию, ориентированные на клиентов.
2. Службы обслуживания решают проблему нехватки рабочей силы, создавая совместные рабочие процессы для увеличения производительности существующих рабочих сил для своевременного решения запросов клиентов.
3. Поставщики IT-услуг увеличивают долю рынка, инвестируя в инструменты повышения производительности программной инженерии и устанавливая более конкурентоспособные цены на контракты.
Умные организации используют двойной подход: идентифицируют два быстрых случая использования для быстрых побед и воодушевления организации, в то время как работают над двумя более медленными, более трансформационными случаями использования, которые изменят повседневные операции бизнеса.
Переосмыслите целые области, а не отдельные случаи использования
В 2023 году большинство организаций начали экспериментировать с GenAI, создавая временные прототипы и покупая готовые решения. Однако, когда эти решения внедряются для конечных пользователей, организации испытывают трудности с захватом ценности. Например, некоторые организации, которые инвестировали в Github Co-Pilot, пока не разобрались, как ценность возвращается бизнесу. Организации должны пересмотреть свое внимание с одного изолированного случая использования на полный жизненный цикл поставки программного обеспечения. Команды Scrum должны обязаться доставлять больше функций продукта. Или отдел продаж должен предлагать более конкурентоспособные цены своим клиентам и завоевывать больше бизнеса. Если компании ограничиваются только покупкой нового блестящего инструмента, то повышение производительности не приведет к прибыли.
Это часто означает переосмысление целых рабочих процессов и областей. Это служит двум целям: 1) Создание более гладкого пользовательского опыта, избегая частных решений; и 2) организации могут легче отслеживать ценность по сравнению с ясными бизнес-результатами. Например, страховая компания, с которой мы работали, переосмыслила свой полный процесс по обработке убытков - от первого уведомления о убытке до выплаты. Для каждого шага в этом процессе страховщик определил возможности GenAI, цифровые и аналитические возможности, не теряя из виду опыт регулировщика убытков. В конечном итоге, полный анализ по всей цепочке создания ценности привел к значительному улучшению времени обработки от начала до конца.
Это часто означает переосмысление целых рабочих процессов и областей. Это служит двум целям: 1) Создание более гладкого пользовательского опыта, избегая частных решений; и 2) организации могут легче отслеживать ценность по сравнению с ясными бизнес-результатами. Например, страховая компания, с которой мы работали, переосмыслила свой полный процесс по обработке убытков - от первого уведомления о убытке до выплаты. Для каждого шага в этом процессе страховщик определил возможности GenAI, цифровые и аналитические возможности, не теряя из виду опыт регулировщика убытков. В конечном итоге, полный анализ по всей цепочке создания ценности привел к значительному улучшению времени обработки от начала до конца.
Покупайте выборочно. Стройте стратегически
Соответствуя темпу инноваций, на рынок появляется много новых стартапов и программных продуктов, оставляя предприятия перед знакомым вопросом: "Покупать или создавать?". На стороне "покупки" мы видим организации, которые осторожно относятся к инвестированию в возможности, которые, вероятно, в конечном итоге будут доступны за долю стоимости. Эти же организации также скептически относятся к готовым решениям, не уверены, что программное обеспечение будет работать в масштабе без значительной настройки. По мере того как эти решения созревают и доказывают свою ценность, стратегии "покупки" будут продолжать играть центральную роль в любой стратегии gen AI.
Тем временем, некоторые организации также находят убедительные деловые кейсы для "создания". Эти игроки начинают с идентификации случаев использования, которые создают стратегические конкурентные преимущества по сравнению с их конкурентами, суммируя существующие преимущества в их области экспертизы, интеграции рабочих процессов или знании о регулировании. Например, использование gen AI для ускорения поиска лекарств стало стандартом индустрии в фармацевтической отрасли. Кроме того, организации инвестируют в данные и IT-инфраструктуру, чтобы обеспечить свой портфель случаев использования gen AI. Для многих организаций было мало или совсем не было инвестиций в управление неструктурированными данными. Сейчас наступило время.
Тем временем, некоторые организации также находят убедительные деловые кейсы для "создания". Эти игроки начинают с идентификации случаев использования, которые создают стратегические конкурентные преимущества по сравнению с их конкурентами, суммируя существующие преимущества в их области экспертизы, интеграции рабочих процессов или знании о регулировании. Например, использование gen AI для ускорения поиска лекарств стало стандартом индустрии в фармацевтической отрасли. Кроме того, организации инвестируют в данные и IT-инфраструктуру, чтобы обеспечить свой портфель случаев использования gen AI. Для многих организаций было мало или совсем не было инвестиций в управление неструктурированными данными. Сейчас наступило время.
Создавайте продукты
С новыми инструментами талантливый инженер может создать доказательство концепции за выходные. В некоторых случаях это может быть достаточно для удовлетворения потребностей предприятия (например, чат-бот для суммирования). Однако для большинства случаев использования в контексте крупного предприятия доказательства концепции недостаточны. Они плохо масштабируются в производство, и их производительность быстро снижается без соответствующей инженерии и экспериментов. На Dev Day OpenAI инженеры показали, насколько сложно превратить POC в продукт высокого качества для производства. В начале демонстрация POC достигла только 45% точности для задачи поиска. Через несколько месяцев и десятки экспериментов (например, тонкая настройка, повторная ранжировка, метаданные, разметка данных, оценка модели, защитные меры от рисков) инженеры достигли точности 98%.
Это приводит к двум выводам. Во-первых, организации не могут стремиться к совершенству в каждом случае использования. Они должны быть выборочными в том, когда стоит инвестировать ограниченные ресурсы инженеров для разработки высокопроизводительных приложений GenAI. Для некоторых ситуаций точность в 45% может быть достаточной для достижения бизнес-преимущества. Во-вторых, организации должны масштабировать свои возможности GenAI для достижения своих целей. Большинство организаций выделяют сотни случаев использования GenAI. Поэтому они обращаются к многоразовым компонентам кода, чтобы ускорить разработку. Посвященные инженеры, часто находящиеся в Центре компетенции (COE), кодифицируют лучшие практики в этих компонентах кода, что позволяет последующим усилиям по созданию GenAI использовать полученные уроки от первооткрывателей. Мы видели, что эти компоненты ускоряют доставку на 25% - 50%.
В течение прошлого года был бесконечный поток новостей и шума вокруг GenAI. В этом году вероятно будет похоже - но с растущим фокусом на достижение реальной бизнес-ценности для обоснования миллиардных инвестиций. От крупных предприятий до передовых стартапов организации должны сформировать свои стратегии вокруг проверенных временем принципов цифровых и аналитических преобразований. Организации, которые правильно используют эти проверенные временем знания, сформируют долгосрочные стратегические преимущества перед своими конкурентами, создавая привлекательный опыт для клиентов и увеличивая долю рынка в сложной макроэкономической среде.
Если 2023 год был годом шума, то 2024 год станет годом долгосрочного влияния в масштабе.
Это приводит к двум выводам. Во-первых, организации не могут стремиться к совершенству в каждом случае использования. Они должны быть выборочными в том, когда стоит инвестировать ограниченные ресурсы инженеров для разработки высокопроизводительных приложений GenAI. Для некоторых ситуаций точность в 45% может быть достаточной для достижения бизнес-преимущества. Во-вторых, организации должны масштабировать свои возможности GenAI для достижения своих целей. Большинство организаций выделяют сотни случаев использования GenAI. Поэтому они обращаются к многоразовым компонентам кода, чтобы ускорить разработку. Посвященные инженеры, часто находящиеся в Центре компетенции (COE), кодифицируют лучшие практики в этих компонентах кода, что позволяет последующим усилиям по созданию GenAI использовать полученные уроки от первооткрывателей. Мы видели, что эти компоненты ускоряют доставку на 25% - 50%.
В течение прошлого года был бесконечный поток новостей и шума вокруг GenAI. В этом году вероятно будет похоже - но с растущим фокусом на достижение реальной бизнес-ценности для обоснования миллиардных инвестиций. От крупных предприятий до передовых стартапов организации должны сформировать свои стратегии вокруг проверенных временем принципов цифровых и аналитических преобразований. Организации, которые правильно используют эти проверенные временем знания, сформируют долгосрочные стратегические преимущества перед своими конкурентами, создавая привлекательный опыт для клиентов и увеличивая долю рынка в сложной макроэкономической среде.
Если 2023 год был годом шума, то 2024 год станет годом долгосрочного влияния в масштабе.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024