Технические директора в силу своей роли должны консультировать руководителей высшего звена по вопросам генеративного ИИ. Портал InformationWeek приводит пять способов, с помощью которых это следует делать.
Если
По умолчанию технические директора играют ведущую роль в консультировании руководства и других заинтересованных сторон организации о том, как практически применять ИИ для развития бизнеса.
Вот пять шагов, которые могут использовать технические директора, чтобы помочь своим организациям разработать стратегию генеративного ИИ в масштабах всего предприятия:
1. Создание фундамента знаний. Большинство руководителей высшего звена знают о ИИ, но не более того, поэтому именно технический директор должен помочь им отличить факты от вымысла. Чтобы принимать взвешенные решения, руководители высшего звена должны отвлечься от шумихи и сосредоточиться на ценных инсайтах, которые организации могут получить благодаря внедрению методов ИИ.
Например, технический директор может разъяснить разницу между генеративным и дискриминационным ИИ. Это очень важно, поскольку они представляет собой совершенно разные подходы к обучению на основе данных. Кроме того, они находятся в разных точках кривой внедрения. Генеративные модели могут использоваться для решения таких задач, как генерация данных, в то время как дискриминационные модели отлично справляются с задачами классификации и прогнозирования.
2. Объяснения в терминах ценности для бизнеса. ИИ может помочь любому бизнесу повысить эффективность и генерировать новые идеи, проекты и концепции. Возможности могут быть безграничны, но начинать нужно с описания потенциальных возможностей применений в вашей отрасли. Помните, что ваших коллег из высшего руководства больше всего заинтересуют способы, с помощью которых ИИ может повысить эффективность и увеличить акционерную стоимость.
Например, в сфере управления капиталом для первого поколения помощников на базе ИИ актуальны такие сценарии использования, как резюмирование записей совещаний, составление повестки дня совещаний, планирование встреч с клиентами и интерпретация политики. Более продвинутые варианты использования оказывают большее влияние на деятельность компании и взаимодействие с клиентами, включая использование ИИ для проактивных решений по клиентским запросам, рекомендации следующих оптимальных действий, инициирования действий в домашнем офисе, построения пользовательских рабочих процессов и получения информации об эффективности портфеля.
3. Тренировка «мышечной памяти». Потенциальные возможности применения генеративного ИИ безграничны: от маркетинга и продаж до операционной, юридической и кадровой служб. Поощряя сотрудников различных дисциплин и функций, включая команду руководителей, к работе с этой технологией, вы поможете им лучше понять ее потенциальную ценность и риски для организации. После этого переходите ко второму этапу экспериментов, который может включать лицензирование обученных моделей генеративного ИИ, созданных другими, чтобы облегчить организации процесс внедрения. Такой поэтапный подход не только поможет организациям сформулировать свою стратегию в области ИИ, но для некоторых он также может послужить путем к созданию приложений собственными силами.
4. Создание руководящего комитета для определения допустимого использования ИИ и контроля качества. Как и в случае с другими технологиями, изменившими способы ведения бизнеса, необходим продуманный корпоративный подход к ИИ. Как минимум, политика допустимого использования ИИ должна следовать стандартным протоколам использования Интернета — охватывать защиту интеллектуальной собственности и ограничения на соблюдение нормативных требований, включая классификацию данных и персональной информации. Юрисконсульт, представители отделов соблюдения нормативных требований, кадров и коммуникаций должны входить в состав руководящего комитета, который устанавливает политику организации в отношении надлежащего использования ИИ и того, что может привести к риску. Кроме того, в каждой компании должны быть предусмотрены механизмы для постоянного мониторинга и совершенствования инициатив в области ИИ, а также для обеспечения соблюдения политики. Компаниям необходимо постоянно следить за развитием технологий ИИ, используя последние версии с улучшенными характеристиками безопасности и производительности.
5. Установление связи с данными. Во всех отраслях технические директора имеют все возможности для того, чтобы инициировать обсуждение руководством компании неразрывной связи данных и ИИ-приложений. Технические директора понимают, что именно данные являются движущей силой внедрения ИИ, но при этом защита данных имеет первостепенное значение. Это означает, что на уровне высшего руководства компании необходимо принять решение об инвестировании средств в надежную защиту инструментов генеративного ИИ, а также о работе по защите данных и предотвращению несанкционированного доступа к конфиденциальной информации.
Очень быстро мы увидим, как нехватка данных приведет к поиску новых источников данных для обучения моделей, на которых работает генеративный ИИ. Нарушение авторских прав, утечка конфиденциальных данных, отравление данных и нарастающая волна технологий обфускации данных приведут к тому, что доступность высококачественных данных, используемых в больших языковых моделях (LLM), будет снижена. Мультимодальный ИИ находится в зачаточном состоянии, и многие известные поставщики LLM не обладают достаточным потенциалом. Стремление к разработке более компактных и экономичных моделей и LLM с открытым исходным кодом откроет новые возможности для секторов с конфиденциальными данными и бросит вызов проприетарным LLM.
По мере расширения использования и внедрения ИИ необходимо, чтобы организации могли менять свое мышление и стратегию в отношении этой технологии. Технические директора могут взять на себя ведущую роль в информировании своих коллег о влиянии ИИ на их организации путем разработки общеорганизационных рекомендаций и мер защиты, а также выявления менее очевидных сценариев использования — тех, которые позволят повысить эффективность и конкурентные преимущества.
