Rumah > Artikel > Peranti teknologi > Perkara yang tidak diketahui di tempat kerja: Cabaran AI Generatif untuk CIO
Memastikan organisasi membentuk perkongsian yang produktif dengan alatan perisian yang semakin pintar adalah kunci kepada kejayaan strategi AI generatif dan memerlukan bimbingan dan bimbingan daripada kedua-dua pihak. Perkongsian ini akan memastikan pengguna akhir dapat memanfaatkan potensi penuh alat pintar dan merealisasikan sinergi. Oleh itu, organisasi harus mengambil bahagian secara aktif dan menggalakkan penubuhan perkongsian sedemikian untuk memastikan kedua-dua pihak boleh mempromosikan dan menyokong satu sama lain untuk mencapai matlamat bersama.
Dalam tergesa-gesa untuk membangunkan strategi teknologi untuk memenuhi janji AI generatif, banyak CIO mendapati diri mereka terperangkap dalam apa yang mungkin menjadi tugas mereka yang paling mencabar: menyediakan organisasi mereka untuk pengguna akhir mereka, yang termasuk pekerja Dari pengetahuan dan pekerja barisan pemasangan kepada doktor, akauntan dan peguam. Mereka perlu wujud bersama AI generatif dan memastikan penyepaduan lancarnya ke dalam aliran kerja.
Walaupun model dan alatan bahasa berskala besar seperti Microsoft Copilot dilihat sebagai teknologi yang membantu dan bukannya menggantikan pekerja, bilangan besar produk AI generatif yang muncul di pasaran dan pelaksanaan pantas model ini telah mencabar pandangan ini. Alat ini mampu melaksanakan banyak tugas manusia dalam persekitaran pengeluaran, mendedahkan hubungan kompleks antara mesin AI dan manusia. Akibatnya, ramai penganalisis, pemimpin pemikiran, pengilang dan CEO percaya bahawa teknologi AI mesti bekerja rapat dengan manusia dan bukannya menggantikannya.
Reuven Cohen, perunding AI strategik di syarikat Fortune 500 Baxter International, menegaskan bahawa risiko AI generatif adalah tinggi memandangkan potensi mengganggunya.
Beliau berkata: "Perdebatan adalah antara menambah tenaga kerja atau menggantikannya sepenuhnya. Pertama, orang yang paling berkebolehan dalam organisasi boleh disokong dengan AI yang disesuaikan; kedua, orang yang kurang berkemampuan boleh dihentikan secara berperingkat." " Takrifan "kurang berkemampuan" mungkin dipengaruhi oleh pembangunan teknologi dan pembangunan perkongsian manusia-mesin di kawasan di mana teknologi dilaksanakan. Ini kerana seiring dengan kemajuan teknologi, keupayaan AI generatif juga sentiasa bertambah baik, yang mungkin menjadikan manusia yang tidak menggunakan AI generatif kelihatan kurang berkemampuan dalam aspek tertentu. Walau bagaimanapun, perlu jelas bahawa AI generatif tidak akan menggantikan manusia sepenuhnya, tetapi akan bekerjasama dengan manusia untuk menyediakan penyelesaian yang lebih cekap dan pintar. Seperti kata CEO Teradyne Shannon Gath, "Manusia yang menggunakan AI generatif akan menggantikan mereka yang tidak melakukannya." Oleh itu, orang ramai harus menyesuaikan dan menguasai teknologi AI generatif secara aktif untuk meningkatkan keupayaan dan daya saing mereka.
Pada masa ini, sebahagian besar CIO menggunakan AI generatif untuk meningkatkan kecekapan dan produktiviti kerja. Menurut Gartner, 77% daripada CIO telah mula menggunakan teknologi ini. Jamie Holcombe, ketua pegawai maklumat Pejabat Paten dan Tanda Dagangan A.S., adalah salah seorang daripada mereka.
Holcombe percaya bahawa AI ialah alat pintar yang dipertingkatkan Dia tidak percaya bahawa terdapat hubungan kerjasama antara orang dan alatan, tetapi hubungan penggunaan. Pengulasnya mengalu-alukan bantuan yang diberikan oleh alatan AI untuk meringankan beban kerja kertas dan pentadbiran, membolehkan mereka menumpukan lebih pada kerja analisis yang bernas dan bukannya kerja pengaturcaraan sahaja.
Oleh itu, salah satu keutamaan CIO pada tahun 2024 adalah untuk meneroka dan mendedahkan nilai tambah yang tidak diketahui yang boleh dibawa oleh pekerja manusia dengan memanfaatkan model bahasa yang besar.
Mike Mason, ketua pegawai kecerdasan buatan di Thoughtworks, percaya bahawa memandangkan masalah ini, masih penting bagi CIO untuk mempertimbangkan untuk menyediakan alatan AI generatif baharu kepada pekerja.
“Walaupun AI menjadi lebih maju dan disepadukan ke dalam perisian dan tugas harian, kemasukan alatan AI masih menimbulkan kekeliruan kepada pekerja CIO mesti ingat bahawa pekerja mereka yang menggunakan teknologi AI ini, Dan pertimbangkan kesan AI pada pekerja, memastikan pengurusan, latihan dan integrasi yang betul disediakan untuk memanfaatkan sepenuhnya pelaburan mereka ”
Pembentukan perkongsian rapat
Vipin Mayar, ketua inovasi kecerdasan buatan di Fidelity Financial Services, berkata pada Sidang Kemuncak Ketua Pegawai Kecerdasan Buatan di Boston pada Disember bahawa pulangan awal telah terbukti membuahkan hasil untuk penjimatan kos dan keuntungan kecekapan.
Walaupun Mayar mengakui bahawa model bahasa yang besar tidak setanding dengan kecerdasan manusia, beliau percaya bahawa kepantasan inovasi dalam AI generatif adalah tiada tandingannya. "Ia hanya 13 bulan dan ia menjadikan masa tidak linear," katanya bergurau Namun, untuk memastikan pekerja mendapat yang terbaik daripada alat ini, Mayar mengesyorkan menggunakan gabungan model bahasa besar Multimodal berstruktur untuk set data dan data tidak berstruktur direka untuk menjadi. lebih kecil dan khusus tugas.
Yvonne Li, Naib Presiden Kepintaran Buatan, Kejuruteraan Data dan Sains Keputusan di Bahagian Auto Lanjutan, bersetuju bahawa teknologi itu — dan cara manusia boleh memanfaatkannya — masih di peringkat awal.
“AI bukan ubat mujarab, AI generatif boleh menyatukan data dan memberi saintis data perspektif yang berbeza, tetapi ia tidak boleh membuat idea untuk kami Orang ramai menggunakan AI untuk meningkatkan kecekapan dan sebagai alat untuk mendiagnosis masalah Reuters ialah sebuah organisasi yang bertujuan untuk menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan kecekapan. Syarikat itu baru-baru ini mengeluarkan platform AI generatif yang memudahkan pembangun mencipta penyelesaian seperti AI-Assisted Research on Westlaw Precision. Shawn Malhotra, ketua kejuruteraan di Thomson Reuters, berkata Westlaw, yang menggunakan teknologi AI generatif, membolehkan editor undang-undang menjana ringkasan dokumen untuk penyelidikan undang-undang dalam beberapa minit, yang akan mengambil masa beberapa hari atau minggu untuk disiapkan pada masa lalu.
Selain itu, terdapat kerja penggubalan undang-undang daripada Thomson Reuters dan Microsoft Copilot, membuka kunci ciri yang lebih canggih untuk editor undang-undang. Tetapi pemerhati berkata inovasi sedemikian memerlukan CIO untuk membangunkan strategi peningkatan kemahiran dan tadbir urus untuk memastikan pekerja boleh mendapat manfaat daripada AI generatif baharu di mana sahaja mereka berada. Ini akan menjadi kritikal tidak lama lagi kerana dorongan untuk peningkatan produktiviti memberi tekanan kepada pekerja di seluruh perusahaan untuk belajar bekerja dengan model bahasa yang besar, yang kebanyakannya masih dalam fasa ujian perintis.
"Model bahasa yang besar boleh dan akan mengatasi keupayaan manusia dalam banyak cara, tetapi saya yakin bahawa AI akan terus meningkatkan keupayaan manusia," kata John T., CIO pemastautin Deloitte A.S. dan bekas CIO global Vanguard Group Marcante. “Saya fikir AI akan menjadi teman rapat umat manusia sekarang dan pada masa hadapan.”
Marcante menekankan bahawa untuk memastikan hubungan mesra, adalah penting untuk mempertimbangkan aliran kerja pihak berkepentingan semasa melaksanakan AI generatif.
"Adalah penting untuk diingat bahawa menggunakan AI untuk mempercepatkan proses yang sudah lapuk atau membebankan boleh menjadi satu kesilapan.
Mengubah cara kerja dilakukan
Dalam masa, teknologi dan cara penggunaannya berkembang dan berubah, yang pasti akan mengubah cara orang ramai menggunakan sepenuhnya alatan ini.
Pada penghujung tahun lepas, Gartner memperkenalkan secara terperinci bagaimana AI generatif akan mengubah sepenuhnya hubungan manusia-mesin pada persidangan tahunan Simposium IT/Xpo.
Penganalisis Gartner Mary Mesaglio berkata: "Ini bukan sekadar trend teknologi atau perniagaan, tetapi benar-benar perubahan dalam cara kita berinteraksi dengan mesin. Kami beralih daripada apa yang mesin boleh lakukan untuk kami kepada apa yang mesin boleh lakukan untuk kami. Apa ia boleh jadi. Mesin berkembang daripada alatan kami kepada rakan sepasukan kami.”
Mesin berkembang bukan sahaja menjadi rakan kongsi kerja, tetapi juga menjadi pelanggan, kata Mesaglio. Contohnya, pencetak HP boleh membeli dakwat apabila diperlukan selepas disambungkan kepada perkhidmatan yang memantau tahap penggunaan, dan kereta Tesla boleh memesan alat ganti apabila diagnostik kendiri mendedahkan kerosakan.
Holcombe dari USPTO juga percaya bahawa pembangunan antara muka akan membantu pekerja menggunakan alatan ini dengan lebih berkesan, dan antara muka manusia-komputer generasi akan datang ialah bahasa semula jadi dan bukannya papan kekunci dan tetikus. Tetapi dia masih percaya bahawa model bahasa yang besar tidak akan menggantikan kognisi manusia dalam masa terdekat.
“Pemikiran dan analisis manusia masih belum diatasi oleh mesin, kerana algoritma itu sendiri adalah lelaran terbaik untuk tekaan dan percubaan dan kesilapan, dan saya tidak pernah melihat mesin membuat lonjakan intuitif tanpa pengaturcaraan manusia
Usama Fayyad, pengarah eksekutif Institut Kecerdasan Buatan Pengalaman di Universiti Timur Laut, percaya bahawa kecerdasan buatan perbualan menjadi semakin penting dalam perusahaan, dan dari masa ke masa ia boleh memberikan jawapan yang lebih baik kepada masalah. Penjanaan kandungan, rumusan dokumen dan analisis ditambah serta alat pengekstrakan cerapan serta algoritma membuat keputusan yang memerlukan penambahan manusia juga akan menjadi kes penggunaan penting untuk perusahaan merentas industri, katanya.
Tetapi untuk membolehkan alat ini mencapai potensi sepenuhnya, bagaimana dan berapa kerap manusia menggunakannya menjadi sangat penting. Ini adalah sifat teknologi.
Joe Atkinson, ketua pegawai produk dan teknologi di PwC US, percaya bahawa aplikasi AI generatif boleh membantu mewujudkan tenaga kerja yang lebih celik teknologi, tetapi tidak jelas bagaimana pekerja boleh menambah nilai kepada alatan itu sendiri, yang berdasarkan Reka Bentuk boleh dipelajari semasa bekerja. Beliau berkata tidak dinafikan bahawa kreativiti manusia diperlukan untuk meningkatkan kualiti aplikasi.
Untuk tujuan ini, Gartner mengesyorkan agar CIO mewujudkan prinsip "rumah api" untuk menentukan cara pekerja dan mesin akan berinteraksi pada tahun hadapan - keutamaan yang Gartner anggap sama pentingnya dengan mencapai kesediaan AI data dan melaksanakan keselamatan sedia AI.
Lagipun, AI generatif bukanlah alat yang sesuai untuk semua—sekurang-kurangnya belum lagi—ia memerlukan pengawasan dan pengalaman manusia untuk memastikan ketepatan, hasil yang berkualiti dan keselamatan.
Untuk tujuan ini, CIO sedang menyediakan kursus pendidikan dan latihan untuk memperkenalkan alat AI generatif secara beransur-ansur ke tempat kerja dan membolehkan orang ramai menggunakannya dengan yakin.
Atas ialah kandungan terperinci Perkara yang tidak diketahui di tempat kerja: Cabaran AI Generatif untuk CIO. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!