Skuteczne strategie wdrażania generatywnego AI w Businessie

Jeśli jeszcze nie rozważałeś wdrożenia generatywnego AI w swojej organizacji... powinieneś! 💁🏻

Zgodnie z prognozami, branża generatywnej sztucznej inteligencji (AI) ma się przekształcić w branżę 356 miliardów dolarów przemysł do 2030 roku. 🤯

Niezależnie od tego, co znajduje się na Twojej liście kontrolnej - oszczędność znacznego czasu i kosztów lub zmniejszenie zależności od zasobów ludzkich - generatywne modele AI pomogą Ci to osiągnąć, przybliżając Cię do większych celów biznesowych. 🎯

Chcesz dowiedzieć się więcej? Czytaj dalej, aby poznać świat generatywnej sztucznej inteligencji i jej przypadki użycia oraz zobaczyć wiele sposobów na zwiększenie wydajności operacyjnej. Zaczynajmy! 💃🏻

Wdrażanie generatywnej AI: 60-sekundowe podsumowanie

1. Identyfikacja potencjalnych przypadków użycia
   2. Prototypowanie
      3. Rozwój
         4. Wdrożenie
            5. Potencjalne wyzwania związane z wdrożeniem
               6. Najlepsze praktyki do naśladowania ## Co to jest generatywne AI?

Generatywna sztuczna inteligencja (lub gen AI, jak jest powszechnie znana) to technologia AI, która wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP), techniki uczenia maszynowego i przetwarzanie obrazu w celu identyfikacji podstawowych wzorców w istniejących danych oraz generowania odpowiedzi i nowej zawartości.

Podamy przykład.

Załóżmy, że założyłeś biznes online. Wszystko jest już ustawione - strona internetowa, sklep eCommerce itp. Ale właśnie wtedy, gdy miałeś rozpocząć działalność, zdałeś sobie sprawę, że nie utworzyłeś żadnych opisów produktów. 😥

W tym miejscu do gry wkraczają generatywne modele AI, takie jak ChatGPT, Google Gemini, Claude czy Llama. Potrzebują one tylko podstawowych danych wejściowych - takich jak nazwa produktu, funkcje, koszt itp. W ciągu kilku sekund narzędzia te wygenerują angażujące, przyjazne dla SEO opisy produktów, które odzwierciedlają USP produktu - podobnie jak w przypadku każdego doświadczonego copywritera. ✍️

W rzeczywistości "teksty" to nie wszystko. Narzędzia AI gen generują również różne inne zawartości, takie jak audio, wideo, obrazy, projekty, kody oprogramowania - a nawet dane syntetyczne. I nie, to nie magia. 🪄

U podstaw generatywnej sztucznej inteligencji leżą trzy modele głębokiego uczenia - wariacyjne autoenkodery (VAE), generatywne sieci adwersarzy (GAN) i transformatory:

• Autokodery wariacyjne (VAE): VAE są najbardziej podstawowym modelem z tych trzech. Wykorzystują sieci neuronowe do uczenia się wzorców z danych szkoleniowych poprzez kompresowanie ich do prostszego formularza. Następnie rozszerzają je, aby wygenerować nowe dane
• Generative Adversarial Networks (GAN): GAN są wszechstronne. Łączą dwie sieci neuronowe przeszkolone na rzeczywistych danych w celu generowania wysoce realistycznej zawartości, takiej jak audio, wideo, obrazy itp.
• Transformatory: Transformatory są najczęściej używane do zadań związanych z językiem naturalnym. Przetwarzają one duże ilości danych tekstowych, aby nauczyć się wzorców językowych i kontekstu w celu wygenerowania spójnego tekstu

Tak więc, gdy potrzebujesz fragmentu zawartości, jeden z tych trzech komponentów robi magię! 🧙

📚 Przeczytaj także: ChatGPT vs. ClickUp

Kluczowe przypadki użycia generatywnego AI

Istnieje wiele możliwości wdrożenia generatywnej AI w organizacji.

Generowanie zawartości

Prawie 82% specjalistów ds. sprzedaży korzysta z generatywnego AI do tworzenia zawartości i Ty też powinieneś.

Niezależnie od tego, czy chodzi o długie formularze, takie jak blogi i artykuły, czy krótkie materiały marketingowe, takie jak opisy produktów i kopie w mediach społecznościowych, rozwiązania generative AI generują wszelkiego rodzaju zawartość pisemną - wszystko dzięki możliwościom przetwarzania języka naturalnego.

Projekt graficzny

Generatywne narzędzia AI, takie jak Stable Diffusion i Midjourney, przełamują bariery w generowaniu tekstu na obraz.

Wprowadź opisową podpowiedź tekstową i zobacz, jak te narzędzia generują unikalne, wysokiej jakości obrazy od podstaw. Możesz ich użyć do natychmiastowego tworzenia logo, wizualizacji w mediach społecznościowych, plakatów do kampanii marketingowych i innych elementów graficznych.

🎁 Bonus: Podnieś jakość swoich wyników generowanych przez AI - wykorzystaj ClickUp RISEN i dowiedz się, jak tworzyć bogate w kontekst podpowiedzi AI w 5 prostych krokach! ⚡

Rozwój produktu

Opracowanie produktu wiąże się z kilkoma zadaniami wymagającymi dużego wysiłku.

Narzędzia AI pozwalają zautomatyzować większość z nich. Niezależnie od tego, czy chcesz zidentyfikować trendy w różnych produktach, czy wygenerować wgląd w wydajność konkretnego produktu - narzędzia te uzupełniają Twoje wysiłki. Pomagają również w burzy mózgów i debugowaniu kodu.

Obsługa niestandardowa

Generatywne chatboty i wirtualni asystenci wykorzystujący AI zapewniają natychmiastowe i dokładne rozwiązywanie zapytań klientów. Odpowiadają na pytania, rozwiązują typowe problemy i rekomendują produkty, dzięki czemu pracownicy mogą skupić się na złożonych kwestiach i zadowoleniu klientów.

Umożliwia to firmom szybsze reagowanie oraz zwiększenie poziomu obsługi i zadowolenia klientów.

Czytaj więcej: Jak wykorzystać AI w marketingu (przypadki użycia i narzędzia)

Kroki do powodzenia wdrożenia generatywnego AI

Myślisz o wdrożeniu generatywnej AI? Postępuj zgodnie z krokami podanymi poniżej!

Krok 1: Zrozumienie problemu i identyfikacja potencjalnych przypadków użycia

AI generatywne ma miliardy wdrożeń. Jednak używanie jej do każdego zadania raczej komplikuje sprawy niż je upraszcza. Problemy takie jak niespójność wyników, niedokładność i podatność danych na ataki szybko się nasilają.

Tak więc, starannie wybierz problem, który chcesz rozwiązać za pomocą tej technologii. Następnie zrób listę i nadaj priorytet zadaniom lub operacjom, w których wdrożenie generatywnego AI znacząco wpływa na wydajność, koszty i skalowalność.

💡 Pro Tip: Jeśli po raz pierwszy korzystasz z generatywnego modelu AI, sugerujemy najpierw automatyzację zadań o niskiej stawce, takich jak wprowadzanie danych, planowanie spotkań, zarządzanie kalendarzem itp. Pozwoli to zminimalizować ryzyko i jednocześnie zapoznać się z technologią. Pozwala to również na zbadanie większej liczby wdrożeń w miarę skalowania.

Krok 2: Scena prototypowania

Nadszedł czas na stworzenie prototypów modelu AI, który skutecznie rozwiązuje zidentyfikowany problem. Istnieją trzy główne kroki w tej scenie:

#1: Zbieranie danych

Pierwszym krokiem w tworzeniu dowolnego modelu AI jest gromadzenie danych - innymi słowy, zbieranie danych, które zostaną wykorzystane do trenowania i testowania modelu. Ma to kluczowe znaczenie, ponieważ umożliwia modelowi AI identyfikację wzorców i trendów, na podstawie których będzie generował dane wyjściowe.

Zacznij więc od identyfikacji odpowiednich źródeł danych. Mogą to być platformy mediów społecznościowych, wyszukiwarki, strony internetowe lub dane Twojej firmy. Gdy już to zrobisz, zbierz z nich różne wysokiej jakości ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane.

Ponieważ zebrane dane niesekwencyjne i sekwencyjne są surowe, musisz zapewnić dodatkowy kontekst, aby zwiększyć ogólną dokładność i skuteczność generatywnego modelu AI. W tym miejscu do gry wkracza etykieta danych.

Etykieta danych odnosi się do przypisywania kontekstowych etykiet lub adnotacji do danych. Niektóre popularne techniki etykietowania danych to crowdsourcing, aktywne uczenie się i uczenie transferowe.

#2: Wstępne przetwarzanie danych

Ważne jest, aby upewnić się, że dane wprowadzane do generatywnego modelu AI są spójne i dokładne. Tak więc, po zrobieniu etykiety danych, należy wstępnie przetworzyć dane, aby były spójne, wolne od szumów i istotne.

Aby wstępnie przetworzyć dane, zacznij od czyszczenia danych. Weź surowe dane i wyeliminuj te z brakującymi wartościami, niedokładnościami lub duplikatami.

techniki Data augmentation i tokenization również zwiększą rozmiar, różnorodność i jakość danych.

Następnie podziel wstępnie przetworzone dane na trzy kategorie: zestawy szkoleniowe, walidacyjne i testowe. Wykorzystaj treningowy zestaw danych do szkolenia generatywnego modelu AI, walidacyjny zestaw danych do dostrojenia jego wydajności, a testowy zestaw danych do przetestowania żywotności i skuteczności ostatecznego modelu.

#3: Wybór odpowiednich algorytmów

Istnieje szeroki zakres algorytmów AI do wyboru. Jednak wybór najbardziej odpowiedniego jest bardzo ważny, ponieważ wpłynie na jakość i dokładność wyników.

Tak więc po posegregowaniu danych, wybierz najlepszy algorytm w oparciu o swój problem, wybraną strukturę głębokiego uczenia i wymagania obliczeniowe.

Dodatkowo należy ocenić jego wydajność na wstępnie przetworzonych danych, aby zapewnić maksymalną przydatność.

**Allen Newell, Herbert A. Simon i Cliff Shaw wynaleźli pierwszy prawdziwy program sztucznej inteligencji, Logic Theorist, do zrobienia pod koniec 1955 roku!

Krok 3: Faza rozwoju

W tym momencie będziesz miał już gotowy prototyp swojego modelu AI. Przejdźmy więc do fazy rozwoju i zacznijmy budować model. Jeśli zostanie wykonana perfekcyjnie, faza ta zapewni, że model gen AI będzie wydajny, solidny i gotowy do długoterminowego wdrożenia.

Faza rozwoju obejmuje przede wszystkim:

• Wybór odpowiedniej opcji przechowywania danych
• Wybór odpowiednich struktur przetwarzania danych
• Projektowanie i optymalizacja kodu
• Wdrożenie technik przetwarzania w chmurze w celu obsługi dużych ilości danych i zapytań
• Konteneryzacja danych i kodu w różnych środowiskach
• Wdrażanie buforowania danych

Biorąc pod uwagę liczbę złożonych i czasochłonnych kroków na tym etapie, łatwo jest wkradać się w ten proces niegospodarność i nieefektywność. Ale nie, jeśli używasz ClickUp .

ClickUp, narzędzie do zarządzania pracą typu "wszystko w jednym", zawiera różne funkcje i funkcje, które wspierają Ciebie i Twój zespół, aby zapewnić maksymalną wydajność podczas budowania generatywnego modelu AI. Oto kilka z nich:

Zadania ClickUp

Zarządzaj dużymi projektami małym wysiłkiem z pomocą ClickUp Tasks

Użyj Zadania ClickUp aby perfekcyjnie zarządzać każdym zadaniem programistycznym.

Śledź postęp zadań, przydzielaj obowiązki, dostosowuj priorytety i wizualizuj swoją pracę, aby zapewnić jej powodzenie.

Jak to pomaga:

• Włącz niestandardowe powiadomienia, aby być na bieżąco
• Ustawienie powtarzających się zadań do rutynowej pracy
• Przypisywanie komentarzy do komunikacji opartej na działaniach

Widoki ClickUp

współpracuj ze swoim zespołem na widokach ClickUp, aby nigdy nie przegapić żadnego rytmu

Potrzebujesz pomocy w zarządzaniu współpracą w Teams? Widoki ClickUp jest Twoim rozwiązaniem!

Wizualizuj i zarządzaj całym cyklem pracy dzięki ponad 15 widokom w jednym miejscu. Sprawdź status projektu w dowolnym wybranym formacie - lista, tabela, wykres Gantta lub kalendarz - aby skutecznie dostosować wysiłki zespołu!

Jak to pomaga:

• Niestandardowe układy dopasowane do potrzeb projektu
• Grupowanie zadań według osoby przypisanej, priorytetu lub statusu
• Bezproblemowe przełączanie się między typami widoków

Dokumenty ClickUp

Udostępniaj, proś, sugeruj - do zrobienia wszystkiego w centralnej lokalizacji z ClickUp Docs

Użyj Dokumenty ClickUp do współpracy z zespołem i centralnego udostępniania pomysłów, spostrzeżeń i sugestii w celu zminimalizowania pętli sprzężenia zwrotnego.

Zorganizuj każdy szczegół w zagnieżdżonych dokumentach, aby stworzyć ostateczną bazę wiedzy dla rozwoju AI.

Jak to pomaga:

• Umożliwienie zespołowej edycji w czasie rzeczywistym
• Śledzenie wersji dokumentów dla uporządkowanych aktualizacji
• Osadzanie multimediów w celu wzbogacenia zawartości
• Udostępnianie w obszarze roboczym lub publicznie za pomocą połączonych bezpiecznych linków

Śledzenie czasu ClickUp

upewnij się, że Twój zespół jest zawsze wydajny i produktywny dzięki ClickUp Time Tracking

Dokładnie sprawdzaj wkład i wydajność każdego członka zespołu dzięki Śledzenie czasu ClickUp .

Można go używać do śledzenia czasu spędzonego nad zadaniem, ustawienia szacowanego czasu, wysyłania przypomnień i przeglądania raportów w celu uzyskania maksymalnej wydajności.

Jak to pomaga:

• Generowanie kart czasu pracy w celu dokładnego prowadzenia dokumentacji
• Identyfikować możliwości poprawy wydajności
• Synchronizację z zewnętrznymi narzędziami w celu uzyskania skonsolidowanych danych

Pulpity ClickUp

zobrazuj cały swój cykl pracy i uzyskaj wgląd w jego usprawnienie dzięki ClickUp Dashboards

Sprawdź ogólny postęp każdego zespołu zaangażowanego w rozwój gen AI z pomocą Pulpity ClickUp .

Możesz ustalać priorytety pracy, sprawdzać wydajność, zarządzać obciążeniem pracą, otrzymywać spostrzeżenia i wizualizować status projektu - wszystko na wyciągnięcie ręki.

Jak to pomaga:

• Dodawanie widżetów w celu dostosowania wglądu w dane
• Śledzenie kluczowych wskaźników wydajności w czasie rzeczywistym
• Filtrowanie danych w celu skupienia się na określonych wskaźnikach

Krok 4: Wdrożenie

Hurra! Po całym prototypowaniu i rozwoju, Twój model AI jest wreszcie gotowy do wdrożenia. Jest to moment, w którym model jest wdrażany w środowisku produkcyjnym i może być używany przez pracowników i/lub niestandardowych 🥳

Możesz teraz wdrożyć generatywną sztuczną inteligencję w swoim miejscu pracy, choć, spójrzmy prawdzie w oczy, jest to dość długi proces. Dlaczego więc nie wybrać prostszych, innowacyjnych i łatwo dostępnych rozwiązań, takich jak ClickUp Brain ?

zautomatyzuj zadania i wprowadź wydajność w swoim cyklu pracy dzięki ClickUp Brain_

Potężne generatywne rozwiązanie AI od ClickUp, Brain jest najlepszym narzędziem dla każdego wymogu automatyzacji. Niektóre sposoby wdrożenia ClickUp Brain w Twoim cyklu pracy obejmują:

• Pisanie i zarządzanie zawartością: Automatyczne generowanie konspektów, zarządzanie harmonogramami treści i etykiety dla współpracowników w celu usprawnienia produkcji treści ✅ Przydzielanie zadań do projektów: Automatyczne generowanie konspektów, zarządzanie harmonogramami treści i etykiety dla współpracowników w celu usprawnienia produkcji treści
• Przypisywanie zadań do projektów: Sugerowanie członków zespołu do zadań w oparciu o umiejętności i dostępność oraz automatyczne przypisywanie ról w celu zaoszczędzenia czasu ✅
• Organizacja dokumentów: Automatyczne sortowanie dokumentów według projektu, zespołu lub daty, co ułatwia lokalizację plików bez konieczności ręcznej organizacji ✅
• Analiza danych: Analizowanie danych projektu i dostarczanie wglądu w celu wsparcia procesu decyzyjnego
• Zarządzanie zadaniami: Tworzenie, aktualizowanie i pobieranie zadań i powiązanych z nimi szczegółów, śledzenie statusu i wysyłanie automatycznych aktualizacji postępu
• Obsługa klienta: Dostarczanie gotowych odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania, kierowanie zapytań do odpowiednich członków zespołu i efektywne rejestrowanie zgłoszeń wsparcia ✅

To nie wszystko - oprócz tego, że ClickUp Brain jest potężny, jest również łatwy w użyciu i dostępie. W rzeczywistości jest on całkowicie zintegrowany z platformą do zarządzania projektami ClickUp, dzięki czemu otrzymujesz rozwiązanie typu "wszystko w jednym". Nie jest wymagana osobna implementacja!

Przeczytaj również: Jak zintegrować AI ze stroną internetową

Dlaczego generatywna sztuczna inteligencja jest niezbędna dla Twojego biznesu

Modele generatywnej sztucznej inteligencji są w stanie przyczynić się do rozwoju biznesu pod każdym względem - od pobudzania inicjatyw strategicznych po pomoc w codziennych drobiazgach. 📶

Oto niektóre z ich zalet:

Zwiększona kreatywność

Załóżmy, że po latach prób i błędów w końcu udało ci się zebrać solidny zespół kreatywny. Ale czy to gwarantuje brak bloków twórczych? Nawet po najlepszych wysiłkach będą dni, w których dopadnie cię twórczy zastój. 🤕

Posiadanie generatywnego AI zintegrowanego z systemem kreatywnym daje ci bezawaryjny system zapasowy. Dzięki sieciom neuronowym i zaawansowanym algorytmom te generatywne modele AI pomagają w burzy mózgów, rozwijaniu niekompletnych pomysłów i tworzeniu nowej zawartości - pisemnej, wizualnej i dźwiękowej - od podstaw. ✨

Hiper-personalizacja

Zanim pojawiły się generatywne modele AI, wyszukiwarki były dla nas wszystkim. Najlepszą różnicą między nimi jest jednak stopień personalizacji.

Powiedzmy, że potrzebujesz sugestii na następne wakacje. Podczas gdy Google poleca kilka popularnych miejsc, generatywne narzędzie AI przeanalizuje szczegóły, takie jak preferencje, budżet i historia podróży, aby dać ci dostosowane rekomendacje.

Wyobraź sobie liczbę możliwych sposobów wykorzystania tego przez Business. Od poprawy jakości każdej interakcji z klientem po opracowanie spersonalizowanych produktów i usług, które można skalować - niebo jest limitem dzięki generatywnej sztucznej inteligencji! 🦸

Lepsze podejmowanie decyzji

Analiza danych dotyczących produktów i wydajności jest niezbędna, aby firma mogła wprowadzać innowacje i rozwijać się. Nie jest jednak możliwe, aby każdy Business - zwłaszcza mniejszy - posiadał dedykowany zespół do analizy danych. Rozwiązanie pośrednie? Generatywne AI!

Tysiące wielowarstwowych sieci neuronowych umożliwiają tym modelom AI interpretację i analizę ogromnych ilości danych w celu identyfikacji trendów, wzorców i korelacji, do zrobienia czego zazwyczaj zdolni są tylko doświadczeni analitycy i badacze. Pomaga to firmom podejmować świadome decyzje i ulepszać ich strategie, oferując przydatne informacje. 🤩

Poprawa jakości obsługi klienta

Prezenty i rabaty są w porządku. Jeśli jednak zależy ci na trwałym zadowoleniu klientów, nie możesz iść na kompromis w kwestii rozwiązywania zapytań - nie jest to konieczne 90% niestandardowych klientów się z tym zgadza .

Jednak dokładne rozwiązywanie zapytań w akceptowalnym czasie wymaga dużego wysiłku i koordynacji. Potrzebujesz super-wydajnej struktury obsługi klienta z scentralizowaną bazą wiedzy i szybko reagujący zespół.

Pod tym względem generatywna AI jest opłacalnym rozwiązaniem. Chatboty i wirtualni asystenci AI mogą zrozumieć zapytania i dostarczyć odpowiednie rozwiązania z bazy wiedzy.

Ponadto, ponieważ technologia ta może działać 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu bez przestojów, będziesz w stanie odpowiadać niestandardowym klientom przez cały czas. Przyspiesza to również rozwiązywanie zapytań, jeszcze bardziej zwiększając zadowolenie klientów. 😊

Poprawa wydajności

Przeciętny pracownik spędza ponad 50% godzin pracy do zrobienia powtarzalnych zadań, takich jak wprowadzanie danych, tworzenie dokumentów itp.

Jeśli przypomina ci to twoją siłę roboczą, powinieneś być zaniepokojony. Oto dlaczego:

Zadania te nie wymagają żadnych specjalistycznych umiejętności ani wiedzy. Jeśli pracownicy są stale z nimi związani, marnujesz ich potencjał, który mógłby zostać wykorzystany do wykonywania obowiązków wymagających specjalistycznej wiedzy. Ostatecznie staje się to głównym powodem, dla którego organizacje nie osiągają wydajności w swoich działaniach.

Wdrożenia generatywnej AI zapobiegają temu zjawisku. Możliwości generatywnej AI pozwalają wykorzystać zasoby ludzkie i zmaksymalizować wydajność organizacyjną poprzez automatyzację każdego powtarzalnego zadania, które zabija wydajność pracowników.

To nie wszystko - narzędzia takie jak ClickUp idą o krok dalej. 🥳

Zarządzaj automatyzacjami AI i twórz niestandardowe za pomocą ClickUp Automations

Z Automatyzacja ClickUp bez wysiłku zarządzaj całą automatyzacją AI w jednym miejscu - niezależnie od tego, czy jest to związane z zarządzaniem projektami, marketingiem czy jakąkolwiek inną funkcją biznesową.

ClickUp zapewnia również dostęp do zakresu wstępnie zaprojektowanych szablonów automatyzacji, które umożliwiają przypisywanie zadań, publikowanie komentarzy i kompleksowe śledzenie statusu każdego zautomatyzowanego zadania. 🏆

Skalowalność

Częstym problemem rozwijających się organizacji jest skalowalność. Do zrobienia bez utraty wydajności? Odpowiedź leży w generatywnym AI.

Modele AI pomagają firmie rozwijać biznes bez zwiększania kosztów poprzez automatyzację procesów i poprawę wglądu w dane. Ponadto narzędzia AI, takie jak ClickUp AI, skalują się w górę i w dół wraz z Tobą, aby dopasować się do zmieniających się wymagań.

Czytaj więcej: AI w zarządzaniu czasem: Przypadki użycia i narzędzia do inteligentnego planowania czasu

Wyzwania w implementacji generatywnej AI

Tak, generatywne modele AI są w stanie przekształcić Twój Business. Mają jednak również sporo wad.

Tak więc, jeśli twoja organizacja nigdy wcześniej nie korzystała z generatywnej sztucznej inteligencji - lub jakiegokolwiek modelu AI - oto kilka kluczowych kwestii, które musisz wziąć pod uwagę przed rozpoczęciem:

Niska jakość danych

Generatywne modele AI wykorzystują duże ustawienia danych treningowych do tworzenia zawartości. Jakość i poprawność odpowiedzi modelu AI będzie zależna od jakości danych treningowych.

Obawy etyczne

Wykorzystanie AI przez organizacje może budzić obawy o przejrzystość i możliwość niewłaściwego wykorzystania. Bez jasno określonych wytycznych dotyczących odpowiedzialnego korzystania z AI, organizacja może spotkać się z brakiem zaufania i wątpliwościami natury etycznej.

Prywatność i bezpieczeństwo

Generatywne modele AI opierają się na ogromnych i zróżnicowanych zbiorach danych, w tym danych osobowych, finansowych, medycznych, behawioralnych i generowanych przez użytkowników. Ten wysoki poziom wykorzystania danych sprawia, że są one podatne na zagrożenia, takie jak nieautoryzowany dostęp i wycieki danych, co budzi poważne obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych.

Potencjał do stronniczości

Zapewnienie wysokiej jakości danych szkoleniowych ma kluczowe znaczenie dla szkolenia generatywnych algorytmów AI.

Jeśli odzwierciedlają one jakiekolwiek uprzedzenia - płciowe, kulturowe, rasowe itp. - dane wyjściowe generowane przez te modele również będą takie same.

🧠 Ciekawostka: W 2023 r ankiecie przeprowadzonej przez Applause w celu uzyskania wglądu w doświadczenia użytkowników z generatywnymi usługami AI, około 47% respondentów stwierdziło, że otrzymało stronnicze dane wyjściowe! 🤔

Utrata dokładności

Korzystając z modeli generatywnych AI, musisz upewnić się, że dane wejściowe są szczegółowe i dokładne, jeśli chcesz, aby dane wyjściowe były wolne od błędów. Mimo to zawartość generowana przez AI może być błędna, dlatego często jest uważana za niewiarygodną i wymaga ludzkiego nadzoru.

Najlepsze praktyki wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji

Teraz, gdy wiesz już o potencjalnych wadach związanych z wdrażaniem generatywnej sztucznej inteligencji, oto kilka wskazówek, jak je przezwyciężyć i zwiększyć wydajność w miejscu pracy i wydajność:

Priorytetem jest bezpieczeństwo danych ✅

Wdrożenie generatywnego AI w dowolnym procesie biznesowym może budzić obawy o prywatność i bezpieczeństwo danych.

Aby temu zapobiec, należy egzekwować solidne protokoły bezpieczeństwa. Wdrażaj środki takie jak szyfrowanie danych, anonimizacja danych i ograniczony dostęp. Zachęcaj do przestrzegania standardów bezpieczeństwa danych, takich jak RODO i HIPPAA.

Środki te chronią Ciebie i Twoich niestandardowych klientów przed naruszeniami cyberbezpieczeństwa, jednocześnie zwiększając zaufanie użytkowników.

Plan dla ludzkiego nadzoru ✅

Jak powiedzieliśmy wcześniej, jakość wyjściowa każdego generatywnego rozwiązania AI opiera się na jakości i dokładności jego danych szkoleniowych.

Chociaż zawsze lepiej jest trenować model generatywny AI na danych najwyższej jakości, aby tego uniknąć, proces ten wymaga czasu i wiedzy technicznej.

Na szczęście planowanie nadzoru ludzkiego jest łatwiejszym i stosunkowo szybszym sposobem na zapewnienie, że wyniki są zawsze bezbłędne. Upewnij się, że wszystko wygenerowane przez generatywny model AI zostało dokładnie sprawdzone przed wdrożeniem.

Zacznij od małego ✅

Rozpocznij od limitowanych wdrożeń i skaluj stopniowo, gdy uzyskasz wystarczający dowód słuszności koncepcji.

Na początek można zautomatyzować powtarzające się zadania, które nie wymagają dbałości o szczegóły, takie jak wprowadzanie danych, skanowanie dokumentów, niektóre odpowiedzi na wiadomości e-mail (np. e-maile poza biurem), śledzenie zamówień, podstawowe odpowiedzi na często zadawane pytania itp.

Gdy proces zaaklimatyzuje się do tej zmiany, skaluj i automatyzuj bardziej złożone zadania, uwalniając pełny potencjał Gen AI.

Posiadaj przejrzystą mapę drogową i politykę AI ✅

Zdefiniowanie celów biznesowych dla wdrożenia AI i udostępnianie ich wszystkim zainteresowanym stronom. Opracuj jasne wytyczne dotyczące rozwoju i wdrażania AI oraz przeszkol swoich pracowników w zakresie odpowiedzialnego korzystania z AI.

Buduj zaufanie poprzez wdrażanie wytłumaczalnej AI. Ponadto stale oceniaj wpływ inicjatyw AI i dostosowuj strategię w razie potrzeby.

Czytaj więcej: Jak pokonać typowe wyzwania związane z AI

Przyszłe trendy w generatywnym AI

Generatywna sztuczna inteligencja to potężna technologia, która stale się rozwija i ewoluuje w szybkim tempie. Oto kilka trendów i możliwości, których należy się spodziewać w krajobrazie generatywnej sztucznej inteligencji w nadchodzących latach.

Usprawnienie multimodalnej AI

Obecnie modele generatywnej sztucznej inteligencji przetwarzają tylko informacje pochodzące z jednej modalności (mówiąc prościej, typu danych, takich jak tekst, dźwięk, obraz itp.) naraz.

Jednak w przyszłości AI będzie w stanie przetwarzać i rozumieć wiele modalności jednocześnie. Zachęci to do tworzenia większej liczby projektów opartych na AI, zwłaszcza że zwiększy to ich zdolność do podejmowania złożonych zadań.

Rozwój mniejszych LLM

Obecnie większość dużych modeli językowych (LLM) zawiera miliardy parametrów. Chociaż umożliwia im to rozumienie i generowanie różnorodnych języków, sprawia to również, że generatywne modele AI są kosztowne i złożone, co czyni je niewykonalnymi dla mniejszych Teams.

W związku z tym firmy zajmujące się rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji będą koncentrować się na tworzeniu mniejszych modeli LLM, które obsługują podobne zadania, a jednocześnie są opłacalne i proste.

Czytaj więcej: Uwolnienie mocy ClickUp Brain dla zespołów programistycznych Lepsza personalizacja

Chociaż generatywna AI generuje spersonalizowane wyniki, jej zakres jest dość ograniczony. W najlepszym przypadku generuje niestandardowe odpowiedzi w oparciu o ogólne wzorce, takie jak preferencje użytkownika lub zachowanie klienta.

Jednak w nadchodzących dniach modele te będą w stanie zapewnić znacznie bardziej zniuansowaną personalizację na poziomie indywidualnym poprzez analizę bardziej szczegółowych danych dotyczących indywidualnych zachowań, preferencji i interakcji.

Poprawa etyki

Przyszłe innowacje w zakresie generatywnego AI prawdopodobnie rozwiążą kluczowe kwestie etyczne związane z tą technologią.

Problemy takie jak stronniczość i prywatność danych mogą być łatwiejsze do uniknięcia. Oczekuje się, że naukowcy będą wykorzystywać dane syntetyczne w celu zmniejszenia ryzyka naruszenia danych osobowych i filtrować zbiory danych szkoleniowych, aby skuteczniej minimalizować stronniczość.

Wykorzystaj zintegrowane AI z ClickUp

Generatywna sztuczna inteligencja stała się niesamowitym rozwiązaniem zwiększającym wydajność operacyjną. Ta technologia AI znacznie ułatwia optymalizację procesów biznesowych i przyspieszenie wzrostu. W rzeczywistości, biorąc pod uwagę przełomowe przyszłe innowacje przewidywane w tej przestrzeni, przejście na rozwiązania generatywnej sztucznej inteligencji jest obiecującym krokiem.

Jednak jego wdrożenie może być wykonalne tylko dla niektórych Business. Biorąc pod uwagę złożony charakter procesu oraz ilość wymaganej wiedzy i czasu, Teams z limitem zasobów mogą potrzebować pomocy w wykorzystaniu technologii generatywnej AI na swoją korzyść.

W tym miejscu pojawia się wszechstronna platforma do zarządzania pracą ClickUp. Zamiast uciążliwego procesu opracowywania i wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji, po prostu zastosuj ClickUp. Łatwe w użyciu funkcje, w tym wbudowane narzędzie AI ClickUp Brain, oferują taką samą gwarantowaną wydajność, jeśli nie większą. Zarejestruj konto ClickUp już dziś i zobacz AI w akcji.