美國《福布斯》網(wǎng)站在近日的報道中指出，盡管生成式AI的潛力毋庸置疑，但企業(yè)采用這項技術的速度比一些人想象的要慢。生成式AI能否像互聯(lián)網(wǎng)一樣，贏得下一場企業(yè)技術競賽呢?
助力企業(yè)提供精準服務
(資料圖片)
《福布斯》的報道指出，擁有生成式AI的公司將創(chuàng)造數(shù)十億美元的價值。事實上，麥肯錫全球研究所最近發(fā)布的一份報告估計，生成式AI每年可為全球經(jīng)濟帶來4.4萬億美元的價值。在線調(diào)查公司Qualtrics的一項新研究也顯示，消費體驗領域的企業(yè)領導人中，超過60%的人相信AI會給他們帶來競爭優(yōu)勢，其中75%的領導者希望將AI納入商業(yè)戰(zhàn)略。
麥肯錫的研究還估計，目前生成式AI可自動完成員工60%至70%的任務。在不久的將來，生成式AI將能夠提供友好且知識淵博的服務，這些服務與人類提供的服務一樣好，甚至更好。
盡管聽起來很奇怪，但AI會給商業(yè)帶來更多人性。它將能夠理解人類的情感，這意味著AI提供的見解可助管理者更好地管理團隊，提高員工的幸福感，并為一線員工提供更精確的指導，更好地為客戶服務。
此外，當生成式AI模型與正確的數(shù)據(jù)完全集成時，它們可超越當前的互動，開始預測未來。生成式AI將自動生成最重要的推薦列表，甚至創(chuàng)建與特定客戶反饋對應的產(chǎn)品原型。過去需要數(shù)小時的分析和規(guī)劃，現(xiàn)在只需點擊一下即可完成。
更重要的是，良好的一線客戶體驗有助于提高銷售額，并在客戶體驗變差時挽救客戶。一些較大的品牌每天都會收到數(shù)千條關于其產(chǎn)品的評論。在不久的將來，生成式AI有望了解評論的具體背景以及客戶消費該品牌的歷史，并提出解決問題的辦法，以維持特定客戶的滿意度和忠誠度。
更多企業(yè)采用生成式AI
越來越多的公司在業(yè)務中使用生成式AI。例如，美國信息技術服務公司高知特推出了Neuro AI，旨在加速生成式AI技術的采用。該平臺將幫助客戶識別特定用例，助力團隊構建靈活且可靠的解決方案，涉及醫(yī)療保健分析和作物科學優(yōu)化等方面。
今年8月中旬，日本瑞穗金融集團向其所有本土員工提供了微軟Azure OpenAI服務的訪問權限，使其成為日本首批采用生成式AI技術的金融公司之一。
無獨有偶，三菱日聯(lián)金融集團也計劃使用聊天機器人起草申請批復文件以及回復內(nèi)部查詢等工作，以提高工作效率。今年4月，三井住友金融集團宣布，已開始測試與微軟日本合作開發(fā)的AI聊天機器人，計劃在今年秋季向所有員工推出。
全面啟用仍面臨兩大障礙
《福布斯》在報道中指出，企業(yè)全面采用生成式AI還面臨兩大障礙。
首先，生成式AI必須變得足夠便宜，才能大規(guī)模部署。運行大型語言模型所付出的成本與以前互聯(lián)網(wǎng)浪潮時代不同，除了購買相關軟件，運行大型語言模型還需大量算力作支撐，模型必須對每個生成的響應執(zhí)行數(shù)十億次計算。這與網(wǎng)絡應用程序或網(wǎng)頁形成了鮮明對比，后者需要執(zhí)行的運算更少，需要的算力也更少。
此外，企業(yè)必須花時間驗證并最終信任生成式AI解決方案。OpenAI和谷歌等主要參與者的大型語言模型正在迅速改善，但仍存在偏見、隱私泄露以及產(chǎn)生虛假和非理性信息等長期問題。盡管大型語言模型在大量文本和代碼的公共數(shù)據(jù)集上進行訓練，這些訓練數(shù)據(jù)使其“知識淵博”，但缺乏針對特定主題的深層專業(yè)知識的訓練。
分析平臺公司Alteryx發(fā)布的一份報告稱，企業(yè)對生成式AI的應用仍存在一些擔憂，包括數(shù)據(jù)隱私、對系統(tǒng)產(chǎn)生結果的不信任、缺乏足夠的專業(yè)知識等。該調(diào)查涵蓋了澳大利亞、英國、美國和加拿大的300位數(shù)據(jù)行業(yè)領導者，了解了他們對生成式AI的使用情況以及相關的擔憂。
Alteryx的調(diào)查顯示，解決這些擔憂的一個方法是人工監(jiān)督，64%的企業(yè)認為只要人類對輸出結果具有否決權，生成式AI就可即時投入使用。
雖然生成式AI在企業(yè)中的應用仍處于初級階段，但越來越多企業(yè)意識到了它的好處，早期采用者也已開始受益。隨著技術的進一步發(fā)展，其或許能在千行百業(yè)中找到用武之地，對企業(yè)的業(yè)務運營、決策和結果產(chǎn)生積極影響。
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