IT領(lǐng)導(dǎo)者可以從谷歌的GenAI起步不穩(wěn)中學(xué)到什么

谷歌推出 Bard 時，試圖對抗 OpenAI 的 ChatGPT，但在首次演示中不幸出現(xiàn)了事實錯誤。盡管谷歌隨后將 Bard 擴展到 Gmail 到 YouTube 等所有平臺，但公眾最初的焦點仍然是該工具未能達到 OpenAI 響應(yīng)的質(zhì)量。

谷歌在GenAI的起步失敗展示了大型語言模型（LLMs）準確輸出的價值。但更重要的是，它提出了每位 IT 領(lǐng)導(dǎo)者在尋求抓住GenAI機會時應(yīng)該問自己的幾個問題。

首先，向我們山景城的朋友們學(xué)習(xí)，并問自己以下問題。

我們能用 AI 解決什么現(xiàn)有問題？

人們認為，作為一項新技術(shù)，GenAI必須解決新問題。這是一個誤解。轉(zhuǎn)變你的思維，問自己：“我的團隊或我的公司面臨什么問題，如果我們用 AI 來解決這些問題，情況會是怎樣的？”

我的 AI 解決方案真的能幫助我們的客戶嗎？

幾乎每家科技公司都在跳上GenAI的潮流。然而，只有少數(shù)公司真正有意義地采用和實施這項技術(shù)，從而使客戶受益。

許多 AI 聊天機器人將堅持淺層次的用例，并未能產(chǎn)生真正的影響。那些打破這種趨勢的人將是那些針對曾經(jīng)無法解決但現(xiàn)在有了GenAI只是有些困難的用例的人，比如自動生成來自隱晦語言的查詢。

當(dāng)您的 IT 團隊在公司內(nèi)部部署 AI 解決方案時，要從高層次審視結(jié)果，確保它們與公司的目標保持一致。多模態(tài)GenAI應(yīng)用（例如移動、網(wǎng)絡(luò)、語音、聊天機器人、圖像和視頻）的最終目標是超越在響應(yīng)中的漸進式改進，而是在客戶甚至提出問題之前就解決他們的問題或回答他們的問題。

很快，我期望看到能夠因為知道應(yīng)該做什么而自行采取行動的主動GenAI代理。這將要求 AI 擁有明確的最終目標和達成目標的路徑，以及對整個業(yè)務(wù)的全面理解。

我們的文檔準備好了嗎？

文檔的完善將決定 AI 實施的成敗。你可以構(gòu)建世界上最好的 AI 助手，但如果你沒有正確記錄你的業(yè)務(wù)，助手就無法理解你的公司是做什么的以及為什么要這么做。

如果沒有這些知識，AI 無法指導(dǎo)你的員工或客戶并幫助他們使用你的產(chǎn)品。GenAI需要一個知識圖譜——整個業(yè)務(wù)的語義地圖。定義節(jié)點和邊作為關(guān)系，AI 助手將自然地在其回應(yīng)中使用它們，極大地增加了GenAI的價值。

下一步

專注于未來：許多公司主要將 AI 視為一種降低成本的方式；更大的機會在于增強人類能力和增長市場份額的創(chuàng)新。專注于這項技術(shù)將創(chuàng)造的新角色，以及填補這些角色的人員所需的資源、工具和教育。

抵制誘惑：不要因為假設(shè)創(chuàng)新想法只能從下而上而讓GenAI在組織中自發(fā)傳播。為了推動競爭優(yōu)勢，組織需要采取規(guī)定性的方法。聰明的首席技術(shù)官將主動支持進一步將GenAI集成到其團隊的日常任務(wù)和流程中，同時尋找機會在整個組織中注入生成式 AI。

IT 在 AI 集成中的作用：IT 團隊將成為在其公司內(nèi)部推動GenAI集成的先驅(qū)，至關(guān)重要的是團隊能夠展示這些應(yīng)用如何造福組織內(nèi)的其他團體。從自動化團隊內(nèi)的重復(fù)任務(wù)開始，展示如何使用GenAI來優(yōu)化工作流程。例如，讓營銷團隊熟悉如何通過 ChatGPT 完成特定產(chǎn)品的推廣任務(wù)。如果你告訴 ChatGPT 為購買高性能 PC 創(chuàng)建三個推廣案——或任何類似的產(chǎn)品，它會愉快地遵從。IT 領(lǐng)導(dǎo)者已經(jīng)在開發(fā)專門針對營銷功能的GenAI模型。

教育關(guān)鍵利益相關(guān)者：通過工作坊、研討會和培訓(xùn)課程，使商業(yè)領(lǐng)袖意識到GenAI的潛在好處和用途，幫助員工提升技能并了解如何與GenAI工具和技術(shù)合作。在你的 IT 團隊內(nèi)部確定并推廣現(xiàn)實生活中的用例，以幫助推動你的組織的目標。通過一些簡單的事情開始，比如使用生成式引擎來撰寫電子郵件和員工通信，給人們帶來驚喜。

確定適用的用例：通過組建一個小型特遣隊成為你的GenAI專家，找出用例。你最熱情的人將抓住這個機會。讓他們尋找當(dāng)前技術(shù)堆棧中可以通過自然語言處理、圖像生成、計算機視覺或推薦系統(tǒng)自動化或增強的過程或任務(wù)。使用低風(fēng)險的“快速失敗”技術(shù)測試這些概念，這些技術(shù)利用小型項目和快速反饋。你選擇的項目應(yīng)該有明確的范圍、定義的目標和可衡量的成果。大聲宣布你的成功以獲得關(guān)鍵利益相關(guān)者的支持和認可。

衡量績效和影響：建立關(guān)鍵績效指標來衡量GenAI解決方案對內(nèi)部團隊項目和跨部門的總體業(yè)務(wù)成果的影響。與公司內(nèi)的其他領(lǐng)導(dǎo)人合作，跟蹤諸如成本節(jié)約、生產(chǎn)力提高、客戶滿意度和對收入的影響等指標。尋找快速勝利；它們是讓其他人加入的最佳方式。

鼓勵團隊不斷學(xué)習(xí)和實驗。向組織內(nèi)的其他人傳達 AI 是未來的信息，他們的職業(yè)成功將通過學(xué)習(xí)如何應(yīng)用它而得到增強。

在堅實的基礎(chǔ)上成長

我們可能要到 2024 年末或 2025 年才會看到使用新興 AI 技術(shù)在可觀測性和其他行業(yè)中的真正回報和影響。時間會告訴我們搶先進入市場的重要性，或者客戶的優(yōu)先事項在哪里。

他們是否只關(guān)注響應(yīng)的質(zhì)量？速度？他們是否滿意于一個快速的助手能讓他們完成一半的正確答案，知道他們在審查答案時需要保持一定程度的懷疑？AI 助手做三件事做得好是否比做十件事做得一般要好？

GPT-4 仍然是GenAI質(zhì)量的黃金標準。然而，OpenAI 因為將注意力轉(zhuǎn)向圍繞其 LLMs 構(gòu)建產(chǎn)品、追求利潤以及偏離對質(zhì)量的專注而成為眾人矚目的焦點。IT 領(lǐng)導(dǎo)者在開始他們的GenAI之旅時必須找到正確的平衡。

房間里的大象是GenAI將如何影響勞動力市場。有些工作在短期內(nèi)無疑會受到干擾，歷史表明，顛覆性技術(shù)最終創(chuàng)造的工作比它消滅的工作要多。

新技術(shù)總是增長勞動力市場的份額，并在以前不存在的地方創(chuàng)造新的機會。畢竟，很少有人能預(yù)測到在 Google 發(fā)布 25 年后，LinkedIn 上會有 420 萬個包含“SEO”一詞的職位頭銜。那些超越地平線看問題的企業(yè)家看到了獲得超額收益的機會。

GenAI的情況也將如此。

新技術(shù)的首批應(yīng)用通常在我們尋求改進現(xiàn)有操作時顯而易見。革命性的潛力在于我們從根本上重新思考整個過程。

GenAI很快將成為商業(yè)環(huán)境中的標準部分，就像今天的網(wǎng)站和智能手機一樣。技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者必須超越最明顯的用例，尋找具有變革潛力的應(yīng)用，以抓住機遇。而且你現(xiàn)在必須做出一個決定：“你是全身心投入，還是滿足于只在邊緣試探？”

如果有一件事我的 30 多年技術(shù)經(jīng)驗教會了我，那就是試探者不是贏家。你需要讓自己和你的組織致力于將GenAI成為你的業(yè)務(wù)的一部分。它需要被編織進公司的一切。