Înțelegerea avantajelor și dezavantajelor AI generative

Să fim corecți: inteligența artificială generativă (AI) nu mai este doar un cuvânt la modă. Este un schimbător de joc pe care directorii și antreprenorii nu îl pot trece cu vederea. Nu a trecut nici măcar un an de la lansarea multor instrumente renumite Gen AI, dar mediile de lucru au suferit deja o schimbare substanțială.

În august 2023, McKinsey a organizat un sondaj asupra directorilor întreprinderilor, căutându-le părerea despre Gen AI. Rezultatele au arătat că o treime dintre organizațiile participante au folosit deja IA generativă în cel puțin o funcție de afaceri. În plus, aproape un sfert dintre directorii de conducere intervievați au spus că folosesc personal instrumentele Gen AI pentru muncă și au deja Gen AI pe agendele consiliilor lor.

În timp ce Gen AI deține o mare promisiune pentru companiile din întreaga lume, calea către adoptarea gen AI nu este lipsită de provocări. În această postare pe blog, împărtășim experiența noastră ca companie de dezvoltare AI gen și ne aprofundăm în avantajele și dezavantajele AI generative, aruncând lumină asupra beneficiilor sale, descoperindu-i obstacolele și explorându-i limitele și limitările.

Beneficiile AI generative

Creativitate sporită

AI generativ infuzează procesul creativ cu energie nouă. Avantajele AI generative se extind dincolo de domeniile creative tradiționale, stimulând inspirația și originalitatea la locul de muncă. Iată câteva exemple despre modul în care AI generativă poate stârni creativitatea.

• DALL-E de la OpenAI este un exemplu excelent de model AI generativ capabil să creeze imagini unice din instrucțiuni textuale. Folosind DALL-E, puteți descrie un concept sau un scenariu, iar modelul va genera o imagine corespunzătoare. Acest instrument are aplicații în diverse domenii creative, de la conceptualizarea ideilor de design până la sintetizarea conținutului vizual pentru materiale de marketing.
• Watson Beat de la IBM poate colabora cu muzicieni pentru a compune muzică originală. Prin analizarea elementelor muzicale și înțelegerea tonurilor, Watson Beat generează compoziții bazându-se pe aportul uman.
• Deși a fost conceput inițial pentru conversații în limbaj natural, ChatGPT de la OpenAI poate fi folosit pentru crearea de conținut. Scriitorii pot folosi ChatGPT pentru a face brainstorming idei, a depăși blocajul scriitorului sau chiar pentru a crea narațiuni fictive.

AI generativ este, de asemenea, din ce în ce mai utilizat în proiectarea produselor. Introducând constrângeri și obiective de proiectare, algoritmii AI pot genera o serie de variații de proiectare. Acest lucru nu numai că accelerează procesul de proiectare, dar introduce și concepte noi și neașteptate, inspirând designerii să gândească în afara granițelor convenționale.

Productivitate îmbunătățită

AI generativ accelerează procesele prin automatizarea sarcinilor repetitive, permițând echipelor să se concentreze pe munca de valoare mai mare. Avantajele AI generative în creșterea eficienței devin evidente prin multe exemple.

Profesioniștii din domeniul juridic, de exemplu, pot folosi gen AI pentru a revizui și redacta documente juridice mai eficient. Platforme precum LawGeek identifică rapid clauzele relevante, riscurile potențiale și discrepanțe, simplificând revizuirile contractelor.

În mod similar, algoritmii generativi de inteligență artificială pot eficientiza operațiunile financiare și bancare. De exemplu, Kasisto, o platformă AI de conversație, poate înțelege și răspunde la întrebările clienților în limbaj natural. Poate îndeplini sarcini precum verificarea soldurilor conturilor, transferul de fonduri și furnizarea de informații financiare.

În producție, Gen AI poate facilita procesul de proiectare. Siemens, de exemplu, folosește IA generativă pentru a optimiza proiectarea componentelor complexe. Inginerii Siemens specifică raporturi greutate-rezistență, material, temperatură, presiune, interval de forță și alți parametri, în timp ce algoritmii AI generativi explorează nenumărate variații de proiectare pentru a crea configurații optime.

Personalizare și implicarea clienților

Personalizarea este cheia pentru angajarea și păstrarea clienților și aici beneficiile AI generative vin în prim-plan. Inteligența artificială generativă poate ajuta la adaptarea recomandărilor, mesajelor de marketing sau experiențelor de cumpărături în funcție de preferințele individuale. Acest lucru sporește implicarea clienților, crește loialitatea față de marcă și generează venituri.

De exemplu, companiile integrează din ce în ce mai mult chatbot-uri AI generative, cum ar fi ChatGPT, pentru a oferi răspunsuri personalizate la întrebările clienților. Inteligența artificială generativă înțelege inputul utilizatorului, își adaptează răspunsurile în funcție de context și se angajează în conversații mai naturale și personalizate.

Companiile folosesc, de asemenea, inteligența artificială generativă pentru a ajuta clienții să-și îndeplinească nevoile în timpul cumpărăturilor online. The North Face, de exemplu, folosește capacitățile AI generative ale IBM Watson pentru a înțelege preferințele clienților online și pentru a recomanda îmbrăcăminte exterioară adaptată nevoilor acestora. Instrumentul acționează ca un expert în marcă digitală, ajutând utilizatorii să navigheze prin experiența online ca un asociat de vânzări în magazin.

Optimizarea costurilor

AI generativ este o soluție cu mai multe fațete care nu numai că transformă procesele, ci și contribuie semnificativ la economisirea costurilor. Companiile își pot optimiza profitul prin diverse beneficii ale AI generativă, cum ar fi următoarele.

• Automatizarea activităților de lucru: IA generativă poate automatiza crearea de conținut scris, design grafic și chiar fragmente de cod. De exemplu, echipele de inginerie folosesc din ce în ce mai mult asistenți de codare bazați pe inteligență artificială, iar 75% dintre directori raportează că inteligența artificială și-a îndeplinit sau a depășit așteptările. Această automatizare nu numai că scade dependența de munca manuală, dar are ca rezultat și economii de timp și costuri reduse cu forța de muncă pentru sarcini repetitive și consumatoare de timp. Potrivit cercetării Bain, integrarea modelelor de limbaj mari și a instrumentelor AI are potențialul de a accelera până la 20% din sarcinile lucrătorilor fără a compromite calitatea.
• Optimizarea cercetării și dezvoltării: IA generativă poate optimiza procesul de proiectare, reducând risipa și îmbunătățind utilizarea resurselor. În timp ce potențialul AI generativ în cercetare și dezvoltare este mai puțin bine recunoscut decât potențialul său în alte funcții de afaceri, cercetările indică faptul că tehnologia ar putea oferi productivitate cu o valoare cuprinsă între 10% și 15% din costurile totale de cercetare și dezvoltare.
• Personalizare la scară: IA generativă poate crea conținut personalizat și recomandări pentru utilizatori la scară. Această abordare personalizată sporește implicarea clienților și ratele de conversie, maximizând rentabilitatea investiției în marketing. McKinsey estimează că AI generativă ar putea crește productivitatea echipelor de marketing cu o valoare între 5% și 15% din cheltuielile totale de marketing.
• Serviciu mai bun pentru clienți: IA generativă are potențialul de a revoluționa operațiunile clienților, îmbunătățind experiența clienților și productivitatea agenților. Tehnologia a câștigat deja acțiune în serviciul pentru clienți datorită capacității sale de a automatiza interacțiunile cu clienții folosind limbajul natural. McKinsey raportează că la o companie cu 5.000 de agenți de servicii pentru clienți, aplicarea AI generativă a crescut rezoluția problemelor cu 14% pe oră și a redus timpul petrecut în gestionarea unei probleme cu 9%. De asemenea, a redus uzura agenților și solicitările de a vorbi cu un manager cu 25%.

Provocările AI generative

Confidențialitatea și securitatea datelor

Una dintre cele mai importante provocări legate de IA generativă este gestionarea datelor sensibile. Deoarece modelele generative se bazează pe date pentru a genera conținut nou, există riscul ca aceste date să includă informații sensibile sau proprietare. Utilizarea unor astfel de date în modelele AI poate duce la încălcări ale confidențialității, iar potențiala utilizare greșită a acestor date este un motiv de îngrijorare.

În 2019, Clearview AI s-a confruntat cu un proces pentru eliminarea a miliarde de imagini de pe platformele de socializare pentru a construi o bază de date de recunoaștere facială. Acțiunile companiei au generat îngrijorări cu privire la confidențialitatea datelor și au provocat o discuție despre confidențialitatea datelor în domeniul AI și, ulterior, AI generativă.

Strategii de atenuare: Pentru a aborda aceste preocupări, este vital să acordăm prioritate criptării datelor, să implementăm controale de acces și să respectați reglementările privind protecția datelor. Transparența este un element cheie în depășirea provocărilor generative ale inteligenței artificiale. Asigurarea transparenței cu privire la utilizarea datelor și obținerea consimțământului informat de la utilizatori sunt pași esențiali în menținerea confidențialității datelor.

Considerații etice

Potențialul creativ al IA generativă se extinde în lumea generării de conținut, unde pot apărea dileme etice. Conținutul generat de inteligență artificială, de la deepfake la articole de știri fabricate, a ridicat îngrijorări cu privire la potențialul său de dezinformare, înșelăciune și manipulare a opiniei publice.

Deepfake-urile, de exemplu, au fost folosite pentru a crea videoclipuri convingătoare cu persoane publice care spun lucruri pe care nu le-au făcut niciodată. Au fost raportate cazuri în care GPT, de asemenea, a generat conținut care a ridicat preocupări etice atunci când a fost solicitat cu anumite intrări.

Strategii de atenuare: pentru a aborda provocările generative ale AI legate de utilizarea sa etică, este vitală stabilirea unor orientări etice pentru crearea de conținut AI. Transparența cu privire la originea AI a conținutului și punerea în aplicare a comitetelor de etică AI pot ajuta la menținerea încrederii și la atenuarea potențialelor daune.

Controlul calității și fiabilitatea

Conținutul generat de inteligență artificială poate conține erori și inexactități, care pot fi deosebit de critice în aplicații precum asistența medicală sau serviciile juridice.

În domeniul medical, de exemplu, sistemele AI generative sunt utilizate pentru a genera rapoarte radiologice preliminare bazate pe date imagistice medicale. Astfel de sisteme urmăresc să asiste radiologii prin furnizarea de analize rapide. Cu toate acestea, s-a raportat că rapoartele generate conțin ocazional erori, interpretări greșite sau detalii critice ratate în comparație cu rapoartele create de radiologi umani.

Strategii de atenuare: pentru a aborda provocările AI generative precum calitatea și fiabilitatea, testarea riguroasă și validarea modelelor AI sunt esențiale. Monitorizarea continuă și supravegherea umană pot ajuta la identificarea și corectarea promptă a problemelor, reducând riscul erorilor și inexactităților în aplicațiile critice.

Limitările AI generative

Creativitate și inovație limitate

În timp ce IA generativă este un instrument remarcabil pentru generarea de conținut creativ, este esențial să recunoaștem limitările AI generative și să recunoaștem că nu este un înlocuitor pentru creativitatea umană. S-ar putea să-i lipsească profunzimea înțelegerii emoționale, intuiția și înțelegerea culturală pe care creatorii umani le aduc la masă.

Prin urmare, pentru companiile care se bazează pe rezultate creative, este esențial să folosească IA generativă ca instrument de sprijin pentru generarea de idei și inspirație, mai degrabă decât să se bazeze doar pe gen AI pentru crearea de conținut. Creatorii umani, la rândul lor, pot oferi nuanțele emoționale și culturale care fac conținutul cu adevărat remarcabil.

Lipsa înțelegerii contextuale complexe

Inteligența artificială generativă se confruntă cu provocări în înțelegerea conținutului nuanțat, ceea ce poate duce la interpretare și aplicare greșită. Se luptă cu sarcasmul, metaforele și subtilitățile culturale, ceea ce îl face predispus la generarea de conținut incorect sau inadecvat din punct de vedere contextual.

În 2017, Microsoft a lansat Tay, un chatbot AI care a provocat controverse ulterioare când a început să posteze tweet-uri defăimătoare și jignitoare prin contul său de Twitter, determinând Microsoft să închidă serviciul la doar 16 ore de la lansare. În mod similar, instrumentele moderne de inteligență artificială generativă ar putea să nu aibă înțelegerea contextuală pentru a discerne comunicarea adecvată de comunicarea inadecvată.

Pentru a naviga prin aceste limitări generative ale AI, este esențial să implementați mecanisme de supraveghere umană și de revizuire a conținutului, în special în aplicațiile în care înțelegerea contextuală este primordială, cum ar fi moderarea rețelelor sociale sau asistența pentru clienți.

Adaptabilitate și personalizare limitate

Modelele AI generative pot fi dificil de adaptat la nevoile specifice ale afacerii. De exemplu, companiile care au adoptat deja modele generative de inteligență artificială spun că ar putea avea dificultăți în înțelegerea jargonului și a nuanțelor specifice industriei.

Este posibil ca modelele de pe raft să nu se alinieze întotdeauna cu cerințele unice ale companiei dvs., ceea ce necesită personalizare semnificativă. Acest lucru poate fi consumator de timp și costisitor.

Pentru a aborda provocările de personalizare, este important să investiți în curatarea datelor și în reglarea extinsă a modelului. Colaborarea cu experții AI și concentrarea pe datele de instruire specifice domeniului poate ajuta la îmbunătățirea adaptabilității modelelor AI generative la contexte de afaceri specifice.

Considerații pentru adoptarea Gen AI în întreprinderi

Adoptarea IA generativă este o călătorie transformatoare care necesită o analiză atentă a provocărilor și limitărilor inerente ale AI generative. Pe măsură ce întreprinderile explorează potențiala integrare a tehnologiei și cântăresc argumentele pro și contra ale IA generativă, trei aspecte cheie vin în prim-plan: evaluarea potrivirii afacerii, elaborarea unei strategii de implementare câștigătoare și navigarea cerințelor de conformitate și guvernanță.

Evaluarea Business Fit

Determinarea relevanței IA generativă într-un context de întreprindere necesită o evaluare nuanțată. Un cadru practic implică luarea în considerare a unor factori precum următorii.

• Nevoi operaționale: identificați zonele din cadrul afacerii în care IA generativă poate eficientiza procesele, crește productivitatea sau debloca venituri.
• Pregătirea datelor: Evaluați calitatea și cantitatea datelor disponibile. Inteligența artificială generativă se bazează în mare măsură pe date și este esențial să vă asigurați că aveți un set de date robust pentru o performanță optimă.
• Scalabilitate: Evaluați scalabilitatea soluțiilor AI generative pentru a se alinia cu nevoile în evoluție ale întreprinderii.
• Alinierea setului de abilități: Evaluați setul de abilități existente în cadrul organizației pentru a determina dacă sunt necesare îmbunătățiri sau talent suplimentar pentru o integrare cu succes.

Strategia de implementare

Integrarea cu succes a IA generativă în operațiunile de afaceri necesită un plan bine elaborat. Pașii cheie de urmat pentru a descoperi avantajele AI generative includ următorii.

• Programe-pilot: inițiază programe-pilot la scară mică pentru a testa fezabilitatea și eficacitatea soluțiilor AI generative în anumite funcții de afaceri.
• Învățare prin colaborare: încurajează colaborarea interfuncțională, promovând o înțelegere colectivă a AI generativă între diferite departamente.
• Dezvoltare iterativă: adoptați o abordare de dezvoltare iterativă, permițând o rafinare continuă bazată pe feedback-ul utilizatorilor și pe cerințele de afaceri în evoluție.
• Infrastructură scalabilă: Investește în infrastructură scalabilă pentru a face față cerințelor tot mai mari ale AI generative, pe măsură ce integrarea sa se extinde în întreaga întreprindere.

Navigarea utilizării etice

Pe măsură ce întreprinderile se angajează în calea adoptării AI, considerentele etice, conformitatea legală și guvernanța devin primordiale. Strategiile pentru asigurarea utilizării etice a IA includ următoarele.

• Comitete de etică: stabilirea de consilii de etică sau comitete pentru a oferi supraveghere și îndrumare cu privire la implicațiile etice ale aplicațiilor AI.
• Practici de transparență: acordați prioritate transparenței în procesele de luare a deciziilor AI, asigurându-vă că părțile interesate înțeleg modul în care IA generativă este utilizată în cadrul întreprinderii.
• Respectarea reglementărilor: Rămâneți informat și respectați cadrele legale și de reglementare în evoluție legate de IA, asigurându-vă că adoptarea generativă a AI este aliniată cu standardele și liniile directoare ale industriei.
• Monitorizare continuă: implementați sisteme pentru monitorizarea continuă a aplicațiilor AI generative, permițând identificarea și atenuarea rapidă a oricăror preocupări etice sau legate de conformitate.

Concluzia

Inteligența artificială generativă schimbă modul în care lucrăm, comunicăm și creăm, aducând atât posibilități, cât și considerații fără precedent. Explorarea avantajelor și dezavantajelor AI generative este esențială pe măsură ce navigăm pe impactul său potențial. Prin urmare, pe măsură ce îmbrățișăm posibilitățile sale, trebuie să acordăm prioritate utilizării sale responsabile. Întreprinderile, în calitate de adoptatori ai acestei tehnologii transformatoare, trebuie să joace un rol cheie în a se asigura că Gen AI se aliniază perfect cu principiile etice. Este important ca întreprinderile și consumatorii să folosească instrumentele AI generative într-un mod consultativ, lăsând orice decizie finală în seama oamenilor.

Dacă doriți să valorificați potențialul AI generativ în mod etic, vă invităm să vă conectați cu ITRex.

Acest articol a fost publicat inițial pe site-ul web ITRex.