ทำความเข้าใจข้อดีข้อเสียของ Generative AI

พูดตรงๆ เลย ปัญญาประดิษฐ์เจเนอเรทีฟ (AI) ไม่ได้เป็นเพียงคำศัพท์อีกต่อไป เป็นตัวเปลี่ยนเกมที่ผู้บริหารองค์กรและผู้ประกอบการไม่สามารถมองข้ามได้ เวลาผ่านไปไม่ถึงหนึ่งปีนับตั้งแต่มีการเปิดตัวเครื่องมือ Gen AI ที่มีชื่อเสียงมากมาย แต่สภาพแวดล้อมการทำงานได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างมากแล้ว

ย้อนกลับไปในเดือนสิงหาคม 2023 McKinsey ได้ทำการสำรวจผู้บริหารระดับองค์กรเพื่อค้นหาความคิดเห็นเกี่ยวกับ Gen AI ผลการวิจัยพบว่าหนึ่งในสามขององค์กรที่เข้าร่วมได้ใช้ AI เจนเนอเรชั่นในสายงานธุรกิจอย่างน้อยหนึ่งสายงานแล้ว นอกจากนี้ เกือบหนึ่งในสี่ของผู้บริหารกลุ่ม C-suite ที่ได้รับการสำรวจกล่าวว่าพวกเขากำลังใช้เครื่องมือ Gen AI ในการทำงานเป็นการส่วนตัว และมี Gen AI อยู่ในวาระการประชุมของคณะกรรมการอยู่แล้ว

ในขณะที่ Gen AI ถือเป็นคำมั่นสัญญาที่ยิ่งใหญ่สำหรับธุรกิจทั่วโลก แต่เส้นทางสู่การนำ Gen AI มาใช้นั้นไม่ได้ปราศจากความท้าทาย ในบล็อกโพสต์นี้ เราแบ่งปันความเชี่ยวชาญของเราในฐานะบริษัทพัฒนา Gen AI และเจาะลึกข้อดีและข้อเสียของ Generative AI ให้ความกระจ่างเกี่ยวกับคุณประโยชน์ของ AI ค้นพบอุปสรรค และสำรวจขอบเขตและข้อจำกัดของ AI

ประโยชน์ของเจเนอเรทีฟเอไอ

ความคิดสร้างสรรค์ที่เพิ่มขึ้น

Generative AI ผสมผสานกระบวนการสร้างสรรค์ด้วยพลังงานที่เพิ่งค้นพบ ข้อดีของ generative AI ขยายไปไกลกว่าสาขาความคิดสร้างสรรค์แบบดั้งเดิม โดยส่งเสริมแรงบันดาลใจและความคิดริเริ่มในที่ทำงาน ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนว่า Generative AI สามารถจุดประกายความคิดสร้างสรรค์ได้อย่างไร

• DALL-E ของ OpenAI เป็นตัวอย่างสำคัญของโมเดล AI ทั่วไปที่สามารถสร้างภาพที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวจากข้อความแจ้ง เมื่อใช้ DALL-E คุณสามารถอธิบายแนวคิดหรือสถานการณ์ จากนั้นโมเดลจะสร้างรูปภาพที่เกี่ยวข้อง เครื่องมือนี้มีการใช้งานในสาขาสร้างสรรค์ที่หลากหลาย ตั้งแต่การกำหนดแนวคิดแนวคิดการออกแบบไปจนถึงการสังเคราะห์เนื้อหาภาพสำหรับสื่อทางการตลาด
• Watson Beat ของ IBM สามารถทำงานร่วมกับนักดนตรีเพื่อแต่งเพลงต้นฉบับได้ ด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบทางดนตรีและการทำความเข้าใจโทนเสียง Watson Beat จะสร้างการเรียบเรียงโดยอาศัยอินพุตของมนุษย์
• แม้ว่าในตอนแรกจะได้รับการออกแบบมาเพื่อการสนทนาด้วยภาษาธรรมชาติ แต่ ChatGPT ของ OpenAI ก็สามารถนำมาใช้เพื่อสร้างเนื้อหาได้ นักเขียนสามารถใช้ ChatGPT เพื่อระดมความคิด เอาชนะอุปสรรคของนักเขียน หรือแม้แต่สร้างเรื่องราวสมมติขึ้นมา

นอกจากนี้ Generative AI ยังถูกนำมาใช้ในการออกแบบผลิตภัณฑ์มากขึ้นอีกด้วย ด้วยการป้อนข้อจำกัดและวัตถุประสงค์ของการออกแบบ อัลกอริธึม AI สามารถสร้างอาร์เรย์ของรูปแบบการออกแบบได้มากมาย สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ช่วยเร่งกระบวนการออกแบบเท่านั้น แต่ยังแนะนำแนวคิดแปลกใหม่ที่ไม่คาดคิด ซึ่งเป็นแรงบันดาลใจให้นักออกแบบคิดนอกขอบเขตแบบเดิมๆ

ผลผลิตที่ได้รับการปรับปรุง

Generative AI เร่งกระบวนการโดยการทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ ช่วยให้ทีมมุ่งเน้นไปที่งานที่มีมูลค่าสูงกว่าได้ ข้อดีของ generative AI ในการเพิ่มประสิทธิภาพจะเห็นได้ชัดเจนผ่านตัวอย่างมากมาย

ตัวอย่างเช่น ผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายสามารถใช้ Gen AI เพื่อตรวจสอบและร่างเอกสารทางกฎหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แพลตฟอร์มอย่าง LawGeek ระบุข้อกำหนดที่เกี่ยวข้อง ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น และความคลาดเคลื่อนได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งทำให้การตรวจสอบสัญญามีความคล่องตัวยิ่งขึ้น

ในทำนองเดียวกัน อัลกอริธึม AI ทั่วไปสามารถปรับปรุงการดำเนินงานทางการเงินและการธนาคารได้ ตัวอย่างเช่น Kasisto ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI การสนทนา สามารถเข้าใจและตอบคำถามของลูกค้าในภาษาธรรมชาติได้ สามารถทำงานต่างๆ เช่น การตรวจสอบยอดคงเหลือในบัญชี การโอนเงิน และการให้ข้อมูลเชิงลึกทางการเงิน

ในการผลิต Gen AI สามารถอำนวยความสะดวกในกระบวนการออกแบบได้ ตัวอย่างเช่น Siemens ใช้ Generative AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบส่วนประกอบที่ซับซ้อน วิศวกรของ Siemens ระบุอัตราส่วนน้ำหนักต่อความแข็งแรง วัสดุ อุณหภูมิ ความดัน ช่วงแรง และพารามิเตอร์อื่นๆ ในขณะที่อัลกอริธึม AI กำเนิดจะสำรวจรูปแบบการออกแบบที่หลากหลายนับไม่ถ้วนเพื่อให้ได้การกำหนดค่าที่เหมาะสมที่สุด

การปรับแต่งส่วนบุคคลและการมีส่วนร่วมของลูกค้า

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณเป็นกุญแจสำคัญในการดึงดูดและรักษาลูกค้า และนี่คือจุดที่ประโยชน์ของ generative AI มาเป็นแถวหน้า AI เจนเนอเรชั่นสามารถช่วยปรับแต่งคำแนะนำ ข้อความทางการตลาด หรือประสบการณ์การช้อปปิ้งให้ตรงตามความต้องการส่วนบุคคล สิ่งนี้ช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้า สร้างความภักดีต่อแบรนด์ และขับเคลื่อนรายได้

ตัวอย่างเช่น ธุรกิจต่างๆ ผสานรวมแชทบอต AI เชิงสร้างสรรค์ เช่น ChatGPT มากขึ้นเพื่อให้การตอบคำถามของลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล Generative AI เข้าใจข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน ปรับการตอบสนองตามบริบท และมีส่วนร่วมในการสนทนาที่เป็นธรรมชาติและปรับแต่งมากขึ้น

บริษัทต่างๆ ยังใช้ generative AI เพื่อช่วยให้ลูกค้าตอบสนองความต้องการของตนขณะช้อปปิ้งออนไลน์ ตัวอย่างเช่น The North Face ใช้ความสามารถด้าน AI เจนเนอเรชั่นของ IBM Watson เพื่อทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้าออนไลน์ และแนะนำเสื้อผ้าตัวนอกที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของพวกเขา เครื่องมือนี้ทำหน้าที่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านแบรนด์ดิจิทัล ช่วยให้ผู้ใช้สัมผัสประสบการณ์ออนไลน์ได้เหมือนกับพนักงานขายที่เฉียบแหลมในร้านค้า

การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน

Generative AI เป็นโซลูชันที่หลากหลายซึ่งไม่เพียงแต่เปลี่ยนกระบวนการเท่านั้น แต่ยังช่วยประหยัดต้นทุนได้อย่างมากอีกด้วย ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพผลกำไรของตนผ่านคุณประโยชน์ต่างๆ ของ generative AI ดังต่อไปนี้

• กิจกรรมการทำงานอัตโนมัติ: Generative AI สามารถสร้างเนื้อหาที่เป็นลายลักษณ์อักษร การออกแบบกราฟิก และแม้แต่ตัวอย่างโค้ดได้โดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น ทีมวิศวกรมีการใช้ผู้ช่วยเขียนโค้ดด้วย AI เพิ่มมากขึ้น และผู้บริหาร 75% รายงานว่า AI บรรลุหรือเกินความคาดหวังของพวกเขาแล้ว ระบบอัตโนมัตินี้ไม่เพียงแต่ลดการพึ่งพาแรงงานคนเท่านั้น แต่ยังส่งผลให้ประหยัดเวลาและลดต้นทุนค่าแรงสำหรับงานที่ทำซ้ำและใช้เวลานานอีกด้วย จากการวิจัยของ Bain การบูรณาการโมเดลภาษาขนาดใหญ่และเครื่องมือ AI มีศักยภาพในการเร่งงานของผู้ปฏิบัติงานได้มากถึง 20% โดยไม่กระทบต่อคุณภาพ
• การเพิ่มประสิทธิภาพของการวิจัยและพัฒนา: Generative AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการออกแบบ ลดของเสีย และปรับปรุงการใช้ทรัพยากร แม้ว่าศักยภาพของ Generative AI ในการวิจัยและพัฒนาจะได้รับการยอมรับน้อยกว่าศักยภาพในฟังก์ชันทางธุรกิจอื่นๆ แต่การวิจัยระบุว่าเทคโนโลยีนี้สามารถให้ผลผลิตที่มีมูลค่าตั้งแต่ 10% ถึง 15% ของต้นทุนการวิจัยและพัฒนาโดยรวม
• การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณตามขนาด: Generative AI สามารถสร้างเนื้อหาและคำแนะนำเฉพาะตัวสำหรับผู้ใช้ในวงกว้าง แนวทางเฉพาะบุคคลนี้ช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าและอัตราการเปลี่ยนใจเลื่อมใส และเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนทางการตลาดให้สูงสุด McKinsey ประมาณการว่า generative AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมการตลาดโดยมีมูลค่าระหว่าง 5% ถึง 15% ของการใช้จ่ายด้านการตลาดทั้งหมด
• การบริการลูกค้าที่ดีขึ้น: Generative AI มีศักยภาพในการปฏิวัติการดำเนินงานของลูกค้า ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และประสิทธิภาพการทำงานของตัวแทน เทคโนโลยีนี้ได้รับความสนใจในการบริการลูกค้าแล้ว เนื่องจากความสามารถในการโต้ตอบกับลูกค้าโดยอัตโนมัติโดยใช้ภาษาที่เป็นธรรมชาติ McKinsey รายงานว่าในบริษัทแห่งหนึ่งซึ่งมีตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้า 5,000 ราย การประยุกต์ใช้ generative AI ช่วยเพิ่มการแก้ไขปัญหาได้ 14% ต่อชั่วโมง และลดเวลาในการจัดการปัญหาลง 9% นอกจากนี้ยังลดการลาออกของตัวแทนและคำขอพูดคุยกับผู้จัดการลง 25%

ความท้าทายของ Generative AI

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

หนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่สุดที่เกี่ยวข้องกับ generative AI คือการจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เนื่องจากโมเดลกำเนิดอาศัยข้อมูลเพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ จึงมีความเสี่ยงที่ข้อมูลนี้รวมถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือเป็นกรรมสิทธิ์ การใช้ข้อมูลดังกล่าวในโมเดล AI อาจนำไปสู่การละเมิดความเป็นส่วนตัว และการใช้ข้อมูลดังกล่าวในทางที่ผิดอาจก่อให้เกิดความกังวล

ย้อนกลับไปในปี 2019 Clearview AI ถูกฟ้องร้องในข้อหาคัดลอกรูปภาพนับพันล้านภาพจากแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียเพื่อสร้างฐานข้อมูลการจดจำใบหน้า การกระทำของบริษัททำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และกระตุ้นให้เกิดการอภิปรายเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในขอบเขตของ AI และต่อมาคือ generative AI

กลยุทธ์การบรรเทาผลกระทบ: เพื่อจัดการกับข้อกังวลเหล่านี้ การจัดลำดับความสำคัญของการเข้ารหัสข้อมูล การใช้การควบคุมการเข้าถึง และการปฏิบัติตามกฎระเบียบการปกป้องข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ ความโปร่งใสเป็นองค์ประกอบสำคัญในการเอาชนะความท้าทายด้าน AI การรับรองความโปร่งใสเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลและการได้รับความยินยอมจากผู้ใช้เป็นขั้นตอนสำคัญในการรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

ข้อพิจารณาทางจริยธรรม

ศักยภาพเชิงสร้างสรรค์ของ generative AI ขยายไปสู่โลกแห่งการสร้างเนื้อหา ซึ่งปัญหาด้านจริยธรรมอาจเกิดขึ้นได้ เนื้อหาที่สร้างโดย AI ตั้งแต่ Deepfake ไปจนถึงบทความข่าวที่ประดิษฐ์ขึ้น ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับศักยภาพในการให้ข้อมูลที่ผิด การหลอกลวง และการบิดเบือนความคิดเห็นของประชาชน

ตัวอย่างเช่น Deepfakes ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างวิดีโอที่น่าเชื่อถือของบุคคลสาธารณะที่พูดสิ่งที่พวกเขาไม่เคยมี มีการรายงานอินสแตนซ์ที่ GPT ได้สร้างเนื้อหาที่ทำให้เกิดข้อกังวลด้านจริยธรรมเมื่อได้รับแจ้งด้วยข้อมูลบางอย่าง

กลยุทธ์การบรรเทาผลกระทบ: เพื่อจัดการกับความท้าทายด้าน AI ที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานอย่างมีจริยธรรม การสร้างแนวทางด้านจริยธรรมสำหรับการสร้างเนื้อหา AI ถือเป็นสิ่งสำคัญ ความโปร่งใสเกี่ยวกับต้นกำเนิด AI ของเนื้อหาและการนำบอร์ดจริยธรรม AI ไปใช้สามารถช่วยรักษาความไว้วางใจและลดอันตรายที่อาจเกิดขึ้นได้

การควบคุมคุณภาพและความน่าเชื่อถือ

เนื้อหาที่สร้างโดย AI อาจมีข้อผิดพลาดและความไม่ถูกต้อง ซึ่งอาจมีความสำคัญอย่างยิ่งในแอปพลิเคชัน เช่น การดูแลสุขภาพหรือบริการด้านกฎหมาย

ตัวอย่างเช่น ในวงการแพทย์ ระบบ Generative AI ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างรายงานรังสีวิทยาเบื้องต้นโดยอิงตามข้อมูลการถ่ายภาพทางการแพทย์ ระบบดังกล่าวมีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยเหลือนักรังสีวิทยาโดยการวิเคราะห์อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม รายงานที่สร้างขึ้นได้รับการรายงานว่ามีข้อผิดพลาด การตีความที่ผิด หรือรายละเอียดที่สำคัญที่พลาดไปเป็นครั้งคราว เมื่อเปรียบเทียบกับรายงานที่สร้างโดยนักรังสีวิทยาของมนุษย์

กลยุทธ์การบรรเทาผลกระทบ: เพื่อจัดการกับความท้าทายด้าน AI ที่เกิดขึ้น เช่น คุณภาพและความน่าเชื่อถือ การทดสอบและการตรวจสอบแบบจำลอง AI อย่างเข้มงวดถือเป็นสิ่งสำคัญ การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องและการกำกับดูแลของมนุษย์สามารถช่วยระบุและแก้ไขปัญหาได้ทันที ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดและความไม่ถูกต้องในการใช้งานที่สำคัญ

ข้อจำกัดของ Generative AI

ความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรมมีจำกัด

แม้ว่า generative AI เป็นเครื่องมือที่น่าทึ่งสำหรับการสร้างเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์ แต่สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงข้อจำกัดของ generative AI และรับรู้ว่าสิ่งนี้ไม่สามารถทดแทนความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ได้ อาจขาดความลึกของความเข้าใจทางอารมณ์ สัญชาตญาณ และความเข้าใจทางวัฒนธรรมที่ผู้สร้างที่เป็นมนุษย์นำมาแสดง

ดังนั้น สำหรับธุรกิจที่ต้องอาศัยผลลัพธ์ที่สร้างสรรค์ จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องใช้ gen AI เป็นเครื่องมือสนับสนุนในการสร้างแนวคิดและแรงบันดาลใจ แทนที่จะพึ่งพา Gen AI เพียงอย่างเดียวในการสร้างเนื้อหา ในทางกลับกัน ผู้สร้างที่เป็นมนุษย์สามารถนำเสนอความแตกต่างทางอารมณ์และวัฒนธรรมที่ทำให้เนื้อหามีความโดดเด่นอย่างแท้จริง

ขาดความเข้าใจบริบทที่ซับซ้อน

Generative AI เผชิญกับความท้าทายในการทำความเข้าใจเนื้อหาที่มีรายละเอียดเหมาะสม ซึ่งอาจนำไปสู่การตีความที่ผิดและการใช้งานที่ไม่ถูกต้อง ต้องต่อสู้กับการเสียดสี คำอุปมาอุปมัย และรายละเอียดปลีกย่อยทางวัฒนธรรม ซึ่งทำให้มีแนวโน้มที่จะสร้างเนื้อหาที่ไม่ถูกต้องตามบริบทหรือไม่เหมาะสม

ย้อนกลับไปในปี 2560 Microsoft ได้เปิดตัว Tay ซึ่งเป็นแชทบอท AI ที่ก่อให้เกิดความขัดแย้งในภายหลังเมื่อเริ่มโพสต์ทวีตที่หมิ่นประมาทและไม่เหมาะสมผ่านบัญชี Twitter ทำให้ Microsoft ปิดบริการเพียง 16 ชั่วโมงหลังจากเปิดตัว ในทำนองเดียวกัน เครื่องมือ AI สมัยใหม่อาจขาดความเข้าใจตามบริบทในการแยกแยะการสื่อสารที่เหมาะสมจากการสื่อสารที่ไม่เหมาะสม

เพื่อนำทางข้อจำกัดด้าน AI เชิงสร้างสรรค์เหล่านี้ การใช้กลไกการกำกับดูแลโดยมนุษย์และการตรวจสอบเนื้อหาถือเป็นสิ่งสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแอปพลิเคชันที่ความเข้าใจเชิงบริบทเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง เช่น การกลั่นกรองโซเชียลมีเดียหรือการสนับสนุนลูกค้า

ความสามารถในการปรับตัวและการปรับแต่งมีจำกัด

โมเดล AI เจนเนอเรชั่นอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายในการปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างเช่น บริษัทต่างๆ ที่ใช้โมเดล AI แบบสร้างสรรค์อยู่แล้วกล่าวว่าพวกเขาอาจประสบปัญหาในการทำความเข้าใจคำศัพท์เฉพาะและความแตกต่างเฉพาะของอุตสาหกรรม

โมเดลที่จำหน่ายทั่วไปอาจไม่สอดคล้องกับข้อกำหนดเฉพาะของบริษัทของคุณเสมอไป ซึ่งเรียกร้องให้มีการปรับแต่งที่สำคัญ ซึ่งอาจใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง

เพื่อจัดการกับความท้าทายในการปรับแต่ง สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนในการดูแลจัดการข้อมูลและการปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดอย่างกว้างขวาง การทำงานร่วมกันกับผู้เชี่ยวชาญ AI และการมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลการฝึกอบรมเฉพาะโดเมนสามารถช่วยปรับปรุงความสามารถในการปรับตัวของโมเดล AI ทั่วไปให้เข้ากับบริบททางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจงได้

ข้อควรพิจารณาสำหรับการยอมรับ Gen AI ในองค์กร

การนำ generative AI มาใช้นั้นเป็นการเดินทางแห่งการเปลี่ยนแปลงที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบถึงความท้าทายและข้อจำกัดของ generative AI โดยธรรมชาติ ในขณะที่ธุรกิจต่างๆ สำรวจศักยภาพในการบูรณาการเทคโนโลยี และชั่งน้ำหนักข้อดีและข้อเสียของ generative AI ประเด็นสำคัญสามประการก็มาถึงแถวหน้า: การประเมินความเหมาะสมของธุรกิจ การสร้างกลยุทธ์การดำเนินงานที่ประสบความสำเร็จ และการนำทางตามข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามและการกำกับดูแล

การประเมินความพอดีทางธุรกิจ

การพิจารณาความเกี่ยวข้องของ generative AI ในบริบทขององค์กรจำเป็นต้องมีการประเมินที่เหมาะสมยิ่ง กรอบการปฏิบัติเกี่ยวข้องกับการพิจารณาปัจจัยต่างๆ ดังต่อไปนี้

• ความต้องการในการดำเนินงาน: ระบุพื้นที่ภายในธุรกิจที่ AI เจนเนอเรชั่นสามารถปรับปรุงกระบวนการ ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน หรือปลดล็อกรายได้
• ความพร้อมของข้อมูล: ประเมินคุณภาพและปริมาณของข้อมูลที่มีอยู่ Generative AI อาศัยข้อมูลเป็นอย่างมาก และการให้แน่ใจว่าคุณมีชุดข้อมูลที่แข็งแกร่งถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับประสิทธิภาพสูงสุด
• ความสามารถในการปรับขนาด: ประเมินความสามารถในการปรับขนาดของโซลูชัน AI ทั่วไปเพื่อให้สอดคล้องกับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปขององค์กร
• การจัดตำแหน่งชุดทักษะ: ประเมินชุดทักษะที่มีอยู่ภายในองค์กรเพื่อพิจารณาว่าจำเป็นต้องมีการยกระดับทักษะหรือความสามารถพิเศษเพิ่มเติมเพื่อให้บูรณาการได้สำเร็จหรือไม่

กลยุทธ์การดำเนินงาน

การบูรณาการ generative AI ให้ประสบความสำเร็จในการดำเนินธุรกิจต้องอาศัยแผนที่ได้รับการออกแบบมาอย่างดี ขั้นตอนสำคัญในการดำเนินการเพื่อค้นหาข้อดีของ generative AI มีดังต่อไปนี้

• โปรแกรมนำร่อง: เริ่มต้นโครงการนำร่องขนาดเล็กเพื่อทดสอบความเป็นไปได้และประสิทธิผลของโซลูชัน AI เจนเนอเรชั่นในฟังก์ชันธุรกิจเฉพาะ
• การเรียนรู้ร่วมกัน: ส่งเสริมการทำงานร่วมกันข้ามสายงาน ส่งเสริมความเข้าใจร่วมกันเกี่ยวกับ generative AI ในแผนกต่างๆ
• การพัฒนาแบบวนซ้ำ: นำแนวทางการพัฒนาแบบวนซ้ำมาใช้ เพื่อให้สามารถปรับแต่งได้อย่างต่อเนื่องตามความคิดเห็นของผู้ใช้และความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไป
• โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้: ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้เพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นของ generative AI เนื่องจากการบูรณาการขยายทั่วทั้งองค์กร

การนำทางการใช้งานอย่างมีจริยธรรม

ในขณะที่องค์กรต่างๆ เริ่มดำเนินการบนเส้นทางการนำ AI มาใช้ ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม การปฏิบัติตามกฎหมาย และการกำกับดูแลจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง กลยุทธ์ในการรับรองการใช้งาน AI อย่างมีจริยธรรมมีดังต่อไปนี้

• คณะกรรมการจริยธรรม: การจัดตั้งคณะกรรมการหรือคณะกรรมการจริยธรรมเพื่อให้การกำกับดูแลและคำแนะนำเกี่ยวกับผลกระทบทางจริยธรรมของแอปพลิเคชัน AI
• แนวทางปฏิบัติที่โปร่งใส: จัดลำดับความสำคัญของความโปร่งใสในกระบวนการตัดสินใจของ AI เพื่อให้มั่นใจว่าผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเข้าใจว่า AI เชิงสร้างสรรค์ถูกนำมาใช้ภายในองค์กรอย่างไร
• การปฏิบัติตามกฎระเบียบ: รับทราบข้อมูลและปฏิบัติตามกรอบกฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้มั่นใจว่าการนำ AI ทั่วไปมาใช้นั้นสอดคล้องกับมาตรฐานและแนวปฏิบัติของอุตสาหกรรม
• การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง: ใช้ระบบสำหรับการตรวจสอบแอปพลิเคชัน AI ทั่วไปอย่างต่อเนื่อง ช่วยให้สามารถระบุและบรรเทาข้อกังวลด้านจริยธรรมหรือการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้อย่างรวดเร็ว

บรรทัดล่าง

Generative AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงาน สื่อสาร และสร้างสรรค์ของเรา นำมาซึ่งความเป็นไปได้และข้อพิจารณาที่ไม่เคยมีมาก่อน การสำรวจข้อดีและข้อเสียของ generative AI เป็นสิ่งสำคัญในขณะที่เราสำรวจผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น ดังนั้นเมื่อเรายอมรับความเป็นไปได้ เราจึงต้องจัดลำดับความสำคัญในการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ ธุรกิจต่างๆ ในฐานะผู้ใช้เทคโนโลยีการเปลี่ยนแปลงนี้ จะต้องมีบทบาทสำคัญในการทำให้ Gen AI สอดคล้องกับหลักจริยธรรมได้อย่างราบรื่น เป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจและผู้บริโภคที่จะใช้เครื่องมือ generative AI ในลักษณะให้คำปรึกษา โดยปล่อยให้มนุษย์ทำการตัดสินใจขั้นสุดท้าย

หากคุณต้องการควบคุมศักยภาพของ generative AI อย่างมีจริยธรรม เราขอเชิญคุณเชื่อมต่อกับ ITRex

บทความนี้เผยแพร่ครั้งแรกบนเว็บไซต์ ITRex