IDC: Как да изградим стратегия за използване на генеративен AI

Генеративният изкуствен интелект (Generative AI, GenAI) демонстрира ясен потенциал за приложение в много икономически сфери. Организациите обаче се нуждаят от насоки, когато започнат пътя си на възприемане на такива технологии, посочват анализаторите от IDC. Компанията публикува насоки, в които се очертават основните дейности, свързани с инвестициите генеративен ИИ, както и кои са най-често срещаните случаи на употреба.

Преди да се проучи някоя от основните технологии, свързани с генеративен ИИ, IDC вярват, че трябва да се въведе следният набор от ключови дейности:

Създайте политика за отговорен ИИ: Това трябва да включва дефинирани принципи за справедливост, прозрачност, защита и отчетност, свързани с данните, използвани за обучение на модели, както и за това как се използват резултатите. Отговорната политика за изкуствен интелект трябва също така да осигурява прозрачност относно ролите и отговорностите на разработчиците, потребителите и другите заинтересовани страни, като същевременно се занимава с правни въпроси и проблеми със съответствието.
Изградете стратегия и пътна карта: Необходим е набор от дефинирани, измерими и приоритетни случаи на използване на генеративен ИИ, за цялостно насочване на организацията в ключовите области, които ще осигурят максимално бизнес въздействие в краткосрочен, средносрочен и дългосрочен план.
Проектирайте интелигентна архитектура: Управлението на жизнения цикъл и управлението на данни, модели и бизнес контекст за всеки случай на употреба е от решаващо значение. Архитектурата трябва да включва и протоколи за поверителност на данните, сигурност и защита на интелектуалната собственост.
Преквалифициране и обучение на персонала: Ще са необходими нови компетенции за изграждане и използване на модели за генеративен ИИ, като например "специалисти по заявки", които да пишат и тестват заявки, които да бъдат подавани към тези системи. Всяка организация трябва да създаде нова карта на уменията за основните ИИ технологии и бизнес възможности, за да внедри GenAI в мащаб в цялата организация. Тя трябва също да изгради персонализирана програма за обучение за ключови роли.

След като ключовите дейности са налице, организациите трябва да развият ясно разбиране на основните технологии в сферата, както и на техните основни модели и възможности. В центъра на всяка такава система е генеративен основен модел, включително добре познатите големи езикови модели (Large Landuage Models, LLM). Крайъгълният камък на пазара на изкуствен интелект е в способността тези модели да бъдат обучавани на базата изключително големи количества полуструктурирано и неструктурирано съдържание и да генерират ново такова въз основа на прости заявки.

Индустрията напредва с фундаменталния преход към ИИ, вграден във всяка бизнес и технологична функция в предприятието, и IDC вярва, че всеки главен изпълнителен директор ще трябва да има стратегия за ИИ.

Филип Картър

вицепрезидент в IDC

Случаи на употреба

Следващата стъпка в определянето на пътя към внедряването на такива технологии е идентифициране на случаи на употреба. Анализаторите от IDC ги определят като финансирана от бизнеса инициатива, подпомагане от технология, която осигурява измерим резултат. Налице са три широки типа случаи на генеративна употреба на ИИ, които трябва да бъдат оценени:

Промишленост: Тази група включва повече персонализирана работа и в някои случаи може да изисква от организациите да изградят свои собствени генеративни ИИ модели. Примерите включват генеративно откриване на лекарства и генеративен дизайн на материали. Специализираните случаи на употреба обикновено се изграждат около конкретни модели и доставчици на модели, с персонализирани архитектури за интегриране, предназначени за индивидуални клиенти.
Бизнес функции: Тези случаи обикновено включват интегриране на модел (или множество модели) с корпоративни данни за използване от конкретни отдели или бизнес функции, като маркетинг, продажби и доставки. Много организации вече провеждат тестове, но са загрижени от изтичане на интелектуална собственост и въпроси свързани с управлението на данни.
Производителност: Тези случаи на употреба са съобразени с работни задачи, като създаване на отчети, генериране на длъжностни характеристики или генериране на Java код. Функционалността генеративния ИИ за подобряване на продуктивността вече се влива в съществуващи приложения, като Microsoft 360 Copilot или Duet AI на Google. За много от тези случаи на употреба, бизнес стойността може да бъде доставена чрез съдържанието и данните, върху които основните базови модели са предварително обучени.

В крайна сметка генеративните системи ще бъдат широко възприети само ако данните, моделите и приложенията, които ги използват, се радват на доверие от страна на крайните потребители и клиенти, подчертават от IDC. За да постигнат това, организациите трябва да създадат добре организирана програма за доверие и надзор, чрез които да се гарантира, че технологиите могат да бъдат внедрени по устойчив начин. Организациите и доставчиците на ИИ пък трябва да разбират предимствата и ограниченията, свързани с използването на генеративни системи, и да бъдат подготвени да коригират проблемите, като същевременно спазват регионалните разпоредби за поверителност на данните.

Анализаторите препоръчват възприемане на рамка с "три хоризонта", за да се помогне на организациите да трансформират своите бизнес модели, използвайки генеративен ИИ. Преориентирането трябва да започне с краткосрочни, постепенни иновации (първи хоризонт), последвани от иновации - смутители в средносрочен план (втори хоризонт) и дългосрочна трансформация на бизнес модели (трети хоризонт). Възприетата рамка трябва да стимулира привеждането във всички бизнес области и да помага за приоритизирането на ключови инициативи.