 |
Що таке генеративний ШІ і як він працює?
Генеративний штучний інтелект — це застосування методів ШІ, які дозволяють машинам самостійно створювати, генерувати та продукувати новий контент. На відміну від традиційних ШІ-систем, які покладаються на попередні дані для аналізу та прийняття рішень, GenAI використовує передові моделі глибокого навчання, щоб вчитися на наявних даних і генерувати оригінальні, реалістичні результати у зрозумілому форматі.
Ця технологія працює шляхом навчання моделі на великих обсягах даних для виявлення закономірностей, стилів і кореляцій. Після навчання генеративна ШІ-модель може продукувати новий контент, екстраполюючи засвоєні знання, що дозволяє їй створювати оригінальні і часто дуже реалістичні результати.
GenAI набирає обертів у різних галузях завдяки своєму потенціалу впорядкувати робочі процеси, автоматизувати творчі завдання та розкривати нові можливості. І галузі — від мистецтва та розваг до охорони здоров’я та виробництва — визнають його трансформаційний потенціал.
Очевидно, що генеративний ШІ вже на шляху до того, щоб стати продуктом споживання. Однак не всі види GenAI однакові, і очікується, що він розділиться на дві окремі категорії: горизонтальний і вертикальний. Горизонтальні моделі ШІ, такі як ChatGPT і Google Bard, стають все більш поширеними — вони знаходять застосування в різних галузях завдяки своїм узагальненим можливостям. З іншого боку, вертикальні ШІ-моделі розроблені більш спеціалізовано і пристосовані до конкретних галузей, пропонуючи суттєву і більш швидку окупність інвестицій.
Зростаюча потреба у вертикальних ШІ-моделях
Це розмежування між горизонтальними і вертикальними моделями ШІ підкреслює зростаючу потребу в галузевих рішеннях, оскільки компанії прагнуть використовувати можливості ШІ для оптимізації своїх операцій і розкриття нових можливостей для зростання.
Більшість компаній потребують моделі, яка б включала і перетворювала великий обсяг галузевих даних і знань у значущі результати, що забезпечують цільові рішення, спрямовані на задоволення специфічних галузевих вимог. Ці моделі потребують спеціалізованих алгоритмів, спеціально розроблених для конкретної галузі або сценаріїв використання, які вони обслуговують.
Наприклад, у сфері послуг вертикальні рішення трансформують сервісні операції, вирішуючи такі галузеві проблеми, як зростаючі очікування клієнтів, дефіцит робочої сили та складність обладнання. Завдяки використанню штучного інтелекту, призначеного для вирішення специфічних для сервісу сценаріїв використання, ці рішення допомагають організаціям діагностувати і розв’язувати проблеми швидше, ніж будь-коли раніше, надають більше можливостей для самообслуговування, оптимізують розподіл ресурсів для подолання дефіциту робочої сили і забезпечують проактивне технічне обслуговування для мінімізації простоїв. Це призводить до підвищення операційної ефективності та рівня задоволеності клієнтів, позиціонуючи організації для сталого зростання та конкурентних переваг.
У дослідженні McKinsey зазначається, що «в одній компанії з 5 000 агентів з обслуговування клієнтів застосування GenAI підвищило швидкість вирішення проблем на 14% на годину і скоротило час, що витрачається на вирішення питань, на 9%. Це також зменшило відтік агентів і кількість запитів на розмову з менеджером на 25%». Зрештою, звіт підтверджує, що переваги значною мірою зумовлені тим, що «ШІ допоміг менш досвідченим агентам спілкуватися, використовуючи методи, подібні до тих, що застосовують їхні висококваліфіковані колеги».
Ще однією важливою відмінністю вертикального ШІ є можливість включення в модель предметної експертизи. Наші внутрішні дані показують, що серед провідних сервісних організацій третина сервісних рішень не знайдена в історичних даних про обслуговування. Натомість найкращі відповіді на будь-яку проблему можна знайти в даних, наданих профільними експертами, що підкреслює важливість включення людської експертизи в набір даних.
Деякі рішення для вертикального ШІ спроможні «датазувати» експертні знання — тобто перетворювати знання, що зберігаються в головах експертів компанії, на синтетичні дані. Використовуючи знання експертів у певній галузі, ШІ-модель може досягти більш персоналізованих і надійних результатів.
Як організації можуть впровадити вертикальну ШІ-стратегію
Впровадження вертикальної ШІ-стратегії може стати трансформаційною подорожжю для організацій. Ось три кроки для початку цієї подорожі:
- Визначте відповідні вертикалі та варіанти використання. Проведіть ретельний аналіз своїх бізнес-процесів, потреб клієнтів і ринкових трендів, щоб визначити сфери, в яких ШІ може принести користь. Шукайте конкретні випадки використання в цих вертикалях, де технології ШІ можуть підвищити ефективність, покращити процес прийняття рішень або створити нові можливості. Наприклад, якщо ви працюєте у сфері послуг, ви можете розглянути застосування ШІ для діагностики та усунення несправностей обладнання, управління знаннями або управління людськими ресурсами.
- Розвивайте внутрішню експертизу. Розробка вертикальної ШІ-стратегії вимагає створення внутрішньої експертизи в ШІ-технологіях та їхньому застосуванні в обраних вертикалях. Це можна зробити, найнявши спеціалістів зі штучного інтелекту, підвищивши кваліфікацію наявних працівників або співпрацюючи із зовнішніми експертами чи консультантами.
- Стартуйте з пілотних проєктів. Почніть свій шлях з ініціювання невеликих пілотних проєктів у межах визначених вертикалей. Ці проєкти дозволять вам перевірити доцільність, потенційний вплив і виклики, пов’язані з впровадженням ШІ-рішень у реальних сценаріях.
Наслідки ігнорування генеративного ШІ
Генеративний штучний інтелект є значним проривом у ШІ-сфері, і, як згадувалося раніше, очікується, що ця технологія стане продуктом масового споживання. Компанії самі вирішують, чи використовуватимуть вони горизонтальний або вертикальний ШІ, але ті, хто ігнорує цю технологію, можуть зіткнутися зі значними викликами. Не використовуючи можливості GenAI, компанії ризикують залишитися позаду конкурентів. Вони можуть зіткнутися зі збільшенням операційних витрат, уповільненням процесів прийняття рішень і втратою можливостей для автоматизації та оптимізації.
Оскільки генеративний ШІ продовжує розвиватися, організаціям вкрай важливо вивчити його можливості, інтегрувати його в свої робочі процеси і використовувати його потенціал, щоб вийти на новий рівень розвитку.
За матеріалами Forbes.
Ілюстрація: nowvertical.com
|
|
