Công nghệ AI sáng tạo đang phát triển rất nhanh trong thế giới doanh nghiệp, đặc biệt thu hút sự chú ý đến từ các nhà quản lý cấp cao, tuy nhiên, nó vẫn còn mới đối với việc triển khai hoặc đào tạo. Việc chuẩn bị cho công nghệ này có thể liên quan đến nhiều phương pháp khác nhau, từ thực hiện các dự án thử nghiệm và các buổi trao đổi thông tin đến việc thành lập các trung tâm chuyên môn được thành lập dựa trên các chuyên gia giúp đào tạo nhân viên và là nguồn tài nguyên trung tâm.
Các nhà lãnh đạo CNTT có thể còn nhớ cách đây 10 năm, một số phòng ban người dùng đã chạy vào đám mây và tự mình thiết lập các phiên bản phần mềm, sau đó gánh vác toàn bộ khó khăn đó cho CNTT khi điều này trở nên không kiểm soát được. AI sáng tạo có thể khiến tình huống này trông như đùa cợt, nhưng lại có các chiến lược để bắt đầu quản lý nó trước.
"Điều đáng kinh ngạc là các công nghệ này đã nhanh chóng nhập vào ý thức của các nhà lãnh đạo kinh doanh", Michael Chui, một đối tác của công ty tư vấn McKinsey, cho biết. "Mọi người đang sử dụng nó mà không cần được doanh nghiệp ủng hộ, điều đó cho thấy sức hấp dẫn của nó."
Ritu Jyoti, phó chủ tịch nhóm nghiên cứu AI toàn cầu của IDC, nói rằng sự đầu tư vào AI sáng tạo đang đến từ cấp cao nhất. "Các nhà lãnh đạo cấp cao đã trở thành những nhà lãnh đạo AI tham vọng. Nó đã trở thành xu hướng chính và họ đang đặt câu hỏi khó cho các cấp dưới của họ". Điểm chính của bà ấy: Hãy nắm bắt AI sáng tạo, thiết lập khung công việc cho việc sử dụng nó và "tạo ra giá trị cho cả tổ chức và nhân viên".
Tuy nhiên, việc này sẽ không dễ dàng. AI sáng tạo đi kèm với rất nhiều rủi ro - bao gồm kết quả không chính xác, thiên vị hoặc giả mạo; vi phạm bản quyền và quyền riêng tư; và rò rỉ dữ liệu doanh nghiệp. Do đó, quan trọng là CNTT và các nhà lãnh đạo kiểm soát bất kỳ dự án AI sáng tạo nào đang diễn ra trong tổ chức của họ. Sau đây là cách để bắt đầu.
Quyết định các ca sử dụng để thực hiện
Bước đầu tiên của bạn là quyết định nơi để áp dụng AI sáng tạo trong công ty của bạn, ngắn hạn và trong tương lai. Boston Consulting Group (BCG) gọi chúng là các trường hợp sử dụng "vàng" của bạn - "những thứ mang lại lợi thế cạnh tranh thực sự và tạo ra tác động lớn" so với việc sử dụng các công cụ hiện tại - trong báo cáo gần đây. Tập hợp đội ngũ bộ não của công ty để bắt đầu khám phá các kịch bản này.Nhìn vào các đối tác cung cấp dịch vụ chiến lược của bạn để xem họ đang làm gì; nhiều người dự định tích hợp AI sáng tạo vào phần mềm từ dịch vụ khách hàng đến quản lý hàng hóa. Một số trong những công cụ này đã có sẵn, ít nhất là dưới dạng phiên bản beta. Đề nghị hỗ trợ kiểm tra những ứng dụng này; nó sẽ giúp giáo dục nhóm của bạn về công nghệ AI sáng tạo trong một ngữ cảnh mà họ đã quen thuộc với.
Rất nhiều đã được viết về các công cụ AI sáng tạo phổ biến của ngày hôm nay, bao gồm ChatGPT và DALL-E. Và trong khi việc tạo ra các hình thái nghệ thuật mới rất thú vị và cuốn hút, hầu hết các doanh nghiệp sẽ không cần lời giải thích về cách loại bỏ một ổ bánh mỳ đậu phộng và mứt ailen ra khỏi máy phát quang học được viết theo phong cách Kinh Thánh King James bất cứ lúc nào.
Thay vào đó, hầu hết các chuyên gia cho rằng các tổ chức nên bắt đầu bằng cách sử dụng công nghệ cho các bản nháp đầu tiên của tài liệu từ tóm tắt nghiên cứu liên quan đến thông tin mà bạn có thể thêm vào các trường hợp kinh doanh hoặc công việc khác. "Hầu hết mọi nhân viên tri thức đều có thể tăng năng suất của mình", Michael Chui của McKinsey cho biết.
Thực tế, McKinsey đã thực hiện một chương trình thử nghiệm AI sáng tạo trong sáu tuần với một số nhà lập trình của mình và đã thấy tăng đáng kể cả về độ chính xác và tốc độ lập trình.
Jonathan Vielhaber, giám đốc công nghệ thông tin tại công ty nghiên cứu hợp đồng Cognitive Research Corp. (CRC), đang sử dụng ChatGPT-3 để xem xét các vấn đề bảo mật bao gồm cách thử nghiệm các tình huống tấn công khác nhau và lợi thế, thách thức và hướng dẫn triển khai mới cho việc áp dụng trình quản lý mật khẩu mới. Anh ta thực hiện một số điệu văn để đảm bảo kết quả thu được vẫn phù hợp với phong cách của mình và sau đó thả thông tin vào tài liệu trường hợp kinh doanh.
Phương pháp này giúp anh ta tiết kiệm được hai trong số bốn giờ cần thiết để tạo mỗi đề xuất - và ông cho biết đó là điều “đáng giá” $ 20 / tháng. Đặc biệt là trong lỗ hổng bảo mật "có thể trở nên kỹ thuật, và AI có thể giúp bạn có được một cái nhìn tốt, dễ hiểu về chúng và cách chúng hoạt động."
Cho phép người dùng tự sử dụng
Để giúp phân biệt các ứng dụng nào sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ AI sinh sản trong năm tới hoặc vậy, hãy đưa công nghệ vào tay các phòng ban người dùng chính, có thể là bộ phận tiếp thị, hỗ trợ khách hàng, bán hàng hoặc kỹ thuật, và thu thập một số ý tưởng chung. Đưa cho nhân viên thời gian và các công cụ cần thiết để bắt đầu thử nghiệm và tìm hiểu những gì nó có thể làm và giới hạn của nó là gì. Và mong đợi hai mặt của phương trình đó thay đổi liên tục.Yêu cầu nhân viên áp dụng AI sinh sản vào luồng công việc hiện có của họ, chắc chắn rằng không ai sử dụng bất kỳ dữ liệu độc quyền hoặc thông tin nhận dạng cá nhân về khách hàng hoặc nhân viên. Khi bạn cung cấp dữ liệu cho nhiều công cụ AI sinh sản, chúng trả lại dữ liệu vào các mô hình ngôn ngữ lớn của họ để học hỏi từ đó và dữ liệu cũng được đưa ra vũ trụ bên ngoài.
Theo dõi ai đang làm gì để đội ngũ có thể học được lẫn nhau và để bạn hiểu được tổng quan về những gì đang xảy ra trong công ty.
Bây giờ khi Vielhaber của CRC là một khách hàng trả tiền ChatGPT, ông ấy dự định triển khai các phiên ăn trưa và học hỏi trong công ty của mình để giúp giới thiệu AI sinh sản cho những người khác và cho phép họ “nhìn thấy những khả năng sẵn có.”
Bắt đầu đào tạo nhân viên của bạn
Tùy thuộc vào mục tiêu dài hạn của bạn đối với công nghệ, bạn có thể cần lên kế hoạch cho các phương tiện chính thức hơn để lan rộng kiến thức. Jyoti của IDC là một người hâm mộ lớn của phương pháp tâm của sự xuất sắc, trong đó một nhóm trung tâm có thể đào tạo các nhân viên khác hoặc nhúng vào các đơn vị kinh doanh khác nhau để giúp họ áp dụng AI sinh sản hiệu quả nhất.Có thể cần các loại công việc mới trong tương lai, từ một chính quyền trưởng AI đến các nhà huấn luyện, kiểm toán viên và các kỹ sư kỹ thuật màng chuyên môn về cách tạo truy vấn phù hợp với từng công cụ AI sinh sản để bạn có được kết quả mong muốn.
Việc tuyển dụng các chuyên gia AI sinh sản sẽ không dễ dàng khi họ trở nên có nhiều yêu cầu hơn. Bạn sẽ cần tìm kiếm nhà tuyển dụng và các trang web tuyển dụng, tham dự các hội nghị tập trung vào AI và xây dựng mối quan hệ với các trường đại học và đại học địa phương. Bạn có thể quyết định việc tạo ra các LLM riêng của công ty, điều chỉnh các LLM đã có sẵn từ các nhà cung cấp và / hoặc đặt các LLM trong nhà để tránh các vấn đề bảo mật. Tất cả các tùy chọn đó sẽ đòi hỏi thêm các chuyên gia kỹ thuật cũng như cơ sở hạ tầng bổ sung, theo báo cáo của BCG.
Geetanjli Dhanjal, giám đốc cao cấp tư vấn Yantra, đang mở rộng thực hành AI của công ty. Cô tập trung vào việc đào tạo lại kỹ năng cho nhân viên hiện có, tuyển dụng nguồn lực bên ngoài và đưa các sinh viên mới ra trường qua các chương trình “kích hoạt” bao gồm khoa học dữ liệu, đào tạo dựa trên web và các hội thảo. Cô ấy đang xây dựng các trung tâm về xuất sắc ở cả Ấn Độ và California và cho biết điều đó làm cho việc “tuyển dụng nhân tài địa phương dễ hơn” ở cả hai khu vực.
Và đừng quên nói chuyện với nhân viên của bạn về cách sự nghiệp của họ có thể thay đổi do đó. Ngay bây giờ, AI có thể gây ra nỗi lo về việc mất việc làm cụ thể. Một phép so sánh mà Chui của McKinsey sử dụng là bảng tính. “Chúng ta vẫn sử dụng chúng, nhưng giờ đây chúng ta có các nhà phân tích đang mô hình dữ liệu thay vì tính toán,” ông nói. Các lập trình viên sử dụng AI sinh sản, ví dụ, có thể tập trung vào cải thiện chất lượng mã và đảm bảo tuân thủ an toàn.
Khi AI tạo ra bản nháp đầu tiên, vẫn cần con người để kiểm tra và hoàn thiện nội dung, và tìm kiếm các chiến lược mới đối với khách hàng. “Theo dõi cảm xúc của nhân viên,” báo cáo BCG khuyên. “Tạo kế hoạch lực lượng lao động chiến lược và thích nghi với nó khi công nghệ tiến triển.”
Đấy là một cách đường hai, Dhanjal nói. “Chúng ta phải hỗ trợ nhân viên với đào tạo, tài nguyên và môi trường phù hợp để phát triển.” Nhưng cá nhân cũng cần mở lòng đón nhận thay đổi và trải nghiệm kỹ năng mới.
Hãy cẩn trọng
Quan trọng như nó là để tham gia, đó cũng là điều rất cần thiết để duy trì một cái nhìn tổng quan về các rủi ro của các công cụ hiện nay. AI sinh sản dễ bị ảo tưởng, nơi trong trường hợp thiếu dữ liệu phù hợp, công cụ đơn giản là tạo ra thông tin. Đôi khi điều này có thể cho kết quả vui nhộn, nhưng nó không phải lúc nào cũng rõ ràng - và các luật sư của bạn có thể không thấy nó vui.Thực tế, trí tuệ nhân tạo sinh động "có thể sai nhiều hơn là đúng," theo Alex Zhavoronkov, giám đốc điều hành của Insilico Medicine, một công ty dược phẩm và trí tuệ nhân tạo đã xây dựng mô hình kinh doanh của mình dựa trên trí tuệ nhân tạo sinh động. Nhưng khác với hầu hết các công ty khác, Insilico sử dụng 42 động cơ khác nhau để kiểm tra độ chính xác của mỗi mô hình. Trong thế giới rộng hơn, "bạn có thể hy sinh độ chính xác để có tính nhanh nhẹn" với một số công cụ trí tuệ nhân tạo sinh động dành cho người tiêu dùng hiện nay, ông nói.
Vào tháng Hai, Insilico đã nhận được sự chấp thuận giai đoạn 1 từ Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ cho một phân tử được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo, được sử dụng như cơ sở của một loại thuốc để điều trị một bệnh phổi hiếm gặp. Công ty đã hoàn thành giai đoạn đầu tiên đó trong vòng dưới 30 tháng và đã chi tiêu khoảng 3 triệu đô la, so với chi phí truyền thống vào khoảng 10 lần số tiền đó, Zhavoronkov cho biết. Lợi ích kinh tế từ việc sử dụng trí tuệ nhân tạo sinh động có nghĩa là công ty có thể nhắm mục tiêu các bệnh lạ khác, cũng gọi là các bệnh "mồ côi", nơi hầu hết các công ty dược phẩm đã không muốn đầu tư, cũng như các điều kiện mà các đoạn của xã hội phải chịu đựng.
Công ty sử dụng các công cụ kỹ thuật cao của chính mình, trong tay của các nhà hóa học, sinh lý học và các chuyên gia khác. Nhưng thú vị thay, "chúng tôi vẫn cẩn trọng" về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo sinh động để tạo văn bản vì các vấn đề không chính xác và vấn đề quyền sở hữu trí tuệ, Zhavoronkov giải thích. "Tôi muốn thấy Microsoft và Google giới thiệu nó vào bộ công cụ phần mềm của họ trước khi tôi bắt đầu tin tưởng vào nó rộng rãi hơn," ông nói.
Các nhà cung cấp và nhà nghiên cứu đang làm việc để xác định và ngăn không cho nội dung được bảo vệ bản quyền xuất hiện trong kết quả trí tuệ nhân tạo hoặc ít nhất cảnh báo người dùng về nguồn của các kết quả, nhưng đó là rất sớm. Và đó là lý do tại sao, ít nhất cho đến khi các công cụ được cải thiện, con người vẫn rất cần có ở vòng lặp như kiểm toán viên.
Lấy hướng dẫn của bạn
Trong thế giới này, trí tuệ nhân tạo đạo đức là quan trọng hơn bao giờ hết, theo Abhishek Gupta, nhà sáng lập và nghiên cứu chính tại Montreal AI Ethics Institute. Ông cũng là thành viên của Hội đồng xem xét đạo đức trí tuệ nhân tạo CSE của Microsoft và là chuyên gia đạo đức trí tuệ nhân tạo cho Boston Consulting Group."Trí tuệ nhân tạo trách nhiệm là một chất xúc tác để bạn có khả năng thử nghiệm một cách an toàn và tự tin," ông giải thích. "Nó có nghĩa là bạn không phải liên tục nhìn vào lưng mình" và nó đáng giá thời gian để phát triển các điều khiển về những gì nhân viên có thể và không thể làm.
"Đặt một số rào cản rộng," ông đề xuất, dựa trên giá trị và mục tiêu của công ty. Sau đó "thu thập những điều đó vào các chính sách có thể thi hành" mà bạn thông báo cho nhân viên.
Trong tương lai, việc tạo ra hướng dẫn cho trí tuệ nhân tạo sẽ có trong những định chế của CRC, Vielhaber cho biết. Công ty đang quy trình viết lại các chính sách liên quan đến công nghệ thông tin và an ninh, và trí tuệ nhân tạo sẽ là một phần của đó.
"Tôi nghĩ chúng ta đã vượt qua ngưỡng của trí tuệ nhân tạo sẽ mở ra rất nhiều thứ trong vài năm tới," ông nói, "và con người sẽ tìm ra những cách thông minh để sử dụng nó."
Bản quyền © 2023 IDG Communications, Inc.
