Strategia AI w przedsiębiorstwie jest odwrotna. Większość ludzi koncentruje się na dyrektorach AI i programach pilotażowych, podczas gdy prawdziwa wartość tkwi w nieefektownej pracy, gdzie organizacje tracą czas. Więcej przemyśleń:

Zacznij od warstwy koordynacyjnej. To najwyżej efektywne, najmniej dramatyczne miejsce do wdrażania AI. Największe obciążenie językowe w każdej firmie to warstwa koordynacyjna: spotkania, notatki, dokumenty, zadania do wykonania, aktualizacje statusu itp.

Celem jest przekształcenie pamięci organizacji w coś uporządkowanego i dostępnego, aby przestać polegać na tym, kto akurat był w pokoju, aby (1) osiągnąć omawiany cel i (2) zdecydować, kto jeszcze powinien być poinformowany.

Sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie zyskuje na wartości, jeśli uczynisz ją dostępną dla innych. Sztuczna inteligencja funkcjonuje na poziomie przepływu pracy, a osoby najbliżej pracy wiedzą, gdzie tak naprawdę występują problemy. To oni odkryją, co powinno być zautomatyzowane, uproszczone lub całkowicie przeprojektowane.

Również: Agenci kodujący obniżają koszty analizy, co zmienia rodzaj pytań, na które przedsiębiorstwa mogą sobie pozwolić.

Modele językowe są niezwykle dobre w przekształcaniu chaotycznej rzeczywistości w uporządkowane dane wejściowe — wydobywaniu zadań z reklamacji, przekształcaniu transkryptów w pola gotowe do użycia w CRM, konwertowaniu nieustrukturyzowanego tekstu w coś, co mogą wykorzystać twoje systemy.

To jeden z najłatwiejszych celów automatyzacji w ramach struktury przedsiębiorstwa, a także most między światem ludzi a światem baz danych.

Zwycięzcami będą firmy, które wystarczająco wcześnie zbudują nawyk codziennego użytkowania, aby zyski mogły się kumulować. Zacznij uczyć się teraz, albo obserwuj, jak przewaga umyka. Krótko mówiąc, może twoim celem nie jest tylko adopcja, ale zbiorowe zrozumienie AI.