ChatGPT и генерирующие ИИ: что эта технология означает для современного ИТ-директора

ИИ становится важным инструментом для бизнеса, позволяющим стимулировать рост, повышать эффективность и оставаться конкурентоспособными. Я этого не писал — это сделал ChatGPT, ныне известный чат-бот, запущенный OpenAI в ноябре 2022 года.

Казалось бы, за одну ночь эта революционная технология сбросила миллионы челюстей, автоматически собирая объемы структурно обоснованных предложений и полностью функциональных строк кода. Это стало настолько горячей темой, что даже Кардашьян, должно быть, завидуют. Внимание заслуженное. Я считаю, что генеративный ИИ внесет огромные изменения в то, как компании ведут свой бизнес, в технологические решения, необходимые им для конкурентоспособности, и в наборы навыков, требуемых от их сотрудников.

К чему весь ажиотаж? Все начинается с понимания того, что ChatGPT отличается от искусственного интеллекта последних нескольких лет более продвинутыми возможностями обработки естественного языка и более надежной способностью учиться на подсказках и тонкой настройке. И это становится так хорошо и так быстро, что, если компании еще не считают это жизненно важным компонентом для роста, им нужно будет это сделать очень скоро — иначе они рискуют остаться позади своих конкурентов.

По мере того, как предприятия внедряют и адаптируются, дальновидные технологические лидеры и ИТ-директора будут сталкиваться с новыми вопросами и проблемами, чтобы подготовить свои технологические стеки, платформы и организации, чтобы воспользоваться преимуществами этой беспрецедентной технологической волны. Вот что они должны иметь в виду.

• Что нужно сделать в первую очередь: при рассмотрении этой технологии на ум приходит несколько вариантов использования, от простых ботов службы поддержки до более крупных решений, которые заменяют целые отделы исходящих продаж. Как технические лидеры расставляют приоритеты для потенциальных внедрений? Как и любая оценка технологий, она начинается с понимания ваших бизнес-возможностей и процессов. Сосредоточьтесь на процессах, которые можно оптимизировать с помощью ИИ и машинного обучения, а затем оцените, какую ценность для бизнеса могут принести эти улучшения. Разделение проектов на категории с низким, средним или высоким уровнем воздействия и определение их рентабельности поможет вам установить приоритеты.

• Покупайте или создавайте: Со всем ажиотажем вокруг ChatGPT, казалось бы, каждый поставщик на планете начал рекламировать «возможности искусственного интеллекта». По мере того, как команды оценивают этих поставщиков и их решения, крайне важно понять, какие решения действительно используют эту новую возможность генеративного ИИ, а какие просто присоединяются к побеждающей стороне на выборах ИИ. Глубокое погружение в базовую технологию, лежащую в основе ИИ-компонента решения, будет иметь решающее значение.

В качестве альтернативы команды могут решить отказаться от покупки и вместо этого создать собственное решение. Однако сначала им нужно будет оценить конкретную необходимую инфраструктуру, ориентироваться в коммерческом лицензировании и правильно выделить команду для обучения моделей (среди прочих шагов).

• Сделайте это своим: ИИ бесполезен не только без данных, но и с неправильными данными. Обеспечение того, чтобы решение получало правильные входные данные, конечно, будет зависеть от потребностей каждой компании, но каждому бизнесу потребуется правильная архитектура, модель данных, ресурсы, подсказки и обучение. Только тогда организации могут быть уверены, что они эффективно используют возможности этой технологии.

• Воздействие на таланты. Посмотрим правде в глаза: Генеративный ИИ заменит некоторые рабочие места. Так что же происходит с людьми, выполняющими эти работы сегодня? Это серьезное беспокойство, которое напоминает мне о дискуссиях между инфраструктурными командами, когда облако было горячей темой десять лет назад или около того. Я полагаю, что со временем мы увидим аналогичный фундаментальный сдвиг во всех типах ролей и функций, от операторов колл-центра до инженеров. Мы также можем ожидать повышенного внимания к новым ролям в основных функциях, таких как оперативные инженеры в группах данных, которые потребуются для точной настройки моделей. В то время как потребности будут различаться в зависимости от компании, ясно, что кадровые изменения должны произойти.

• Конфиденциальность и безопасность. Как и в случае с любой новой технологией, существует множество мнений о том, как будет регулироваться генеративный ИИ, а также о его влиянии на конфиденциальность и безопасность данных отдельных лиц. Защита авторских прав и дезинформация — это лишь две из проблем, с которыми мы столкнулись на пороге, и их число, безусловно, будет расти, что неизбежно приведет к регулированию (которое уже рассматривают правительства ЕС и Великобритании). Однако факт остается фактом: технологии всегда развиваются быстрее, чем руководящие органы, поэтому еще неизвестно, где мы приземлимся.

Когда дело доходит до генеративного ИИ, ИТ-директорам приходится принимать важные решения с огромными последствиями. В конечном счете, цель должна заключаться в повышении ценности бизнеса при одновременном поддержании доверия — веры в то, что ИТ-директор обладает знаниями и дальновидностью, чтобы помочь своей компании опережать конкурентов продуманным и контролируемым образом.

Генеративный ИИ одновременно захватывающий и пугающий. Сидеть в сторонке и ждать, пока все выяснится, заманчиво, но и рискованно. Вот почему, как технологические лидеры, мы должны выйти из своей зоны комфорта, повысить осведомленность, получить образование и тесно сотрудничать с нашими деловыми партнерами, чтобы выработать продуманный подход к внедрению этого революционного подхода в наших собственных организациях.