Arricchire ERP e grandi aziende con l’IA generativa Passo 1 del framework

IA generativa per arricchire ERP e grandi aziende - Passo 1

Nota dell’editore: Jason Tan è un relatore per ODSC APAC il 22-23 agosto. Assicurati di dare un’occhiata al suo intervento, “Framework e lezioni apprese dalla creazione di un’applicazione AI generativa”!

Nel dinamico mondo dell’IA, l’introduzione di ChatGPT il 30 novembre 2022 ha segnato un punto di svolta monumentale, ridefinendo le interazioni tra umani e tecnologia e plasmando il futuro dell’IA. Giganti tecnologici come Google, Facebook e Amazon si sono affrettati a sviluppare le proprie versioni di ChatGPT, indicando l’impatto rivoluzionario che questa innovazione ha avuto sul panorama dell’IA. Questo cambiamento di paradigma va oltre le grandi aziende, coinvolgendo anche start-up e piccole aziende tecnologiche, che integrano l’IA generativa nei loro software e plasmano le esperienze dei clienti e i modelli operativi.

Man mano che l’importanza di ChatGPT si estende, suscita discussioni sulle sue implicazioni in diverse industrie, tra cui il mondo aziendale, l’istruzione superiore e le agenzie governative. Questo interesse ha persino attirato l’attenzione dei responsabili aziendali, coinvolgendo i loro Chief Data and Analytics Officers (CDAO) nell’esplorazione dei casi d’uso dell’IA generativa e del suo potenziale con i Modelli di Linguaggio Estesi (LLM) per le loro aziende.

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In questo articolo, presento il primo passo di un framework comprovato, nato dalle mie esperienze e dai successi ottenuti con l’IA generativa, i database vettoriali, gli embedding e gli LLM. Questo framework comprende lo sviluppo di un Conversation CoPilot, che aiuta i fondatori tecnici a stabilire relazioni e guidare vendite efficienti, e la distribuzione di un’IA generativa per le aziende.

Passo 1: Identificare i casi d’uso aziendali

Uno dei principali errori che le organizzazioni devono evitare è la sindrome dell’oggetto lucido (SOS) – adottare tecnologie senza una chiara comprensione delle loro implicazioni. I CDAO devono esplorare collaborativamente i casi d’uso potenziali, assicurando l’allineamento con gli obiettivi principali, le priorità e gli obiettivi a lungo termine. I casi d’uso potrebbero riguardare il miglioramento dei chatbot di assistenza clienti esistenti, il potenziamento della gestione delle conoscenze, il perfezionamento delle copie di marketing e vendita o la distribuzione di Conversation CoPilots.

Passo 2: Decidere il prodotto minimamente funzionante (MVP)

In collaborazione con esperti esperti in IA generativa e LLM, le organizzazioni possono creare un MVP per affrontare obiettivi aziendali specifici. Ad esempio, un’organizzazione potrebbe implementare un database vettoriale per archiviare dati non strutturati, utilizzare tecniche di embedding per interrogare i dati e integrare LLM per contestualizzare le politiche aziendali per le risposte ai clienti. Questo approccio ottimizza le operazioni e migliora le interazioni con i clienti.

Passo 3: Lavorare all’indietro

Le persone rimangono fondamentali anche nei sistemi AI più avanzati, poiché i dati di qualità sono essenziali per il successo. Pertanto, è fondamentale coinvolgere gli stakeholder giusti, sia interni che esterni, durante tutto il processo. Ciò garantisce un approccio completo e colma il divario tra informazioni basate sull’analisi e risultati applicabili. Allo stesso tempo, le organizzazioni devono identificare i dati e i sistemi necessari per una corretta implementazione.

Passo 4: Sviluppare strategie di implementazione

La scelta di una strategia di applicazione di IA generativa appropriata è essenziale per la distribuzione. Le organizzazioni devono decidere se sfruttare un kit di sviluppo software (SDK) esistente, collaborare con consulenti esterni o creare una soluzione interna. Ogni opzione ha i suoi pregi, a seconda delle capacità, delle risorse e degli obiettivi strategici dell’organizzazione.

Passo 5: Trasformare le informazioni in azioni

Infine, le organizzazioni devono concentrarsi sulla traduzione delle informazioni generate dall’IA generativa in risultati applicabili. Questo comporta l’integrazione delle uscite dell’IA nei flussi di lavoro esistenti, il perfezionamento dei processi decisionali e il miglioramento dell’efficienza operativa. L’integrazione senza soluzione di continuità delle raccomandazioni dell’IA nei sistemi consolidati consente ai dipendenti di prendere decisioni informate e favorisce un ambiente di miglioramento continuo.

Conclusione

Man mano che il panorama dell’IA continua a evolversi, l’integrazione dell’IA generativa nelle aziende emerge come un cambiamento epocale. Seguendo questo primo passo come parte di un framework completo, le aziende possono prendere decisioni informate, evitare le insidie della sindrome dell’oggetto lucido e sfruttare il vero potenziale dell’IA per trasformare le loro operazioni e le esperienze dei clienti.

Per approfondire le complessità di questo framework e saperne di più sui prossimi 4 passi, ti invito a partecipare al mio prossimo intervento su questo argomento presso ODSC APAC 2023 il 23 agosto. Condividerò anche preziosi insights acquisiti dalle esperienze del mondo reale, le sfide affrontate durante lo sviluppo e le lezioni apprese nel superare gli ostacoli. Questa è la tua occasione per esplorare di persona il potere trasformativo dell’IA generativa. Ci vediamo lì.

Link

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jpctan/ 

Sito web: https://engage-ai.co/ 

Biografia

Jason Tan è il fondatore di Engage AI, un Copilota di Conversazione che ricorda le conversazioni su più canali per migliorare le conversazioni virtuali e reali. Da quando è stato rilasciato nel gennaio 2023, oltre 30.000 utenti in tutto il mondo lo utilizzano per rompere il ghiaccio e interagire con i loro prospect. Utilizzando le esperienze acquisite dall’implementazione di Engage AI, assiste e condivide le lezioni apprese con le aziende per incorporare Generative AI e Large Language Models nel loro business.