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在这篇文章中我们探讨了将生成型AI和大型语言模型融入企业核心业务的战略开发方法。我们的方法基于敏捷开发原则技术专家和数据科学家需要采纳商业思维而执行官则需理解生成型AI和LLMs的广泛影响。
重要概念
生成型AI的潜力与应用据麦肯锡研究指出生成型AI在客户运营、市场营销和销售领域能创造的年度价值高达75%到2026年超过80%的企业预计会部署生成型AI应用。锯齿型技术边界揭示了LLMs和生成型AI在不同行业和业务职能中的不均衡影响和采纳要求公司评估自身在技术进步和采纳方面的立场定制战略。AI人类合作模式AI和人类知识工作的协同合作AI处理大量数据分析和信息处理而人类提供创意和战略思维共同解锁生产力和创新的新层次。生成型AI的创新及道德挑战生成型AI提供了扩展AI能力尤其是在创新业务实践的可能性但其伴随着复杂的道德考量包括偏见、误用和公平性。政策和监管考量在策略整合中考虑政策和监管是关键的要求持续关注和适应不断变化的法规环境。
整合策略方法
思考大背景考虑人才和数据在新时代的关键作用创造主动理解和准备技术进步影响的领导角色。从小做起通过集中的、高影响力的试点项目开始AI旅程为未来可扩展性奠定坚实基础。持续迭代在试点项目成功后进行持续的精 refining refinement、学习和与组织战略目标的对齐。
通过大胆创新与执行决策现实之间的平衡组织能够营造一种创新文化并准备好利用早期成功的涟漪效应为广泛采纳和深度整合这些变革性技术铺平道路。在核心业务流程中整合生成型AI不仅是IT升级更是需要追求卓越的战略命令。
参考资料麦肯锡、哈佛和斯坦福等的研究报告以及政策和透明度方面的讨论。
