il successo di ChatGPT: è stata sia una benedizione che una maledizione per i leader tecnologici. Da un lato ha aperto gli occhi al mondo sul potenziale generazionale apparentemente illimitato IA:, maggiori investimenti in team di ricerca e sviluppo sottofinanziati e una maggiore attenzione alla tecnologia in cima all’agenda dei consigli di amministrazione. D’altro canto, ha fatto deragliare altri importanti progetti di intelligenza artificiale e tecnologia, utilizzato risorse provenienti da altri paesi per promuovere un gioco disperato per raggiungere i concorrenti e potenzialmente creato un’enorme bomba a orologeria di conformità che potrebbe esplodere in qualsiasi momento.
In breve, ChatGPT: è diventata una distrazione. La maggior parte delle aziende leader e innovative stavano già sperimentando o implementando l’intelligenza artificiale, spesso con grande successo. Il problema è che molte innovazioni nel campo dell’intelligenza artificiale non sono sempre molto ovvie o attraenti. Automatizzare e ottimizzare un processo vitale ma banale può migliorare l’efficienza operativa e contribuire ai profitti, ma è improbabile che catturi i titoli dei giornali allo stesso modo di un modello linguistico in grado di fornire risultati affidabili in un esame difficile.
Quando è scoppiata la febbre di ChatGPT, sembrava che tutte le aziende stessero correndo per diffondere le proprie notizie sull’intelligenza artificiale generativa prima della concorrenza. E con buona ragione. L’analisi mostra che le società S&P 500 che hanno menzionato l’intelligenza artificiale nelle previsioni sugli utili hanno visto i prezzi delle loro azioni sovraperformare quelle che non l’hanno fatto. È probabile che dietro gli annunci sull’intelligenza artificiale di queste aziende ci siano tempistiche accelerate, alcune ore notturne e, soprattutto, reindirizzamenti di sforzi che erano impegnati altrove.
Ottime notizie per il prezzo delle azioni. Non così eccezionale per le strategie innovative che ora necessitano di un ulteriore livello di verifica.
Responsabile dell’intelligenza artificiale presso Thoughtworks.
Svantaggio competitivo
L’ironia è che, anche se l’intelligenza artificiale generativa è teoricamente disponibile a chiunque tramite un’interfaccia di chat o una semplice API e un numero di carta di credito, non tutti hanno compreso l’urgenza o il modo più redditizio di utilizzare questa tecnologia. Si perdono opportunità perché, mentre le aziende comprendono che devono abbracciare la GenAI per rimanere competitive, molte non riescono effettivamente a fare bene.
Probabilmente, le organizzazioni che attualmente investono migliaia di ore di strategia, ricerca e sviluppo e sviluppo di prodotti in queste piattaforme, soprattutto senza robusti meccanismi di governance e condivisione delle conoscenze, stanno di fatto esaurendo i loro team di preziose risorse di innovazione.
Non fraintendermi, ChatGPT è uno strumento estremamente utile che può fornire molta produttività e produttività i benefici. Ha il potenziale per trasformare una vasta gamma di processi come il miglioramento cliente supporto, accelerando la creazione di contenuti o come velocissimo assistente di ricerca. E come primo dei 10, tutte le aziende dovrebbero utilizzarlo o qualche altra forma di intelligenza artificiale generativa. Ma quando tutti hanno accesso agli stessi strumenti, il vantaggio competitivo non diventa più grande di quanto lo fosse l’utilizzo di un motore di ricerca alla fine degli anni ’90. Potresti ottenere un vantaggio come early adopter, ma presto qualsiasi vantaggio si diffonderà ovunque.
Il vero potenziale dell’intelligenza artificiale generativa può essere sbloccato solo utilizzandola per valorizzare e accelerare le competenze distintive presenti all’interno di ogni azienda. Nessuno conosce la tua attività meglio di te e la tua intelligenza proprietaria sotto forma di organizzazione i dati molto più prezioso di qualsiasi prodotto di intelligenza artificiale generativa in vendita. Sovrapponendo dati specifici del settore per creare LLM su misura e applicazionile aziende trarranno vantaggio da informazioni di settore altamente pertinenti, contestuali e in linea con la loro strategia e priorità aziendali.
Stiamo già vedendo ciò accadere in natura.
Fatto su misura vs. fatto su misura
Gli studi legali e contabili di tutto il mondo utilizzano la piattaforma di intelligenza artificiale generativa Harvey per eseguire analisi contrattuali, due diligence, contenziosi e conformità normativa. PwC ha fatto un ulteriore passo avanti e a marzo ha annunciato una partnership con Harvey per addestrare i propri modelli di intelligenza artificiale proprietari che isolano i dati specifici dell’azienda. Allo stesso modo, Mondelez International, proprietaria di Cadbury e Oreos, ha creato la propria app di intelligenza artificiale generativa in grado di suggerire e perfezionare nuove ricette per i ricercatori che desiderano scoprire nuovi prodotti che piaceranno ai consumatori.
Naturalmente, la differenziazione è una motivazione importante per sviluppare o adottare un LLM personalizzato, ma sicurezza e la protezione della proprietà intellettuale è una questione molto più importante. All’inizio di quest’anno, SAMSUNG: si è scoperto che i dati riservati, incluso il codice sorgente e gli appunti delle riunioni, erano stati compromessi dai dipendenti che fornivano dati aziendali a ChatGPT. Poiché ChatGPT memorizza qualsiasi input come dati di addestramento, qualsiasi azienda che utilizza lo strumento corre il rischio di divulgare inavvertitamente informazioni sensibili ad altri utenti. Come regola generale, gli strumenti gratuiti offrono un livello basso protezione datiqualcosa che tutti dovrebbero tenere a mente.
Vuole rispondere a queste domande, OpenAI: da allora ha lanciato ChatGPT Enterprise, un’iniziativa per rendere il suo prodotto di punta più adatto alle imprese. Sebbene affermi di offrire migliori controlli sulla privacy, c’è anche l’ulteriore problema dei dati archiviati ed elaborati negli Stati Uniti, che potrebbe causare problemi alle organizzazioni britanniche ed europee.
Il test è responsabile
Tuttavia, i pragmatici sono ben consapevoli che l’implementazione di strumenti di intelligenza artificiale e formazione LLM personalizzata richiede tempo, mentre ChatGPT è disponibile proprio ora. Saranno anche consapevoli del fatto che i dipendenti stanno già utilizzando in qualche modo gli strumenti di intelligenza artificiale generativa nel loro lavoro e che controllarli è un compito inutile.
Invece di nascondere la testa sotto la sabbia, rischiando di essere saltato dai concorrenti o da un uso imprudente, dovresti essere guidato da un atteggiamento di “sperimentazione responsabile”. È improbabile che un divieto generale degli strumenti di intelligenza artificiale generativa abbia successo, quindi consentire alcune app attentamente controllate è un buon inizio per mitigare la maggior parte dei rischi per gli utenti.
I test responsabili richiedono anche un’attenta consultazione con i team legali e di protezione dei dati per sviluppare linee guida chiare per il personale. Non prendere scorciatoie per la gestione e il controllo dell’intelligenza artificiale in questa fase, puntando a implementarle quando le tue soluzioni personalizzate saranno pronte. Le cattive abitudini sono difficili da eliminare e i comportamenti che rafforzano l’uso responsabile degli strumenti di intelligenza artificiale che attribuiscono la responsabilità ai dipendenti dovrebbero essere stabiliti il prima possibile.
I prossimi anni sono destinati a trasformare radicalmente il business in tutti i settori. Le organizzazioni che effettuano investimenti strategici nell’intelligenza artificiale e nei dati per favorire la crescita e il valore a lungo termine attireranno coloro che inseguono guadagni a breve termine. Detto questo, l’esplorazione degli strumenti di intelligenza artificiale generativa non dovrebbe essere trascurata, soprattutto se danno un contributo reale all’efficienza e alla produttività.
Trovare il giusto equilibrio per la tua organizzazione è una sfida e non potrai riuscirci aspettando che la soluzione arrivi da te. Come ogni ricerca o chatbot, ottieni la risposta giusta solo ponendo la domanda giusta. E si arriva alla domanda giusta solo ponendo prima alcune domande sbagliate.
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