谷歌推出 bard 时，试图对抗 openai 的 chatgpt，但在首次演示中不幸出现了事实错误。尽管谷歌随后将 bard 扩展到 gmail 到 youtube 等所有平台，但公众最初的焦点仍然是该工具未能达到 openai 响应的质量。
谷歌在genai的起步失败展示了大型语言模型（llms）准确输出的价值。但更重要的是，它提出了每位 it 领导者在寻求抓住genai机会时应该问自己的几个问题。
首先，向我们山景城的朋友们学习，并问自己以下问题。
我们能用 ai 解决什么现有问题？
人们认为，作为一项新技术，genai必须解决新问题。这是一个误解。转变你的思维，问自己：“我的团队或我的公司面临什么问题，如果我们用 ai 来解决这些问题，情况会是怎样的？”
我的 ai 凯发在线的解决方案真的能帮助我们的客户吗？
几乎每家科技公司都在跳上genai的潮流。然而，只有少数公司真正有意义地采用和实施这项技术，从而使客户受益。
许多 ai 聊天机器人将坚持浅层次的用例，并未能产生真正的影响。那些打破这种趋势的人将是那些针对曾经无法解决但现在有了genai只是有些困难的用例的人，比如自动生成来自隐晦语言的查询。
当您的 it 团队在公司内部部署 ai 凯发在线的解决方案时，要从高层次审视结果，确保它们与公司的目标保持一致。多模态genai应用（例如移动、网络、语音、聊天机器人、图像和视频）的最终目标是超越在响应中的渐进式改进，而是在客户甚至提出问题之前就解决他们的问题或回答他们的问题。
很快，我期望看到能够因为知道应该做什么而自行采取行动的主动genai代理。这将要求 ai 拥有明确的最终目标和达成目标的路径，以及对整个业务的全面理解。
我们的文档准备好了吗？
文档的完善将决定 ai 实施的成败。你可以构建世界上最好的 ai 助手，但如果你没有正确记录你的业务，助手就无法理解你的公司是做什么的以及为什么要这么做。
如果没有这些知识，ai 无法指导你的员工或客户并帮助他们使用你的产品。genai需要一个知识图谱——整个业务的语义地图。定义节点和边作为关系，ai 助手将自然地在其回应中使用它们，极大地增加了genai的价值。
下一步
专注于未来：许多公司主要将 ai 视为一种降低成本的方式；更大的机会在于增强人类能力和增长市场份额的创新。专注于这项技术将创造的新角色，以及填补这些角色的人员所需的资源、工具和教育。
抵制诱惑：不要因为假设创新想法只能从下而上而让genai在组织中自发传播。为了推动竞争优势，组织需要采取规定性的方法。聪明的首席技术官将主动支持进一步将genai集成到其团队的日常任务和流程中，同时寻找机会在整个组织中注入生成式 ai。
it 在 ai 集成中的作用：it 团队将成为在其公司内部推动genai集成的先驱，至关重要的是团队能够展示这些应用如何造福组织内的其他团体。从自动化团队内的重复任务开始，展示如何使用genai来优化工作流程。例如，让营销团队熟悉如何通过 chatgpt 完成特定产品的推广任务。如果你告诉 chatgpt 为购买高性能 pc 创建三个推广案——或任何类似的产品，它会愉快地遵从。it 领导者已经在开发专门针对营销功能的genai模型。
教育关键利益相关者：通过工作坊、研讨会和培训课程，使商业领袖意识到genai的潜在好处和用途，帮助员工提升技能并了解如何与genai工具和技术合作。在你的 it 团队内部确定并推广现实生活中的用例，以帮助推动你的组织的目标。通过一些简单的事情开始，比如使用生成式引擎来撰写电子邮件和员工通信，给人们带来惊喜。
确定适用的用例：通过组建一个小型特遣队成为你的genai专家，找出用例。你最热情的人将抓住这个机会。让他们寻找当前技术堆栈中可以通过自然语言处理、图像生成、计算机视觉或推荐系统自动化或增强的过程或任务。使用低风险的“快速失败”技术测试这些概念，这些技术利用小型项目和快速反馈。你选择的项目应该有明确的范围、定义的目标和可衡量的成果。大声宣布你的成功以获得关键利益相关者的支持和认可。
衡量绩效和影响：建立关键绩效指标来衡量genai凯发在线的解决方案对内部团队项目和跨部门的总体业务成果的影响。与公司内的其他领导人合作，跟踪诸如成本节约、生产力提高、客户满意度和对收入的影响等指标。寻找快速胜利；它们是让其他人加入的最佳方式。
鼓励团队不断学习和实验。向组织内的其他人传达 ai 是未来的信息，他们的职业成功将通过学习如何应用它而得到增强。
在坚实的基础上成长
我们可能要到 2024 年末或 2025 年才会看到使用新兴 ai 技术在可观测性和其他行业中的真正回报和影响。时间会告诉我们抢先进入市场的重要性，或者客户的优先事项在哪里。
他们是否只关注响应的质量？速度？他们是否满意于一个快速的助手能让他们完成一半的正确答案，知道他们在审查答案时需要保持一定程度的怀疑？ai 助手做三件事做得好是否比做十件事做得一般要好？
gpt-4 仍然是genai质量的黄金标准。然而，openai 因为将注意力转向围绕其 llms 构建产品、追求利润以及偏离对质量的专注而成为众人瞩目的焦点。it 领导者在开始他们的genai之旅时必须找到正确的平衡。
房间里的大象是genai将如何影响劳动力市场。有些工作在短期内无疑会受到干扰，历史表明，颠覆性技术最终创造的工作比它消灭的工作要多。
新技术总是增长劳动力市场的份额，并在以前不存在的地方创造新的机会。毕竟，很少有人能预测到在 google 发布 25 年后，linkedin 上会有 420 万个包含“seo”一词的职位头衔。那些超越地平线看问题的企业家看到了获得超额收益的机会。
genai的情况也将如此。
新技术的首批应用通常在我们寻求改进现有操作时显而易见。革命性的潜力在于我们从根本上重新思考整个过程。
genai很快将成为商业环境中的标准部分，就像今天的网站和智能手机一样。技术领导者必须超越最明显的用例，寻找具有变革潜力的应用，以抓住机遇。而且你现在必须做出一个决定：“你是全身心投入，还是满足于只在边缘试探？”
如果有一件事我的 30 多年技术经验教会了我，那就是试探者不是赢家。你需要让自己和你的组织致力于将genai成为你的业务的一部分。它需要被编织进公司的一切。
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