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Die digitale Transformation muss zu einer Kernkompetenz der Organisation werden, was ein wichtiger Ratschlag für CIOs und IT-Führungskräfte ist.
Die strategischen Prioritäten ändern sich alle zwei Jahre oder weniger erheblich, vom Wachstum im Jahr 2018 über COVID-19 und Telearbeit im Jahr 2020 bis hin zu hybriden Arbeitsmodellen und finanziellen Zwängen im Jahr 2022.
Die Auswirkungen generativer KI, einschließlich ChatGPT und anderer großer Sprachmodelle, werden im Jahr 2024 ein wichtiger Transformationstreiber sein.
Während CIOs damit beginnen, sich auf den Haushalt 2024 und die Prioritäten der digitalen Transformation vorzubereiten, ist es notwendig, eine Strategie zu entwickeln, um Möglichkeiten zur Verbesserung des Geschäftsmodells zu identifizieren, kurzfristige betriebliche Auswirkungen zu sehen, Projekte zu priorisieren, die Mitarbeiter testen sollten, und eine KI zu entwickeln. entsprechenden Risikominderungsplan.
Aber bei all dieser Aufregung und diesem Hype ist es für Mitarbeiter leicht, Zeit in KI-Tools zu investieren, die vertrauliche Daten preisgeben, oder für Manager, sich für Schatten-KI-Tools zu entscheiden, die nicht auf Sicherheit, Datenverwaltung und andere Anbieter-Compliance überprüft wurden. Die größere Herausforderung besteht darin, eine realistische Strategie zu entwickeln und auf die Impossible Dreamers zu reagieren. Hier ist der „unmögliche Träumer“ eine Art Unternehmensführer, der „mit einem Schritt in den Himmel steigt“, eine Art Unternehmensleiter auf Höllenebene.
Abhijit Mazumder, CIO von Tata Consultancy Services, sagte: „Transformationsprioritäten sollten grundsätzlich mit den Geschäftsprioritäten und den Zielen der Organisation verknüpft werden können. In den meisten Unternehmen konzentriert sich die Führung auch auf Wachstum und betriebliche Effizienz, ohne jedoch den Überblick zu verlieren.“ der Priorisierung von Initiativen in den Bereichen Ausfallsicherheit, Cybersicherheit und technische Schuldenbeseitigung.“
Hier sind einige Treiber der generativen KI, die CIOs bei der Festlegung ihrer Prioritäten für die digitale Transformation berücksichtigen müssen.
Entwickeln Sie eine bahnbrechende Strategie für ein umfassendes Sprachmodell
Wie werden sich generative KI und große Sprachen auf jede Branche auswirken, zum Beispiel:
- Nutzen Sie die Intelligenz unstrukturierter Daten, um die Entdeckung von Arzneimitteln zu beschleunigen
- Ermöglichen Sie Montagearbeitern an vorderster Front, Probleme schneller und zuverlässiger zu lösen
- Ermöglichen Sie Gesundheitsdienstleistern, Patienten personalisierte Lösungen für Gesundheitsprobleme anzubieten
- Unterstützung bei der Entwicklung neuer Versicherungs-, Bank- und anderen Finanzdienstleistungsprodukte auf der Grundlage von Kundengesprächen
- Die Bildung verändern, indem Lehrern neue Möglichkeiten zur Verbesserung des kreativen Denkens, der Zusammenarbeit und der Problemlösungsfähigkeiten der Schüler geboten werden
„CIOs und CTOs müssen jetzt nicht nur kreativ werden und mit weniger mehr erreichen, sondern auch gezielte Investitionen tätigen, um ihre Konkurrenten zu übertreffen, die sie möglicherweise aufhalten“, sagte Jeremiah Stone, Chief Technology Officer von SnapLogic. Oder reduzieren Sie Ihre eigenen Kosten Transformationsprojekte. Priorisieren Sie Transformationsinitiativen, die neue Einnahmequellen schaffen, die Einführung von Technologien vorantreiben oder technische Schulden reduzieren, insbesondere angesichts der Chancen, die generative KI bietet.“
CIOs erkennen möglicherweise, dass ein Transformationsprogramm dieser Größenordnung ein mehrjähriges Programm ist, das die Bewertung der Fähigkeiten großer Sprachmodelle, die Durchführung von Experimenten und die Suche nach einem minimal realisierbaren und ausreichend sicheren Kundenprodukt erfordert. Aber überhaupt keine Strategie zu entwickeln, kann zu Verwirrung führen, und einer der größten Fehler, den IT-Führungskräfte bei der Teilnahme an Vorstandssitzungen machen können, besteht darin, keinen Plan für neue weltverändernde Technologien wie generative KI zu entwickeln.
Bereinigen und bereiten Sie Daten für ein privates großes Sprachmodell vor
Generative KI wird die Bedeutung und den Wert unstrukturierter Unternehmensdaten erhöhen, einschließlich Dokumenten, Videos und Inhalten, die in Lernmanagementsystemen gespeichert sind. Auch wenn Unternehmen nicht bereit sind, generative KI zur Transformation ihrer Branchen und Unternehmen zu nutzen, werden proaktive Transformationsleiter Schritte unternehmen, um unstrukturierte Daten zu zentralisieren, zu bereinigen und für die Nutzung durch umfangreiche Sprachmodelle vorzubereiten.
Kjell Carlsson, Leiter Data Science Strategy and Evangelism bei Domino’s, sagte: „Anwender im gesamten Unternehmen fordern, dass generative KI-Funktionen Teil ihres täglichen Lebens werden. Sicherer und skalierbarer Zugriff auf generative KI-Modelle und ermöglicht es Data Science-Teams, große Datenmengen zu entwickeln und umzusetzen.“ Skalieren Sie Sprachmodelle, die auf Organisationsdaten und Anwendungsfälle zugeschnitten sind.
Mittlerweile gibt es außerhalb von ChatGPT 14 groß angelegte Sprachmodelle. Wenn Sie über einen großen Datensatz verfügen, können Sie Plattformen wie Databricks Dolly, Meta Llama und OpenAI verwenden, um proprietäre groß angelegte Sprachmodelle anzupassen oder Ihre eigenen großen Sprachmodelle zu erstellen Sprachmodelle von Grund auf. Modell.
Die Anpassung und Entwicklung großer Sprachmodelle erfordert ein starkes Geschäftsszenario, technisches Fachwissen und Finanzierung. Peter Pezaris, Chief Design and Strategy Officer bei New Relic, sagte: „Die Kosten für das Training großer Sprachmodelle können extrem hoch sein und die Ausgabeergebnisse sind noch nicht perfekt, daher sollten Führungskräfte vorrangig in Lösungen investieren, die dabei helfen, die Nutzungskosten zu überwachen.“ und die Qualität der Abfrageergebnisse verbessern. planen.“
Verbessern Sie die Effizienz, indem Sie den Kundensupport verbessern
McKinsey prognostizierte bereits im Jahr 2020, dass künstliche Intelligenz einen Wert von 1 Billion US-Dollar pro Jahr schaffen könnte, und der Kundensupport sei eine wichtige Chance. Dank generativer KI ist diese Chance heute noch größer, insbesondere da CIOs unstrukturierte Daten in große Sprachmodelle umwandeln und es Servicemitarbeitern ermöglichen, Kundenfragen zu stellen und zu beantworten.
„Suchen Sie nach Möglichkeiten, GPT-4 und große Sprachmodelle zu nutzen, um Aktivitäten wie den Kundensupport zu optimieren, insbesondere bei der Automatisierung von Aufgaben und der Analyse großer Mengen unstrukturierter Daten“, sagte Justin Rodenbostel, Senior Vice President bei SPR.
Die Verbesserung des Kundensupports ist ein schneller Weg zur Erzielung eines kurzfristigen ROI durch große Sprachmodelle und KI-Suchfunktionen. Große Sprachmodelle erfordern die Zentralisierung der unstrukturierten Daten eines Unternehmens, einschließlich der in CRMs, Dateisysteme und anderen SaaS-Tools eingebetteten Daten. Sobald IT-Abteilungen diese Daten zentralisieren und groß angelegte Sprachmodelle implementieren, besteht auch das Potenzial, Bereiche wie Lead-Konvertierung und HR-Onboarding-Prozesse zu verbessern.
„Unternehmen stopfen seit Jahrzehnten Daten in SharePoint und andere Systeme, und durch die Bereinigung dieser Daten und die Verwendung großer Sprachmodelle können sie tatsächlich wertvoll sein“, sagte Gordon Allott, Präsident und CEO von GetK3. „
Reduzieren Sie das Risiko, indem Sie über große Sprachmodelle kommunizieren
Im Bereich der generativen KI gibt es mehr als 100 Tools, die Kategorien wie Tests, Bilder, Videos, Code, Sprache und mehr abdecken. Was hält Mitarbeiter also davon ab, ein Tool auszuprobieren und proprietäre oder anderweitig vertrauliche Informationen in ihre Eingabeaufforderungen einzufügen?
Rodenbostel rät: „Führungskräfte müssen durch Forschung und akzeptable Nutzungsrichtlinien sicherstellen, dass ihre Teams diese Tools nur auf genehmigte und angemessene Weise verwenden.“
Es gibt drei Abteilungen, und es ist der CIO, der mit dem CHRO und dem CISO zusammenarbeiten muss, um Richtlinien zu kommunizieren und ein Governance-Modell zu erstellen, das intelligentes Experimentieren unterstützt. Zunächst sollten CIOs bewerten, wie sich ChatGPT und andere generative KI auf die Codierung und Softwareentwicklung auswirken werden. IT-Abteilungen müssen mit gutem Beispiel vorangehen und klarstellen, wo und wie experimentiert werden darf und wann keine Tools oder proprietären Datensätze verwendet werden sollten.
Der Marketingsektor ist ein zweites Anliegen, wo Vermarkter ChatGPT und andere generative KI bei der Inhaltserstellung, Lead-Generierung, E-Mail-Marketing und mehr als einem Dutzend gängiger Marketingpraktiken nutzen können. Da bereits über 11.000 Marketing-Technologielösungen verfügbar sind, besteht reichlich Gelegenheit zum Experimentieren und beim Testen von SaaS mit neuen Funktionen für große Sprachmodelle unbeabsichtigte Fehler zu machen.
CIOs führender Organisationen erstellen ein Register, um neue Anwendungsfälle für generative KI zu integrieren, Prozesse zur Überprüfung von Ansätzen zu definieren und die Auswirkungen von KI-Experimenten zentral zu verwalten.
Entscheidungsprozess und Delegation neu bewerten
Ein weiterer wichtiger zu berücksichtigender Bereich ist, wie sich generative KI auf Entscheidungsprozesse und die Zukunft der Arbeit auswirken wird.
Im letzten Jahrzehnt haben sich viele Unternehmen zum Ziel gesetzt, datengesteuerte Organisationen zu werden, indem sie den Datenzugriff demokratisieren, mehr Geschäftsleute in Data Science ausbilden und proaktive Data-Governance-Praktiken einführen. Generative KI erschließt neue Möglichkeiten und ermöglicht es Führungskräften, schnell Antworten zu geben. Aktualität, Genauigkeit und Voreingenommenheit sind jedoch für viele LL.M.-Absolventen zentrale Anliegen.
„Wenn man den Menschen in den Mittelpunkt der KI stellt und einen starken Rahmen für die Datennutzung und die Interpretierbarkeit von Modellen schafft, wird dies einen großen Beitrag dazu leisten, die Verzerrung dieser Modelle zu verringern und sicherzustellen, dass alle Ergebnisse der KI ethisch und verantwortungsvoll sind. Die Realität ist, dass KI-Modelle den Menschen nicht ersetzen können.“ wenn es um kritische Entscheidungen geht, und sollte ergänzt und nicht vollständig übernommen werden.“
CIOs sollten einen ausgewogenen Ansatz zur Priorisierung generativer KI-Initiativen anstreben, einschließlich der Definition von Governance, der Identifizierung kurzfristiger Effizienzsteigerungen und der Verfolgung von Möglichkeiten für eine langfristige Transformation.
