Как команды, использующие ИИ, установят новую планку производительности

Появление помощников на основе ИИ, таких как ChatGPT и других больших языковых моделей (LLM), может радикально изменить способ работы организаций. На момент написания этой статьи ChatGPT существует всего несколько недель, но потенциал, который он содержит для преобразования производительности в сфере умственного труда, огромен.

Если у вас мало времени, пропустите этот пост до конца, чтобы узнать о Tl;Dr….

Конкурентная динамика

Конкуренция является фундаментальной характеристикой предприятий, работающих на свободных и открытых рынках. Независимо от того, владеете ли вы бизнесом или работаете на него, скорее всего, у вас есть конкуренты. Цель любой команды состоит не только в том, чтобы опередить конкурентов в инновациях, но и в том, чтобы обеспечить сильное соответствие продукта рынку. На высококонкурентных рынках, таких как технологии, организации нередко переманивают сотрудников у конкурентов, чтобы получить представление об их деятельности или имитировать услугу или функцию, которых нет в их компании.

Эта динамика особенно заметна среди стартапов, где ставки выше, а вероятность ошибки меньше. Стартап должен доказать жизнеспособность нового продукта, а также отбиваться от конкурирующих стартапов и существующих организаций с большими ресурсами. Вот почему тяжелая работа и высокая производительность так важны для таких команд. Все, что меньше, может означать неспособность достичь «предельной скорости» и, возможно, крах компании.

В городе появился новый инструмент

Хорошо известно, что команды и организации постоянно ищут способы получить конкурентное преимущество и повысить производительность. Компании во всех отраслях тратят значительную часть своих бюджетов на инструменты, повышающие производительность. Например, развертывание капитальных решений для планирования ресурсов предприятия (ERP) в 2019 и 2020 годах, как показано на изображении ниже, является свидетельством этой тенденции.

Одним из ключевых преимуществ использования ИИ-помощников, таких как OpenAI’s ChatGPT, является их способность быстро обрабатывать и анализировать большие объемы данных, предоставляя идеи и рекомендации, которые может быть сложно или даже невозможно создать человеку самостоятельно. Это может быть особенно ценно в таких отраслях, как финансы, где объем данных для анализа может быть огромным. Используя помощников ИИ для принятия решений и выявления тенденций, организации могут получить значительное преимущество перед своими конкурентами.

Именно поэтому появление надежных и контекстуально точных помощников в чате с искусственным интеллектом на основе LLM меняет правила игры для организаций, стремящихся максимизировать производительность. LLM позволяют компаниям обучать ИИ на больших объемах текстовых данных, таких как (но не ограничиваясь) финансовые отчеты, отраслевая информация, маркетинговые исследования, форумы и опросы клиентов, внутренняя электронная почта, общедоступные и частные репозитории GitHub, данные CRM и ERP. , и более. После обучения эти модели служат «мозгом» для повышения производительности чат-помощников, таких как ChatGPT.

Примеры рабочих процессов с поддержкой искусственного интеллекта в сравнении с рабочими процессами до внедрения искусственного интеллекта

  • Попросите помощника ИИ найти соответствующие внутренние данные компании, а не вручную искать в сегментированных базах знаний компании и вики.
  • Передача фрагментов кода помощнику ИИ для их быстрого объяснения и/или отладки, а не ожидание экспертной оценки (которая может быть связана с человеческим фактором).
  • Попросить помощника ИИ перепроверить внутренние репозитории GitHub на наличие сегментов кода, выполняющих определенные функции, вместо того, чтобы использовать инструменты поиска кода, которые могут быть не столь эффективны для понимания контекстных подсказок.
  • Передача данных помощнику ИИ для быстрого создания визуального отчета, а не ожидание, пока команда аналитиков обработает соответствующие визуализации.
  • Попросите помощника ИИ быстро обобщить основные моменты исследовательского отчета в несколько ключевых выводов, вместо того, чтобы самостоятельно читать весь отчет и вручную определять ключевые моменты.
  • Использование помощника ИИ для быстрого создания юридических контрактов, основанных на предыдущих договорных элементах, вместо того, чтобы ждать, пока команда юристов предоставит документы.
  • Запрос общедоступных отраслевых данных, относящихся к конкретному запросу, от помощника по искусственному интеллекту вместо использования поиска Google для поиска и объединения данных вручную.

По сути, для команд, использующих ИИ как инструмент для повышения производительности и изучения того, как использовать его в полной мере, будет достигнуто новое конкурентное преимущество. Те, кто медлит с внедрением ИИ или отказывается от него из-за боязни устаревания, отстанут от своих конкурентов и уступят своим коллегам.

Риски, связанные с неприятием новых процессов и технологий, можно легко обнаружить в недавней истории. Например, Kodak когда-то был доминирующим игроком в индустрии фотографии, но медленно внедрял цифровые технологии, в результате чего они потеряли большую часть своей доли на рынке фотографии и в конечном итоге обанкротились. Точно так же Blockbuster когда-то был ведущим поставщиком услуг видеопроката, но медленно внедрял потоковую технологию, и его быстро обогнали такие компании, как Netflix и Amazon.

Уроки распада этих когда-то доминирующих организаций очевидны: команды, которые медленно внедряют новые технологии или отказываются от них из-за страха устаревания, рискуют отстать от своих конкурентов и уступить своим коллегам. В современной быстро меняющейся бизнес-среде организации должны быть готовы осваивать новые технологии и учиться использовать их в полной мере, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Мир возможностей, который откроет ИИ, поистине захватывающий. Используя возможности ИИ-помощников, таких как ChatGPT, организации могут получить конкурентное преимущество, повысить свою производительность и предоставлять более качественные услуги своим клиентам. Те, кто освоит эту технологию и научится ее эффективно использовать, будут иметь все шансы добиться успеха в будущем.

Tl:Dr. Команды, которые быстро освоят и научатся использовать помощников в чате с искусственным интеллектом на основе LLM в полной мере, поднимут планку производительности. Подобно тому, как автоматизация и сборочные линии увеличили производительность фабрик, ИИ может увеличить производительность труда, время выхода на рынок, идеи и инновации.

Вперед и вверх!

*Этот пост был написан при содействии ChatGPT*