在試圖將GenAI應(yīng)用到業(yè)務(wù)中時(shí)，企業(yè)遇到了很多阻力和令人驚訝的變革管理問題，他們可以讓高層領(lǐng)導(dǎo)致力于此，但中層管理人員和行業(yè)人士抵制這種做法。可以理解的是，一些人抵制，因?yàn)樗麄兛赡軙?huì)失業(yè)，或者不得不從根本上重新考慮如何做好自己的工作，但是，出現(xiàn)了相當(dāng)大的阻力，因?yàn)槠髽I(yè)在使用AI工具時(shí)，難以解決隨機(jī)答案與確定性答案的問題。

AI的答案是概率性的

GenAI提供了一個(gè)概率答案，也就是說，它提供了最可能的答案或下一步，因此，當(dāng)它撰寫信件或書面工作時(shí)，它提供了最有可能的下一個(gè)單詞、短語或想法，然而，最可能的答案與正確的答案是不同的。誠然，這通常是一個(gè)正確的答案，而且——由于可以獲得大量的培訓(xùn)數(shù)據(jù)——它很有可能是一個(gè)好的答案，但這與正確的答案大相徑庭。

使這一問題進(jìn)一步復(fù)雜化的是對(duì)如何得出答案的審計(jì)跟蹤的挑戰(zhàn)，GenAI實(shí)現(xiàn)中面臨的許多挑戰(zhàn)來自于需要確定性答案的應(yīng)用程序，并且需要充分解釋答案是如何得出的。在需要或被認(rèn)為需要答案是確定性的地方，企業(yè)和其中的人抵制這些應(yīng)用，因?yàn)樗鼈冊(cè)斐闪藢?duì)結(jié)果的有用性或可靠性的懷疑。

事實(shí)證明，即使提供AI作為助手，并要求人類成為答案的最終仲裁者，情況也是如此，缺乏解釋和圍繞援助的不確定性造成了不信任和阻力。

GenAI提供概率性答案的事實(shí)并不意味著它沒有價(jià)值，有很多用例表明它是有價(jià)值的，然而，如果一家企業(yè)將這個(gè)答案應(yīng)用到一個(gè)需要確定性答案的問題上，那么它似乎是在撒謊。

企業(yè)在尋求將GenAI應(yīng)用于業(yè)務(wù)時(shí)會(huì)遇到挫折，因?yàn)楫?dāng)他們需要確定性答案時(shí)，他們最終會(huì)使用概率答案，因此，他們需要在概率開始的情況下進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)(例如，它是一棵樹，因?yàn)樗芯G葉)，然后需要進(jìn)行測(cè)試，以確定是否存在影響答案有效性的問題(例如秋季)。

哪些領(lǐng)域適合AI的概率性模型?

企業(yè)應(yīng)該如何將GenAI引入編程?科技行業(yè)做出了一些大膽的預(yù)測(cè)，即GenAI或AI可以學(xué)習(xí)編程，并顯著提高程序員的熟練程度或效率生產(chǎn)力，這很有趣。

在編碼領(lǐng)域，這一點(diǎn)立即生效，例如，測(cè)試測(cè)試腳本的開發(fā)本身就可以通過概率模型來處理，這里重要的是，一家企業(yè)可以針對(duì)許多條件進(jìn)行測(cè)試，并盡可能廣泛和深入地生成腳本。為代碼和安全漏洞創(chuàng)建有效的測(cè)試本質(zhì)上是一種概率性練習(xí)，因此，GenAI大放異彩，很容易被從業(yè)者采用。

另一方面，它不利于實(shí)際開發(fā)代碼，一家企業(yè)希望代碼100%都是正確的，這需要一個(gè)更具確定性的答案，然而，它在支持代碼開發(fā)的知識(shí)管理方面表現(xiàn)突出，還可以創(chuàng)建出色的入門集，顯著提高生產(chǎn)率。

GenAI的另一個(gè)很好的方面是合成或總結(jié)知識(shí)，因此，圍繞知識(shí)管理的領(lǐng)域?qū)τ贕enAI來說已經(jīng)成熟。

例如，在客戶關(guān)系管理功能中，Salesforce在其Einstein產(chǎn)品和其他旨在從客戶需求信息中合成或匯總信息的產(chǎn)品方面取得了很大進(jìn)展，讓銷售人員更有效地進(jìn)行知識(shí)管理是GenAI的一個(gè)非常有效的用例。

市場(chǎng)營銷是另一個(gè)概率答案很棒的領(lǐng)域，例如：下一步對(duì)該客戶采取的最好措施可能是什么?在對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分類以確定客戶問題的最佳解決方案時(shí)，GenAI可以產(chǎn)生巨大的立竿見影的影響，在那里，它可能是一個(gè)強(qiáng)大的工具。

相反，在索賠處理等過程中，確定性的答案是必要的，例如：我們?nèi)绾螢檫@項(xiàng)醫(yī)療索賠獲得合適的金額?這需要一個(gè)確定性的答案，在大多數(shù)情況下做對(duì)是不夠的，這需要一直做對(duì)。

問以下問題是使用GenAI、減少挫折感和抵抗力的有效開端：

• 我們可以在哪里立即有效地使用它?
• 它需要在哪里與其他技術(shù)結(jié)合起來?
• 我們不應(yīng)該在哪里使用它?

人的因素呢?

雖然它是幫助解決問題的有用工具，但概率性答案是一個(gè)起點(diǎn)，然而，它通常不會(huì)把人類排除在鏈條之外，相反，它為人類配備了更復(fù)雜的工具，特別是當(dāng)一家企業(yè)確定它需要得到確定性答案的時(shí)候。

如果一家企業(yè)使用AI工具來幫助企業(yè)數(shù)據(jù)和匯總數(shù)據(jù)，它可以減少阻力，這很有幫助，但在使用它來做決定時(shí)，人們可能會(huì)對(duì)決定感到不舒服，因?yàn)樗鼈儾⒉豢偸钦_的，由于他們不確定AI工具是如何得到答案的，他們也不知道如何檢查它。

擺脫這些困境的辦法是什么?

解決方案是不僅更徹底地了解自動(dòng)化或得到幫助的工作，而且還要更徹底地了解它如何影響其余的人工任務(wù)，并就下游工作或其他意想不到的其他后果提供指導(dǎo)和幫助。

這需要在何處應(yīng)用該工具方面變得更加成熟，用戶必須深思熟慮并充分考慮其影響，在評(píng)估產(chǎn)品的成熟度時(shí)，有必要考慮個(gè)人和企業(yè)以及意想不到的后果，這樣他們就不會(huì)抵制和扼殺它。

需要這種思考過程的一些問題包括：

• 不僅要考慮自動(dòng)化的任務(wù)，還要考慮正在自動(dòng)化的人的角色的影響。
• 仔細(xì)考慮這樣一個(gè)現(xiàn)實(shí)，即任何需要的生產(chǎn)率提高都將導(dǎo)致更少的人從事這項(xiàng)任務(wù)。你怎么會(huì)考慮到這一點(diǎn)呢?
• 想一想如何測(cè)試這個(gè)工具，讓人們可以信任它。顛覆性的新技術(shù)帶來的不確定性越大，人們就越不愿信任它。
• 在轉(zhuǎn)向全面變革之前，思考如何試行AI工具，以展示其好處。

最后的一些想法

在對(duì)GenAI進(jìn)行了一年的瘋狂試驗(yàn)后，該行業(yè)成功地進(jìn)行了數(shù)千次試點(diǎn)，然而，這些試點(diǎn)中的大多數(shù)都未能投入生產(chǎn)，因?yàn)樗麄兪艿劫Y金、變革管理和適應(yīng)方面的無數(shù)挑戰(zhàn)的阻礙。

然而，在GenAI很適合的地方，它正在迅速進(jìn)入生產(chǎn)領(lǐng)域，并產(chǎn)生了令人印象深刻的回報(bào)，這些生產(chǎn)用例的成功似乎更多地是由用例與GenAI的性質(zhì)的契合性驅(qū)動(dòng)的，而不是工具選擇或其他因素。

此外，似乎對(duì)于大多數(shù)業(yè)務(wù)功能來說，GenAI都有一個(gè)富有成效的角色，幾乎都集中在正確的子功能上。鑒于在實(shí)驗(yàn)方面進(jìn)行了巨大的投資，也許大多數(shù)企業(yè)能夠發(fā)現(xiàn)GenAI在哪里對(duì)他們有效的最有效的方法是查看GenAI成功地從試點(diǎn)過渡到生產(chǎn)的用例。在這種進(jìn)展已經(jīng)大量發(fā)生的地方，企業(yè)可以相信有一個(gè)很好的契合點(diǎn)，并大幅降低浪費(fèi)努力和資金的風(fēng)險(xiǎn)。