实施与衡量

从概念到实施

构建内部生成式AI用例 #

从概念到实施

虽然现成的生成式AI解决方案可以提供显著价值，但这项技术真正的变革潜力往往在于开发针对您组织独特需求和挑战的定制用例。本节探讨识别、开发和实施内部生成式AI用例的过程，确保它们与您的业务目标保持一致并提供可衡量的价值。

1. 识别AI集成的高影响力领域 #

构建内部生成式AI用例的第一步是识别组织内AI可以产生最显著影响的领域。

关键策略： #

  1. 流程分析

    • 对各部门现有业务流程进行全面审核。
    • 识别可从自动化或增强中受益的重复性、耗时或易出错的任务。

  2. 痛点映射

    • 与各级员工接触，了解他们的日常挑战。
    • 寻找生成式AI可以解决的共同主题或反复出现的问题。

  3. 数据可用性评估

    • 评估潜在用例可用数据的质量和数量。
    • 优先考虑拥有丰富、结构良好的数据以支持生成式AI模型的领域。

  4. 战略一致性

    • 确保潜在用例与更广泛的组织目标和策略保持一致。
    • 考虑生成式AI如何支持关键业务目标或创造新机会。

  5. 竞争分析

    • 研究竞争对手或行业领导者如何利用生成式AI。
    • 识别生成式AI可以提供竞争优势的领域。

实施提示： #

创建一个跨职能团队来领导识别过程，确保多样化的视角和全面覆盖潜在用例。

2. 为特定流程开发定制AI模型 #

一旦确定了高影响力领域，下一步就是开发针对您特定流程和要求的定制生成式AI模型。

关键步骤： #

  1. 明确目标

    • 为每个生成式AI用例建立具体、可衡量的目标。
    • 清晰阐述AI模型将如何改进现有流程。

  2. 数据准备

    • 收集和清理相关数据用于模型训练。
    • 确保数据隐私并遵守相关法规。

  3. 模型选择和开发

    • 根据每个用例的具体要求选择适当的AI架构。
    • 考虑利用现有模型的迁移学习来加速开发。

  4. 迭代训练和测试

    • 实施严格的训练和测试过程以改进模型性能。
    • 使用交叉验证等技术确保模型的稳健性。

  5. 集成规划

    • 设计AI模型如何与现有系统和工作流程集成。
    • 规划必要的基础设施升级或变更。

  6. 用户界面设计

    • 开发直观的界面供员工与AI模型交互。
    • 确保AI的输出以清晰、可操作的格式呈现。

实施提示： #

从试点项目开始，测试和完善您的开发流程，然后再扩展到更复杂的用例。

3. 衡量生成式AI实施的投资回报率 #

为了证明持续投资的合理性并指导未来发展，准确衡量生成式AI实施的投资回报率至关重要。

需考虑的关键指标： #

  1. 效率提升

    • 衡量生成式AI自动化或增强的任务节省的时间。
    • 计算错误率或所需返工的减少。

  2. 成本节约

    • 量化减少的劳动力成本或资源利用。
    • 评估运营费用的任何减少。

  3. 收入影响

    • 衡量生成式AI带来的销售增长或新收入流。
    • 评估客户保留率或终身价值的改善。

  4. 质量改进

    • 评估归因于生成式AI的产品或服务质量提升。
    • 衡量客户满意度或净推荐值的增加。

  5. 创新指标

    • 跟踪在生成式AI协助下开发的新产品或服务。
    • 衡量新产品上市时间的缩短。

  6. 员工满意度

    • 调查员工对工作满意度和生产力提升的看法。
    • 监控使用生成式AI工具的员工留任率。

实施策略： #

  • 在生成式AI实施前建立基线测量，以进行准确比较。
  • 实施关键指标的持续监控和定期报告。
  • 准备根据您对生成式AI长期影响的了解调整衡量方法。

案例研究：全球制造公司转变质量控制 #

一家领先的制造公司实施了定制生成式AI解决方案来增强其质量控制流程：

  • 挑战：复杂电子元件的高缺陷率，导致昂贵的召回和客户不满。
  • 解决方案：开发了一个生成式AI模型，分析生产线的图像，以比人工检查员更高的准确率识别潜在缺陷。
  • 实施：
    • 收集并标记了大量元件图像数据集，包括有缺陷和无缺陷的项目。
    • 使用预训练图像识别模型的迁移学习训练了定制计算机视觉模型。
    • 将模型集成到生产线中，为质量控制人员提供用户友好的界面。
  • 结果：
    • 实施后6个月内缺陷率降低35%。
    • 由于减少召回和保修索赔，每年节省1000万美元。
    • 由于更快、更可靠的质量检查，生产速度提高20%。
    • 考虑到开发和实施成本，第一年投资回报率为300%。

高管要点 #

对于CEO：

  • 优先考虑与您的战略业务目标密切相关的生成式AI用例。
  • 培养鼓励组织各级进行AI实验的创新文化。
  • 准备重新分配资源以支持高潜力的生成式AI计划。

对于COO：

  • 专注于可以显著简化运营或提高产品/服务质量的用例。
  • 确保有健全的变更管理流程，以支持生成式AI与现有工作流程的集成。
  • 利用生成式AI洞察来推动运营流程的持续改进。

对于CPO：

  • 探索可以加速产品开发或实现新产品功能的生成式AI用例。
  • 考虑生成式AI如何增强您的产品或服务的用户体验。
  • 使用生成式AI驱动的洞察来指导产品策略和路线图规划。

对于CTO：

  • 开发灵活、可扩展的基础设施以支持多样化的生成式AI用例。
  • 优先考虑数据集成和质量，以确保生成式AI实施的成功。
  • 密切关注新兴生成式AI技术，评估它们对您技术栈的潜在影响。

信息框：行业早期AI实施的经验教训

早期AI实施为当前的生成式AI计划提供了宝贵的见解：

  1. 1980年代：制造业和金融业的专家系统显示出前景，但在可扩展性和维护方面存在困难。

  2. 1990年代：数据挖掘技术开始揭示商业数据中的有价值模式，为现代AI奠定基础。

  3. 2000年代：机器学习开始解决欺诈检测和推荐系统中的复杂问题。

  4. 2010年代：图像和语音识别的深度学习突破为AI应用开辟了新的可能性。

  5. 2020年及以后：生成式AI开始在各行业转变创意和分析流程。

关键经验：

  • 从明确定义的高价值问题开始，而不是试图一次解决所有问题。
  • 确保AI能力与业务需求之间的强烈一致性。
  • 从一开始就投资于数据基础设施和质量。
  • 规划AI系统的长期维护和演进。
  • 平衡自动化与人类专业知识和监督。

这些历史经验教训强调了在实施生成式AI用例时进行战略规划、设定现实期望和关注切实业务成果的重要性。

当您开始构建内部生成式AI用例时，请记住成功往往通过迭代和学习而来。从试点项目开始，严格衡量结果，并准备根据您的发现进行调整。最成功的生成式AI实施是那些与您的业务一同发展，不断适应新挑战和机遇的实施。