August 27, 2024
部門生成式人工智慧整合 # 轉變商業功能
生成式人工智慧（GenAI）的真正力量在於它被整合到組織內的各個部門時才能實現。本節探討不同的業務功能如何利用GenAI來提升其營運、推動創新，並創造競爭優勢。
1. 人力資源：人工智慧驅動的人才管理 # 人力資源部門正處於採用GenAI以革新人才招聘、發展和管理的前沿。
主要應用： # 人工智慧驅動的職位描述生成
利用GenAI創建全面、無偏見的職位描述。 量身定制職位發布以吸引多元化、合格的候選人。 履歷篩選和候選人匹配
實施GenAI系統以有效篩選履歷並將候選人與職位要求匹配。 縮短招聘時間並提高候選人短名單的質量。 個人化員工發展計劃
根據員工技能、目標和公司需求生成定制的學習路徑。 隨著員工進步持續調整培訓建議。 人工智慧驅動的績效評估
使用GenAI分析績效數據並提供客觀、全面的評估。 為員工生成個人化的改進建議。 實施策略： # 從非關鍵招聘流程開始試點計劃，以建立對系統的信心。 確保人工監督以減輕AI生成內容中的潛在偏見。 定期用最新的人力資源最佳實踐和公司政策更新AI模型。 人力資源長的執行要點： # GenAI可以顯著提高人力資源效率，但保持以人為本的人才管理方法至關重要。 投資於人力資源團隊的技能提升，以有效地與AI系統協同工作。 使用GenAI的洞察來塑造戰略性勞動力規劃和人才發展計劃。 2. 行銷：大規模個人化 # 行銷部門可以利用GenAI創建高度個人化、數據驅動的活動，以引起目標受眾的共鳴。
主要應用： # 內容生成和優化
使用GenAI創建多樣化的行銷內容，從社交媒體貼文到長篇文章。 為SEO和不同受眾群體優化內容。 預測性客戶分析
實施GenAI模型以預測客戶行為和偏好。 根據AI生成的洞察調整行銷策略。 動態廣告創作
自動生成和測試多個廣告變體。 根據用戶數據實時個人化廣告內容。 聊天機器人和對話式行銷
部署先進的GenAI驅動聊天機器人進行客戶互動。 通過AI驅動的對話提供個人化產品推薦。 實施策略： # 從AI輔助內容創作開始，逐步擴展到更複雜的應用。 實施A/B測試以比較AI生成的內容與人工創建的內容。 通過在品牌指南上微調GenAI模型確保品牌聲音的一致性。 行銷長的執行要點： # GenAI實現了大規模超個人化，可能徹底改變客戶互動。 優先考慮數據整合以有效推動GenAI行銷計劃。 平衡自動化與人類創造力以維持品牌真實性。 3. 財務：智能財務管理 # 財務部門可以利用GenAI來增強預測、風險管理和財務報告。
主要應用： # 高級財務預測
利用GenAI模型生成更準確和動態的財務預測。 納入廣泛的變量，包括市場趨勢和經濟指標。 自動報告生成
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August 27, 2024
從自動化到創新 # 釋放生成式人工智慧的變革潛力
雖然企業採用人工智慧的初始浪潮主要集中在自動化例行任務上，但生成式人工智慧（GenAI）為創新和創造性問題解決開闢了前所未有的機會。本節探討組織如何利用GenAI的全部潛力來推動變革性變化並創造新的價值來源。
1. 超越流程改進 # 為了真正利用GenAI的潛力，組織需要將思維從單純的效率提升轉變為重新構想整個商業模式和價值主張。
關鍵策略： # 重新定義產品和服務offerings
使用GenAI生成新產品或服務的想法，以滿足未被滿足的客戶需求。 利用AI驅動的洞察力大規模個性化offerings，為每個客戶創造獨特價值。 重新構想客戶體驗
實施GenAI驅動的界面，提供超個性化、情境感知的互動。 使用預測模型來預測客戶需求並主動提供解決方案。 轉變商業模式
探索GenAI如何實現新的收入流或全新的商業模式。 考慮AI生成的內容或洞察如何成為獨立的產品offerings。 加速研發流程
利用GenAI快速生成和測試研發假設。 實施AI驅動的模擬以加速產品原型設計和測試。 實施提示： # 建立跨職能創新團隊，結合領域專業知識和AI能力，探索GenAI的變革性應用。
2. 培養AI驅動的創新文化 # 為了充分利用GenAI的潛力，組織需要在所有層面培養擁抱AI驅動創新的文化。
關鍵要素： # 持續學習和技能提升
為所有員工（不僅僅是技術人員）實施AI素養計劃。 鼓勵實驗AI工具並提供自主學習資源。 協作人機工作流程
設計最佳結合人類創造力和AI能力的工作流程。 鼓勵員工將AI視為合作者而非競爭對手。 數據驅動決策
培養一種文化，使所有層面的決策都由AI生成的洞察力提供信息。 實施使所有員工都能獲取和採取行動的AI洞察系統。 擁抱計算風險
為AI驅動的實驗和創新創造安全空間。 實施利用GenAI進行想法生成和測試的快速原型設計流程。 道德AI實踐
將道德考慮嵌入所有AI驅動的創新流程中。 促進關於AI創新社會影響的公開討論。 實施提示： # 在不同部門任命AI冠軍，以促進AI採用並分享最佳實踐。
3. 變革性GenAI應用案例研究 # 案例研究1：製藥公司革新藥物發現 # 一家領先的製藥公司實施GenAI來改變其藥物發現過程：
挑戰：傳統藥物發現方法耗時且昂貴，失敗率高。 解決方案：開發了一個GenAI系統，可以生成和評估新穎的分子結構，預測其特性，並針對所需特徵進行優化。 實施： 在已知分子結構及其特性的龐大數據庫上訓練GenAI模型。 將AI系統與高通量篩選技術整合，以快速測試AI生成的候選物。 實施人在循環方法，科學家可以指導和改進AI的輸出。 結果： 從初始發現到臨床前測試的時間減少60%。 每年識別的有前景藥物候選物數量增加35%。 每年節省1億美元研發成本。 成功開發了一種罕見疾病的突破性治療方法，利用AI生成的洞察。 案例研究2：零售巨頭創建AI驅動的個性化購物體驗 # 一家大型零售公司使用GenAI革新其客戶體驗：
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August 27, 2024
建立內部生成式 AI 用例 # 從概念到實施
雖然現成的生成式 AI 解決方案可以提供顯著價值，但這項技術真正的變革潛力往往在於開發針對您組織獨特需求和挑戰量身定制的客製化用例。本節探討識別、開發和實施內部生成式 AI 用例的過程，確保它們與您的業務目標一致並提供可衡量的價值。
1. 識別適合 AI 整合的高影響力領域 # 建立內部生成式 AI 用例的第一步是識別組織內 AI 可以產生最顯著影響的領域。
關鍵策略： # 流程分析
對各部門現有業務流程進行徹底審核。 識別可從自動化或增強中受益的重複性、耗時或容易出錯的任務。 痛點映射
與各層級員工互動，了解他們的日常挑戰。 尋找生成式 AI 可以解決的共同主題或反覆出現的問題。 數據可用性評估
評估潛在用例可用數據的質量和數量。 優先考慮具有豐富、結構良好的數據可以驅動生成式 AI 模型的領域。 策略一致性
確保潛在用例與更廣泛的組織目標和策略一致。 考慮生成式 AI 如何支持關鍵業務目標或創造新機會。 競爭分析
研究競爭對手或行業領導者如何利用生成式 AI。 識別生成式 AI 可以提供競爭優勢的領域。 實施提示： # 創建一個跨職能團隊來領導識別過程，確保多元化的觀點和全面覆蓋潛在用例。
2. 為特定流程開發客製化 AI 模型 # 一旦識別出高影響力領域，下一步就是開發針對您特定流程和需求量身定制的客製化生成式 AI 模型。
關鍵步驟： # 定義明確目標
為每個生成式 AI 用例建立具體、可衡量的目標。 清楚闡述 AI 模型將如何改進現有流程。 數據準備
收集和清理相關數據用於模型訓練。 確保數據隱私和遵守相關法規。 模型選擇和開發
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August 27, 2024
未來化你的組織 # 在人工智慧驅動的未來中蓬勃發展
隨著生成式人工智慧（GenAI）持續快速發展，組織必須制定策略以保持領先地位，並適應不斷變化的科技環境。本節探討未來化你的組織的關鍵方法，確保在人工智慧驅動的未來中保持競爭力和創新性。
1. 保持領先於生成式人工智慧趨勢 # 為了保持競爭優勢，組織需要持續監控和預測生成式人工智慧技術的發展。
關鍵策略： # 建立人工智慧趨勢監控系統
創建專門的團隊或角色來追蹤人工智慧進展及其潛在的商業影響。 利用人工智慧驅動的趨勢分析工具來識別研究和行業應用中的新興模式。 培養學術和行業合作夥伴關係
與大學和研究機構合作，以保持與尖端人工智慧發展的聯繫。 參與塑造人工智慧未來的行業聯盟和標準制定機構。 實施人工智慧創新實驗室
設立專門的空間來實驗新興人工智慧技術。 鼓勵跨職能團隊探索新人工智慧能力的潛在應用。 制定人工智慧路線圖
為組織內的人工智慧採用和創新創建靈活的長期計劃。 根據技術進步和不斷變化的業務需求定期更新路線圖。 實施提示： # 建立定期的「人工智慧未來論壇」，讓不同部門的領導討論新興人工智慧趨勢及其對業務的潛在影響。
2. 持續學習和適應策略 # 在快速變化的人工智慧世界中，培養持續學習的文化對組織成功至關重要。
關鍵方法： # 實施人工智慧素養計劃
為各級員工開發分層的人工智慧教育計劃。 為不同角色提供專門培訓，從基本人工智慧意識到高級技術技能。 鼓勵實驗和從失敗中學習
為員工創造安全的空間來實驗新的人工智慧工具和技術。 在人工智慧項目中實施「快速失敗，快速學習」的方法。 利用人工智慧進行個性化學習
使用人工智慧驅動的學習平台為員工提供個性化的技能發展路徑。 實施人工智慧驅動的績效支持系統，提供即時學習。 促進跨職能知識共享
實施人工智慧知識共享平台和實踐社群。 組織定期的人工智慧展示，讓團隊展示他們的人工智慧項目和學習成果。 開發人工智慧倫理培訓
確保所有員工了解人工智慧的倫理影響以及如何做出負責任的人工智慧決策。 定期更新倫理培訓，以反映新的人工智慧能力和新興的倫理挑戰。 實施提示： # 將人工智慧技能整合到組織的能力框架和績效評估流程中，以激勵持續學習。
3. 為下一波人工智慧進展做好準備 # 雖然無法準確預測人工智慧將如何發展，但組織可以採取步驟為未來的進展做好準備。
關鍵準備策略： # 建立靈活的人工智慧基礎設施
開發模組化、可擴展的人工智慧架構，可以輕鬆整合新技術。 優先考慮雲原生人工智慧解決方案，以獲得更大的靈活性和可擴展性。 投資數據準備
持續改善數據質量、可訪問性和治理。 發展快速數據整合和準備新人工智慧用例的能力。 培養人工智慧人才管道
與大學和編碼訓練營建立關係，以獲取新興人工智慧人才。 創建人工智慧學徒或輪崗計劃，以培養內部人才。 培養適應性組織文化
推廣擁抱變革和持續學習的成長心態。 發展變革管理能力，以支持快速採用新的人工智慧技術。 人工智慧未來情境規劃
定期進行情境規劃演習，為不同的人工智慧未來狀態做好準備。 為行業中潛在的人工智慧驅動的顛覆制定應急計劃。 實施提示： # 創建一個「人工智慧未來工作組」，由不同部門的代表組成，定期評估長期人工智慧趨勢及其對組織的潛在影響。
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August 27, 2024
您的人工智慧驅動商業轉型指南 # 在人工智慧重塑商業格局的時代，GenAI Playbook 成為組織尋求利用生成式人工智慧力量的重要指南。這份全面的資源為企業提供了一個路線圖，以在複雜的人工智慧世界中導航，從理解核心技術到實施變革性解決方案。
為什麼它很重要 # 隨著人工智慧技術以驚人的速度持續發展，企業面臨的挑戰不僅是跟上腳步，更是要保持領先。GenAI Playbook 是您在這個快速變化的環境中的指南針，提供：
在各種商業功能中實施生成式人工智慧的實用策略 對尖端人工智慧技術及其潛在應用的洞察 培養人工智慧驅動創新文化的指導 確保人工智慧道德使用和維持法規遵循的框架 誰應該閱讀這本書 # GenAI Playbook 專為以下人士設計：
尋求推動人工智慧驅動數位轉型的 C 級高管 負責實施人工智慧解決方案的 IT 領導者 尋求利用人工智慧獲得競爭優勢的創新經理 規劃人工智慧驅動未來的商業策略師 旨在以人工智慧驅動的解決方案顛覆行業的企業家 無論您是剛開始人工智慧之旅，還是希望增強現有的人工智慧計劃，這本指南都提供了寶貴的洞察和可行的策略。
我們的使命 # GenAI 系列的使命是揭開生成式人工智慧的神秘面紗，並賦予組織利用其變革潛力的能力。我們旨在縮小理論人工智慧概念與實際商業應用之間的差距，為組織提供明確的路徑以：
了解生成式人工智慧技術的格局 識別組織內人工智慧整合的高影響領域 實施推動實際商業價值的人工智慧解決方案 應對人工智慧採用的道德和監管挑戰 在人工智慧時代培養持續學習和創新的文化 我們的價值觀 # GenAI Playbook 建立在指導我們實施人工智慧方法的核心價值觀基礎上：
創新：我們相信人工智慧推動各行業前所未有的創新水平的力量。 責任：我們倡導人工智慧技術的道德和負責任使用。 包容性：我們努力使人工智慧對所有規模和部門的組織都能獲得並受益。 適應性：我們強調建立靈活、面向未來的人工智慧策略的重要性。 協作：我們促進跨組織利益相關者參與的人工智慧採用協作方法。 關於作者：Dipankar Sarkar # Dipankar Sarkar 在人工智慧和區塊鏈技術領域有廣泛的工作經驗，擁有超過 15 年推動數位創新的專業知識。作為 Orangewood Labs 的人工智慧和軟體主管，Dipankar 一直站在將大型語言模型與深度學習計算機視覺整合的前沿，革新機器人技術的進展。
他令人印象深刻的職業生涯包括：
開創 RobotGPT 和 AutoInspect/AutoSpray，改變機器人編程和機器學習流程 共同創立 Boom Protocol，一個創新的 Web3 歸因網絡 領導 Hike 的機器學習計劃，獲得超過 60 項臨時專利 發表關於聯邦學習和人工智慧通信效率的影響力論文 Dipankar 擁有亞利桑那州立大學的計算機科學碩士學位和印度理工學院德里分校的工學學士學位，為 GenAI Playbook 帶來豐富的學術和實踐經驗。
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July 27, 2024
宣布推出GenAI指南 # 您的AI驅動業務轉型指南
在當今快速發展的科技環境中，生成式AI（GenAI）作為一種改變遊戲規則的力量脫穎而出，有潛力革新所有行業的企業。然而，許多組織發現自己難以有效利用這項強大的技術。這就是為什麼我很興奮地宣布推出GenAI指南，這是一份全面的指南，旨在幫助企業在複雜的AI世界中導航並推動有意義的轉型。
為什麼選擇GenAI指南？ # 作為一位擁有超過15年經驗的AI和區塊鏈技術領導者，我親眼目睹了AI的變革力量。我也看到了組織在嘗試實施這些技術時面臨的挑戰。GenAI指南源於這些經驗，為處於AI旅程任何階段的企業提供了一個實用、可行的路線圖。
內容包括什麼？ # GenAI指南涵蓋了成功實施AI的一系列關鍵主題：
了解生成式AI技術的格局 識別組織內AI整合的高影響領域 實施能夠帶來實際業務價值的AI解決方案 應對AI採用的倫理和監管挑戰 在AI時代培養持續學習和創新的文化 無論您是尋求推動AI驅動數位轉型的C級高管，負責實施AI解決方案的IT領導者，還是旨在用AI驅動創新顛覆行業的企業家，這本指南都能為您提供有價值的內容。
我們的方法 # GenAI指南建立在指導我們實施AI方法的核心價值觀基礎上：
創新：我們相信AI有力量在各行業推動前所未有的創新水平。 責任：我們倡導AI技術的道德和負責任使用。 包容性：我們致力於使AI對所有規模和行業的組織都能受益並易於使用。 適應性：我們強調建立靈活、面向未來的AI策略的重要性。 協作：我們提倡採用協作方式來採用AI，涉及組織內的所有利益相關者。 接下來是什麼？ # GenAI指南的推出只是開始。在接下來的幾週和幾個月裡，我們將發布額外的資源、案例研究和實用工具來支持您的AI之旅。我們還計劃舉辦研討會和網絡研討會，深入探討AI實施的具體方面。
我邀請您下載GenAI指南，開始探索生成式AI如何轉變您的業務。讓我們一起踏上這個激動人心的旅程，釋放AI的全部潛力，推動您組織的創新、效率和增長。
請持續關注更多更新，如果您有任何問題或反饋，請隨時聯繫我們。商業的未來是由AI驅動的，有了GenAI指南，您將做好充分準備在這個新時代中領先。