實施與衡量
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 ...