Autore: Matt McIlwain Compilato da: Cointime.com QDD

"Qual è la nostra strategia di intelligenza artificiale generativa?" Questa è una domanda che quasi ogni team dirigenziale si trova ad affrontare nelle aziende Fortune 500 di oggi e in altre aziende. A porre questa domanda sono quasi sempre amministratori delegati, che si aspettano risposte e risultati rapidi. Allo stesso tempo, gli stessi CEO sarebbero scontenti se scoprissero che l’intelligenza artificiale generativa (GenAI) iniziasse ad allucinare i tuoi clienti, che le risorse di dati strategiche fossero gestite male o che le applicazioni intelligenti causassero problemi di sicurezza o prestazioni per la tua azienda. Sebbene questa realtà consentirà alle società di consulenza gestionale di prosperare negli anni a venire, sono necessarie alcune indicazioni pratiche per aiutare i dirigenti senior (inclusi CIO e CDO) e i partner delle loro business unit a sviluppare un piano convincente. Attraverso conversazioni con clienti aziendali, aziende GenAI e fornitori di servizi cloud, abbiamo scoperto tre domande fondamentali che possono guidare la tua strategia di intelligenza artificiale generativa:

1. Che tipo di mentalità aziendale è necessaria per adottare con successo GenAI?

2. Come ottenere “vittorie rapide” nel breve termine?

3. Qual è la migliore strategia per sfruttare GenAI nel medio e lungo termine?

Mentalità aziendale di successo

Potresti aver sentito che l'intelligenza artificiale ha attraversato il suo "momento del browser Mosaic" alla fine dell'anno scorso quando ha lanciato ChatGPT. Utilizziamo l’intelligenza artificiale da decenni (ricerca Google, Amazon Alexa, consigli Netflix/Spotify), ma ora le persone possono utilizzare GenAI in modo diretto e creativo per offrire valore rapidamente. Che si tratti di redigere una nota, sviluppare un codice software o completare un'attività, GenAI può aiutare chiunque a essere più efficiente ed efficace, stimolando modelli di intelligenza artificiale con linguaggio naturale. Ci sono infinite opportunità in un ambiente aziendale e i tuoi dipendenti stanno già sperimentando!

Poiché GenAI è così accessibile e flessibile, richiede una mentalità agile che spesso è difficile da trovare nelle aziende più grandi. Le funzioni si evolveranno, saranno richieste nuove competenze e molte aziende saranno messe alla prova dalle operazioni GenAI native. Non c’è dubbio che GenAI avrà un effetto dirompente e molti dipendenti resisteranno al cambiamento. Alcuni dipendenti utilizzeranno aree come la sicurezza e la governance per trattare i tuoi esperimenti con cautela. La gestione di queste aree di rischio è importante e richiede l’impostazione di misure di salvaguardia e migliori pratiche operative, come il quadro sviluppato da WhyLabs. Tuttavia, molti dipendenti, compresi gli amministratori delegati, sono ansiosi di provare, apprendere e applicare GenAI alla tua azienda. Trovare modi per sfruttare queste nuove tecnologie con bassi rischi e cicli di feedback rapidi è fondamentale per ogni azienda.

Inizia pensando alle capacità di dominio della tua azienda e alle risorse di dati differenziate e a come puoi sfruttarli per apportare vantaggi alla tua azienda e ai tuoi clienti a lungo termine. Stabilire relazioni stabili con i clienti, dati e competenze differenziati, nonché flussi di lavoro e interfacce esistenti possono diventare strumenti preziosi per le aziende esistenti. I tuoi dipendenti e clienti stanno già cercando di allineare il tuo prodotto e la tua proposta di valore con le estensioni GenAI. Abbraccia questi innovatori e lavora per comprendere i problemi che risolvono e perché. Stabilendo un clima in cui la sperimentazione intelligente è apprezzata e incoraggiata, puoi comprendere rapidamente la portata delle possibili possibilità e priorità nella tua organizzazione, gestendo al contempo il rischio!

GenAI è molto accessibile agli utenti finali, ma la creazione e il funzionamento di modelli e applicazioni GenAI non lo sono.

Tre passi per una vittoria rapida

Chiedendo ai tuoi dipendenti, clienti e partner tecnologici di fiducia cosa stanno già facendo con GenAI, scoprirai opportunità rilevanti per la tua attività. A breve termine, ti consigliamo di intraprendere questi tre passaggi per iniziare e apprendere rapidamente mentre sviluppi la strategia GenAI della tua azienda:

1. Abbracciare i “partner di collaborazione” per aumentare la produttività.

2. Cooperare con grandi fornitori di servizi cloud (CSP) e società di software per fornire soluzioni GenAI in un approccio di "versione avanzata".

3. Avvia un GenAI Learning Lab e organizza un hackathon per una sperimentazione rapida e agile per identificare e dare priorità alle tue capacità GenAI. Questo laboratorio di apprendimento può anche aiutarti a scoprire aziende emergenti e innovative "native GenAI" e a integrare le tue competenze interne.

Partner di collaborazione

Una delle prime storie di successo di GenAI è stata l'emergere di partner collaborativi, come GitHub Copilot di Microsoft o Code Whisperer di Amazon, per migliorare lo sviluppo del software. Allo stesso modo, ChatGPT di OpenAI e altri strumenti consentono agli assistenti intelligenti di apparire in molte forme per aiutare i dipendenti a diventare più efficienti nella creazione di testo scritto.

I tuoi sviluppatori stanno già sfruttando gli strumenti GenAI per scrivere e ottimizzare il codice, i knowledgeworker stanno redigendo documenti di marketing e i project manager stanno automatizzando flussi di lavoro specifici. Questi strumenti hanno aumentato la produttività dei dipendenti oggi. In particolare, il tuo team di ingegneri può migliorare lo sviluppo del software promuovendo l'adozione di strumenti di generazione di codice. Molti team software hanno registrato incrementi di produttività del 20-30%. Questo è così importante che questi team dovrebbero prendersi del tempo lontano dai loro attuali metodi di sviluppo software e imparare a sfruttare questi nuovi metodi. I team che non utilizzano strumenti di generazione di codice per migliorare la propria produttività rimarranno sempre più indietro nella realizzazione di progetti software.

Comprendere ciò che sta già accadendo all'interno della tua organizzazione e incoraggiare una maggiore produttività ti aiuterà a valutare la tua preparazione interna alla GenAI e a classificare le opportunità più probabili come "Fai da te", "Fallo con me" o "Fallo da altri". "per tuo conto" misura. In altre parole, la tua azienda è disposta a preparare tu stessa la torta GenAI partendo dai singoli componenti (dati, algoritmi, GPU), a preparare la torta utilizzando un impasto per torta e glassa standard (fornitore di servizi cloud, modello di hosting) o la fonte da un panificio locale che acquista torte (GenAI nativa e soluzioni SaaS migliorate)? Dal punto di vista dell’utente finale, GenAI è molto accessibile, ma costruire e utilizzare modelli e applicazioni GenAI non è banale. Osservare ciò che i dipendenti stanno già facendo creerà una base di riferimento per le capacità interne e i piani di fornitura delle soluzioni GenAI. Per avere successo, devi valutare oggettivamente le tue capacità interne, inclusa la capacità di raccogliere e preparare dati, addestrare e distribuire modelli GenAI di base e creare miglioramenti GenAI per applicazioni e flussi di lavoro esistenti. Molto probabilmente, i primi vantaggi saranno un aumento della produttività interna e delle capacità di apprendimento derivanti dall’acquisto di soluzioni avanzate.

Sfrutta direttamente i partner

Cerca partner applicativi esistenti che stanno già integrando la propria infrastruttura dati e le proprie applicazioni con GenAI. Hai un rapporto commerciale con loro e sono generalmente fornitori sicuri e conformi. Condividi anche contesto e set di dati e i tuoi dipendenti comprendono le interfacce utente e i flussi di lavoro forniti da questi fornitori. Di conseguenza, possono aiutarti rapidamente a migliorare i processi e i flussi di lavoro aziendali. Questi partner potrebbero avere un migliore accesso alle tecnologie emergenti e alle competenze per migliorare rapidamente i propri stack GenAI.

Nel breve termine, i tuoi partner consolidati, inclusi fornitori di servizi cloud come Amazon AWS, Microsoft Azure e Google Cloud, nonché società di applicazioni software come Workday, Atlassian e Smartsheet, ti hanno fornito soluzioni migliorate. Esiste anche un livello di gestione dei dati, con CSP e società di servizi dati come Snowflake, MongoDB e Databricks che forniscono le funzionalità di gestione dei dati necessarie per un lavoro GenAI più approfondito.

La chiave per adottare un approccio iniziale di buy-over-build è ottenere ulteriori rapidi risultati comprendendo e sfruttando ciò che stanno facendo i tuoi partner consolidati. Quindi, man mano che chiarisci ulteriormente la direzione della tua azienda, puoi capire cosa è meglio per costruire i tuoi miglioramenti GenAI.

Crea un laboratorio di apprendimento GenAI

Che si tratti di early adopter interni o di soluzioni avanzate di terze parti, il tuo successo iniziale verrà utilizzato principalmente per aumentare la produttività e la creatività interne. Tuttavia, la necessità più fondamentale è determinare come trasformare l’azienda per servire meglio i clienti esterni. Molte aziende tecnologiche ospitano già hackathon per dare energia ai team interni e sviluppare opportunità prioritarie per servire i clienti. Questo è anche un ottimo posto per avviare la tua azienda! Inoltre, hanno designato un dirigente senior che fungerà da leader interfunzionale di GenAI, responsabile della guida degli sforzi sperimentali e dello sviluppo del piano strategico di GenAI. Puoi pensare a questi sforzi come a un laboratorio di apprendimento GenAI.

L’esigenza più esistenziale è determinare come trasformerai la tua attività per servire meglio i tuoi clienti esterni.

Sebbene questo team possa monitorare e riassumere i rapidi cambiamenti nella GenAI, il metodo di scoperta più efficace è imparare facendo. Essere selezionati per il GenAI Learning Lab dovrebbe essere visto come un'opportunità per coinvolgere costruttori e leader di aziende ad alto potenziale. Avranno bisogno di accedere alle risorse dati e potrebbero dover confrontarsi con l’IT e la gestione dei dati per eseguire rapidamente gli esperimenti. La sponsorizzazione dei dirigenti senior sarà fondamentale per bilanciare sperimentazione e rischio. I laboratori (e l'azienda nel suo complesso) dovrebbero disporre di alcune regole e regolamenti su quando e come condividere i progetti in modo sicuro e conforme. Sebbene l’hackathon che ha contribuito al lancio del team possa fornire ispirazione, probabilmente occorrerà tempo e alcune competenze esterne affinché questi team sviluppino priorità e prodotti che i clienti possano testare. Un atteggiamento orientato all'azione e al pensiero sperimentale aiuterà il laboratorio e l'azienda ad avere successo.

Alcune aree specifiche con priorità iniziale sono la chat generativa e la ricerca generativa per i rappresentanti e i clienti del servizio clienti. La chat generativa consente ai tuoi clienti e ai rappresentanti del servizio di interagire con i dati esistenti e le risorse di conoscenza in un linguaggio naturale, aiutandoli a ottenere risposte più rapidamente. L'idea è quella di interagire attraverso un'interfaccia simile a una chat e ottenere rapidamente risposte alle tue domande. La ricerca generativa è simile alla chat generativa, ma riguarda più l'aggiunta di ragionamenti e approfondimenti ai risultati di ricerca. Google ha recentemente annunciato una serie di funzionalità per la ricerca aziendale.

Il Learning Lab è probabilmente il posto migliore per collaborare con startup innovative che creano servizi GenAI più nativi in ​​aree quali scrittura, imaging, video, generazione di codice e altro ancora. Aziende come Jasper.ai, Copy.ai, HyperWrite e, naturalmente, ChatGPT di OpenAI supportano già una varietà di casi d'uso di scrittura in modo nativo. Aziende come Lexion (contratti legali) o Harvey (procedimenti legali) sono specializzate in aree specifiche di redazione e gestione dei documenti. RunwayML è uno dei primi leader nel mercato della creazione e dell'editing video ed è estremamente fortunato ad avere un team con una profonda conoscenza dell'intero stack GenAI. Ci sono anche un certo numero di aziende focalizzate sulla GenAI che stanno emergendo in aree abilitanti come il test e l’implementazione dei modelli (OctoML, Mosaic), il data wrangling (Number Station) e l’ingestione di dati (Unstructured.io). Riteniamo che le aziende GenAI native guardino ai problemi dei clienti con una nuova prospettiva, con le nuove capacità tecnologiche richieste e con l'approccio agile di iterazione continua dai dati all'utente finale. Come Tomasz Tunguz ha premurosamente condiviso qualche settimana fa, la creazione, la distribuzione e il funzionamento di applicazioni generative comporteranno un significativo sviluppo del prodotto, nonché cambiamenti organizzativi e culturali. La collaborazione con il tuo laboratorio di apprendimento e successivamente con alcune aziende GenAI native informerà il tuo approccio a lungo termine allo sviluppo delle capacità.

Vincere a medio termine di un processo a lungo termine

Sulla base di alcuni successi rapidi e dello sviluppo di capacità, probabilmente hai ottenuto il consenso e la fiducia di altri nell'organizzazione (incluso il CEO) per progetti a medio e lungo termine. Sarai anche meglio allineato con il tuo team interno e le capacità dei processi, le risorse di dati e le esigenze dei clienti. Dopo aver sfruttato i successi rapidi, prenditi il ​​tempo per fare un passo indietro e sviluppare una serie di priorità a lungo termine, identificando ciò che fornirai e come lo realizzerai.

I rapidi successi con molti collaboratori e partner software ti riveleranno approfondimenti sulle opportunità interne ed esterne. In aree quali la soddisfazione e il successo del cliente, dove è possibile fornire maggiore automazione, personalizzazione e risparmio sui costi? Disponi di dati proprietari e/o conoscenza di origini dati pubbliche che possono aiutarti a creare modelli e soluzioni GenAI differenziati? Esiste un sistema migliore, potenziato da GenAI, per progettare le prossime iterazioni di prodotti e servizi? Emergeranno canali di distribuzione o partnership per vendere prodotti sul mercato continuando a soddisfare le vostre esigenze di dati e apprendimento di rinforzo?

Una delle decisioni più importanti che devi affrontare è "Come lo facciamo?". Le tue vittorie rapide possono identificare campioni interni con le competenze e la passione che sono disposti ad abbracciare la tua trasformazione GenAI. Sviluppare questi campioni GenAI e integrarli in iniziative a lungo termine migliorerà notevolmente le tue possibilità di successo. In particolare, cerca campioni che siano intellettualmente curiosi ma non credano istintivamente che la tua azienda debba adottare un approccio fai-da-te. La maggior parte delle aziende trarrà vantaggio da un approccio di partner fai-da-te e "fai-da-me" mentre cercano di sfruttare l'intero stack GenAI per soddisfare meglio le esigenze rivolte ai clienti e ai dipendenti.

Nel complesso, ecco alcune linee guida per aumentare le probabilità di successo:

1. Concentrazione iniziale sulle implementazioni basate sul cloud piuttosto che sui casi d'uso edge (l'edge sta emergendo, ma è ancora nelle sue fasi iniziali).

2. Progettare a partire dai dati e differenziare l'infrastruttura del livello applicativo sul livello applicativo. Molto probabilmente sfrutterai altri modelli open source e ospitati (inclusi modelli linguistici e modelli specifici del dominio) e l'infrastruttura cloud, quindi sono i tuoi dati e flussi di lavoro che ti aiuteranno a personalizzare modelli e applicazioni che creano valore unico.

3. Cercare sempre di comprendere i dati e le risorse di metadati e di gestirli strategicamente per fornire valore a lungo termine (bilanciando il rischio di violazione dei dati con il rischio di perdita di dati). Molto probabilmente dovrai aggiornare gli archivi dati sottostanti come data warehouse e tipi di database per creare infine modelli linguistici che sfruttino dati e approfondimenti proprietari.

4. Utilizza sia gli innovatori GenAI nativi che i partner tecnologici esistenti potenziati per supportare il tuo percorso GenAI. Ciò dovrebbe contribuire ad aumentare la produttività e la creatività interne, migliorando al contempo l'esperienza e il valore del cliente!

Preparati per una maratona, non per uno sprint

Quasi 30 anni fa, ero un giovane vicepresidente aziendale presso una società Fortune 500 chiamata The Genuine Parts Company (GPC). Le nostre attività operano in diversi settori, tra cui componenti automobilistici (NAPA), prodotti industriali e forniture per ufficio, fornendo eccezionali servizi di supply chain dai produttori ai clienti finali. Nel 1995 è emersa una tecnologia dirompente chiamata Internet, che ha innescato il primo grande ciclo di hype capital di rischio e una serie di innovazioni aziendali che hanno avuto un impatto su ogni azienda. Ogni settimana, una nuova società finanziata da venture capital contatta GPC per esplorare come può diventare un nuovo abilitatore tecnologico, un nuovo tipo di cliente o un nuovo partner (e possibilmente concorrente!) per noi. Il mio ruolo si è rapidamente evoluto nel selezionare queste aziende, valutare la loro aderenza alla nostra strategia e sviluppare accordi che estendessero il nostro valore mentre abbracciamo il cambiamento tecnologico.

Mentre la bolla serale delle dot-com si avvicinava al suo apice, l'intero mondo degli affari era immerso nell'e-commerce, nelle società Internet e nelle innovazioni "mattoni e malta". Società tradizionali come GPC hanno visto i prezzi delle loro azioni crollare a causa delle preoccupazioni che potrebbero rimanere bloccate in un “dilemma dell’innovatore”. NAPA Auto Parts, Amazon e Madrona esplorarono una joint venture "mattoni e malta", ma si resero presto conto che prima che il Nasdaq raggiungesse l'allora record di 5.000 punti nel marzo 2000, il mercato aziendale non era pronto per un negozio di ricambi auto online. Altri non sono stati così fortunati e innumerevoli fondatori, startup e investitori hanno subito enormi perdite quando è scoppiata la bolla. Non dimenticherò mai di aver partecipato a una conferenza a New York nell'aprile del 2000 ospitata da Fortune e Goldman Sachs, in cui il tema era la battaglia tra le società Fortune 500 e le società Internet. A quel tempo, poche persone credevano che un'azienda Fortune 500 avesse una possibilità, ma oggi, grazie alla sua mentalità di apprendimento, all'eccellente esecuzione e alla prospettiva a lungo termine, il valore di mercato di GPC è 8 volte quello di allora!

Nel 2023 e oltre, le tecnologie GenAI dirompenti, le applicazioni intelligenti e generative e le interfacce utente più naturali creeranno vincitori e vinti tra startup, società tecnologiche esistenti e imprese affermate. Le aziende e i loro leader avranno bisogno di agilità, creatività e una prospettiva a lungo termine per affrontare questa era altamente dinamica. Hanno inoltre bisogno di chiarezza strategica sulle esigenze dei clienti, valutazione obiettiva delle capacità interne e del patrimonio di dati e coinvolgimento con partner esterni per emergere come vincitori. Questo è il motivo più profondo per cui ogni CEO si chiede: “Qual è la nostra strategia di intelligenza artificiale generativa?”