解鎖生成式AI   組織應對採用困難之建議

編譯／黃竣凱

生成式AI被譽為近年來最重大的突破性技術之一，儘管它被認為能夠顯著提升生產力、優化流程、降低成本，許多組織在推進生成式AI項目方面卻面臨著挑戰，但好消息是，有一些方法可以幫助組織管理生成式AI帶來的巨大技術變革。

實際運用仍落後

戴爾的一項調查顯示，76％的 IT 領導者都知道生成式AI的重要性，但大多數組織在採用方面進展緩慢。根據波士頓顧問集團的數據，在擬定AI策略時，由於對如何應對變革、人才短缺、投資重點不明確及缺乏負責任等疑慮，90％的高階主管都持謹慎態度。埃森哲的研究表明，只有 27％ 的企業領導者準備好擴大生成式AI計畫，而Wavestone 的調查結果表明，基於擔心錯誤訊息、道德偏見和失業，只有 5％的組織大規模實施了生成式AI。

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管理生成式AI的方法

如何落實AI 相關運用，以下為相關建議：

制定策略

與業務同僚合作，制定一個明確的策略，將生成式AI整合到企業的業務流程中，包括確定短期和長期目標，並培訓員工，使他們能夠有效地執行這一願景。

清理數據

確保企業的數據庫是清晰、準確且完整的，並通過匿名化、標記化和規範化數據，建立數據的品質、完整性和安全性的保障。

建立、購買或開源模型

考慮使用開源的語言模型和工具，作為建立或購買昂貴商業解決方案的替代方案，根據模型的用途，選擇適當的大小，確保最佳性能和控制成本。

執行策略

開始實施策略，利用企業特定的數據來更好地定制模型，並通過收集數據分析，評估性能和及時調整。

專案後檢討

進行專案後檢討，分析哪些方面成功，哪些方面需要改進。誠實地回答這些問題，有助於提高組織的學習能力。

選擇可信賴的合作夥伴

選擇一個可信賴的合作夥伴，提供高性能的基礎設施、採用框架和參考設計，以協助建立生成式AI。

參考資料：CIO

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