Bedrifter må «smi sin egen vei» når de utforsker og anvender AI for å skape nye muligheter.

Generativ AI har dukket opp som en banebrytende teknologi, som lover å revolusjonere et bredt spekter av bransjer.

På den nylige Smart Banking 2023-konferansen var ekspertene enstemmig enige om at data er katalysatoren for forretningsvekst.

Data kan imidlertid ikke betraktes som en ressurs uten støtte fra ny teknologi, spesielt kunstig intelligens (KI).

Den raske utviklingen av generativ AI vil innlede en helt ny æra for «dataspillet». (Illustrasjon: Unsplash)

AI bruker forretningsdata som input, men dens fulle potensial vil bare realiseres når bedrifter etablerer avanserte datahåndteringssystemer. «Den raske og eksplosive utviklingen av AI vil innlede en helt ny æra for data-‘spillet’», uttalte Nguyen Thuy Duong, styreleder i EY Consulting Vietnam.

Førsteamanuensis Pham Cong Hiep, leder for avdelingen for kreativ forretningsdrift og fungerende visedekan ved handelshøyskolen ved RMIT University Vietnam, diskuterte spørsmålet om bedrifter som utnytter AI-generering, og uttalte at det å frigjøre kraften i AI-generering ikke følger én enkelt formel, men avhenger av hver enkelt bedrifts natur, konkurrentene og kjerneoppdraget og formålet. «Bedrifter må huske dette for å bane sin egen vei med AI-generering», bemerket førsteamanuensis Pham Cong Hiep.

Førsteamanuensis Pham Cong Hiep, leder for avdelingen for kreativ forretningsdrift, fungerende visedekan ved handelshøyskolen, RMIT University Vietnam. (Foto: Hoang Ngoc)

Ifølge denne eksperten er en vanlig misforståelse i dag at AI feilfritt kan erstatte mennesker. I virkeligheten krever de fleste jobber en kombinasjon av repeterende, automatiserte oppgaver og sofistikerte oppgaver basert på menneskelig vurdering.

Videre må bedrifter forstå at AI-integrasjonsreisen ikke er en rett linje som alle selskaper følger; derfor må hvert selskap definere spesifikke mål når de bruker AI-generering for å koordinere strategien sin og ta passende forberedende skritt.

For eksempel kan nyhetsnettsteder bruke AI-generering til å raskt utarbeide nyhetsartikler, mens reklamebyråer kan bruke denne teknologien i idémyldringsfasen når de skriver kreative reklameslagord. «Målene deres for bruk av AI er forskjellige; nyhetsnettsteder trenger hastighet, mens reklamebyråer trenger kreativitet som samsvarer med merkevaren deres. Ingen av dem kan oppnå de ønskede resultatene uten en passende AI-tilnærming», analyserte en ekspert fra RMIT University Vietnam.

Hvordan kan bedrifter effektivt anvende AI-generering?

Førsteamanuensis Pham Cong Hiep dykket dypere inn i historien om bedrifter som bruker AI til generering, og påpekte at bedrifter må kombinere AI med menneskelige ferdigheter og definere klare forretningsmål når de bruker AI til generering.

Ifølge eksperten fra Business School ved RMIT University Vietnam kan bedrifter kategorisere forretningsmotivasjoner når de integrerer AI for å støtte bedrifter i å utvikle strategier og justere AI-distribusjon for å passe organisasjonens mål. Dette kan baseres på to kriterier: AIs rolle i å erstatte eller forbedre eksisterende ferdigheter, og om AI-applikasjoner er rettet internt eller mot kunder.

Først må bedrifter avgjøre om AI-teknologien de trenger vil erstatte eller forbedre eksisterende ferdigheter. For å bruke AI til å forbedre ferdigheter, må bedrifter utvikle passende opplæringsprogrammer, tilbakemeldingsmekanismer og systemer for ytelsesmåling.

Motsatt, når bedrifter introduserer AI for å erstatte ferdigheter, trenger de en omfattende strategi fokusert på organisasjonsvekst, støtte til karriereoverganger og beredskapsplanlegging.

«Det sveitsiske AutoBus-prosjektet, som har som mål å erstatte bussjåfører med AI-drevne kjøretøy, er et godt eksempel. For å kunne integrere AI må selskapets ansatte tilpasse seg teknologiske endringer, og selskapet trenger beredskapsplaner for uforutsette forstyrrelser, som å utstyre flåten sin med menneskelige reservesjåfører», nevnte Pham Cong Hiep som et eksempel.

Eksperter anbefaler at bedrifter må forbedre strategiene sine for å sikre en harmonisk forbindelse mellom mennesker og AI-fagfolk for å oppnå maksimal effektivitet. (Illustrasjonsbilde: Pexels)

Det andre kriteriet – om AI-applikasjoner er til intern bruk eller for kunder – krever også en annen tilnærming. Hvis et selskap ønsker å anvende AI på kunder, må det være i forkant av AI-forskning, legge vekt på brukersentrisk design og forstå kundenes behov. Med Tesla som eksempel i utviklingen av selvkjørende biler, må de være i forkant av AI-innovasjon, prioritere brukersentrisk design og strategisk posisjonere produktene sine i markedet.

Ifølge ekspert Pham Cong Hiep endres fokuset når man bruker AI til å effektivisere interne prosesser. I så fall må bedriftsledere prioritere å utvikle de ansattes ferdigheter innen dataanalyse og -tolkning.

En annen viktig oppgave er å håndtere overgangsprosessen effektivt, slik at ansatte kan tilpasse seg og samarbeide med nye AI-verktøy.

Slike prosesser krever svært dyktig datatolkning fra ansatte, samt godt strukturerte strategier for endringsledelse fra ledergruppen.

«AI-generering dreier seg om en delikat balanse mellom menneskelig ekspertise og automatisering. AI-integrasjonsprosessen har ikke en universalløsning som passer for alle organisasjoner; den varierer avhengig av forretningsmål, AIs rolle i å supplere eller erstatte menneskelig arbeid, og fokuset for AI-applikasjonen», understreket ekspert Pham Cong Hiep.

Informasjons- og kommunikasjonsdepartementet (MIC) fremmer utviklingen av en storskala teknologiplattform for vietnamesisk språkmodellering . MIC har som mål å ha minst én storskala teknologiplattform for vietnamesisk språkmodellering innen 2025, som kan tilby tjenester til andre plattformer for kunstig intelligens-applikasjoner.

Kilde: https://vietnamnet.vn/doanh-nghiep-can-mo-loi-di-rieng-khi-khai-pha-ung-dung-ai-tao-sinh-2201238.html