生成式 AI 在商业中的正确

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生成式人工智能领导者知道但你可能不知道的事情
高绩效企业将超过 20% 的数字预算用于人工智能，但这仅仅是开始。您可以从领先企业身上学到什么？

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第 1 步：确定生成式 AI 在商业中的正确用例
生成式人工智能的任何应用都必须从这个问题开始：“我想解决什么业务问题？”

要找到相关的用例，请从头到尾审查您当前的流程，并找出 专用数据库 任何摩擦点——这些流程会导致挫败感、浪费时间、失去机会，在某些情况下还会导致员工流失。提示：专注于问题，避免针对问题寻找解决方案的诱惑。尽管生成式人工智能很诱人，但它可能并不是解决所有问题的正确解决方案。

举个例子：作为节省成本措施的一部分，我的一位客户要求他们的 IT 主管降低呼叫中心费用，同时又不影响客户满意度。他们的客户正在经历漫长的等待时间（这是客户流失的一个关键原因），而呼叫中心代表则试图找到他们问题的答案。最初，该公司希望使用生成式人工智能来立即搜索知识文章以找到正确的答案；然而，经过一些分析，他们意识到预测性人工智能更适合，使他们能够为座席提供诸如客户流失倾向等洞察力。

当您评估当前的流程时，请将生成式人工智能视为对您的劳动力的增压，使其能够更快、更高效、更具创造性地工作。



第 2 步：确定影响优先级，然后执行和迭代
一旦您确定了生成式人工智能在商业中的一个或多个用例，请考虑以下因素来确定它们的优先级：

易于实施
战略重要性
潜在收入
节约成本
节省时间