生成式AI正迅速為企業帶來創新和優化的無窮可能。在客戶服務中心中使用AI自動提供智慧回答,或透過AI創作出充滿深度與個人化色彩的文章,這些都是生成式AI能力的展現。從效益角度,企業須認真評估AI是否真正提升了工作效率,是否能解決實際問題,或增進決策品質。
生成式AI正迅速為企業帶來創新和優化的無窮可能。在客戶服務中心中使用AI自動提供智慧回答,或透過AI創作出充滿深度與個人化色彩的文章,這些都是生成式AI能力的展現。
導入生成式AI的六大策略思考
從效益角度,企業須認真評估AI是否真正提升了工作效率,是否能解決實際問題,或增進決策品質。此外,它也可能帶來如資訊安全與隱私安全等問題。可見,生成式AI的導入與評估是一個涉及技術效能、成本效益、風險管理,以及道德倫理等多面向的綜合考量。在此脈絡下,發展導入的策略變得尤為重要,因此,企業應從多種策略角度出發,考慮技術導入複雜性、相應的資訊安全,以及人才能力培養等問題。
組織面:強化組織協同合作
組織必須明確定義其策略目標和優先事項。包括如何分配所需的資源,並且了解在組織內推動AI帶來的價值。此外,還須繪製出清晰的發展路徑圖,標明實現里程碑的具體步驟和計畫。
隨著業務目標和技術進步的不斷變化,組織策略也必須定期檢視和更新,以確保組織始終處於最有利的位置。同時,更應關注如道德倫理和資料隱私,這不僅涉及遵守法規,更涉及如何確保所有利害關係人了解其相關責任,並鼓勵公開討論AI可能帶來的道德影響。 組織應優先考慮最具影響力和投資回報的專案,同時不應忽視合作夥伴關係或外部機會,有效地分配資源,以利於開發、整合和持續維護生成式AI的運作。
技術面:選擇適合的AI模型或方案
選擇合適的生成式AI模型需要深入瞭解實際應用的需求。這涉及對各種模型如GPT、BERT、Transformer等的性能、延展性和適用性的全面評估。資料量需要充足,而且資料品質必須可靠,這將是直接影響模型訓練結果的關鍵因子。
在訓練過程中,平衡生成能力與準確性至關重要,避免過度精緻和過度優化,可能會導致模型在實際應用中的表現下降。同時,必須密切關注安全與隱私風險,確保所有活動符合道德和法律標準。
部署階段須全面考慮導入流程並密切監控使用過程,持續測試和改進以確保最佳效能。 除此之外,收集和分析使用者回饋也是一個不可或缺的環節,組織應建立有效的回饋機制,持續優化以確保用戶的需求得到滿足。
資料面:建立健全的資料治理框架
在資料管理方面,一個全面的資料治理框架是確保資料隱私、安全性、合規性,以及解決AI輸出中潛在偏見和公平問題的關鍵要素。此框架應覆蓋資料整個生命週期,包含資料取得、儲存和使用,以及查核和監控。
具體而言,組織必須仔細規劃和執行資料取得的策略,確保資料合法並符合道德規範。在儲存階段,資料的保護和加密機制需要得到充分強化,以防止未經授權的訪問和濫用。而在使用資料的過程中,應建立透明的操作指引和監控機制,並進行定期查核,以識別和減少可能的偏見和不公平。
透過全方位的資料治理可提高資料活動的透明度和可信度,進而更有效實現AI應用,並與利害關係人建立信任。 此外,嚴謹的資料治理,還有助於將組織的資料資產轉為更具戰略價值的資源,促進創新和持續發展。
人才面:促進團隊間的創新合作
建立一個能夠推動創新和成功因應實施挑戰的AI團隊是一個關鍵步驟。這涉及制定具有戰略性的人才招募計畫,透過提供具競爭力的薪資、不斷的培訓機會和一個支援性的工作環境來吸引行業頂尖的專家。團隊到位後,透過充分的挑戰和激勵,強化團隊之間的跨職能合作和資訊共享,並建立有效的溝通和協作流程,藉由獎勵創新來建構持續改進的文化。
外部合作夥伴則能夠協助組織及時掌握新興趨勢和監管變化,藉由與AI專家、技術供應商和學研機構建立合作關係,可以整合所需的專業知識、資源和支援,除了能促進最佳實務的共享,還能提供克服挑戰的經驗傳承。
管理面:強化風險可控
在應用生成式AI技術的過程中,有效的管理策略和程序是確保成功實施的核心。整體AI專案的管理須有清晰的框架,定義里程碑和預期成果,以及可能遇到問題的應對策略。如此,方能有助於確保所有的工作都是朝著既定的目標推進,並且能夠在遇到挑戰時迅速做出調整。
此外,內部和外部溝通的戰略也是至關重要,這確保了所有相關人員都了解計畫的進展和方向,並且能夠根據法規變遷和技術演進做出彈性調整。這種適應性是在快速變化的技術環境中保持競爭力的關鍵,定期的系統審核和風險評估也不可或缺。
政策面:推動合理的法規和標準
透過分享發展經驗和策略思維,組織能夠共同制定有助於AI創新和負責任使用的法規和標準。積極與監管機構、行業組織和其他生態系夥伴合作是關鍵的一步。這樣的協同作業可以平衡創新的需求與合規和道德,建立健康的產業生態系。
此外,與監管機構和其他利害關係者的公開溝通,展示生成式AI技術的效益與應用潛力,可建立使用的信任。這樣的透明度可促進各方面的合作和協調,使政策更具包容性和效力。透過分享AI計畫、成功案例和挑戰,組織可以展示其對AI實踐的承諾和精神。不僅能夠加強對生成式AI的認識,還可以鼓舞更多生態系夥伴參與。
透過策略性導入加速企業創新
企業導入生成式AI的策略思考是一個多層面並且高度複雜的挑戰。組織面應強化組織的協同合作和共享目標。技術面應選擇適合的AI模型,並依據性能、可延展性以及適用性進行評估。資料面應建立健全的資料治理框架,確保資料的隱私、安全性和合規性。
人才面應通過具有競爭力的待遇和持續培訓,吸引和留住頂尖人才,促進團隊創新合作。管理面應強化對生成式AI的實施和監控,以確保效果和風險可控。政策面積極參與政策制定,與各方合作共同推動合理的法規和標準,促進AI創新發展。
企業在導入生成式AI時,如能依循此六大面向進行全方位的策略考量,除了注重技術的選擇和應用,還能兼顧人才培養、組織協作、管理監控以及法規合規。
此外,企業也能真正釋放生成式AI強大潛力,推動創新,提高效率,並在競爭激烈的市場環境中占得先機。
<本文作者:朱師右現為資策會MIC資深產業分析師>