Многие компании обнаружили, что инструменты генеративного ИИ (GenAI), такие как LLM (большая языковая модель), хотя и впечатляют, но не являются таким уж простым и готовым решением. Когда организация задумывается о внедрении таких инструментов и решает, стоит ли вообще этим заниматься, следует рассмотреть несколько вариантов: 1) отдавайте предпочтение производительности, а не новизне; 2) сочетайте генеративный ИИ с такими инструментами, как векторные базы данных; 3) всегда помните об операторе в контуре управления; 4) отслеживайте свои данные и 5) имейте реалистичные ожидания.
За почти полтора года, прошедшие с момента выхода ChatGPT 3.5, и компании, и обычные люди уже погрузились в изучение технологии генеративного ИИ (GenAI). У многих возник страх упустить новую возможность, не попасть в волну, а также беспокойство, что столь масштабные изменения в отрасли застали их врасплох, что их обойдут конкуренты, которым удалось разгадать, как пользоваться этой технологией, и провести революционные изменения в своем бизнесе. Все говорят о преобразующей силе генеративного ИИ в разных отраслях и его влиянии на будущее любой работы. Еще больше подливают масла в огонь СМИ, постоянно напоминая о грядущем масштабном и быстром сокращении рабочих мест.
Сегодня ажиотаж вокруг генеративного ИИ, похоже, немного поутих. Многие компании по-прежнему задаются теми же вопросами, что и год назад: как воспользоваться обещанной экономией средств и значительным повышением эффективности, которые якобы предлагает генеративный ИИ? Как на самом деле использовать его в бизнесе?
Находясь в авангарде продвижения ИИ и помогая компаниям внедрять и использовать эту технологию, мы видим, что многие испытывают трудности с ИИ. Тому есть несколько причин.
