人工智能工具與人工智能解決方案之間存在差異：研究人員表示，IT 領導者可以鼓勵員工通過學習AI提示詞等方式來有效利用人工智能工具，以幫助員工適應更復雜、更有影響力的人工智能解決方案。
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人工智能工具與人工智能解決方案的區(qū)別@福建CIO網(wǎng)
未能通過生成式人工智能獲得組織支持的 CIO 可能需要重新考慮如何引入這項技術，以及如何增強他們的人工智能戰(zhàn)略以適應這一需求。
麻省理工學院的最新研究表明，當 IT 領導者考慮生成式 AI 時，他們應該在推出提高生產(chǎn)力的 AI 工具時制定與部署業(yè)務案例驅動的 AI 解決方案不同的策略。
根據(jù)麻省理工學院信息系統(tǒng)研究中心 (CISR) 最近發(fā)布的簡報“管理生成式人工智能的兩面”，所謂的人工智能工具和人工智能解決方案為對生成式人工智能感興趣的組織提供了兩種不同的機會，并且可能需要采用不同的部署方法才能成功。
報告作者表示，從 AI 工具和 AI 解決方案中獲取價值的關鍵是以正確的方式部署它們并抱有正確的期望。麻省理工學院 CISR 首席研究科學家 Barbara Wixom 表示，這項研究的推動部分源于 IT 領導者提出的疑問：為什么他們沒有從新一代 AI 中獲得與過去幾十年的數(shù)據(jù)和分析技術相同的價值。
其中一個原因可能是他們對人工智能采取了“一刀切”的做法。另一個原因可能是他們沒有意識到推出某些人工智能工具可以培養(yǎng)AI應用意識，為未來更大的進步和更雄心勃勃的計劃奠定基礎。
一、人工智能工具需要訓練
麻省理工學院 CISR 報告細分了當今企業(yè)中新一代人工智能的使用情況，將 ChatGPT、Adobe Acrobat AI Assistant 和 Microsoft Copilot 等能夠提高生產(chǎn)率的人工智能工具與更復雜、更具戰(zhàn)略性的人工智能解決方案區(qū)分開來，后者旨在通過大規(guī)模改變流程和系統(tǒng)來產(chǎn)生財務回報。
Wixom 表示，人工智能工具不僅能提高工作效率，還能幫助員工習慣使用人工智能。因此，IT 領導者需要將人工智能助手和副駕駛等工具視為“建立數(shù)據(jù)民主的真正重要機制”，她補充道。
她說：“員工和勞動力越多地使用這些通用工具，并且在使用人工智能方面變得越自如和富有創(chuàng)造力，這實際上就會提升員工的技能，并在解決方案方面帶來更多的創(chuàng)新?！?/span>
然而，指南非常重要，尤其是對于這一層級的 AI 產(chǎn)品，因為有些產(chǎn)品可能會重新利用輸入的公司數(shù)據(jù)。此外，培訓也是必不可少的，以確保 AI 助手和副駕駛員能夠成為未來更復雜的 AI 解決方案的有效門戶技術。
麻省理工學院 CISR 的研究科學家 Nick van der Meulen 表示：“在員工層面進行這種調整和實驗很有價值，但你希望安全地進行?！薄霸S多此類生成式 AI 工具都是公開的，因此你需要確保自己有一些良好的指導方針，甚至可能要從你信任的選定供應商那里選擇一些精選工具?！?/span>
在 AI Copilot 推出初期，許多 CIO并不完全相信這些工具的承諾。部分原因是，鑒于員工通常不會跟蹤節(jié)省的時間，因此可能很難計算出它們的全部效果。研究人員為該報告采訪的一位高管表示，AI 工具是生產(chǎn)力的“剃須刀”，因為它們可以通過匯總文檔或幫助起草電子郵件等方式為用戶節(jié)省每項任務的幾分鐘時間。
人工智能解決方案需要戰(zhàn)略計劃
研究人員指出，與人工智能工具相比，人工智能解決方案可以滿足戰(zhàn)略性業(yè)務需求。聯(lián)絡中心用來處理對話內容和語氣并為代理提供實時指導的大型語言模型 (LLM) 就是一個很好的例子。研究報告建議，部署人工智能解決方案的組織應創(chuàng)建正式且透明的人工智能創(chuàng)新流程，并制定人工智能開發(fā)指南，通過定制化優(yōu)先考慮競爭差異化。
研究報告指出：“為了避免陷入某位高管所說的‘人工智能清單思維’，組織需要清晰的治理結構、早期和持續(xù)的利益相關者參與，以及對可擴展解決方案的關注?！薄斑@位高管所在的組織成立了一個高級工作組來指導其人工智能計劃，利用黑客馬拉松和外部顧問等各種資源來提出利益相關者對人工智能解決方案的想法。”
威克瑟姆說，在某些情況下，人工智能解決方案的價值可能比人工智能工具的價值更快顯現(xiàn)出來。
“如果你從事的是內容密集型、專業(yè)知識密集型、文檔密集型行業(yè)，并且擁有大量非結構化數(shù)據(jù)，那么你就有無限的商機，”她說，“他們會找到最適合自己的黃金用例?！?/span>
【睿觀：
內容密集型行業(yè)，如媒體、出版、法律、金融等，每天產(chǎn)生海量非結構化數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)蘊藏著巨大的商業(yè)價值，但如何有效地挖掘并利用，是擺在企業(yè)面前的一大挑戰(zhàn)。
洞察客戶需求：?通過分析用戶評論、社交媒體互動等，可以更深入地了解客戶需求，從而提供更個性化的產(chǎn)品和服務。
優(yōu)化業(yè)務流程：?通過分析文檔、報告等，可以優(yōu)化業(yè)務流程，提高效率，降低成本。
發(fā)現(xiàn)新的商機：?通過分析行業(yè)趨勢、競爭對手信息等，可以發(fā)現(xiàn)新的商機，搶占市場先機。
成效：?通過分析用戶閱讀歷史、偏好等數(shù)據(jù)，構建個性化的推薦系統(tǒng)，提高用戶粘性，增加廣告收入。
案例：?Netflix、抖音等平臺通過精準的推薦算法，成功地將用戶留在了自己的平臺上，并不斷拓展新的用戶群體。
成效：?利用自然語言處理技術，對大量合同進行分析，提取關鍵條款，提高合同審查效率，降低法律風險。
案例：?Contract Analytics等公司開發(fā)的智能合同分析平臺，幫助法律團隊大幅縮短合同審查時間，提高工作效率。
構建強大的數(shù)據(jù)基礎設施：?建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖，存儲和管理海量非結構化數(shù)據(jù)。
采用先進的分析技術：?利用自然語言處理、機器學習等技術，對數(shù)據(jù)進行深入分析。
開發(fā)定制化的應用：?根據(jù)業(yè)務需求，開發(fā)定制化的應用，將分析結果轉化為可行的行動方案。
保護數(shù)據(jù)安全：?確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。
內容密集型行業(yè)擁有豐富的非結構化數(shù)據(jù)資源，這些數(shù)據(jù)是企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型、提升競爭力的寶貴財富。通過合理利用這些數(shù)據(jù)，企業(yè)可以實現(xiàn)個性化服務、優(yōu)化業(yè)務流程、發(fā)現(xiàn)新的商機?！?/span>
二、定制回應
SaaS 文本營銷平臺 Textdrip 的首席技術官 Dhaval Gajjar 同意這兩種類型的人工智能實施需要不同的策略。
例如，網(wǎng)站和移動應用開發(fā)公司 Pranshtech 的首席執(zhí)行官 Gajjar 表示，成功使用 AI 工具（這些工具往往更容易部署）取決于用戶培訓?！肮痰臉藴驶瘧撟裱改虾妥罴褜嵺`，以有效使用它們，”他表示，這與麻省理工學院 CISR 的建議相呼應。
他補充道，人工智能驅動的欺詐檢測或預測分析系統(tǒng)等解決方案更為復雜。“就我而言，任何人工智能解決方案都需要采用結構化和正式的方法來啟動，”Gajjar 補充道?！耙虼耍枰缏毮軈f(xié)作才能大規(guī)模實現(xiàn)這一價值，并進行嚴格的測試和明確的治理。”
會計和咨詢公司 BPM 的首席信息官 Moe Asgharnia 補充說，人工智能工具和解決方案之間的劃分更多的是一種實際的部署框架，而不是技術劃分。
“重要的是要記住，底層技術是相同的，”他說。“不同之處在于它們的應用和使用方式。聊天機器人或寫作助手等人工智能工具通過特定任務提高生產(chǎn)力，而人工智能解決方案（例如人工智能驅動的客戶支持平臺）旨在使用多種人工智能功能改變整個工作流程。”
Asgharnia 也認為，copilots 等 AI 工具可以讓員工接受更復雜的解決方案?！癆I 工具可以在生產(chǎn)力和效率方面帶來快速成功，并且可以作為未來更復雜的 AI 實現(xiàn)的墊腳石，”他說?！巴ㄟ^熟悉和適應這些工具，公司可以為未來部署更大規(guī)模的 AI 解決方案奠定更堅實的基礎?！?/span>
他補充說，如果正確部署，這兩種類型的人工智能技術都將非常有用。
“每種方法的范圍和復雜性的差異直接影響到如何推廣或實施，”Asgharnia 說道。“在這兩種情況下，組織都應通過直接影響以及這些工具和解決方案與長期業(yè)務目標的契合程度來衡量成功?！?/span>
【睿觀：人工智能工具與解決方案在部署和應用上存在顯著差異，IT領導者需要根據(jù)不同類型采取不同的策略，才能最大化其價值。
人工智能工具與解決方案的區(qū)別：
人工智能工具：?側重于提升個體工作效率，易于部署，但需要用戶培訓。
人工智能解決方案：?關注業(yè)務流程優(yōu)化，需要跨部門協(xié)作，并有嚴格的治理。
部署策略：
人工智能工具：?強調員工培訓，建立數(shù)據(jù)民主，為更復雜的解決方案打下基礎。
人工智能解決方案：?需要制定明確的戰(zhàn)略，創(chuàng)建創(chuàng)新流程，并關注長期業(yè)務目標。
價值衡量：
人工智能工具：?通過提高個體生產(chǎn)力來衡量。
人工智能解決方案：?通過對業(yè)務目標的影響和長期價值來衡量。
IT領導者應根據(jù)不同類型的人工智能，制定差異化的部署策略。
強調員工培訓，培養(yǎng)員工對人工智能的熟悉度和應用能力。
建立明確的治理框架，確保人工智能的應用符合企業(yè)戰(zhàn)略。
關注人工智能對業(yè)務的長期影響，而非短期收益。】
