錯過生成式人工智慧的列車嗎？在 90 天內加速的五個步驟
背景
自從 2023 年初以來，我一直盡可能多地與全球南方（拉丁美洲、非洲、印度和東南亞）的創業家們討論生成式人工智慧（GAI）。我們投資組合中的 350 多家公司的創辦人是生成式人工智慧的使用者，而非創造者。和其他任何顛覆性情境一樣，這些創辦人可以分為三組：風潮先鋒：那些已經交付了某項成果的公司。快速追隨者：正在觀察和進行試驗，但尚未交付成果。錯過列車：尚不知道如何上車/沒有現有的資源可以應用。
風潮先鋒的機會
風潮先鋒至少有三個有利因素：他們早就看到了這個機會，他們已經有所需的情境可以應用生成式人工智慧，並且他們有創意人才可以及時地進行原型設計和生產。例如，一家農業電子商務公司透過在客戶服務代理人前加入一個懂農業語言的聊天機器人，已經在客戶服務成本上節省了 30％，並期望在下個季度節省達到 50％。
風潮追隨者的潛力
風潮追隨者則是在其招聘藍領工人的工作流程中新增生成式人工智慧驅動步驟，以節省成本並加速招聘速度。由於他們的工作流程複雜且產量大，他們必須小心迅速部署。初步測試顯示在多個維度上有巨大的改進。
對於錯過列車的創業公司
錯過列車的創業公司為呼叫中心提供解決方案，已經進行了一些初步評估和規劃，但尚未確保最佳方式/時間將生成式人工智慧納入其產品路線圖，而該產品路線圖已經因現有客戶的需求而壓力重重。
加速五個步驟
步驟一：採用簡單的語言
使用一種簡單的語言，以便每個人都可以清楚地對這項顛覆性技術進行溝通。
步驟二：將整個團隊引入高層
確保你的整個團隊在高層都參與其中（你可能不知道的是，很多人已經在這方面工作）。
步驟三：確保不讓雲端學習機（LLMs）洩露你的資料
確保你在使用雲端 LLMs（語言模型）時，不會讓你的資料以曝露的方式暴露給競爭對手或壞人。
步驟四：建立一支紅隊
建立一支紅隊，內部引發破壞性的討論，挑戰你的生成式人工智慧專案內部設計和實施。
步驟五：衡量和溝通生成式人工智慧的進展
衡量生成式人工智慧採用的進展並定期將其傳達給整個公司。
生成式人工智慧的應用
生成式人工智慧應用的兩個型別
從採用角度來看，存在兩種基本的生成式人工智慧應用型別。第一種是透過增加生產力或質量來提升當前工作的生成式人工智慧應用（我們稱之為型別 1 應用）。對於使用生成式人工智慧來改善銷售溝通或幫助進行市場研究的公司來說這就是型別 1 的工作。型別 1 專案可以在個人或部門層面上實施，並且對於每個創業公司來說都是必須做的活動。
然而僅憑型別 1 的應用並不能使創業公司在風險投資者眼中成為人工智慧公司。型別 2 的努力則更加重要，因為它們對於創業公司的生存和吸引資本至關重要。型別 2 的努力是更大、更具風險性的，並且基於生成式人工智慧創造出全新的業務方法，甚至可能重塑整個業務。型別 2 的優勢潛力是無限的，因為你正在建立全新的創造和傳遞價值的方式，從而可能使你能夠接觸到新顧客，並獲得超過那些沒有深度採用生成式人工智慧的競爭對手的巨大競爭優勢。
例如，一個區域性的 B2B 市場在當前只能夠使用英文發布訊息，因為這是該地區的共同語言。現在這個市場可以使用生成式人工智慧來成本效益地同時使用四種當地語言發布訊息，並使用以對話介面（而非繁瑣的搜尋查詢和複雜的篩選）進行的產品/服務查詢，以選擇他們想要的語言。這種型別 2 的創新為無數非英語使用者開啟了市場，並且對於所有顧客來說他們能更快地找到想要的產品/服務並完成交易。
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