麥肯錫憑藉新一代 AI 工具"Lilli"加速數位轉型
概述
今年年初，世界上最大的顧問公司之一，成立近一個世紀的麥肯錫公司，因員工快速應用生成型 AI 工具而登上頭條。該公司在六月份表示其 3 萬名員工中有近一半在使用 AI 技術。現在麥肯錫推出了自己的生成型 AI 工具：Lilli。這是由麥肯錫的 AI 部門 QuantumBlack 為公司員工設計的新聊天應用程式，根據 10 多萬份檔案和訪談記錄提供訊息、洞察力、資料、計劃，甚至推薦最適合的內部專家參與顧問專案。
Lilli 的功能
Lilli 是根據 Lillian Dombrowski 的名字命名的，她是麥肯錫在 1945 年僱用的第一位女性專業服務人員。Lilli 從 2023 年 6 月成為測試版，將在今年秋季在麥肯錫全面推出。麥肯錫高級合夥人 Erik Roth 表示迄今已有大約 7,000 名員工作為測試版本的「最小可行產品」(MVP) 使用 Lilli，從而將研究和計劃工作所需的時間從幾周減少到幾小時，甚至少至數分鐘。他還表示過去兩周，Lilli 回答了 5 萬個問題，66%的使用者一週使用多次。
Lilli 的介面類似於其他公共面向文字的生成型 AI 工具，例如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 2。Lilli 的介面包含一個文字輸入框，使用者可以在主視窗底部輸入問題、搜尋和提示，並且生成的回答將顯示在上方的對話方塊中。然而從附加實用性的角度來看，還有幾個明顯的特點：Lilli 還包含了一個可展開的左側側邊欄，使用者可以將儲存的提示複製和貼上並進行修改。Roth 表示這些提示的分類將很快出現在平臺上。此外介面還包括兩個標籤，使用者可以在其中切換，“GenAI Chat”一個從更通用的大型語言模型 (LLM) 後端獲取資料的標籤，“Client Capabilities”則從麥肯錫的 10 萬多份檔案、訪談記錄和展示文稿中獲取回答。
Lilli 的應用場景
由於 Lilli 擁有如此豐富的訊息，麥肯錫的新 AI 工具最適於完成哪些任務？Roth 表示他預計麥肯錫顧問將在與客戶合作的各個階段中使用 Lilli，從對客戶的行業和競爭對手或類似企業的初步研究，到為客戶實施特定專案的計劃草擬。VentureBeat 展示了 Lilli 的多功能性：Lilli 能夠提供一份符合要求的內部麥肯錫專家清單，供使用者參考大型電子商務零售商的情況以及未來十年內美國清潔能源的前景，還有在十週的時間內建設一座新能源工廠的計劃。Lilli 在整個過程中清晰地引用了其來源。儘管回答速度有時比主流商業 LLM 稍慢，但 Roth 表示麥肯錫不斷更新速度，並且更注重訊息的質量而非速度。此外 Roth 還表示該公司正在試驗啟用一個功能，即將客戶訊息和檔案上傳到麥肯錫伺服器進行安全的私人分析，但這一功能尚在開發中，直到完善之前不會部署。“Lilly 有能力以非常安全的方式上傳客戶資料，”Roth 解釋道，“我們可以考慮將我們的資料與客戶的資料結合在一起，或者只是在同一平臺上使用客戶的資料以進行更大範疇的綜合和探索...任何我們載入到 Lilli 中的東西，都要經過嚴格的合規性風險評估，包括我們自己的資料。”
Lilli 的技術架構
Lilli 利用了當前可用的 LLM，包括麥肯錫合作夥伴 Cohere 開發的 LLM 以及執行在 Microsoft Azure 平臺上的 OpenAI，以提供 GenAI Chat 和自然語言處理的功能。然而該應用程式是由麥肯錫建立的，作為位於使用者與底層資料之間的安全層。“我們將 Lilly 視為自己的堆疊，”Roth 說，“所以它是坐落在內容和 LLM 之間的自己的層。它擁有深度學習的能力，它具有可訓練的模組，但它是一系列技術的組合。”Roth 強調麥肯錫“不對 LLM 持偏見”，並且不斷探索新的 LLM 和 AI 模型，以找出哪些提供了最大的效益，甚至包括仍在維護的舊版本。雖然該公司計劃將 Lilli 擴充套件到所有員工，但 Roth 還表示麥肯錫並不排除為 Lilli 換上白牌或將其轉變為供麥肯錫客戶或其他公司使用的外部產品。“此刻，一切討論都在進行中，”Roth 說，“我個人認為每個組織都需要一個像 Lilly 這樣的版本。”
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