AI前期投資就像蓋房子,打完地基未必能獲利
1.聚焦提升賺錢的效率: 這些公司的目標是生產力至少提高10%,或是成本節約10%。比如本來需要投資人力細部微調的定價、行銷文案、促銷價格、推薦商品,都運用人工智慧代勞,更快速地賺到更多的錢,再接著投資其他可以提高收入的業務,創造下一步的增長。
2.系統性提高相關技能: 大多數主管預計,在未來3年內有近一半的員工需要熟練生成式AI。在領先的公司裡,人工智慧不是一次性的演講或是工作坊,而是系統性的培訓,全職員工提升技能的人數通常是其他公司的3倍。
實際的做法可能是每個人都會先學習人工智慧的基礎課,包含可以做到什麼事,相關術語的意涵,再進階到討論不同部門的使用案例。除了培訓以外,也規畫實作機制,由各部門提案希望運用AI解決什麼問題、需要多少資源、帶來多少效益,集中起來經過會議討論,決議出優先執行的專案,再安排人員投入,避免各部門分散力氣、虛耗資源。
3.對花費的成本保持警覺: 隨著生成式AI工具愈來愈多,領先的公司會留心採用新工具的同時,是否增加過多的成本。如果看到新服務就買來試試,容易不小心花掉過多的資本。
但也要提醒,許多前期投資就像是蓋房子前要打地基,不能只看地基可以有多少獲益,必須等到房子蓋完,才能一起評估。比如,公司希望透過人工智慧協助為程式碼除錯,就需拆解出不同的小任務,像是要建立一個程式碼的資料庫、除錯的工作流程,還要整合進既有的系統和服務中,如果單純檢核資料庫的成效,就無法彰顯他的成績。
4.與代表性公司建立夥伴關係: 人工智慧相關技術和解決方案還在發展中,領先的公司傾向與多家科技大廠和解決方案的新創公司成為夥伴,才能及早獲得技術更新的成果。
5.嚴肅看待AI產生的風險: 針對生成式AI可能造成的資料外洩、侵權、隱私、資訊偏頗問題,領先的企業會預先建立防範機制。