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與生成式AI 教學相長
生成式AI問世一年多來,進展神速,影響深遠。未來,不論是企業或個人,若要成功,都取決於能否讓生成式AI輸出最好的結果,以及能不能和這些模型一起學習及成長。本期雜誌對個人和組織都提出了如何善用生成式AI的建議。
對個人來說,最重要的,是要學會將生成式AI融入自己的工作。想做到這點,要學會一些技能。首先,你要學會「下出聰明的提示」,讓生成式AI產生更好的結果。你可以將問題拆解成幾部分,一步步詢問,這樣得出的答案會精準得多。第二,你要「和AI互為學徒」。這種技能是指,將豐富的數據與知識納入你給AI的提示,來幫助AI了解你的需求和任務,同時,你也要學習如何訓練AI來處理更複雜的問題。最後,你還要有判斷的能力,因為生成式AI有時會產生錯誤,你還是要以人工仔細審查輸出結果(見〈讓生成式AI成為你的超級工作助理〉)。
對企業而言,想要用生成式AI來建立持久的競爭優勢,要花一番功夫。因為每家企業都會用相似的演算法和數據庫找出模型,因此它不能成為任何一家企業的永久競爭優勢來源。那麼,如果要運用生成式AI為自家打造長期的優勢,要怎麼做呢?你必須找出別人無法模仿的自家寶貴資源,讓生成式AI為你產生獨特而持久的競爭優勢。以亞馬遜(Amazon)為例,它擁有許多珍貴的獨家資源,包括與數百萬家供應商的關係、整合過的資訊系統、複雜的倉儲系統與送貨系統等,這種種獨特資源,正可以讓亞馬遜運用生成式AI打造獨特的競爭優式;而亞馬遜目前也正在進行這工程(見〈別寄望AI帶來新的持久優勢〉)。
在行銷的領域,過去大家會用AI來執行特定功能,像是如A/B測試等,然而現在,行銷人員可以思索,如何用AI來改善企業整個品牌管理流程。不同於過去行銷4P架構,在運用AI來管理品牌時有另一套4P,第一個P是生產力(Productivity),例如企業可以使用顧客通話紀錄來訓練AI模型,找出哪些互動最讓顧客滿意,回饋給客服人員,讓客服人員可有效率地提供高品質的服務給顧客。第二個P是預測(Prediction),企業可以在產品中內建感測器,蒐集資料並建立模型,在產品故障前就可預測哪台機器會故障,幫客戶節省大筆維修費用。第三個P是個人化(Personalization),AI可利用所蒐集的大量顧客資料,針對個別客戶需求,提供客製化的服務。第四個P是提案(Proposal),行銷人員可輸入過往的文宣資料,讓生成式AI撰寫符合企業風格的廣宣。將AI結合人類智慧,可以拓展品牌的疆界,行銷人應善用AI來管理品牌(見〈AI提升品牌管理的4P原則〉)。
當前,除了生成式AI,還有許多新興科學出現,包括全新材料、太空科學、基因體等等,這些科技的影響無所不在。想不錯過新科技,在董事會中成立科技委員會是好方法。例如,嬌生公司的科技委員會便扮演先導的角色,積極找出創新機會,因此研發出多款突破性的藥物。企業可考慮成立董事會科技委員會(見〈董事會需戒掉「科技短視症」〉)。
總編輯 鄧嘉玲
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