摘要：在企业中嵌入生成式人工智能的用例是什么?它如何帮助减轻重复性管理的负担?它的局限性是什么?

    在企业中嵌入生成式人工智能的用例是什么?它如何帮助减轻重复性管理的负担?它的局限性是什么?
　　
　　研究机构Gartner公司报告称，在过去三年，全球的风险投资公司在生成人工智能解决方案上投资了逾17亿美元。随着人工智能增强的聊天机器人风靡全球，这种情况只会急剧增加。随着它在全球数百万用户中越来越受欢迎，生成式人工智能对企业的力量是不可否认的。
　　
　　OpenAI公司推出的ChatGPT于2022年11月首次亮相，由于其复杂的方式产生深入的、类似人类的回答，迅速走红。
　　
　　生成式人工智能工具可能会向用户提供误导性或不正确的信息，以及有偏见甚至有害的内容。
　　
　　从那以后，微软公司宣布进一步投资OpenAI，谷歌公司也推出了自己的竞争工具，OpenAI公司最近推出了最新版本的模型GPT-4，现在可以对文本和图像作出响应。
　　
　　毫不奇怪，商业领袖们会问自己，我们是否应该将生成式人工智能的潜力融入企业?如果是，应用该怎么做?风险是什么?
　　
　　本文将探讨企业可以采取的一些步骤来接受这些功能，管理GPT技术的一些限制，并给出一些关于GPT可以在哪些方面带来业务利益的示例。
　　
　　（1）识别用例
　　
　　在将GPT合并到业务中时，要做的第一件事是查明它可能有益的特定用例。这可能包括内容生成、客户体验自动化、内部知识管理、可用性改进或任何其他自然语言处理很重要的领域。
　　
　　为了确定这些用例，企业需要理解他们的目标。考虑一下最重要的目标可能是什么，例如提高员工的技能，面向未来的流程，或者腾出宝贵的时间，等等。
　　
　　一旦定义了用例和目标，企业就可以开始在其会话工作流中实现生成式人工智能。虽然将模型集成到现有系统中可能是企业的第一个请求，但培训员工如何使用它，以及持续监视和改进模型以改进其功能应该是部署计划的关键组成部分。
　　
　　（2）评估效益成本比
　　
　　企业的运营成本无疑是任何领导者的关键因素之一。当然，这是企业在评估生成式人工智能时必须考虑的问题。根据企业的规模和部署的规模，每个企业的成本效益评估都是不同的。
　　
　　尽管实现虚拟助手(如ChatGPT)或任何其他生成式人工智能解决方案涉及一些额外的成本，但从长远来看，它确实有可能减少内部和外部资源和人员成本。
　　
　　生成式人工智能正变得越来越容易使用，许多现有的业务工具都包含了GPT功能，或类似的大型语言模型，以增强他们现有的产品。这可以为部署生成式人工智能提供比构建自己的工具更具成本效益的途径。
　　
　　ChatGPT企业用例
　　
　　下面是两个示例，演示了在企业中部署GPT的实际情况，以及它可以受益的领域：
　　
　　（1）提高效率
　　
　　自动化是GPT模型的核心。因此，如果企业的目标是使用自动化来提高效率，那么可以考虑许多领域。
　　
　　得益于它的功能，它可以准备笔记、安排约会和发送提醒——换句话说，它可以减轻员工重复性、耗时的工作。通过自动化这些过程，人们可以自由地专注于更有战略意义和更复杂的任务。这些也可以变得更容易，因为当提供大量的源材料时，ChatGPT能够生成摘要，提取特定的请求信息，或转述思想。
　　
　　团队效率直接影响着公司的绩效。使用GPT减轻了紧张的团队的压力，提高了他们的整体工作满意度，最终提高了他们的生产力和幸福感。
　　
　　GPT可以用于自动化客户交互，例如响应常见的查询和处理订单。这可以加快响应时间，减少错误，并提高客户满意度。为整个企业的运营带来利益。
　　
　　（2）提升用户体验
　　
　　ChatGPT的自然语言功能是其最大的优势之一。利用虚拟助手或聊天机器人，它提高了用户体验的质量和多样性，为企业的客户提供了更多类似人类的互动。这可能会对客户服务体验产生相当大的积极影响——尤其是当许多人过去对聊天机器人的互动感到沮丧时。
　　
　　虚拟助理还可以用于改善员工在共享和管理内部知识等领域的体验，这是企业最重要的资产之一。他们帮助员工寻找数据和模板，生成详细的文本和文档，指导入职，执行复杂的任务，将他们与其他团队成员联系起来。
　　
　　此外，通过众包流程，员工的体验实际上可以进一步丰富，这些流程需要获取最新的业务相关信息，为虚拟助理提供动力。在整个业务范围内对这些知识进行众包，可以促进打破部门界限的协作。这鼓励团队建立联系，同时让“人类专家”在每个阶段都处于循环中。
　　
　　面向企业的生成式人工智能的缺点
　　
　　除了媒体的正面报道，GPT的限制也被广泛记录在案。这在一定程度上是因为他们接受了大量未经验证的互联网数据的训练。生成式人工智能工具可能会向用户提供误导性或不正确的信息，以及有偏见甚至有害的内容。事实上，ChatGPT的开发人员在其网站上让他们的用户意识到所有这些限制。版权和法律问题也被提出。
　　
　　正如OpenAI公司首席执行官SamAltman在推特上写道的那样，即使引入了GPT-4版本，拥有更先进的算法和更大的数据库，使其能够更好地理解细微差别和场景，也不能消除它的缺陷。
　　
　　任何希望实现生成式人工智能工具的企业都需要有适当的策略来减轻任何限制。管理这些的关键是人的监督和控制。
　　
　　使用GPT
　　
　　部署一个会话设计人员/审核员团队，监督搜索哪些知识以及使用哪些GPT功能，从而控制传递给用户的信息。将GPT用于收集来自特定数据集的知识来源，还可以防止它依赖于不准确的互联网来源。通过这种方式，企业可以利用GPT技术的潜力，同时消除可能的风险。
　　
　　通过遵循上述步骤，企业可以在其组织中释放生成式人工智能的全部潜力，并改善其运营，同时采取积极措施减轻任何限制。投资生成式人工智能的企业将获得巨大的收益，包括改善客户体验、提高效率和更好的资源配置。
　　
　　编辑：Harris