生成式人工智慧 瞄準整體布局、建置衡量機制!企業級部署AI正式開打

瞄準整體布局、建置衡量機制!企業級部署AI正式開打

Eugene Mymrin/Getty Images

讓員工各自使用生成式AI草擬Email、腦力激盪……或許能帶來零散效率的提升,但缺乏結構與量測的整體布局,難帶動全公司成果。要把AI變成可衡量的商業價值,領導人需轉向企業級部署:整備非結構化數據與數據流,建立業務與開發團隊的協作與評估框架,並為代理式AI鋪路。

如果你的組織還在仰賴員工各自零散地實驗生成式AI,現在正是調整做法的時機。雖然運用Claude草擬電子郵件,或使用ChatGPT進行腦力激盪等實驗能在個人或部門層面帶來學習與生產力的提升,但這類做法通常非結構化,而且缺乏衡量機制,難以產生大規模成效。(我們認為,這正是企業至今仍難以在損益層面看見AI投資實質影響的部分原因。)

要從生成式AI中挖掘可衡量的商業價值,領導人必須從開放式的個人實驗,轉向結構化且符合企業目標的部署。無論是專注單一事業單位或整個組織,這些工具皆能將生成式AI的開放式能力轉化為針對特定用例的應用,涵蓋範圍從企業知識助理、客服代理,到數據擷取和驗證系統、法規遵循的自動化監控,以及大規模行銷內容生成引擎等。

身為專門研究AI及其商業應用的學者,我們持續深入探索AI能如何支援大型組織的流程管理。我們觀察現實中的企業如何跨越個人實驗階段,邁向建置企業級AI工具,發現此轉型也需要革新企業的數據基礎設施與協作方式。本文將針對這兩個方面提供最佳實務,列舉成功轉向企業級應用的真實案例,也看看他們如何布局代理式AI。

從個人AI轉向企業級AI

這些與企業目標一致的結構化AI應用,由於建置方...