在英国利用生成式人工智能的五个关键原则

随着人工智能技术的快速发展，生成式人工智能的变革潜力变得越来越明显。事实上，我们相信未来十年它每年可为英国经济贡献高达 1200 亿英镑。

我们最近与 techUK 合作，讨论 GenAI 可以带来的潜力以及企业如何利用该技术。我们发现，企业在集成 GenAI 时希望快速采取行动。虽然这一意图值得称赞，但重要的是要记住，GenAI 仍处于早期阶段，企业在采用时面临多重障碍。

我们进行的研究表明，93% 的企业领导者已经在其运营中利用 GenAI，重点关注数据分析和客户体验等领域。除了 84% 的领导者希望员工更多地使用 GenAI 工具之外，领导者还可以看到其价值。然而，只有 27% 的员工承认他们的组织使用了这项技术，如果他们使用它，他们主要用它来执行管理任务。这种差异凸显了领导层和员工之间的信心差距，企业必须弥合这种差距，才能充分发挥 GenAI 的优势。

数据质量被认为是研究中的另一个关键挑战。近 80% 的领导者认为，获取高质量数据是 GenAI 成功的基本要求，并将其视为他们心目中的第二大挑战。其他担忧包括安全、监管和治理。

为了应对这些挑战并最大限度地发挥 GenAI 的优势，我们为企业制定了五项指导原则：

1. 优先考虑数据质量：GenAI 的有效性在很大程度上取决于其处理的数据的质量。确保数据准确、完整和干净对于避免 GenAI 输出中的不准确和偏差至关重要。

2. 持续评估和适应：企业应定期评估其 GenAI 系统，以确保其符合更广泛的目标并提供所需的价值。这涉及建立强大的测量流程并及时了解最新的技术进步。

3. 教育和培训员工：为员工提供全面的培训和持续学习的机会至关重要。这有助于消除对 GenAI 的误解和感知到的威胁，并为员工提供负责任和有效地使用这些工具所需的技能。

4. 鼓励负责任的实验：利用 GenAI 创建一个促进创造力和实验的环境可以带来创新的解决方案和更高的员工参与度。这应该在明确的政策和安全护栏的框架内完成。

5. 根据个人业务需求定制方法：GenAI 实施没有一种放之四海而皆准的方法。企业应评估其独特需求并制定定制策略，将 GenAI 与机器学习和自动化等其他更成熟的技术相集成。

生成式人工智能为改变企业运营方式和推动经济增长提供了巨大的机会。然而，要充分发挥其潜力，就需要应对关键挑战，并需要各方（包括企业、监管机构和政府）共同努力，以确保负责任且符合道德的部署。如果所有这些都能结合在一起，企业将能够在 GenAI 时代取得长期成功。