生成式 AI 的爆炸性成長，不只吸引了從消費者到企業領導者的廣泛關注，也促使各企業擴大對生成式 AI 的投資。這也讓企業執行長與 CIO 必須盡快了解生成式 AI 的各種可能性和風險。
調研機構 Gartner 在 3 至 4 月針對 2,500 多名企業高階主管進行一項調查顯示，45 % 企業主管指出 ChatGPT 的出現，促使他們增加了對 AI 的投資。其中，有 70% 的企業高階主管表示，其組織正在處於調查和探索 AI 的階段，19 % 則已經處於試行階段。
Gartner 分析師認為，這些跡象顯示，有越來越多組織正在爭先恐後地思考要針對生成式 AI 解決方案投入多少資金、哪些產品值得投資、何時開始，以及如何減輕這項技術帶來的風險。
企業領導者是發揮技術價值的關鍵
此時，企業執行長和 CIO ，在這波浪潮下扮演著關鍵角色──必須根據生成式 AI 的潛在回報，及實際用例來評估風險，並且能夠判斷哪些是炒作與未來趨勢，藉此發揮生成式 AI 的更大價值。
AWS 技術策略產業總監 Shaown Nandi 便指出，聊天機器人只是生成式 AI 應用的冰山一角，事實上從產品設計、客戶服務到供應鏈，生成式 AI 未來將有大量的企業用例。
對於想要導入生成式 AI 的企業，他提供了 5 個入門技巧，幫助企業主管思考導入生成式 AI 時應該注意哪些面向，讓生成式 AI 為組織發揮最大價值。
技巧一：整理好你的資料倉庫
Shaown Nandi 指出，導入生成式 AI 旅程開頭，是確保擁有適合 AI 和機器學習的正確資料基礎。如此，才能訓練高品質的生成式 AI 模型。
他以 AWS 協助軟體公司 Autodesk 建構的生成式設計流程為例，指出為了幫助 Autodesk 產品設計師生成數千次產品的迭代，並從中選擇最佳設計，他們必須有以用戶定義的性能特徵、製造過程和產量的資料作為基礎，才足以讓機器學習模型為企業提供強大的策略建議。
技巧二：以資料為核心設想用例
生成式 AI 可用於開發企業的預測模型，或是創建自動化內容，也因此依照不同產業或內部需求，將有非常多元的應用場景。
舉例來說，公司可以生成財務預測和場景規劃，以便針對資本支出提出更好的建議。
生成式 AI 還可作為臨床醫生的助手，為診斷、治療和後續照護提供建議。Shaown Nandi 指出，飛利浦透過 Amazon Bedrock 開發圖像處理功能，並通過語音識別來簡化臨床上的工作流程，其中就使用了生成式 AI 輔助。
此外，生成式 AI 也可用來優化產品生命週期，例如零售公司可以此更精準的管理庫存、缺貨問題與交貨等，或是創造、優化和測試展店策略。透過生成式 AI 將能協助企業盡早辨識出潛在場景，並利用現有資料探索新的可能性。
技巧三：讓生成式 AI 成為開發人員的生產力助理
生成式 AI 可以協助開發人員發揮更大的生產力，作為測試和調教等重複性編碼任務的強大助理，讓開發人員能夠更專注於僅有人類能解決的問題和複雜任務。
Shaown Nandi 指出，CIO 應該和開發團隊合作，確認生成式 AI 可以協助提高生產力並縮短開發時間的領域。
技巧四：對產出資料持保留態度
生成式 AI 的成果好壞，取決於其所訓練的資料數據品質，而且總是存在偏見或不準確的風險。Shaown Nandi 指出，有時候生成式 AI 的輸出是一種「幻覺」，僅是看似合理但實際上是無中生有的編造結果。這些都表明模型和系統仍處於早期發展階段，無法完全代替人類的智慧、判斷和規劃。
因此，CIO 必須引導開發人員、工程師和企業用戶，將生成式 AI 的產出結果作為方向性的參考，而非照單全收。
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技巧五：認真思考安全、法律和合規性
Shaown Nandi 最後提到，生成式 AI 和所有技術一樣，安全和隱私是至關重要的問題，並且須進一步考量資料的智慧財產問題 。
CIO 應該和安全和合規和法律團隊密切合作，識別和減輕上述風險，確保組織以安全和負責任的方式部署生成式 AI。除此，必須以合規性和法規為核心確定生成式 AI 的計畫範圍，並仔細思考誰能夠擁有自己正在使用的資料。
*本文開放合作夥伴轉載，資料來源：Gartner、《The Wall Street Journal》、《VentureBeat》，首圖來源：Unsplash 。
