Openai’nin ilk APAC ortağı olarak adlandırılan düşünme makineleri

Düşünme Makineleri Veri Bilimi, Asya Pasifik’teki daha çok işletmenin suni zekayı ölçülebilir sonuçlara dönüştürmesine destek olmak için Openai ile güçlerini birleştiriyor. İşbirliği, düşünme makinelerini bölgedeki Openai için ilk resmi hizmet ortağı haline getiriyor.

Ortaklık, APAC’da AI’nın benimsenmesi arttıkça geliyor. Bir IBM emek vermesi, işletmelerin% 61’inin aslına bakarsanız AI kullandığını, sadece birçoğunun pilot projelerin ötesine geçmek ve gerçek iş tesiri sağlamak için savaşım ettiğini buldu. Düşünme makineleri ve Openai, ChatGPT Enterprise hakkında yönetici eğitimi, hususi AI uygulamaları oluşturma desteği ve AI’yi günlük operasyonlara gömme mevzusunda rehberlik sunarak değiştirmeyi amaçlamaktadır.

Düşünme Makineleri’nin kurucusu ve CEO’su Stephanie SY, beceri binası etrafındaki ortaklığı çerçeveledi: “Yalnız yeni teknoloji getirmiyoruz, sadece kuruluşların AI’dan yararlanmak için gerekseme duydukları becerileri, stratejileri ve destek sistemlerini oluşturmalarına destek oluyoruz. Bizim için, insan-ai ortaklık yöntemiyle çalışmanın geleceğini tekrardan buluş etmek ve AI Asya Pasifik bölgesindeki insanoğlu için gerçekte çalışmasını sağlamakla ilgilidir.”

AI pilotlarını düşünme makineleri ile sonuçlara dönüştürmek

Bir röportajda AI haberleriSY, işletmeler için en büyük engellerden birinin AI benimsemesini iyi mi çerçevelediklerini deklare etti. Oldukca sık, kuruluşlar bunu bir iş dönüşümü yerine bir teknoloji edinimi olarak görüyor. Bu yaklaşım, durduran yada ölçeklendiremeyen pilotlara neden olur.

“Ana güçlük, birçok kuruluşun AI’ya bir iş dönüşümü yerine bir teknoloji edinimi olarak yaklaşmasıdır” dedi. “Bu, asla ölçeklenmeyen pilotlara neden olur şundan dolayı üç temel eksiktir: yaratma kıymeti üstünde açık liderlik hizalaması, iş akışlarının işin iyi mi yapıldığını gömmek için tekrardan tasarlanması ve evlat edinmeyi sağlamak için işgücü becerilerine yatırım yapın.

Merkezde Liderlik

Birçok yönetici hala AI’yı stratejik bir öncelikten ziyade teknik bir proje olarak ele almaktadır. SY, panoların ve C-Suites’in tonu ayarlaması gerektiğine inanıyor. Rolleri, AI’nın bir gelişme sürücüsü mi yoksa yalnız yönetilen bir risk olup olmadığına karar vermektir.

“Kurullar ve C-Suites tonu belirledi: AI stratejik bir gelişme sürücüsü mi yoksa yönetilen bir risk mi? Düşünme makineleri çoğu zaman liderlerin chatgpt benzer biçimde araçların kıymet kattığını, iyi mi yönetileceğini ve ne vakit ölçeklendirileceğini keşfedebilecekleri yönetici oturumlarıyla adım atar. “Bu yukarıdan aşağıya netlik, AI’yi bir deneyden bir işletme kabiliyetine dönüştüren şeydir.”

Uygulamada insan-ai ortaklık

SY çoğu zaman “insan-ai ortaklık yöntemiyle işin geleceğini tekrardan buluş etmek” den bahsediyor. Bunun pratikte neye benzediğini deklare etti: insanların yargı, karar verme ve istisnalara odaklandığı “komuta insanı” yaklaşımı, AI ise geri alma, taslak yada özetleme benzer biçimde rutin adımları ele alıyor.

“Komut-içi insan, emekleri yargılama ve istisnalara odaklanarak tekrardan tasarlamak anlamına gelirken AI, denetim yolları ve kaynak bağlantıları vasıtasıyla şeffaflık ile geri alma, taslak ve rutin adımlar alır” dedi. Sonuçlar vakit tasarrufu ve kalite iyileştirmeleriyle ölçülür.

Düşünme makineleri tarafınca yürütülen atölyelerde, chatgpt kullanan profesyoneller çoğu zaman günde bir ila iki saat özgür bırakırlar. Araştırma bu neticeleri destekliyor – MIT çalışması Daha azca deneyimli personel içinde görülen en büyük kazanımlarla temas merkezi temsilcileri için% 14 verimlilik artışı gösteriyor. “Bu, AI’nın insan kabiliyetini yerinden etmek yerine yükseltebileceğine dair açıktır” diye ekledi.

Düşünme makinelerinin korkulukları ile gizmen suni zeka

Düşünme makineleri için bir başka odak alanı, oldukça aşamalı süreçleri işlemek için tek sorguların ötesine geçen Gizmen AI’dır. Yalnız bir suali cevaplamak yerine, aracı sistemler araştırmayı yönetebilir, formları doldurabilir ve API çağrıları yapabilir ve tüm iş akışlarını hala görevli bir insanla koordine edebilir.

Sy, “Gizmen sistemleri ‘sor-cevap’ dan oldukça aşamalı yürütmeye çalışabilir: araştırmaları koordine etmek, tarama, biçim doldurma ve API çağrıları böylece takımlar komuta içinde bir insanla daha süratli gemiyi daha süratli gönderiyor” dedi. Söz daha süratli yürütme ve verimliliktir, sadece riskler gerçektir. “Komuta içi insan ve denetlenebilirlik ilkeleri eleştiri olmaya devam ediyor; uygun korkulukların eksikliğinden kaçınmak için. Yaklaşımımız, eylemlerin ve denetlenebilirliği, eylemlerin izlenebilir, geri dönüşümlü ve siyaset ile uyumlu olmasını sağlamak için gizmen kabiliyetleriyle eşleştirmektir.”

Itimat oluşturan yönetişim

Evlat edinme hızlanırken, yönetişim çoğu zaman geride kalır. SY, günlük işin bir parçası yerine evrak olarak ele alındığında yönetişimin başarısız olduğu mevzusunda uyardı.

“İnsanları komuta içinde tutuyoruz ve günlük çalışmalarda yönetişimi görünür hale getiriyoruz: Onaylı veri kaynaklarını kullanın, rol tabanlı erişimi uygulamak, denetim izlerini sürdürmek ve kırılgan eylemler için insan karar noktaları gerektiriyor” diye deklare etti. Düşünme makineleri ek olarak “denetim + güvenilirlik” olarak adlandırdığı şeyi uygular: Güvenilen içeriğe geri alınmayı kısıtlamak ve alıntılarla cevapları geri döndürme. İş akışları ondan sonra finans, hükümet ve sıhhat hizmetleri benzer biçimde sektörlerde mahalli kurallara uyarlanmıştır.

SY için başarı, politikaların hacminde değil, denetlenebilirlik ve kural dışı oranlarında ölçülmez. “İyi yönetişim evlat edinmeyi hızlandırıyor şundan dolayı takımlar gönderildiklerine güveniyor” dedi.

Mahalli bağlam, bölgesel ölçek

Asya Pasifik’in kültürel ve dilsel çeşitliliği, AI ölçeklendirmek için benzersiz zorluklar doğurur. Tek bedene uyan bir model çalışmaz. SY, doğru oyun kitabının ilkin mahalli olarak inşa edilmek ve ondan sonra kasıtlı olarak ölçeklendirmek bulunduğunu altını çizdi.

“Küresel şablonlar mahalli takımların iyi mi çalıştığını görmezden geldiklerinde başarısız olur. Oyun kitabı mahalli olarak inşa edilmiştir, kasıtlı olarak ölçeklendirilir: AI’yı mahalli dile, formlara, politikalara ve yükseltme yollarına takının; ondan sonra yönetişim modeliniz, veri konektörleriniz ve darbe metrikleri benzer biçimde gezi eden parçaları standartlaştırın” dedi.

Düşünme makinelerinin Singapur, Filipinler ve Tayland’da almış olduğu yaklaşım budur – ilkin mahalli takımlarla değere haizdir, arkasından bölgeye nazaran bölgeye yayılır. Amaç, tek tip bir chatbot değil, ölçeklenebilirliği korurken mahalli bağlama saygı duyan güvenilir bir modeldir.

Araçlar üstünden beceriler

AI özellikli bir işyerinde hangi becerilerin en mühim olacağı sorulduğunda, SY, ölçeğin yalnız araçlardan değil, becerilerden geldiğini belirtti. Bunu üç kategoriye ayırdı:

• Yönetici okuryazarlığı: Liderlerin neticeleri ve korkulukları belirleme ve AI ne vakit ve nerede ölçekleneceğini bilme kabiliyeti.
• İş akışı tasarımı: İnsan-ai ellerlerinin tekrardan tasarlanması, kimin taslakları, kimin onayladığını ve istisnaların iyi mi arttığını açıklamak.
• Uygulamalı beceriler: Güvenilir kaynaklardan yönlendirme, değerlendirme ve alınma, böylece cevaplar yalnız mantıklı değil, doğrulanabilir.

“Liderler ve takımlar bu temeli paylaştıklarında, evlat edinme denemeden tekrarlanabilir, üretim düzeyinde sonuçlara geçer” dedi. Düşünme makinelerinin programlarında, birçok ustalaşmış yalnız bir günlük bir atölyeden sonrasında günde bir ila iki saat tutum sağladığını bildirir. Bugüne dek, rollerde 10.000’den fazla şahıs eğitildi ve SY modelin tutarlı bulunduğunu belirtti: “Beceri + Yönetişim Kilit Açma Ölçeği”.

İleride Endüstri Dönüşümü

Önümüzdeki beş yıla baktığımızda, AI’nın eleştiri iş işlevlerinde taslaktan tam yürütmeye geçişini görüyor. Yazılım geliştirme, pazarlama, hizmet operasyonları ve tedarik zinciri yönetiminde büyük kazançlar bekliyor.

“Bir sonraki dalga için üç somut desen görüyoruz: Finansta siyaset duyulan asistanlar, imalatta tedarik zinciri kopilotları ve perakende satışlarda kişiselleştirilmiş sadece uyumlu CX-insan denetim noktaları ve doğrulanabilir kaynaklarla inşa edilen liderlerin güvenle ölçeklenebilmesi” dedi.

Ergonomik bir örnek, Filipin Adaları Bankası ile inşa edilmiş bir sistem düşünme makineleridir. Beai olarak adlandırılan, İngilizce, Filipinli ve Taglish’i destekleyen geri alınan bir nesil (RAG) sistemidir. Sayfa numaralarıyla kaynaklarla bağlantılı cevapları döndürür ve siyaset üst düzeylerini anlamış olur ve karmaşık siyaset belgelerini personel için günlük rehberliğe dönüştürür. “Pratikte ‘ai-yerli’ bu şekilde görünüyor,” dedi Sy.

Düşünme makineleri AI’yı APAC genelinde genişletir

Openai ile ortaklık, APAC genelinde daha da genişlemeden ilkin düşünme makinelerinin bölgesel ofisleri vasıtasıyla Singapur, Filipinler ve Tayland’daki programlarla başlamış olacak. Gelecek planları, suni zekanın belirli zorlukları ele alabileceği ve yeni fırsatlar açabileceği finans, perakende ve üretim benzer biçimde sektörlere hizmet vermeyi ihtiva eder.

SY için amaç açıktır: “AI benimseme yalnız yeni araçlarla denemekle ilgili değildir. Bu, organizasyonların pilotlardan etkilenmeye geçmesine müsaade eden vizyon, süreçler ve becerileri oluşturmakla ilgilidir. Liderler, takımlar ve teknoloji bir araya vardığında, AI kalıcı bir kıymet kazandırır.”

Ek olarak bakınız: X ve Xai Sue Apple ve Openai AI tekel iddiaları üstünden

Sanayi liderlerinden suni zeka ve büyük veriler hakkında daha çok informasyon edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak AI ve Big Data Fuarı Amsterdam, California ve Londra’da gerçekleşiyor. Kapsamlı etkinlik bir parçası Techex ve öteki önde gelen teknoloji etkinlikleriyle beraber bulunuyor, tıklayın Burada Daha çok informasyon için.

AI haberleri tarafınca desteklenmektedir Techforge Medya. Yaklaşan öteki kurumsal teknoloji etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin Burada.