От Оппенгеймера до генеративного ИИ полезные выводы для предприятий сегодня

От Оппенгеймера до генеративного ИИ полезные выводы для предприятий сегодня

Исследуйте эволюцию искусственного интеллекта для предприятий, проводя параллели с Оппенгеймером

В прошлые выходные я провел 3 часа в кинотеатре, смотря последний блокбастер – Оппенгеймер. Несмотря на то, что я знал всю сюжетную линию и как все закончится, я все равно находился на краю своего кресла, смотря сцену за сценой, восхищаясь переосмыслением Кристофера Нолана. Когда я вышел из кинотеатра, я задумался о том, как сегодняшний искусственный интеллект схож с Проектом Манхэттен в Лос-Аламосе.

Ландшафт инноваций сильно изменился со времен Дж. Роберта Оппенгеймера, блестящего ученого, стоящего за всем этим. В то время как этот исторический контекст может показаться далеким, уроки, извлеченные из подхода Оппенгеймера к решению проблем и инновациям, актуальны для предприятий, ориентирующихся в этой новой эпохе генеративного искусственного интеллекта. Путешествуя по областям искусственного интеллекта в надежде удержаться или использовать их преимущества, принципы Оппенгеймера могут быть ценным ориентиром для формирования стратегий и практик современных бизнесов.

Image by Freepik AI Generator

Примите любопытство и междисциплинарное сотрудничество, а не отделение

Когда Оппенгеймер путешествовал из штата в штат, чтобы найти лучших ученых в каждой области, вы можете увидеть, как его работа не ограничивалась одной дисциплиной. Он нуждался в физиках, математиках, инженерах и других. Оппенгеймер видел пределы отделения, как повторял в фильме полковник Лесли Ричард Гроувс, как стратегию безопасности, чтобы изолировать все отделы с самого начала, и пришлось выступать за еженедельные обсуждения.

Аналогично, в сегодняшних предприятиях важно приветствовать междисциплинарное сотрудничество для раскрытия потенциала искусственного интеллекта – ученые по данным, дизайнеры, эксперты в области, инженеры, разработчики продуктов, продажи, маркетинг и юридические команды. Все эти различные отделы с разнообразным опытом должны объединиться, чтобы раскрыть сложные задачи. Разработчики, работающие над продуктом, не будут точно знать, что клиенты думают, что им нужно. Но продажи, которые ежедневно взаимодействуют с клиентами, будут обладать этой информацией. Это знание должно быть разделено между командами, и эта смесь различных точек зрения стимулирует творчество, инновации и разработку передовых решений в области искусственного интеллекта.

Принять искусственный интеллект раньше, а не позже

Быть на 18 месяцев впереди конкурирующих проектов дало Оппенгеймеру и его команде огромное преимущество в экспериментировании и решении сложных задач, что в конечном итоге значительно способствовало их победе.

Бизнесы также могут использовать преимущество раннего принятия генеративного искусственного интеллекта, интегрируя его в свою цепочку создания ценности для разработки уникальных продуктов, значительного повышения эффективности и получения конкурентного преимущества на рынке, установив прочный бренд. Не все ваши сотрудники будут открыты для освоения этих новых навыков. Но если такая группа имеется, предприятия должны поощрять это, организовывать межкомандную рабочую группу и даже освободить их от нескольких проектов, чтобы они могли уделить время изучению того, как генеративный искусственный интеллект может повысить производительность.

Просто наблюдая, как все это происходит, вы ничего не достигнете. Учитывая, как быстро сегодня развивается искусственный интеллект, отставание на 1 месяц может означать отставание на 1 год в его компании.

Воспроизведите мышление о росте

Что такое мышление о росте? Непоколебимое стремление Оппенгеймера к обучению и росту привело к его преобразовательным вкладам. Аналогично, крупные корпорации должны поощрять мышление о росте, которое стимулирует непрерывное обучение и адаптацию.

В связи с быстрым развитием цифрового мира, старые проверенные способы уже не работают. Генеративный искусственный интеллект является постоянно развивающейся областью, и организации, которые приоритезируют повышение навыков, обмен знаниями и быть в курсе последних достижений в области искусственного интеллекта, находятся в более выгодном положении для эффективного использования его потенциала.

Экспериментирование и итерация как катализаторы для прорывов

Научные открытия Оппенгеймера родились из непрерывного экспериментирования и итерации. Проект Манхэттен требовал значительных ресурсов и затрат (2 миллиарда долларов США!). Хотя окупаемость заняла много времени, его настойчивость и непрерывные попытки и ошибки привели к прорыву.

Компании могут провести параллель, внедрив в офисную культуру поощрение экспериментов с генеративным искусственным интеллектом. Вместо запрета использования ChatGPT и принуждения любопытных сотрудников заниматься трудоемкими задачами, компании могут создать безопасное пространство для попыток и ошибок. Технологическим и ИИ компаниям также необходимы такие места, чтобы сотрудники чувствовали себя комфортно, быстро проваливались, находили решения и улучшали свои модели ИИ. Конечно, эти итерации должны быть основаны на данных и инсайтах, что приведет к совершенствованию решений, повышающих операционную эффективность и ценность для клиентов.

Защита интеллектуальной собственности

Несмотря на то, что они были союзниками, проект Манхэттен не обсуждал свои открытия с Советским Союзом, чтобы избежать возможных последствий послевоенного периода. Аналогично, работа с партнерами, поставщиками и стартап-экосистемой в генеративном ИИ критична для поиска лучших решений. Однако компании должны позаботиться о защите своей интеллектуальной собственности.

Стремление к этичному и отзывчивому ИИ

Наследие Оппенгеймера является ярким напоминанием о двойственной природе научных открытий – они могут быть использованы как для прогресса, так и для вреда.

В области генеративного ИИ ответственное развитие является приоритетным. Компании должны уделять внимание этическим аспектам, обеспечивая, чтобы технологии ИИ были разработаны и внедрены таким образом, чтобы содействовать обществу и благополучию человека. Как и Оппенгеймер, сталкивающийся с этическими последствиями ядерной науки, современные бизнесы должны осторожно подходить к нравственным сложностям ИИ.

Основные выводы

Поскольку я не кинокритик, я не могу описать все различные кинематографические приемы и более глубокие смыслы в фильме. Однако, обратившись к наследию Оппенгеймера, я нашел много интересных параллелей с использованием генеративного ИИ и его применением в предприятиях.

Точно так же, как стремление Оппенгеймера к знаниям изменило ход истории, корпорации могут формировать свое будущее через инновации в области ИИ. Принимая любопытство, сотрудничество, этику, рост и креативность, предприятия могут идти по пути границ ИИ с более великой целью привести к трансформационным изменениям.

Каковы ваши мысли? Подключайтесь и делитесь ими со мной.