Екскурсія в трансформації AI: звіт про семінар для спеціалістів та менеджерів

Оволодіння революцією AI: Вступ до менеджерів

Переробити трансформаційну силу AI: переробити роботу та створення цінності

Штучний інтелект (AI) вважається технологією, яка відкривається, як і інші нові можливості, щоб принципово переосмислити роботу та створення цінностей. Для компаній інтеграція ШІ є вирішальним кроком до успішного та конкурентоспроможного в довгостроковій перспективі, оскільки він сприяє інноваціям, підвищує ефективність та підвищує якість. Економічні та соціальні наслідки ШІ значні; Це одна з найважливіших цифрових майбутніх тем, розвиває швидко і приносить величезний потенціал. Компанії все частіше визнають переваги автоматизації та підвищують ефективність ШІ. Це не просто технологічні зміни, а фундаментальна зміна бізнес -моделей, оптимізації процесів та взаємодії з клієнтами, які роблять адаптацію до необхідності виживання в конкуренції.

Багато -«трансформаційна сила» ШІ виходить за рамки чистого впровадження нових інструментів; Це передбачає зміну парадигми в стратегічному мисленні. Менеджери зобов’язані переоцінити основні процеси, обіцянку цінностей і навіть галузеві структури. Якщо ви розглядаєте лише AI як інструмент ефективності, ви ризикуєте не помітити свого глибшого стратегічного потенціалу. Швидкий розвиток ШІ відповідає існуючому дефіциту кваліфікованих робітників. Це створює подвійний виклик: з одного боку, існує нагальна потреба у швидкій подальшій кваліфікації, щоб мати можливість використовувати AI. З іншого боку, KI пропонує можливість автоматизувати завдання і, таким чином, потенційно полегшити дефіцит кваліфікованих робітників у деяких районах, в той же час виникає нові вимоги до кваліфікації. Це вимагає нюансованого планування персоналу з боку менеджерів.

Підходить для цього:

• Штучний інтелект як бізнес-підсилювач у практичних порадах компанії щодо впровадження ШІ в компаній одинадцяти тимчасових менеджерів

Зважування можливостей та ризиків у віці ШІ

Хоча системи AI пропонують високоефективні можливості, вони нерозривно пов'язані з ризиками, якими потрібно керувати. Дискурс навколо ШІ включає розгляд вашого значного потенціалу проти властивих приводів, що вимагає збалансованого підходу до використання переваг та мінімізації недоліків. Компанії стикаються з викликом сприяння інноваціям і в той же час дотримуються рекомендацій щодо захисту даних та етики, що робить баланс між прогресом та відповідністю рішучим.

Цей врівноважений акт -це не єдине рішення, а постійне стратегічне потреби. Завдяки подальшому розвитку технологій AI-для прикладу спеціалізованого ШІ до більш загальних навичок-тип можливостей та ризиків також зміниться. Це вимагає постійної ре -оцінки та адаптації управління та стратегії. Сприйняття ризиків та переваг ШІ може суттєво відрізнятися в організації. Наприклад, активні користувачі AI, як правило, більш оптимістичні, ніж ті, хто ще не представив ШІ. Це ілюструє критичну проблему в управлінні змінами для менеджерів: цей розрив у сприйнятті повинен бути завершений освітою, чіткою комунікацією та демонстрацією відчутних переваг з одночасним вирішенням проблем.

Зрозумійте ландшафт AI: основні поняття та технології

Генеративна KI (Genai) та шлях до штучного загального інтелекту (AGI)

Генеративна KI (Genai)

Generative KI (Genai) позначає моделі AI, розроблені для створення нового вмісту у вигляді письмового тексту, аудіо, зображень чи відео та пропонують широкий спектр програм. Genai підтримує користувачів у створенні унікального, змістовного контенту та може діяти як інтелектуальна система питання-відповідей або особистий помічник. Генай вже революціонує створення контенту, маркетингу та лояльності клієнтів за допомогою швидкого виробництва персоналізованих матеріалів та автоматизації відповідей.

Безпосередня доступність та широкий спектр застосування від Genai означають, що він часто представляє "AI початкового рівня" для багатьох організацій. Це перше сприйняття дотику і може керувати або перешкоджати більш широкій адаптації AI. Менеджери повинні ретельно контролювати цей перший досвід, щоб створити позитивну динаміку.

Штучний загальний інтелект (AGI)

Штучний загальний інтелект (AGI) відноситься до гіпотетичного інтелекту машини, яка здатна зрозуміти або засвоїти будь -яке інтелектуальне завдання, яким людина може керувати, і, таким чином, імітувати когнітивні навички людини. Йдеться про системи AI, які можуть виконувати широкий спектр завдань замість того, щоб спеціалізуватися на специфікації.

В даний час реального AGI не існує; Це залишається концепцією та дослідницькою метою. OpenAI, провідна компанія в цій галузі, визначає AGI як "високі системні системи, які люди перевищують у найбільш економічно цінних робіт". До 2023 року було досягнуто лише першого з п’яти зростаючих рівнів AGI, який називається "виникаючим АІ".

Неоднозначність та різні визначення AGI говорять про те, що менеджери AGI повинні розглядати тривалий термін, потенційно трансформативний горизонт, ніж як негайне оперативне занепокоєння. Основна увага повинна бути на використанні поточного "потужного ШІ" і в той же час стратегічно спостереження за прогресом AGI. Над інвестиціями у спекулятивні сценарії AGI можуть відволікати ресурси від більш негайних можливостей ШІ. Розвиток спеціалізованого ШІ через Genai до постійних досліджень AGI передбачає все більший рівень самостійності та продуктивності систем ШІ. Ця тенденція безпосередньо співвідноситься зі зростаючою потребою в надійних етичних рамках умов та управління, оскільки більш потужний ШІ має більший потенціал для зловживань або ненавмисних наслідків.

Підходить для цього:

• Різниця між агентами ШІ та помічниками AI: всебічний аналіз

AI Assistant vs. AI агент: Визначте ролі та навички

Асистенти AI підтримують людей у ​​окремих завданнях, реагують на запити, відповідають на запитання та дають пропозиції. Вони, як правило, реагують і чекають людських команд. Ранні помічники регулярно базувалися, але сучасні покладаються на машинне навчання (ML) або на фундаментальні моделі. Навпаки, агенти AI є більш автономними та здатні домагатися цілей та приймати рішення самостійно з мінімальним втручанням людини. Вони проактивні, можуть взаємодіяти зі своїм оточенням та адаптувати їх, навчаючись.

Основні відмінності полягають у самостійності, складності завдань, взаємодії з користувачами та навичками прийняття рішень. Асистенти надають інформацію для людських рішень, тоді як агенти можуть приймати та приймати рішення. У сфері застосування помічники покращують досвід клієнтів, підтримують завдання з персоналу в банківських запитах та оптимізують. З іншого боку, агенти можуть адаптуватися до поведінки користувачів у режимі реального часу, проактивно запобігають шахрайству та автоматизувати складні процеси HR, такі як Tallea Pancial.

Перехід від помічників AI до агентів AI сигналізує про розвиток AI як "інструменту" до AI як "співпрацівника" або навіть як "автономного працівника". Це має глибокий вплив на дизайн роботи, командні структури та необхідні навички людських службовців, які все частіше доводиться керувати та працювати з ними. Оскільки агенти AI стають все більш поширеними і здатні приймати незалежні рішення, "розрив підзвітності" стає більш актуальною проблемою. Якщо агент AI приймає неправильне рішення, розподіл відповідальності стає складним. Це підкреслює критичну необхідність надійного уряду ШІ, який вирішує унікальні проблеми автономних систем.

Нижче наведено порівняння найважливіших відмінних особливостей:

Порівняння помічників AI та агентів AI

Порівняння помічників AI та агентів AI-IMage: xpert.digital

Ця таблиця пропонує менеджерам чітке розуміння основних відмінностей, щоб вибрати правильну технологію для конкретних потреб та передбачити різний ступінь нагляду та складності інтеграції.

Порівняння між помічниками ШІ та агентами ШІ показує значні відмінності в їх характеристиках. Хоча помічники AI досить реактивні і чекають людських команд, агенти AI діють активно та автономно, діючи самостійно. Основна функція помічника AI полягає в виконанні завдань за запитом, тоді як агент AI спрямований на досягнення мети. Асистенти AI підтримують людей у ​​прийнятті рішень, тоді як агенти AI самостійно приймають та реалізують рішення. Навчальна поведінка двох також відрізняється: AI Assistant здебільшого навчається обмеженим та заснованим на версії, тоді як агенти AI є адаптивними та постійно навчаються. Основні програми помічників ШІ включають чат -боти та інформаційний дзвінок, але області застосування агентів AI включають автоматизацію процесів, виявлення шахрайства та вирішення складних проблем. Взаємодія з людьми вимагає постійного вкладу для помічника ШІ, тоді як для агентів ШІ необхідне лише мінімальне втручання людини.

Машинна кімната: машинне навчання, великі голосові моделі (LLM) та основні моделі

Машинне навчання (мл)

Машинне навчання -це підводнером AI, в якому комп'ютери навчаються з даних та вдосконалюються з досвідом, не будучи явно запрограмованими. Алгоритми навчаються для пошуку шаблонів у великих наборах даних та приймати рішення та прогнози на основі цього. Моделі ML включають моніторинг навчання (навчання з позначених даних), непереборне навчання (пошук закономірностей у не маркованих даних), частково контрольоване навчання (суміш позначених та не позначених даних) та посилення навчання (навчання через експерименти з нагородами). ML підвищує ефективність, мінімізує помилки та підтримує прийняття рішень у компаніях.

Розуміння різних типів машинного навчання є не лише важливим для менеджерів з технічної точки зору, а й для розуміння вимог до даних. Наприклад, моніторинг навчання вимагає великої кількості високоякісних, позначених записів даних, що впливає на стратегію даних та інвестиції. Хоча ідентифікація проблем бізнесу повинна бути на початку, застосовність певного типу ML буде значною мірою залежати від наявності та типу даних.

Великі голосові моделі (LLMS)

Великі голосові моделі - це своєрідний алгоритм глибокого навчання, який навчається у величезних записах даних і часто використовується у застосуванні природної обробки мови (НЛП) для реагування на запити природною мовою. Прикладами цього є серія GPT від OpenAI. LLMS може генерувати тексти, схожі на людину, перевозити чатів та підтримувати автоматичне обслуговування клієнтів. Однак ви також можете взяти на себе неточності та спотворення від навчальних даних та викликати занепокоєння щодо авторських прав та безпеки.

Проблема "запам'ятовування" в LLMS, в якій ви буквально виводите текст з даних про навчання, приносить значні ризики авторських прав та плагіату для компаній, які використовують вміст, що генерується LLM. Це вимагає ретельних процесів перегляду та розуміння походження LLM -видань.

Базові моделі

Основні моделі-це великі моделі AI, які пройшли навчання за широкими даними і можуть бути адаптовані (тонко налаштовані) для різних завдань нижче за течією. Вони характеризуються появою (несподіваними навичками) та гомогенізації (спільна архітектура). Вони відрізняються від класичних моделей AI тим, що вони спочатку є внутрішніми специфічними, використовують самоконтрольоване навчання, дозволяють передати навчання і часто є мультимодальними (обробка тексту, зображення, аудіо). LLM - це своєрідна основна модель. Переваги включають швидший доступ до ринку та масштабованість, але проблеми - це прозорість (проблема "чорного поля"), захист даних та високі витрати або вимоги до інфраструктури.

Зростання основних моделей сигналізує про зміну на більш універсальний та пристосований AI. Однак ваша природа "чорної коробки" та значні ресурси, необхідні для вашого навчання або тонкої настройки, означають, що доступ та контроль можуть бути зосереджені, що створює потенційно залежності від кількох великих постачальників. Це має стратегічні наслідки для рішень про "покупку" та ризику блокування постачальника. Мультимодальна здатність багатьох основних моделей відкриває абсолютно нові категорії додатків, які можуть синтезувати результати різних типів даних (наприклад, аналіз текстових звітів разом із записами моніторингу камери). Це виходить за рамки того, який текст може зробити LLMS, і вимагає більш широкого роздумів про їх доступні бази даних.

Регулюючий компас: навігація через юридичні та етичні рамки

Закон ЄС КІ: Основні положення та наслідки для компаній

Закон ЄС Кі, який набув чинності 1 серпня 2024 року, є першим у світі всебічним законом AI і встановлює систему класифікації на основі ризику для ШІ.

Категорії ризику:

• Неприйнятий ризик: системи AI, які представляють чітку загрозу для безпеки, засобів для існування та прав. Прикладами цього є соціальні оцінки державної влади, когнітивне маніпулювання поведінкою та небажане читання зображень обличчя. Більшість цих заборон набути чинності до 2 лютого 2025 року.
• Високий ризик: системи AI, які негативно впливають на безпеку чи основні права. Вони підлягають суворим вимогам, включаючи системи управління ризиками, управління даними, технічну документацію, нагляд за людьми та оцінки відповідності перед ринком. Прикладами є ШІ в критичних інфраструктурах, медичних пристроях, зайнятті та правоохоронних органах. Більшість правил щодо AI високого ризику застосовуються з 2 серпня 2026 року.
• Обмежений ризик: системи AI, такі як чат -боти або ті, що генерують глибокі папери, повинні виконувати зобов'язання про прозорості та інформувати користувачів, що вони взаємодіють з AI або вміст, що створюється AI.
• Мінімальний ризик: системи AI, такі як спам-фільтри або відеоігри на основі AI. Закон дозволяє вільно використовувати, хоча заохочуються добровільні навички поведінки.

Підходить для цього:

• Системи AI, системи високого ризику та Закон про AI для практики в компаніях та органах влади

Закон визначає зобов’язання для постачальників, імпортерів, торговців та користувачів (операторів) систем AI, згідно з яким постачальники систем високого ризику підлягають найсуворішим вимогам. Завдяки екстериторіальному застосуванню він також впливає на компанії поза ЄС, якщо їх системи AI використовуються на ринку ЄС. Конкретні правила застосовуються до моделей AI із загальною метою (моделями GPAI), з додатковими зобов'язаннями для тих, хто класифікується як "системний ризик". Ці правила, як правило, застосовуються з 2 серпня 2025 року. Якщо невідповідність, існують значні штрафи, до 35 мільйонів євро або 7 % глобального річного обороту для заборонених заявок. З лютого 2025 року стаття 4 також прописує адекватний рівень компетентності ШІ для персоналу провайдерів та операторів певних систем ШІ.

Підхід на основі ризику Закону ЄС вимагає фундаментальних змін у підході компаній до розробки та використання ШІ. Йдеться не лише про технічну доцільність чи цінність бізнесу; Відповідність регуляторних норм та зниження ризику повинні бути інтегровані з початку життєвого циклу ШІ ("Відповідність дизайном"). "Зобов'язання компетентності AI" є важливим, раннім визначенням. Це передбачає негайну потребу в компаніях оцінювати та впроваджувати навчальні програми не лише для технічних команд, але й для тих, хто розробляє, використовує або контролює системи AI. Це виходить за рамки фундаментальної обізнаності і включає розуміння функціональних можливостей, обмежень, а також етичних та юридичних рамок. Основна увага закону на моделях GPAI, зокрема, у системному ризику, вказує на регуляторну стурбованість щодо широких та потенційно непередбачених наслідків цих потужних, різноманітних моделей. Компанії, які використовують або розробляють такі моделі, підлягають посиленому експертизі та зобов’язаннях, що впливає на їх плани розвитку та вступні стратегії ринку.

Огляд категорій ризику Закону про Кі та основних зобов'язань

Огляд категорій ризику Закону ЄС Кі та основних зобов'язань-зображень: xpert.digital

Ця таблиця узагальнює основну структуру Закону про Кі ЄС та допомагає менеджерам швидко визнати, в яку категорію їх системи AI можуть потрапити та зрозуміти відповідне навантаження та графіки відповідності.

Огляд категорій ризику Закону ЄС КІ показує, що системи з неприйнятним ризиком, такими як соціальні оцінки, когнітивні маніпуляції та неробоче вискоблювання обличчя обличчя, повністю заборонені і більше не застосовуються з лютого 2025 р. зобов'язання. Крім усього іншого, постачальники та оператори повинні мати систему управління ризиками, управління якістю даних та технічну документацію, також забезпечувати прозорість, забезпечити нагляд за людьми та відповідати критеріям, такими як надійність, точність, кібербезпека та оцінка відповідності. Відповідні заходи набувають чинності з серпня 2026 року, частково з серпня 2027 року. Обмежений ризик стосується застосувань AI, таких як чати, системи виявлення емоцій, системи біометричної категоризації та глибші. Зобов'язання з прозорості, такі як маркування як система AI або вміст, що покоління AI, також вважаються чинними з серпня 2026 року. Не існує конкретних зобов’язань щодо додатків AI з мінімальним ризиком, такими як фільтри спаму або відеоігор, що підтримуються AI, із добровільними поведінковими кодидиками. Такі системи можна використовувати негайно.

Поле напруги зобов'язання з розрахунку інновацій: Знайдіть правильний баланс

Компанії повинні освоїти сферу напруги між просуванням інновацій AI та гарантією підзвітності, захисту даних (GDPR) та етичним використанням. Принципи GDPR (законність, справедливість, прозорість, цілеспрямованість, мінімізація даних, правильність, підзвітність) є основними для відповідального АІ та впливають на те, як розробляються та використовуються системи AI. Стратегії балансу включають ранню інтеграцію команд щодо відповідності та захисту даних, регулярні аудитів, використання зовнішньої експертизи та використання спеціалізованих інструментів відповідності. Деякі не вважають регуляторні вказівки як інноваційні гальма, а як прискорювач, який створює довіру та збільшує прийняття нових технологій.

"Сфера напруженості обов'язкового зобов'язання" - це не статичний компроміс, а динамічний баланс. Компанії, які проактивно вбудовують підзвітність та етичні міркування у свій інноваційний цикл AI, швидше за все, створюють стійкі, надійні рішення AI. Це в кінцевому підсумку сприяє великим інноваціям, уникаючи дорогого модернізації, збитків від репутації або регуляторних покарань. Завдання підтримки підзвітності підкріплюється зростаючою складністю та потенційною "чорною коробкою" характеру вдосконалених моделей AI (як обговорюється в основних моделях). Це вимагає більш сильної уваги на методах пояснення (XAI) та надійних механізмів аудиту, щоб забезпечити, щоб рішення, прийняті AI, можна зрозуміти, виправдати та оскаржувати, якщо це необхідно.

Інтеграція незалежної та перехресної платформи AI-джерела для всіх матчів компанії: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучкі рішення AI-таїлові рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Ця платформа AI взаємодіє з усіма конкретними джерелами даних
  • Від SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox та багатьох інших систем управління даними
• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Виклики, які вирішує наша платформа AI

• Відсутність точності звичайних рішень AI
• Захист даних та безпечне управління конфіденційними даними
• Високі витрати та складність індивідуального розвитку ШІ
• Відсутність кваліфікованого ШІ
• Інтеграція ШІ в існуючі ІТ -системи

Детальніше про це тут:

• Інтеграція AI незалежної та перехресної платформи AI для всіх питань компанії

Стратегії AI для менеджерів: практичні вказівки та приклади: Xpert.digital

AI в дії: програми, програми та ефективна взаємодія

Визнайте можливості: додатки та додатки AI в галузях промисловості

KI пропонує широкий спектр додатків, включаючи створення вмісту, персоналізований підхід до клієнтів, оптимізацію процесів у виробництві та логістиці, технічне обслуговування вперед, а також підтримку у фінансах, людських ресурсах та ІТ.

Конкретні приклади галузі включають:

• Автомобіль/виробництво: AI та моделювання в дослідженнях (Arena2036), автоматизована взаємодія робота (FESTO), оптимізація процесів та прогнозне обслуговування у виробництві (Bosch).
• Фінансові послуги: підвищення безпеки шляхом аналізу великих кількостей даних про підозрілі транзакції, автоматизований рахунок -фактура, аналіз інвестицій.
• Охорона здоров'я: більш швидкі діагнози, розширений доступ до догляду (наприклад, інтерпретація медичних зображень), оптимізація фармацевтичних досліджень.
• Телекомунікації: оптимізація продуктивності мережі, аудіовізуальні вдосконалення, запобігання міграції клієнтів.
• Роздрібна/електронна комерція: персоналізовані рекомендації, чатні боти для обслуговування клієнтів, автоматизовані касирні процеси.
• Маркетинг та продаж: Створення контенту (Chatgpt, Canva), оптимізовані кампанії, сегментація клієнтів, прогнози продажів.

Незважаючи на те, що багато додатків спрямовані на автоматизацію та ефективність, важливою тенденцією є роль ШІ при покращенні прийняття рішень людини та забезпечення нових форм інновацій (наприклад, розробка наркотиків; розвиток продукту). Менеджери повинні виходити за рамки скорочення витрат, щоб визначити варіанти зростання та інновацій, керованих AI. Найуспішніші реалізації AI часто включають інтеграцію AI у існуючі основні процеси та системи (наприклад, SAP використовує KI в корпоративному програмному забезпеченні, Microsoft 365 Copilot) замість того, щоб трактувати AI як незалежну, ізольовану технологію. Для цього потрібен цілісний вигляд архітектури компанії.

Підходить для цього:

• Штучний інтелект: П'ять ключових стратегій AI, що сприяє трансформації, для сталого корпоративного менеджменту

Оволодіння діалогом: Ефективне спонукання до генеративного ШІ

Недалеко інженерія -це ітеративний, тестовий процес вдосконалення виходу моделі, який вимагає чітких цілей та систематичного тестування. Ефективні підказки залежать як від вмісту (інструкцій, прикладів, контексту), так і від структури (порядок, маркування, сепаратор).

Важливими компонентами підказки є: мета/місія, інструкції, обмеження (що робити/робити), звук/стиль, контекст/фонові дані, кілька пострілів, запит на виправдання (ланцюг) та бажаний формат відповіді.

Найкращі практики включають:

• Встановіть чіткі цілі та використовуйте дієслова дій.
• Надайте контекстну та довідкову інформацію.
• Визначте цільову групу точно.
• AI скаже, що це не повинно робити.
• Сформулюйте оперативні, стисло, стислі та з точним вибором слів.
• Додайте вихідні межі, особливо для написання завдань.
• Призначте роль (наприклад, "Ви репетитор з математики").
• Підказка (використання взаємопов'язаних підказок) може генерувати безперервні ідеї.

Ефективне спонукання - це менше пошуку єдиного "ідеального підказки", ніж розробка стратегічного підходу для взаємодії з LLMS. Це включає розуміння модельних навичок, ітеративне вдосконалення підказок на основі результату та використання таких методів, як розподіл ролі та ланцюг, щоб привести ШІ до потрібних результатів. Це здатність, яка вимагає фізичних вправ та критичного мислення. Здатність надавати відповідний контекст та визначати обмеження має надзвичайно важливе значення для отримання цінних результатів від Genai. Це означає, що якість вмісту, що виникає AI, часто безпосередньо пропорційна якості та специфічності людського вкладу, що підкреслює постійне значення людського досвіду в цьому процесі.

Найкраща практика створення ефективних підказок AI

Найкращі практики створення ефективних підказок AI-image: xpert.digital

Ця таблиця пропонує практичні, реалізовані поради, які менеджери та фахівці можуть негайно подати заявку для вдосконалення взаємодії з генеративними інструментами AI.

Для того, щоб досягти цінних результатів у використанні генеративного ШІ, важливо вирішити конкретно і чітко, щоб точно визначити мету та використовувати дієслова дії, такі як "створити ключовий список, який узагальнює найважливіші результати статті". Настільки ж важливо надати контекст, наприклад, завдяки наданні довідкової інформації та відповідних даних, таких як "на основі фінансового звіту, проаналізуйте прибутковість за останні п’ять років". Цільова група та бажаний звук повинні бути чітко сформульовані, наприклад, "Напишіть опис продукту для молодих людей, які цінують стійкість". AI також може бути призначена певна роль або персона, наприклад, "Ви є експертом з маркетингу. Дезортувати кампанію за ...". За допомогою прикладів з кількома пострілами, таких як "Вхід: Apple. Вихід: Плід. Вхід: Carrow. Вихід:", бажаний формат виходу може бути краще проілюстровано. Точне форматування відповідей також є розумним, щоб визначити, як "форматувати свою відповідь у відміті". Обмеження, такі як "Уникайте технічного жаргону. Відповідь більше не повинна бути більше 200 слів" допомагає оптимізувати вихід. Ітеративний підхід, в якому підказка адаптується та вдосконалюється на основі попередніх результатів, ще більше підвищує якість. Нарешті, ланцюг може бути використаний думками (ланцюжком), попросивши ШІ пояснити його процес мислення поетапно, наприклад, "Поясніть свій аргумент поетапно".

Вирішити невидимий ШІ: Зрозумійте та керуйте тіньовими програмами (Shadow AI)

Schadten-Ki позначає несанкціоноване або нерегульоване використання інструментів ШІ працівниками, часто для підвищення продуктивності праці або для уникнення повільних офіційних процесів. Це підкатегорія тіні.

Ризики тіні ki:

• Захист даних та захист даних: Несанкціоновані інструменти можуть призвести до порушень захисту даних, розкриття конфіденційних даних, що належать до загальнодоступних/компаній, та не відповідають GDPR/HIPAA.
• Відповідність та закон: порушення законів про захист даних, проблеми з авторськими правами, конфлікти зі свободою інформації. Прохання "компетентності AI" Закону ЄС Кі з лютого 2025 року терміново аргументується.
• Економічно/оперативні: неефективні паралельні структури, приховані витрати через окремі підписки, відсутність контролю над ліцензіями, несумісність з існуючими системами, порушення робочих процесів, зниження ефективності.
• Якість та контроль: відсутність прозорості в обробці даних, потенціал для упереджених або оманливих результатів, ерозія публічної/внутрішньої довіри.
• Підрив управління: обхід ІТ -уряду, що ускладнює виконання рекомендацій щодо безпеки.

Стратегії управління Schadten-Ki:

• Розробка чіткої стратегії AI та встановлення відповідального керівництва AI.
• Забезпечення офіційних, затверджених інструментів AI як альтернативи.
• Визначення чітких вказівок щодо використання ШІ, обробки даних та затверджених інструментів.
• Навчання та сенсибілізація працівників для відповідального використання ШІ, ризиків та найкращих практик.
• Впровадження регулярних аудитів для розкриття не авторів AI та забезпечення дотримання.
• Прийняття поступового урядового підходу AI, починаючи з невеликих кроків та вдосконалення керівних принципів.
• Просування перехресного відділу співпраці та залучення працівників.

Schadten-Ki часто є симптомом для нездійснених потреб користувачів або надмірних бюрократичних процесів у впровадженні технології. Суто обмежуючий підхід ("заборонено AI") може відступати. Ефективне управління вимагає розуміння причин та надання практичних, безпечних альтернатив на додаток до чіткого управління. Зростання легкодоступних інструментів Genai (наприклад, чатгпт), ймовірно, прискорило поширення Шаттен-Кі. Співробітники можуть швидко використовувати ці інструменти без участі в ІТ. Це робить проактивне навчання компетентності AI (як вимагає Закон про Кі Кі) та чітке спілкування за допомогою затверджених інструментів ще важливіше.

Ризики тіньової АІ та стратегічних реакцій

Ризики тіньової АІ та стратегічних реакцій-зображень: xpert.digital

Ця таблиця пропонує структурований огляд різноманітних загроз від нерегульованого використання AI та конкретних, реалізованих стратегій для менеджерів.

Тіньова АІ несе численні ризики, з якими компанії доводиться стратегічно стикатися. Витоки даних, несанкціонований доступ до конфіденційної інформації або зловмисних програм може виникнути в області безпеки даних. Стратегічні заходи включають введення керівництва про використання AI, створення переліку затверджених інструментів, використання шифрування, впровадження суворого контролю доступу та навчання працівників. Що стосується ризиків дотримання, таких як порушення GDPR, порушення правил галузевих норм або порушення авторських прав, регулярні аудити, послідовності захисту даних на основі даних (DSFA) для нових інструментів, чітко визначених вказівок щодо обробки даних та, якщо це необхідно, юридичні консультації є важливими. Фінансові ризики виникають внаслідок неконтрольованих витрат на підписки, надмірні ліцензії або неефективність. Тому компанії повинні покладатися на централізовані закупівлі, суворий бюджет та регулярний перегляд використання інструментів. Оперативні виклики, такі як непослідовні результати, несумісність з існуючими системами компанії або розладами процесів можуть бути освоєні шляхом надання стандартизованих інструментів, їх інтеграції в існуючі робочі процеси та постійний контроль якості. Нарешті, репутаційні ризики є небезпекою, наприклад, втрата довіри клієнтів внаслідок поломки даних або неправильної комунікації, створеної AI. Прозорого спілкування, дотримання керівних принципів з етики та продуманий план реагування на інциденти є вирішальними заходами для підтримки довіри до компанії та мінімізації можливої ​​шкоди.

Машина AI & XR-3D-рендерінгу: п’ять разів досвід від Xpert.digital у комплексному пакеті служби, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Як трансформувати лідерство та співпрацю та зміцнити м'які навички лідерства: перевага людини у віці AI: xpert.digital

Людський елемент: Вплив ШІ на лідерство, співпрацю та творчість

Зміна лідерства в епоху ШІ: нові вимоги та компетенції

ШІ вимагає переходу в лідерство на унікальні людські навички: усвідомлення, співчуття, мудрість, емпатія, соціальне розуміння, прозоре спілкування, критичне мислення та адаптованість. Менеджери повинні розвивати технологічну компетентність, щоб приймати обґрунтовані рішення щодо інструментів ШІ та ведучих команд через зміни. Сюди входить розуміння даних та критичну оцінку інформації, що генерується AI.

Найважливіші завдання з управління включають сприяння культурі прийняття рішень, що контролюються даними, ефективне управління змінами, боротьбу з етичними міркуваннями через уряд ШІ та сприяння інноваціям та творчості. AI може полегшити керівників звичайних завдань, щоб вони могли сконцентруватися на стратегічних та людських аспектах, таких як мотивація та розвиток працівників. Може виникнути нова роль "головного офіцера з інновацій та трансформації" (CITO), яка поєднує в собі технічну експертизу, знання поведінки та стратегічне бачення. Менеджери повинні орієнтуватися на складні етичні ландшафти, сприяти культурним трансформаціям, керувати співпрацею між людьми та ШІ, керувати перехресною інтеграцією та забезпечити відповідальні інновації.

Основним викликом для менеджерів в епоху ШІ є не тільки зрозуміти ШІ, але й вести реакцію людини на ШІ. Це включає вирощування культури навчання, боротьбу зі страхом до втрати роботи та виникнення етичного використання ШІ, що робить м'які навички важливішими, ніж будь -коли. Існує потенційна невідповідність сприйняття міжособистісних відносин у віці ШІ: 82 % працівників вважають їх необхідними, порівняно з 65 % менеджерів. Цей розрив може призвести до стратегій лідерства, які вкладають занадто мало в людські зв’язки та потенційно погіршити мораль та співпрацю. Ефективне керівництво AI включає парадоксальну набори здібностей: прийняття об'єктивності, що контролюється даними, шляхом AI, зміцнюючи суб'єктивне судження людини, інтуїцію та етичний аргумент. Йдеться про розширення людського інтелекту, не створення штучного інтелекту.

Підходить для цього:

• Прийняття у впровадженні нових технологій, таких як KI, розширена та розширена реальність та як це сприяти

Трансформація командної роботи: Вплив ШІ на співпрацю та динаміку команди

AI може покращити роботу в команді, автоматизуючи звичайні завдання та дозволяє працівникам зосередитись на стратегічній та творчій роботі. Системи AI можуть підтримувати краще прийняття рішень, аналізуючи дані та надаючи командам. Інструменти AI можуть сприяти кращому спілкуванню та координації, забезпечити співпрацю в режимі реального часу та обмін інформацією та ресурсами. Управління знаннями на основі AI може полегшити доступ до централізованих знань, забезпечити розумний пошук та сприяти обміну знаннями. Поєднання людських творчих навичок, судження та емоційного інтелекту з аналізом даних та навичками автоматизації ШІ може призвести до більш ефективної та обґрунтованої роботи.

Проблеми включають гарантію захисту даних та обробки етичних даних у спільних інструментах AI, потенціал для "втрати компетентності" серед працівників, якщо АІ прийме занадто багато завдань без стратегії подальшої кваліфікації, і страх, що особисті контакти можуть стати рідше.

Незважаючи на те, що AI може підвищити ефективність співпраці (наприклад, більш швидкі закупівлі інформації, автоматизація завдань), менеджери повинні активно працювати над підтримкою якості взаємодії людини та згуртованості команди. Це означає проектувати робочі процеси таким чином, щоб члени команди AI доповнили замість ізольованих і створюють можливості для реальних людських зв’язків. Успішна інтеграція ШІ в командну роботу сильно залежить від довіри до надійності та справедливості технологій, а також довіри серед членів команди, як використовуються знання на основі AI. Відсутність довіри може призвести до опору та піддаються спільних зусиль.

AI як творчий партнер: розширення та переосмислення творчості в організаціях

Генеративні ШІ можуть, якщо він буде введений стратегічно та ретельно, створити середовище, в якому людська творчість та АІ співіснують та працюють разом. AI може сприяти творчості, виступаючи партнером, пропонуючи нові перспективи та змінюючи межі можливих у таких сферах, як медіа, мистецтво та музика. AI може автоматизувати звичайні акції творчих процесів і, таким чином, випускати людей для більш концептуальної та інноваційної роботи. Це також може допомогти розпізнати нові тенденції або прискорити розробку продукту за допомогою експериментів на основі ШІ.

Етичні дилеми та виклики виникають з того, що зміст, що генерував AI, ставив під сумнів традиційні ідеї авторства, оригінальності, самостійності та наміру. Використання захищених від авторських прав даних для навчання моделей AI та генерація потенційно юридичного контенту є значними проблемами. Крім того, існує ризик надмірної залежності від ШІ, що може потенційно придушити незалежну розробку творчих та компетентності людини в довгостроковій перспективі.

Інтеграція ШІ в творчі процеси-це не лише питання нових інструментів, а й фундаментальне переосмислення самої творчості, що є моделлю створення людини-кі-КО. Це вимагає зміни менталітету для творчих професіоналів та їхніх менеджерів, які наголошували на роботі з ШІ як нової модальності. Етичні міркування, пов'язані з змістом, що покоління AI, (авторство, упередженість, Deepfakes), означають, що організації не можуть просто взяти на себе творчі інструменти AI без надійних етичних рекомендацій та нагляду. Менеджери повинні гарантувати, що AI застосовується відповідально для розширення творчості, а не для обману чи порушення.

Створити порядок: Впровадження уряду ШІ для відповідальної трансформації

Потреба в уряді AI: чому це важливо для її компанії

Уряд ШІ гарантує, що системи AI будуть розроблені та застосовуються етично, прозоро та відповідно до людських цінностей та юридичних вимог.

Важливими причинами уряду АІ є:

• Етичні міркування: вирішує потенціал для упереджених рішень та несправедливих результатів, забезпечує справедливість та повагу до прав людини.
• Юридична та регуляторна відповідність: забезпечує відповідність розробці специфічних законів AI (наприклад, Закону про Кі Кі) та існуючих правил захисту даних (GDPR).
• Управління ризиками: пропонує основи для виявлення, оцінки та контролю ризиків, пов'язаних з ШІ, таких як втрата довіри клієнтів, втрата компетентності або упереджених процесів прийняття рішень.
• Спостереження: сприяє прозорості та пояснень у разі рішення AI та створює довіру серед працівників, клієнтів та зацікавлених сторін.
• Максимізація вартості: Переконайтесь, що використання AI орієнтоване на бізнес -цілі та його переваги ефективно впроваджуються.

Без розумного управління AI може призвести до ненавмисної шкоди, етичних порушень, юридичних покарань та збитків від репутації.

Уряд AI - це не просто функція дотримання або зменшення ризику, а стратегічний піонер. Визначаючи чіткі правила, обов'язки та етичні вказівки, організації можуть сприяти середовищу, в якому інновації AI можуть процвітати відповідально, що призводить до більш стійких та більш надійних рішень AI. Необхідність уряду ШІ прямо пропорційна зростаючій автономії та складності систем ШІ. Якщо організації з простих помічників ШІ перейдуть до більш досконалих агентів AI та основних моделей, сфера застосування та суворість управління також повинні бути надалі розроблені для того, щоб впоратися з новими проблемами з точки зору обліку, прозорість та контроль.

Рамкові роботи та найкращі практики ефективного уряду ШІ

Підходи управління варіюються від неформальних (на основі корпоративних цінностей) до спеціальних рішень (реакція на конкретні проблеми) до формальних (всебічних рамкових робіт).

Провідні рамкові роботи (приклади):

• NIST AI-рамки управління ризиками (AI RMF): зосереджується на підтримці організацій у контролі ризиків, пов'язаних з AI, за допомогою таких функцій, як податки, картографування, вимірювання та управління.
• ISO 42001: Встановлює всебічну систему управління ШІ, яка вимагає керівних принципів, управління ризиками та постійного вдосконалення.
• Принципи ОЕСР AI: сприяйте відповідальному поводженню з ШІ та підкреслюйте права людини, справедливості, прозорості та підзвітності.

Найкраща практика для впровадження:

• Побудова внутрішніх структур управління (наприклад, етика AI, міжфункціональні робочі групи) з чіткими ролями та обов'язками.
• Впровадження системи класифікації на основі ризику для додатків AI.
• Забезпечення надійного уряду та управління даними, включаючи якість даних, захист даних та перегляд спотворень.
• Впровадження оглядів відповідності та відповідності на основі відповідних стандартів та правил.
• Призначення людського нагляду, особливо для систем високого ризику та критичних рішень.
• Інтеграція зацікавлених сторін (працівників, користувачів, інвесторів) через прозору комунікацію.
• Розробка чітких етичних рекомендацій та їх інтеграція в цикл розвитку ШІ.
• Інвестиції в навчальні курси та управління змінами для забезпечення розуміння та прийняття керівних принципів управління.
• Почніть з чітко визначених додатків та пілотних проектів, а потім поступово масштабування.
• Управління каталогом систем AI, що використовується в компанії.

Ефективний уряд ШІ не є одиничним рішенням. Організації повинні адаптувати рамкові роботи, такі як NIST AI RMF або ISO 42001, до їх конкретної галузі, розміру, ризик для ризику та типів ШІ, які вони використовують. Суто теоретичне захоплення рамки без практичної адаптації, мабуть, не є ефективним. "Фактор людини" в уряді ШІ настільки ж важливий, як і аспекти "процес" та "технології". Сюди входить чітке завдання підзвітності, комплексне навчання та сприяння культурі, яка цінує етичне та відповідальне використання ШІ. Без прийняття та розуміння з боку працівників навіть найкраще розроблена рамка управління не вдасться.

Основні компоненти урядової рамки ШІ

Ключові компоненти урядового рамки AI: Xpert.digital

Ця таблиця пропонує всебічний контрольний список та інструкції для менеджерів, які хочуть встановити або вдосконалити уряд ШІ.

Ключові компоненти урядової рамки ШІ мають вирішальне значення для забезпечення відповідального та ефективного використання ШІ. Центральні принципи та етичні рекомендації повинні відображати корпоративні цінності та зобов'язанісь на права людини, справедливості та прозорості. Ролі та обов'язки повинні бути чітко визначені; Сюди входить Рада з питань етики ШІ, менеджери даних та модельні екзаменатори, згідно з яким завдання, повноваження щодо прийняття рішень та зобов’язання щодо обліку повинні бути чітко визначені. Ефективне управління ризиками вимагає ідентифікації, оцінки та зменшення ризиків, таких як визначені на основі категорій закону ЄС Кі. Регулярні оцінки ризику, а також розробка та моніторинг стратегій скорочення тут відіграють центральну роль. Управління даними забезпечує врахування таких аспектів, як якість, захист даних, безпека та розпізнавання упередженості, включаючи дотримання GDPR та заходи проти дискримінації. Управління життєвим циклом моделі включає стандартизовані процеси для розробки, валідації, використання, моніторингу та введення в експлуатацію та приділяють особливий акцент на документації, версії та постійному моніторингу продуктивності. Прозорість та поясненість мають важливе значення для забезпечення простеження рішень ШІ та розкриття використання ШІ. Дотримання юридичних вимог, таких як Закон ЄС Кі та GDPR, також повинно бути забезпечене постійним рецензуванням та коригуваннями обробки, а також співпрацею з юридичним департаментом. Навчання та заточення свідомості для розробників, користувачів та менеджери сприяють розумінню базових баз, етичних аспектів та керівних принципів управління. Нарешті, реакцію інциденту та відновлення повинні бути гарантовані для ефективного вирішення несправностей, етичних порушень або інцидентів безпеки. Сюди входять встановлені маршрути звітності, процеси ескалації та коригувальні заходи, що дозволяють швидко та цілеспрямовано втручання.

Підходить для цього:

• Гонка в галузі штучного інтелекту (AI): 7 країн, які ви повинні мати на увазі - Німеччина з вами - десятка порад

Візьміть на себе керівництво: стратегічний імператив для трансформації ШІ

Виховувати готовність AI: роль постійного навчання та подальшої кваліфікації

Окрім знань спеціалістів, менеджерам потрібно стратегічне розуміння ШІ, щоб ефективно просунути свої компанії. Навчання АІ для менеджерів повинно охоплювати бази AI, успішні тематичні дослідження, управління даними, етичні міркування та ідентифікацію потенціалу ШІ у власній компанії. З 2 лютого 2025 року Закон ЄС Кі (ст. 4) прописує "компетентність AI" для персоналу, який бере участь у розробці або використанні систем AI. Сюди входить розуміння технологій AI, знань про застосування, критичного мислення та умов юридичних рамок.

Переваги навчання ШІ для менеджерів включають можливість керувати проектами AI, розробляти стійкі стратегії AI, оптимізувати процеси, забезпечити конкурентні переваги та забезпечити етичне та відповідальне використання AI. Відсутність компетентності та навичок ШІ є значною перешкодою для адаптації ШІ. Доступні різні формати навчання: курси сертифікатів, семінари, онлайн -курси, навчання з присутності.

Готовність AI не тільки означає здобуття технічних навичок, але й просування способу мислення безперервного навчання та пристосованості у всій організації. З огляду на швидкий розвиток ШІ, конкретні підготовки, засновані на інструменті, можуть бути застарілими. Тому основні знання та навички AI для критичного мислення є більш постійними інвестиціями. "Зобов'язання з компетенції AI" від Закону про Кі ЄС є регуляторним рушієм для подальшої кваліфікації, але організації повинні сприймати це як можливість, а не лише як навантаження на відповідність. Більш компетентна робоча сила AI краще оснащена для виявлення інноваційних додатків AI, ефективного використання інструментів та для розуміння етичних наслідків, що призводить до кращих результатів AI в цілому. Існує чіткий зв’язок між відсутністю навичок/розуміння ШІ та поширенням тіні AI. Інвестиції у всебічну формування ШІ можуть безпосередньо зменшити ризики, пов'язані з неавтозованим використанням ШІ, дозволяючи працівникам приймати обізнані та відповідальні рішення.

Шанси та ризики синтезують: дорожня карта для суверенного керівництва AI

Управління трансформацією ШІ вимагає цілісного розуміння потенціалу технології (інновацій, ефективності, якості) та її притаманних ризиків (етичних, юридично, соціально).

Проактивна конструкція AI -поїздки організації включає суверенне керівництво AI:

• Створення надійного уряду АІ, заснованого на етичних принципах та юридичних рамках, таких як Закон про ЄС Кі.
• Просування культури безперервного навчання та компетентності AI на всіх рівнях.
• Стратегічна ідентифікація та пріоритетність додатків AI, які забезпечують відчутну цінність.
• Зміцнення людських талантів через фокус на навичках, доповнених замість заміни та управління людськими наслідками ШІ.
• Активні виклики управління, такі як Schatten-Ki.

Кінцева мета - використовувати AI як стратегічний піонер для сталого зростання та конкурентних переваг і в той же час зменшити їх потенційні недоліки. Справжнє "Суверенне керівництво ШІ" виходить за рамки внутрішнього організаційного управління та включає більш широке розуміння соціальних наслідків ШІ та роль компанії в цій екосистемі. Це означає брати участь у політичних дискусіях, сприяти визначенню етичних стандартів та забезпечення того, щоб AI використовувався для соціального свердловини, а не лише для прибутку. Подорож трансформації AI не є лінійною і міститиме навігацію через неоднозначності та несподівані виклики. Таким чином, менеджери повинні розвивати організаційну спритність та стійкість, щоб їхні команди могли адаптуватися до непередбачених технологічних прогресів, змін регуляторних норм або розладів, пов'язаних з ринком.

Підходить для цього:

• Десятка найкращих для порад та огляд інтелекту та поради щодо планування та поради: різні моделі AI та типові сфери застосування

Розуміння та використання технологій: AI основи для осіб, які приймають рішення

Трансформація через штучний інтелект - це вже не далеке бачення майбутнього, а сучасна реальність, яка кидає виклик компаніям усіх розмірів та галузей, і в той же час пропонує величезні можливості. Для фахівців та менеджерів це означає відігравати активну роль у розробці цієї зміни, щоб відповідати потенціалу ШІ та впевнено керувати пов'язаними ризиками.

Основи ШІ, від генеративних моделей до розрізнення між помічниками та агентами до технологічних драйверів, таких як машинне навчання та основні моделі, утворюють основу для глибшого розуміння. Ці знання є важливими для того, щоб мати можливість приймати обґрунтовані рішення щодо використання та інтеграції систем AI.

Юридична рамка, зокрема Закон про ЄС Кі, встановлює чіткі вказівки щодо розробки та застосування ШІ. Підхід, заснований на ризику, та отримані зобов'язання, особливо для систем високого ризику та щодо необхідної компетентності працівників, вимагають активної дискусії та впровадження надійних структур управління. Область напруги між прагненням до інновацій та необхідністю підзвітності повинна бути розірвана інтегрованою стратегією, яка вважає відповідність та етику як невід'ємну частину інноваційного процесу.

Можливі використання ШІ різноманітні та в різних галузях. Ідентифікація відповідних випадків використання, контроль ефективних методик взаємодії, таких як спонукання та свідоме використання тіньових додатків, є ключовими компетенціями з метою впровадження додаткової вартості ШІ у власній області відповідальності.

І останнє, але не менш важливе, AI стабільно змінює шлях, як це керувалося, працював разом, і творчість живе. Менеджери зобов’язані адаптувати свої навички, щоб більше зосередитись на людських навичках, таких як співпереживання, критичне мислення та управління змінами та створення культури, в якій синергетично працюють люди та машинна робота. Просування співпраці та інтеграція AI як творчого партнера потребують нових способів мислення та управління.

Створення всебічного уряду ШІ - це не додатковий аксесуар, а стратегічна необхідність. Це створює рамки для етичного, прозорого та безпечного використання ШІ, мінімізує ризики та формує довіру до всіх зацікавлених сторін.

Трансформація ШІ - це подорож, яка вимагає постійного навчання, адаптивності та чіткого бачення. Фахівці та менеджери, які стикаються з цими викликами та інтерналізують принципи та практики, окреслені тут, добре обладнані для розробки майбутнього своїх організацій, областей та команд та впевнено в епоху штучного інтелекту.