7 Geschäftsunterricht für KI

Dies ist ein Ansatz, an dem viele bestrebt sind, richtig zu werden.

Sie begegnen auf mehrere Hürden - die Technologie steckt noch in den Kinderschuhen, es fehlt ein klares Roadmaps für Unternehmen und weit verbreitete Skepsis über die Verwendung von großsprachigen Modellen (LLMs) zur Automatisierung von Kernvorgängen.

Also, was sollten Führungskräfte tun?

Einsicht eines Führers

Ich habe kürzlich eine wertvolle Perspektive aus einem Papier von Lidiane Jones, dem ehemaligen Leiter Slack und CEO von Bumble, einer führenden Dating -Plattform, erhalten.

Jones skizziert wichtige Überlegungen, die Führungskräfte bei der Integration von KI in ihre Organisationen wiegen.

Datenintegration und Aufsicht

Sie merkt an, dass Datenprozesse wie ETL (Extrakt, Transformation, Last) und ELT (Extrahieren, Last, Transformation) lange vor AI existieren, Datensilos ein anhaltendes Problem bleiben.

Ihre vorgeschlagene Lösung? Eine „Omnichannel -Datenstrategie“. Laut Jones "sorgt dieser Ansatz" sorgt für Datenschutz und Sicherheit, vereinfacht den Zugriff für Geschäftsanwendungen, ermöglicht Echtzeitfunktionen und integriert sich nahtlos in alltägliche Tools. "

Einhaltung der finanziellen Compliance -Standards

Jones betont die Bedeutung der Einhaltung, insbesondere mit Finanzdaten.

„Jede Organisation kümmert sich um sensible Finanzinformationen, die von Audits, Vorschriften und Compliance -Anforderungen geregelt werden, die streng geschützt werden müssen“, erklärt sie. „In größeren Unternehmen befinden sich diese Daten typischerweise in ERP -Systemen. CEOs, CFOs, COOs und CROs hängen von zeitnahen Erkenntnissen aus diesen Systemen ab, um die Leistung gegen Ziele zu bewerten, Ausgaben im Vergleich zu Budgets zu überwachen oder zu bewerten, wie sich die Verschiebung der Belegschaftsinvestitionen auf die Gesamtkosten und die Geschäftsmomentum auswirken könnte."

Entscheidungen mit Business Intelligence stärken

Zum Thema Business Intelligence teilt Jones ein überzeugendes Beispiel:

„Stellen Sie sich einen Vertriebsleiter vor, der eine mehrjährige, hohe Vertrauensbeziehung mit einem der Top-Kunden des Unternehmens gefördert hat und sich dann beschließt, eine neue Chance zu verlassen“, schreibt sie. "Während es Aufzeichnungen und Notizen über den Kunden gibt, geht ein Großteil des tiefen, kontextuellen Wissens mit ihr aus der Tür. Die organisatorische Weisheit wird von Menschen, Kultur und Prozessen geprägt - und lebt oft bei Einzelpersonen."

Sie hebt hervor, wie Kollaborationsplattformen dazu beitragen können, dieses Wissen zu bewahren.

„Tools wie Slack, Google Workspace und Microsoft -Teams enthalten große Mengen an eingebetteten menschlichen Einsichten, die selten genutzt werden“, bemerkt sie. "Unstrukturierte Daten aus diesen Quellen sind unglaublich wertvoll für die Schulung von LLMs und die Erschließung neuer Möglichkeiten - z.

Sie erkennt die Herausforderung an: „Die Erweiterung der Datenstrategie auf diese Größenordnung mag überwältigend erscheinen“, schlägt jedoch vor, dass die Zusammenarbeit mit Anbietern und Partnern den Übergang erleichtern kann.

„Das Phasen und Priorisieren der Integration Ihrer Daten in ein einheitliches System ist wichtig, um stetig Fortschritte zu erzielen und einen greifbaren geschäftlichen Wert zu schaffen“, rät sie.

KI -Agenten ergreifen Maßnahmen

Jones unterstreicht das transformative Potenzial von AI -Agenten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen, die Daten verarbeiten und präsentieren, können diese Agenten Workflows aktiv Brainstorming und neu konfigurieren.

„In vielen Fällen können Agenten Prozesse selbst optimieren, indem sie effizientere Wege zur Erfüllung von Aufgaben entdecken“, erklärt sie.

Eine reale Reise

Jones bezieht sich auf den schnellen Aufstieg von Chatgpt und reflektiert ihre Zeit bei Slack - eine Plattform, die für die Geschäftskommunikation aufgebaut wurde - und wie früh Partnerschaften seine KI -Entwicklung geprägt haben.

„Als ich Slack anführte, war es energetisiert, mit OpenAI, Cohere und Anthropic zusammenzuarbeiten und ihre LLMs zu nutzten, um einige der schwierigsten Produktivitätsprobleme unserer Kunden anzugehen“, erinnert sie sich.

Dazu gehörten: „Ein vergessenes Gespräch in einem Meer von Kanälen zu finden, die Überlastung von Nachrichten zusammenzufassen und zu priorisieren, die Suchfunktionen für schnelleres Informationsabruf und vieles mehr zu verbessern.“

Das Team entwickelte auch neue Tools.

„Wir haben Slack Canvas mit Vorlagen gestartet, um Benutzern dabei zu helfen, Inhalte mithilfe von Unternehmensdaten zu generieren, und begannen, Meeting -Notizen und Aktionselemente aus Huddles zu erfassen - genau zu Beginn“, sagt sie. "LLMs ermöglichten es uns, echte Kundenschmerzpunkte auf intuitive, sinnvolle Weise anzugehen und gleichzeitig die Essenz des lockeren Erlebnisses zu bewahren."

Jones beschreibt solche Fähigkeiten wie die „Tischeinsätze“ der heutigen Unternehmenslandschaft und ebnet den Weg zu dem, was sie als „Co-Intelligence“ bezeichnet-eine Zukunft, die von Workflow-Automatisierung, Agent-KI, Multi-Agent-Systemen und innovativen Schnittstellen angetrieben wird.

Verwalten unserer digitalen Belegschaft

Jones bietet eine leistungsstarke Metapher für den Umgang mit KI -Agenten:

"Betrachten autonomer Agenten als" digitale Arbeitnehmer "können dazu beitragen, bekannte Managementfragen zu gestalten: Wie bewertet die Organisation die Qualität ihrer Ausgabe? Welche Systeme werden sie für den Zugriff genehmigt? Während einer Prüfung verfolgen wir die Aktionen eines digitalen Arbeiters? Und wenn ein Agent böswillig verhält, wie können wir es abschließen?"

In Bezug auf Autonomie stellt sie klar, dass selbst vollständig unabhängige Agenten klare Parameter benötigen.

„Wie Menschen benötigen autonome Agenten einen definierten Jobumfang oder eine Reihe von Anweisungen, um effektiv zu arbeiten“, stellt sie fest. "Dies ist eine Reality -Führungskräfte, auf die sich die Führungskräfte darauf vorbereiten müssen."

Vier Führungsprinzipien für die KI -Ära

Jones schließt mit umsetzbaren Leitlinien für Führungskräfte, die die AI -Adoption navigieren:

1. Seien Sie praktisch: Bleiben Sie aktiv in AI-Initiativen als Führer involviert
2. Strategisch zusammenarbeiten: Partner mit Anbietern und externen Experten zusammenarbeiten
3. Kultivieren Sie eine AI-First-Denkweise: Starten Sie AI-native Projekte, um Innovationen voranzutreiben
4. Konzentrieren Sie sich auf Wert: Identifizieren und Priorisieren Sie Anwendungsfälle, die reale geschäftliche Auswirkungen liefern

Dieser Rahmen bietet praktische Weisheit für alle, die eine wichtige strategische Veränderung in der KI -Ära planen. Einige der wirkungsvollsten Erkenntnisse der Führung stammen nicht aus Lehrbüchern, sondern aus realen Erfahrungen-stammen durch TED-Gespräche, Branchenveranstaltungen und Accounts aus erster Hand wie Jones.

Das obige ist der detaillierte Inhalt von7 Geschäftsunterricht für KI. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!