然而，GenAI作为一项技术的一个特殊挑战在于，它虽然已进入主流应用阶段，但仍处于炒作周期的顶峰，这就是许多企业在使用案例方面看到高涨的热情，但仍在努力实现ROI的原因。
因此，为了最大化GenAI的努力和投资的ROI，重要的是从零散的实验转向更有目的性的战略和系统化的实施方法。
以下是五个最佳实践，以从GenAI中获得最大的业务收益。
设定整体的GenAI战略
定义GenAI战略应与更广泛的AI、自动化和数据管理方法相结合。毕竟，现代数据战略需要通过支持企业目标的智能自动化来覆盖和增强整个IT堆栈，并支持交易、分析和决策的众多应用程序。
看看最近推出的EDB Postgres AI，这个平台旨在处理交易、分析和AI工作负载。成功的AI实施80%依赖于数据方面的因素，例如数据质量和卫生，因此你可以预期在这些类型的工作负载之间会有更多的孤岛消除。
你的战略应围绕企业的GenAI制定战略主题，并说明其如何支持各种业务目标。定义哪些战略主题与你的商业模式、流程、产品和服务相关。哪些主题支持增长议程、内部效率和成本节约？定义你将如何在产品和服务方面区分，你的独特价值主张和战略目标，即你打算为企业驱动的结果。
识别和优先考虑用例
在你的企业中可能有数十个GenAI的用例，虽然许多用例是由终端用户有机识别的，但重要的是编制一个主列表。为了掌握用例情况，在公司内联网设置一个AI协作区，邀请实践者分享他们的工作和发现，这有助于在整个企业中进行活动的清点，鼓励知识共享和协调。你可能会对正在评估的用例数量和参与者感到惊讶。
通过将正在进行的活动主列表映射到客户旅程图，或甚至是企业流程的流程图，你可以寻找覆盖中的差距和重叠，识别进一步的机会领域，并开始进行优先排序。
即使你已经在几个用例上进行了相当深入的实施，创新研讨会仍然是让终端用户进行头脑风暴和优先考虑用例的好方法。你需要寻找既有快速胜利（高业务影响和高易实施性）又有必备项目（高业务影响，但由于时间、成本或项目风险和复杂性导致实施难度较大），然后将它们相应地添加到你的实施路线图中。
有目的地进行实验
在GenAI正处于炒作周期顶峰的时候，可能有很多没有一致关注终极目标的 tinkering。通过一些小的修改，你可以鼓励试点和实验，赋能终端用户成为创新者和测试者，从而利用这股能量。
为了培养创新文化，这些小的修改应该包括提供指导、支持和鼓励。例如，如果终端用户正在试用一个新的AI语音转文本工具，鼓励他们尝试两到三种不同的工具并进行比较。为了帮助他们为企业找到最佳选择，你可以分享公司标准、预算考量和首选供应商的详细信息，此外还有他们当前的最爱。
分享指引
在通过鼓励实验和试点来培养创新文化的同时，你可以通过分享组织指引来帮助终端用户应对AI的挑战。
如“问关于新兴技术风险的四种方式”中所提到的，一个简单的组织层面指引是制定自己的公司使用政策，并根据需要签署各种行业协议。对于AI和其他领域，公司使用政策可以帮助用户了解潜在风险领域，从而在鼓励创新的同时管理风险。
虽然每个行业在AI风险领域方面都有自己的优先事项，但在建筑、工程和施工行业，我们发现数据隐私和机密性是一个主要关注点。因此，教育用户了解公共和私有GPT的优缺点以及何时使用其中一种或两者都是有用的，这可能会影响你的供应商选择。例如，如果一个长期供应商的内置AI使用其用户社区的数据来训练他们的模型，那么这个供应商可能不是正确的选择。
使ROI成为早期讨论的一部分
由于GenAI和许多其他技术由IT部门之外的广泛员工进行评估和使用，因此为他们提供使其实现业务成功所需的工具是很重要的。
关键在于提供支持性业务案例，说明技术的使用以及如何计算ROI。在这方面，GenAI与其他技术没有什么不同，这涉及到审视价值主张和面向客户的产品和服务的竞争差异，以及内部流程在时间和成本节省方面的效率。一个简单的ROI计算电子表格可以是一个很好的开始，它将帮助员工了解前后的情况以及GenAI如何帮助简化运营。
总的来说，由于这个环境变化迅速，拥有一个适应性的GenAI战略是至关重要的，并且要愿意根据需要定期更新，并在各项实施中追求持续学习和改进。采取小步走策略，以获得快速胜利并早期展示ROI，同时也要关注必备项目和未来几年将帮助你组织实现差异化的更具战略意义的举措。
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