或許你從不察覺，但人工智能（AI）早已融入你的生活當中，例如在你最常用的應用程式背後支撐著情感及數據分析、提供生物識別解鎖手機和網站個人化推薦等功能，而在商業領域，AI 應用更已不可或缺。企業已積極使用生成式 AI 工具，將多種日常工作流程自動化，從而提高員工生產力及行動力，但這些工具有多強大也好，AI 的真正潛力取決於使用者的經驗與智慧。
隨著 AI 的普及，只有重視團隊多元化與創造力的企業，才能發揮此技術的最大效益，增強商業競爭力。而在市場競爭日益激烈的環境下，不少企業和初創公司正努力尋找最佳方式利用 AI，以發揮 AI 工具的最大效益。以下是一些如何協助團隊善用 AI 技術迅速提升工作效率及質素的實用建議：
一、「接受失敗、快速學習」的心態
過往經驗告訴我們，要將科技潛能發揮至極致，需要保持靈活應變的心態，AI 方面尤其如是。企業領導者正以「接受失敗、快速學習」的心態，透過雲端部署應用程式，實時分析數據，以在需要時快速推出新功能。為打造以 AI 為先的團隊，大型雲端技術公司正拓展員工技能培訓，以善用現時和未來的技術提升營運效率。這也是這些公司在疫情期間市佔率和市值較同業增長 5% 的原因之一。
二 、公司上下攜手提升 AI 模型性能
無論是協助開發人員一起編寫程式碼、製作度身訂造的銷售簡報、輕鬆建立電郵營銷活動，以及結合人類創造力善用公司的數據，生成式 AI 都能提升業務各個面向。例如 德勤 與我們推出的 ConvergeCONSUMER 計劃，就是旨在利用我們先進的 AI 技術，如 Vertex AI 等，與其數據及演算法融合，協助其企業客戶建立專屬分析模型，改善商業預測及決策、提升個性化營銷策略及優化產品定價。麻省理工學院最新研究亦發現，為客戶服務崗位引入生成式 AI 技術，解決支援請求的速度快了 14%。
此外，透過自然語言處理 (NLP)，所有員工都可以對話方式與 AI 工具進行互動，一同參與調整和完善模型，改善整體效率及提供多元化的見解，以更貼合客戶需求，從而提高客戶滿意度和忠誠度。
三、同樣的工具、不一樣的效果
隨著各行各業的員工加大應用 AI 及提高生產力，你的公司如何能繼續脫穎而出？儘管生成式 AI 可以拉近企業和中小型公司之間的技能和資源差距，能夠融入不同員工的背景、文化、性別和世界觀等視角，才會讓使用的自然語言提示有所不同，從而塑造出大型語言模型（Large Language Model，LLM）的獨特性。
提示工程師（Prompt Engineers）往往主宰著你的 LLM 輸出的性能和性質，因為他們負責引導 LLM 從不同數據中學習到的數以億計參數，按照不同使用場景產生相關的結果。由於這些模型缺乏意識，整個過程都是由背後的提示工程人員的想法、感受、意識和經驗所驅動。
生成式 AI 將加快和簡化許多工作，麥肯錫的報告預計，未來佔美國整體工作時數三成的工作將會變成自動化。當我們迎來新的生成式 AI 商業時代，擁有多元化團隊不再只是一種道德要求，而是一種策略部署。我們必須重新思考工作方式及提升員工的 AI 技能，讓他們能配合生成式 AI 工具，帶來更多寶貴見解、經驗和具創意的解決方案。
（作者為 Google Cloud 北亞區董事總經理李孔源。題為編輯擬定。以上內容純屬作者個人意見，並不代表本網立場。）
Source：ezone.hk