将ERP和大型企业与生成式人工智能相结合：框架的第一步
Combining ERP and large enterprises with generative artificial intelligence The first step of the framework.
编辑注：Jason Tan将于8月22日至23日在ODSC APAC演讲。请务必参加他的演讲“构建生成式AI应用的框架和经验教训”！
在充满活力的人工智能领域中，ChatGPT于2022年11月30日的推出标志着一个重大转折点，重塑了人与技术的互动方式并塑造了人工智能的未来。谷歌、Facebook和亚马逊等科技巨头纷纷开发自己的ChatGPT版本，表明这一创新对人工智能领域的革命性影响。这种范式转变不仅仅局限于行业巨头，也吸引了初创公司和小型科技公司，导致生成式人工智能整合到他们的软件中，重塑了客户体验和运营模式。
随着ChatGPT的重要性不断扩大，人们开始讨论其对不同行业的影响，包括企业界、高等教育和政府机构。这种兴趣甚至引起了业务利益相关者的注意，他们让首席数据和分析官（CDAO）探索生成式人工智能在企业中的应用案例以及与大型语言模型（LLMs）的潜力。
在本文中，我介绍了一种经过验证的框架的第一步，这个框架是根据我自己在生成式人工智能、向量数据库、嵌入和LLMs方面的经验和成功而形成的。这个框架涵盖了开发一个Conversation CoPilot的过程，帮助技术创始人建立关系并推动高效销售，以及为企业部署生成式人工智能。
第一步：确定业务用例
组织必须避免的一个重大错误是“闪亮物体综合症”（SOS）——在没有清楚了解其影响的情况下采用技术。CDAO必须共同探索潜在的用例，确保与核心目标、优先事项和长期目标的一致性。用例可能涉及改进现有的客户服务聊天机器人、增强知识管理、优化营销和销售文案，或者部署Conversation CoPilots。
第二步：确定最小可行产品（MVP）
与精通生成式人工智能和LLMs的专家合作，组织可以制定一个MVP来解决特定的业务目标。例如，一个组织可以部署一个向量数据库来存储非结构化数据，使用嵌入技术查询数据，并集成LLMs来将公司政策与客户回复进行上下文化。这种方法简化了操作并增强了客户互动。
第三步：逆向思考
即使是最先进的人工智能系统中，人仍然是关键因素，因为高质量的数据对于成功至关重要。因此，关键是在整个过程中与正确的利益相关者进行内部和外部合作。这确保了一个全面的方法，并弥合了基于分析的洞见和可行行动之间的鸿沟。同时，组织必须确定成功实施所需的数据和系统。
第四步：制定实施策略
选择适当的生成式人工智能应用策略对于部署至关重要。组织必须决定是利用现有的软件开发工具包（SDK），与外部顾问合作还是构建内部解决方案。每个选项都有其优点，取决于组织的能力、资源和战略目标。
第五步：将洞见转化为行动
最后，组织必须将生成式人工智能产生的洞见转化为可行的结果。这包括将人工智能输出整合到现有工作流程中，优化决策过程，提高运营效率。将人工智能建议无缝集成到已建立的系统中，使员工能够做出明智的决策，并促进不断改进的环境。
结论
随着人工智能领域的不断发展，将生成式人工智能嵌入企业成为一个改变游戏规则的举措。通过遵循这个全面框架的第一步，企业可以做出明智的决策，避免闪亮物体综合症的陷阱，并发挥人工智能的真正潜力，改变他们的运营和客户体验。
为了深入了解这个框架的复杂性，并了解接下来的4个步骤，我邀请您参加我在8月23日举办的ODSC APAC 2023上关于这个主题的演讲。我还将分享从实际经验中获得的宝贵见解、开发过程中遇到的挑战以及克服障碍的经验教训。这是您探索生成式人工智能转变力量的机会。到时见。
链接
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jpctan/
网站: https://engage-ai.co/
个人简介
Jason Tan 是 Engage AI 的创始人，Engage AI 是一种会话合作伙伴，可以记忆多个渠道的对话，以增强虚拟和现实生活中的对话。自2023年1月发布以来，全球已有超过30,000名用户使用它来打破僵局并与潜在客户进行互动。在实施 Engage AI 的过程中，他还协助并与企业分享所学到的经验，以便将生成式人工智能和大型语言模型融入他们的业务中。
