15 подписчиков
🔥 🤖 🚀
Приветствую коллеги!
Разработал для вас мини гайд по использованию ИИ / ChatGPT для решения практических задач, даже если ваши сотрудники не имеют глубоких навыков в IT.
Вот несколько шагов и рекомендаций, как начать этот проект:
0. Пригласите эксперта-практика для демонстрации возможностей и многообразия ИИ для бизнеса это позволит сэкономить кучу времени и избежать ошибок.
1. Составление списка задач:
Соберите ключевых сотрудников и проведите мозговой штурм, чтобы определить список задач, которые можно автоматизировать или улучшить с помощью ChatGPT.
Для каждой задачи определите конкретные цели. Например, уменьшение времени на обработку запросов клиентов на 30% или увеличение количества генерируемого контента на 50%.
Оцените задачи по степени важности и срочности, чтобы определить, с чего начать внедрение.
2. Обучение команды
Даже если ваша команда не имеет опыта в IT, они могут эффективно использовать ChatGPT после короткого обучения.
Вы можете:
- Провести вводный семинар или вебинар по основам работы с ChatGPT.
- Создать набор инструкций и лучших практик по использованию ИИ в вашей конкретной ситуации.
Составьте первичные шаблоны Meta Prompt ( описывающих бизнес модель, функции, утп, профили клиентов, нужные вам правила диалога с ИИ.
- Назначить "чемпионов" в команде, которые смогут помочь коллегам с вопросами и проблемами.
3. Тестирование и адаптация
Перед полноценным внедрением стоит провести тестирование выбранных сценариев использования ChatGPT на небольшой группе пользователей/задач/процессов или отделе. Это поможет выявить возможные проблемы и отладить процесс перед масштабным внедрением.
4. Масштабирование и интеграция
После успешного тестирования можно переходить к масштабированию использования ChatGPT в рамках всей компании. Возможно, потребуется интеграция с уже используемыми вами системами (CRM, ERP и т.д.) для максимальной эффективности.
5. Сбор обратной связи и оптимизация
Важно регулярно собирать обратную связь от пользователей и анализировать эффективность использования ИИ. Это позволит вам постоянно улучшать процессы и адаптировать инструмент под меняющиеся потребности вашего бизнеса.
💩Топ 3 ошибки:
1. Недооценка важности качественных данных: ИИ, включая машинное обучение и глубокое обучение, зависит от больших объемов качественных данных для обучения и точности предсказаний. Некачественные, неполные или смещенные данные могут привести к неверным выводам и решениям, что отрицательно скажется на бизнесе.
2. Игнорирование этапа планирования и анализа требований: Прыжок в проект ИИ без четкого определения целей, анализа потребностей и ожиданий может привести к тому, что проект будет направлен не туда, не будет встречать реальные потребности бизнеса или окажется слишком сложным и дорогим в реализации.
3. Пренебрежение этическими и юридическими аспектами: Использование ИИ может подвергать компанию риску нарушения конфиденциальности, дискриминации и других этических проблем.
Топ 3 лайфхака:
1. Использование готовых решений и облачных сервисов: Вместо разработки собственных моделей ИИ с нуля рассмотрите возможность использования готовых решений и облачных платформ от Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure и других. Это может значительно сократить время и затраты на развертывание.
2. Пилотные проекты перед полномасштабным внедрением: Начните с малого, выбрав одну бизнес-задачу или процесс для автоматизации с помощью ИИ. Это позволит оценить эффективность подхода, получить ценный опыт и избежать больших финансовых потерь в случае неудачи.
3. Мультидисциплинарные команды для разработки и внедрения ИИ: Создайте команду, состоящую не только из специалистов по данным и ИИ, но и из представителей бизнеса, продуктовых менеджеров и экспертов по UX. Это обеспечит разработку решений, которые не только технически осуществимы, но и максимально отвечают потребностям пользователей и целям бизнеса
3 минуты
13 февраля 2024