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AIGC 的企業情境與落地

2023-05-11
分類 : 專欄
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1200 3d Rendering Biorobots Concept F

文/蔡明遠


200-蔡明遠
◤ 作者蔡明遠現為藍星球資訊資深協理,前臺灣微軟伺服器與雲端部門副總經理,臺大 EMBA 資管所碩士畢業。在微軟有 17 年的歷史,曾領有比爾蓋茨所頒發最佳業務獎項;在企業界已經有 30 年的經驗,並在五百大企業裡面執行過各類大型專案。專長包含人工智慧、數位轉型、ESG、資訊安全、區塊鏈、虛擬貨幣、國際級專案管理。

ChatGPT 已經帶起了一股人工智慧的風潮。而且大部分的應用,都可以讓我們想像未來的生活,該有多麼的便利。然而目前大部分的應用,都還是偏向於針對個人生產力的影響。然而企業主更在乎的是 ─ 如何應用在企業情境上面,能夠帶來各式各樣的好處,例如說增加企業的競爭力或者是改變公司的商業模式。但是要做到這一點,其實有一定的困難。

CIO,或者是數位轉型的小組,或者是高層,對於這一塊並沒有一個具體的概念,因此會是一個比較大的挑戰。甚至有了點子之後,沒有把握它能不能落地執行,於是乎,不敢大膽地跟老板們說:我要做這件事!一些好點子就這樣埋沒在各種疑慮當中,這將十分可惜!畢竟在企業發展上,從來沒有過這麼好的機會可以讓小蝦米扳倒大鯨魚。因此不但要考慮做,甚至應該要立馬做,否則可能就會被同業超越,將失去掌握這一波人工智慧帶來好處的機會。

內容目錄 隱藏
方法論助你踏出第一步
讓價值具體化
擁有最合適的模型
結語

方法論助你踏出第一步

我們理解要做到這件事情,其實要考慮的因素的確非常的多,因此有一個混合交互 Hybrid 模式與方法論,這個方法論,可以與企業內數位轉型共用,舉例來說,這邊有八個企業的應用情境,分別是「客服機器人」、「內容的生成與摘要」、「程式生成與輔助」、「影像生成與編輯」、「教育與學習」、「娛樂與游戲」、「分析與決策」、還有「健康與醫療」,這八個點子有可能只是千百個點子裡面的八個。這時候 CIO 將面臨到一個問題,點子雖然好,但是如果不能落地,那麼一切都只是淪為空想,於是接下來我們有一個叫做「你有點子、我有技術」的作法,用來簡單的概述一下如何引進 ChatGPT 或者是 AIGC(AI-Generated Content)到企業裡面。

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首先可以分四個階段,第一階段是提出企業目標還有預期願景。在這個階段裡面,最重要的是要想出未來我們要往哪裡去,也就是所謂的「以終為始」。這可能是一個口號、或者是一段激勵人心的話;接下來,要把要執行點子的使用者歷程(User Journey)給描繪出來,要逐夢踏實!於是我們還得要先盤點一下目前企業的能力,例如說,企業你要做客服機器人,但你有沒有標準的 SOP 或 CRM?例如說,你要做 ESG,那你有沒有做相關資料的清查?如果這些都做到了,恭喜,你踏出了第一步!

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◤ 引進 AIGC 的階段性作法與交付資料。(點圖可放大)

讓價值具體化

這邊要強調的是「沒有點子叫做壞點子」,踏出第一步的你這時候可以腦洞大開,甚麼都可以想;但同時我們會先討論這樣的點子是不是超越了時代或目前做不到。在這個階段裡是由 AI 演算法專家協助評估可行性方案,很重要的一件事情是要建立一個「企業情境跟利益對照表」,然後把剛才的那一句願景,將它展開包含目前現況的描述以及未來預定達成的目標,下一步則是建立「解決方案故事板」(Solution storyboard),然後建立「技術故事板」(Technology storyboard),最後的產出將會是「利益相依網絡圖」(Benefits Dependency Network)。

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我們作風可以大膽,但是執行起來就需要謹慎面對。例如說關於預算的評估,這也是很多 CIO 面臨到最大的困難,因為沒有專家在旁邊指導,CIO 可能將不知道總共要多少預算,還有要怎麼樣執行。你可能會期望有預算估算還有專案計劃,於是我們建立「價值接觸點」(Value Touch Points),對於情境的部分剖析得更加詳細,接著我們去審視價值實現的計分卡,這也是未來要衡量案子是否成功的一個重要的指標。在這裡我並不想簡單用 KPI 來帶過,要特別強調的是,如果不能夠實現價值,那麼做這件事情的意義又在哪裡?如果一切順利,企業可以與不同的人工智慧技術供應商之間進行討論,列出專案里程碑或者是階段性執行步驟,這個專案有可能是六個月或者是一年,這時候就要提出未來發展的「路線圖」(Roadmap),然後做架構(Architecture)的設計,並進行相關的測試以及微調(Fine tune),最後還得要有一個具體的成果檢查,就可以獲得一個可用的系統。

擁有最合適的模型

相較於其他數位轉型的專案,AIGC 的方案還有一個部分特別重要,就是選擇合適的模型(Models)。模型選對了,一方面你可以實現你的目標,另一方面你也可以節省很多不必要的浪費。先前微軟的 Azure Open AI 服務,大部分的模型都是文字生成,但在四月十日時,他們已宣布將程式模型 Codex、圖像模型 Dall.E 引入。所以目前 Open AI 公司的模型總共有 15 種,儘管目前 Azure 裡面只有四種,都是在文字生成方面,然而這已經給了企業人工智慧應用的希望。

只是要留意的是,Open AI 公司光是硬體的成本一天要八十萬美金。如果一個企業為了做人工智慧的工作,而去部署相對的巨大算力機器,是絕對不划算而且不切實際的。能夠透過公有雲來交付,會是一個比較可行的做法。使用企業級的雲端服務的好處,一方面會有 SLA(Service Level Agreement),另一方面會有比較多的文件與開發者可以協助。

結語

在下次的專欄中,我將會介紹八種企業情境與階段性的做法,以及過程中交付的資料,原則上這個數位轉型方法出自於微軟「企業架構師方法論」,稱為叫做「r價值實現框架」(Value Realization Framework),執行完畢之後你將具備數位轉型的觀念,甚至有相關模板可以運用。各位 CIO 注意了,我們關注的不是資訊而是價值,讓專業的來告訴你如何能夠真正落地。事實上 AIGC 可能會牽扯到百萬等級的投資,如何能夠不慎重呢?讓我們開始剖析這些企業的應用情境與落地方法。


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

標籤: 人工智慧生成式AI
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