Аналітична компанія Gartner опублікувала новий звіт про ситуації, коли не варто використовувати ChatGPT та інші генеративні штучні інтелекти.
У контексті ажіотажу навколо GenAI важливо визначити, чи дійсно генеративний ШІ — або будь-яка інша форма ШІ — потрібен для ваших завдань. Неправильне використання GenAI може підривати ваші результати.
Неправильне застосування GenAI знижує його цінність Протягом останнього року генеративний ШІ (GenAI) набув великої популярності, і згідно з опитуваннями Gartner, він швидко став одним із найвикористовуваніших методів ШІ у бізнесі.
Це зрозуміло: GenAI обіцяє покращення як у повсякденних, так і в ключових бізнес-процесах. Але він не є універсальним рішенням.
Генеративний ШІ є лише частиною ширшого ландшафту штучного інтелекту, і більшість бізнес-проблем вимагають поєднання різних методів ШІ.
Ігноруючи цей факт, ви ризикуєте переоцінити вплив GenAI і впровадити технологію там, де вона не дасть очікуваних результатів.
Коли варто і не варто використовувати ChatGPT та інші GenAI
Gartner розробила інструкцію, щоб допомогти визначити, коли варто використовувати GenAI, коли слід звернутися до альтернативних методів ШІ, а коли — до їхньої комбінації.
Gartner рекомендує спочатку з’ясувати, чи є завдання цінним для бізнесу та можливим для виконання, незалежно від техніки ШІ. Це важливо, оскільки деякі завдання не підходять для штучного інтелекту і не потребують подальшого розгляду.
Далі слід зіставити своє завдання з відповідною категорією використання.
Коли корисно використовувати ChatGPT та інші GenAI GenAI є корисним для таких завдань:
- Створення контенту
- Розмовні інтерфейси користувача
- Відкриття знань
Менш корисні, але все ще застосовні завдання:
- Сегментація/класифікація
- Системи рекомендацій
- Сприйняття
- Інтелектуальна автоматизація
- Виявлення/моніторинг аномалій
Навряд чи корисно використовувати для таких завдань:
- Передбачення/прогнозування, планування
- Аналіз рішень
- Автономні системи
GenAI також може бути непридатним для вашого завдання, якщо пов’язані з ним ризики є неприйнятними і не можуть бути ефективно зменшені. До таких ризиків належать ненадійні результати, конфіденційність даних, інтелектуальна власність, відповідальність, кібербезпека та дотримання нормативних вимог.
Підпишись на нас в Google НОВИНИ, та отримуй більше свіжих новин!