生成式人工智能（IA Gen）已经成为企业的现实。 行政任务，如起草备忘录、公函和报告，变得更加高效。 然而，生成式人工智能的应用范围超出了这些活动。 例如，可以用于制定个性化的商业提案、开发客户服务的聊天机器人、分析大量数据以及自动化重复性任务。 实际上，为了真正为企业创造价值，在当前的环境下，不仅需要加快工作速度和提高工作质量，还需要激发创造力和创新能力，组织必须改变其流程和结构。
“人工智能一直是多个行业服务创新的灵活工具，问题在于大多数企业尚未制定相关计划，采用它的速度也较慢，正如一些最新研究所指出的，员工在使用这些工具方面远远领先于他们的组织，”巴西利亚大学（UnB）教授兼技术创新领域研究员保罗·亨利克·德·苏萨·贝尔梅霍博士指出。 他强调，现在是进行这些变革的时刻，因为落后意味着失去这项技术的潜在利益，随着时间的推移，这种落后只会越来越严重。
他表示，为了利用这种热情甚至好奇心，企业必须调整与人工智能合作的方式，因为单靠这项工具无法带来积极的结果。 这意味着以有利于组织战略的方式规划和应用生成式人工智能，重新设计运营模型，重新构想人才和技能，并通过强有力的治理和基础设施推动变革，解释道。
目前，员工通常会使用免费公开版本的生成式人工智能，例如ChatGPT。 这是一个反映人们兴趣程度的指标，这本应鼓励企业将这一创新引入日常，无论是以普及的方式采用这项技术，还是逐步实施。
根据教授的说法，为了充分发挥生成式人工智能的潜力，公司应考虑这项技术将如何重新定义组织的工作方式。 在这种情况下，一些重要的步骤包括重新调整公司的运营模式，依据组织的需求和愿景进行调整和转化；重新制定资格提升策略；以及加强这些变革，确保持续适应。
优先考虑领域
首先，正如研究人员指出的那样，企业应优先考虑正确的转型领域，专注于特定的领域，例如产品开发、市场营销和客户服务等。 通过这种以活动和领域为中心的方法，可以实现端到端的技术转型，将多个用例集成在一个工作流程或流程中。
也可以专注于那些对结果影响最大、投入最多的活动，例如利用帕累托原则，正如研究人员所强调的那样。 对于不熟悉的人来说，这一原则，也被称为80/20法则，表明80%的后果通常归因于20%的原因。 意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托在19世纪发现了这一模式，他观察到意大利20%的人口掌握了80%的国家财富，这一概念随后被扩展并应用于商业和经济等多个领域。
从另一个角度来看，教授强调在这个新环境下，组织需要清楚地了解团队的核心技能，以弥补能力上的不足，投资于培训和资格提升。 值得强调的是，正如贝尔梅霍所指出的，这不是企业通过招聘新员工就能克服的挑战，因为它影响整个组织以及工作方式。 “这将需要一种个性化的方法，重点在于激励员工，以及领导者、技术部门和人力资源部门之间的密切合作，鉴于人事问题的重要性，它在这些变革中发挥着关键作用，”他表示。
由于这是一项快速发展的技术，易于获取且广泛使用，目标是让所有人都能适应其所需的技能，例如学习如何制定提示和基于数据做出决策。 “虽然所需的新技能因公司而异，但所有组织都需要一种动态的方法。培训是一个渐进且持续的过程，它涉及多项技能的提升，以便补充和验证人工智能，”他说。
人工智能中的组织战略优势
基本上，通过组织战略，企业明确了关于何时、如何以及为何应使用生成式人工智能的指导方针。 这提供了控制，确保其管理与组织的目标一致，并符合质量和安全标准。没有策略，员工会以独立的方式使用人工智能，可能导致应用不一致和资源浪费，教授强调。
此外，通过一项策略，组织可以实施数据保护政策，规定可以或不可以与人工智能工具共享的内容，特别是考虑到这些平台中的许多使用数据来改进其模型。 因此，这将有助于防止机密材料泄露。 “如果公司未能正确使用生成式人工智能，员工可能会在不知情的情况下将敏感或机密数据输入到没有必要保护的人工智能系统中，例如客户信息、项目或财务数据，从而使组织面临隐私和合规违规的风险。”
与企业目标的一致性也至关重要。 因此，生成式人工智能的使用旨在解决特定问题。例如，公司可以利用人工智能提高某些任务的效率，如客户服务、报告制作或新产品开发支持。没有策略，员工可能会以零散和肤浅的方式使用这项工具，无法专注于公司的优先事项。在另一个层面上，重要决策可能会基于由人工智能生成的结果而做出，未经充分验证，影响工作的质量，"他强调道。
正如教授所强调的，采用生成式人工智能的组织策略不仅在安全、效率和创新方面带来切实的益处，还能避免与无序使用相关的风险。 允许员工自行使用人工智能可能会危及信息的完整性和公司的安全。经过深思熟虑的方法确保人工智能服务于组织的目标，同时保护其声誉和资产。
