生成性人工智能（IA Gen）已经在企业中成为现实. 行政任务, 如何撰写备忘录, 公文和报告, 进行得更加迅速. 然而, 生成性人工智能的范围超出了这些活动. 它可以被使用, 例如, 在制定个性化商业提案时, 在客户服务聊天机器人开发中, 在大数据分析和重复任务自动化中. 发生的是, 为了真正为业务增值, 在当前的情境中, 不仅加快了工作进度，还提高了工作的质量, 但也在激发创造力和创新, 组织将需要修改其流程和结构
人工智能一直是各个行业服务创新的灵活工具, 问题是大多数公司仍未制定相关计划, 一直在拖延采用它, 正如一些最近的研究所指出的, 显示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）的教授和技术创新领域的研究员指出, 医生. 保罗·亨里克·德·索萨·贝尔梅霍. 他强调现在是进行这些改变的时刻, 因为落后意味着失去这种技术的潜在好处和, 随着时间的推移, 这个延迟的情况只会加剧
他通知说, 为了利用这种热情甚至是人工智能所引发的好奇心, 公司必须调整其工作方式以适应她, 因为工具, 独自, 不会产生积极的结果. 这意味着以有利于组织战略的方式规划和应用生成性人工智能, 重新定义操作模型, 重新想象才能和技能, 并通过强有力的治理和基础设施创造变革, 解释了
在当前, 员工们常常使用免费的公共版本来体验生成性人工智能, 像ChatGPT一样. “这表明人们的兴趣程度，这应该鼓励企业将这种创新带入他们的日常生活中”, 无论是广泛采用这项技术还是逐步实施, 增加了
根据教授, 为了充分发挥生成性人工智能的潜力, 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，一些重要步骤将是重新配置公司的运营模型, 适应并翻译它, 根据组织的需求和愿景; 重新制定资格策略; 并促进这些变化的加强, 旨在确保持续适应
优先考虑领域
开始, 正如研究人员所指出的, 企业应优先考虑正确的转型领域, 专注于特定领域, 产品开发的例子, 市场营销与客户服务, 其中之一. 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, 整合多个用例, 在一个单一的工作流程或过程里
可以, 也, 专注于那些对结果有更大努力和影响的活动, 使用, 例如, 帕累托原则, 正如研究人员所强调的. 对于不认识的人, 那个原则, também conhecido como Regra dos 80/20, 建议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世纪识别了这一模式, 观察到20%的意大利人口拥有该国80%的财富，这一概念随后被扩展并应用于多个领域, 商业与经济
从另一个角度, 教授强调，在这个新环境中，组织需要清楚地理解哪些技能对团队至关重要, 以填补技能空缺, 投资于能力建设和资格提升. 值得强调, 正如贝尔梅霍所提到的, 这不是企业通过雇佣新员工可以克服的挑战, 因为它影响整个组织以及在其中工作的方式. 这将需要一种个性化的方法, 专注于激励员工, 除了与领导者之间的紧密合作, 技术和人力资源部门, 鉴于人事问题的重要性, 在这些变化中发挥着关键作用, 声称
由于这是一项快速发展的技术, 易于广泛获取, 这个想法是让每个人都能适应她所要求的技能, 如何编写提示并基于数据做出决策. 虽然所需的新技能因公司而异, 所有组织都需要一种动态的方法. 能力建设是一个渐进和持续的过程，它涉及多种技能的提升，以便补充和验证人工智能, 说
人工智能中的组织战略优势
基本上, 通过组织战略, 公司明确规定了何时, 生成性人工智能应该如何以及为什么使用. 这为控制提供了机会, 确保其管理与组织目标一致，并符合质量和安全标准. 没有策略, 员工独立使用人工智能, 这可能导致应用中的不一致性和资源浪费, 突出了老师
此外, 通过一种策略, 组织可以实施数据保护政策, 建立可以或不可以与人工智能工具共享的内容, 特别是考虑到许多这些平台利用数据来改善其模型. 这样, 这将有助于防止机密材料泄露. “没有在公司中适当使用生成式人工智能, 员工可以输入敏感或机密数据, 在没有意识到这一点的情况下, 关于客户的信息, 项目或财务数据, 在没有必要保护的人工智能系统中, 将组织暴露于隐私和合规性违规的风险中, 背书
对企业目标的对齐也是至关重要的. “这样, 生成性人工智能的使用旨在解决特定问题. 公司可以, 例如, 利用人工智能提高特定任务的效率, 客户服务, 报告制作或新产品开发支持. 没有策略, 员工可以以分散和肤浅的方式使用这个工具, 没有关注公司的优先事项. 问题的另一个方面, 重要决策可能基于未经过适当验证的人工智能生成的结果做出, 妨碍工作质量, 突出
正如教授所强调的, 采用组织战略以使用生成性人工智能不仅在安全方面带来切实的好处, 效率与创新, 如何同样避免与非结构化使用相关的风险. 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. 一个深思熟虑的方法, 确保人工智能服务于组织的目标, 同时保护您的声誉和资产, 结束
