Die meisten Unternehmen erkennen, dass die aggressive Einführung digitaler Technologien für den Wettbewerb zunehmend von entscheidender Bedeutung ist. Unsere Forschung zeigt, dass die Top 10% der Early Adopters digitaler Technologien doppelt so schnell gewachsen sind wie die unteren 25%, und dass sie Cloud — Systeme — nicht Legacy-Systeme-verwenden, um die Einführung zu ermöglichen, ein Trend, den wir unter Branchenführern in den kommenden fünf Jahren beschleunigen werden., Viele Nachzügler und mittelständische Unternehmen unterschätzen im Vergleich dazu dramatisch die Cloud-Ressourcen, die sie benötigen, um auf eine neue Generation intelligenter Anwendungen zuzugreifen, diese zu betreiben oder zu trainieren, die von Durchbrüchen wie GPT-3, einem hochmodernen NLP-Tool (Natural Language Processing), begleitet werden.
Bei den großen Durchbrüchen in der KI geht es um Sprache.,
Die 2010er Jahre brachten Durchbrüche in Vision-fähigen Technologien hervor, von der genauen Bildsuche im Internet bis hin zu Computer Vision-Systemen zur medizinischen Bildanalyse oder zur Erkennung defekter Teile in Fertigung und Montage, wie wir ausführlich in unserem Buch und in unserer Forschung beschrieben haben. GPT3, entwickelt von OpenAI, zeigt an, dass es in den 2020er Jahren um große Fortschritte bei sprachbasierten KI-Aufgaben gehen wird. Frühere Sprachverarbeitungsmodelle verwendeten handcodierte Regeln (für Syntax und Parsing), statistische Techniken und in den letzten zehn Jahren zunehmend künstliche neuronale Netzwerke, um die Sprachverarbeitung durchzuführen., Künstliche neuronale Netze können aus Rohdaten lernen und erfordern weit weniger routinemäßige Datenbeschriftung oder Feature Engineering. GPTs (generative vortrainierte Transformatoren) gehen viel tiefer und verlassen sich auf einen Transformator-einen Aufmerksamkeitsmechanismus, der kontextuelle Beziehungen zwischen Wörtern in einem Text lernt. Forscher, die über eine private Beta Zugang zu GPT-3 erhielten, konnten es dazu veranlassen, Kurzgeschichten, Lieder, Pressemitteilungen, technische Handbücher, Text im Stil bestimmter Autoren, Gitarrenregisterkarten und sogar Computercode zu produzieren.
GPT-3 ist alles andere als perfekt., Zu den zahlreichen Fehlern gehören manchmal die Herstellung von Unsinn oder voreingenommenen Antworten, die falsche Beantwortung trivialer Fragen und die Erzeugung plausibler, aber falscher Inhalte. Sogar einer der Anführer von OpenAI warnte vor einem überhöhten GPT-3. All dies deutet darauf hin, dass noch viel zu tun ist, aber das Schreiben ist sozusagen an der Wand: Eine neue Stufe der KI steht vor der Tür.
GPT-3 ist nur einer von vielen fortschrittlichen Transformatoren, die jetzt auftauchen. Microsoft, Google, Alibaba und Facebook arbeiten alle an ihren eigenen Versionen., Diese Tools werden in der Cloud trainiert und sind nur über eine Cloud Application Programming Interface (API) zugänglich. Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit der KI der nächsten Generation nutzen möchten, verlagern ihre Compute-Workloads von Legacy-auf Cloud-KI-Dienste wie GPT-3.
die Next-gen-apps ermöglichen innovation im gesamten Unternehmen.
Diese Cloud-AI-Dienste ermöglichen die Entwicklung einer neuen Klasse von Unternehmensanwendungen, die kreativer (oder „generativer“ – das “ G “ in GPT) sind als alles, was wir zuvor gesehen haben., Sie werden den Prozess der Synthese von Wörtern, Absichten und Informationen in Sprache billiger machen, was viele Geschäftsaktivitäten effizienter macht und die Innovation und das Wachstum stimuliert, die wir bei Early Adopters sehen.
Unsere Analyse von mehr als 50 unternehmensrelevanten Proofs of Concept (Demos) von GPT-3 zeigt, dass die führenden Business-Apps von morgen in mindestens drei große kreative Kategorien fallen werden, die alle mit dem Sprachverständnis verbunden sind: Schreiben, Codieren und disziplinspezifisches Denken.,
Die Fähigkeit von GPT-3, aussagekräftigen Text basierend auf einigen einfachen Eingabeaufforderungen oder sogar einem einzelnen Satz zu schreiben, kann unheimlich sein. Zum Beispiel hat einer der privaten Beta-Tester von GPT-3 damit einen überzeugenden Blog zum Thema Bitcoin erstellt. Unter den Demos, die wir analysierten, gab es Apps zum Entwickeln neuer Podcasts, zum Generieren von E-Mail-und Werbekampagnen, zum Vorschlagen von Vorstandssitzungen und zum intelligenten Beantworten von Fragen, die frühere Sprachsysteme verwirren würden.
Basierend auf Eingabeaufforderungen von Menschen kann GPT-3 auch Anweisungen zum Codieren von Computern oder Systemen codieren., Es kann sogar natürliche Sprache in Programmiersprache konvertieren. In einer natürlichen Sprache (Englisch,Spanisch, Deutsch usw.) beschreiben Sie, was der Code tun soll — z. B. die Entwicklung einer internen oder kundenorientierten Website. GPT schreibt dann das Programm.
Die Fähigkeit, über Inhalte, Verfahren und Kenntnisse in einem wissenschaftlichen oder technischen Bereich nachzudenken, deutet auf andere potenziell fruchtbare Anwendungen von GPT-3 hin. Es kann chemische Fragen beantworten — in einer Demo hat es fünf von sechs chemischen Verbrennungsreaktionen richtig vorhergesagt., Es kann Diagramme basierend auf verbalen Beschreibungen automatisch zeichnen und einen Großteil der Plackerei aus Aufgaben wie dem Erstellen von Präsentationen entfernen. Ein weiterer Beta-Tester hat einen GPT-3-Bot erstellt, mit dem Personen ohne Buchhaltungsfähigkeiten Abschlüsse erstellen können. Eine andere Anwendung kann eine bewusst schwierige medizinische Frage beantworten und zugrunde liegende biologische Mechanismen diskutieren. Die App wurde eine Beschreibung eines 10-jährigen Jungen Satz von respiratorischen Symptomen gegeben und wurde informiert, dass er mit einer obstruktiven Erkrankung diagnostiziert wurde und Medikamente gegeben., Dann wurde gefragt, auf welchen Proteinrezeptor das Medikament wahrscheinlich einwirkt. Das Programm identifizierte den Rezeptor korrekt und erklärte, dass der Junge Asthma hatte und dass er typischerweise mit Bronchodilatatoren behandelt wird, die auf diesen Rezeptor einwirken.
Dieses allgemeine Argumentationspotenzial in Schreiben, Codierung und Wissenschaft legt nahe, dass die Verwendung von Cloud-Transformatoren zu einer Meta-Disziplin werden könnte, die in den Managementwissenschaften, Datenwissenschaften sowie in den physikalischen und Biowissenschaften anwendbar ist., Darüber hinaus wird Cloud in Kombination mit GPT3 bei nichttechnischen Jobs die Barriere für die Skalierung digitaler Innovationen senken. Nicht-technisches Personal kann jeden Tag natürliche Sprache anstelle von Programmiersprachen verwenden, um Apps und Lösungen für Kunden zu erstellen.
Neu konzipierte Arbeitsplätze werden die Produktivität steigern.
Angesichts der bevorstehenden Veränderungen müssen Unternehmen nicht nur die IT-Ressourcen, sondern auch die Humanressourcen überdenken., Sie können damit beginnen, die Aufgabenbündel in aktuellen Rollen zu analysieren, bestimmte Aufgaben aufzudecken, die die KI erweitern kann, und technische und nichttechnische Mitarbeiter gleichermaßen für schnellere Innovationen zu begeistern. Unter Verwendung des Occupational Information Network (O*NET), das auf einem US-Regierungsstandard zur Klassifizierung von Arbeitnehmern in Berufskategorien basiert, analysierten wir 73 Jobkategorien in 16 Karriereclustern und stellten fest, dass alle Cluster von GPT-3 betroffen wären., Beim Eingraben in Jobkategorien haben wir festgestellt, dass 51 in mindestens einer Aufgabe durch GPT-3 erweitert oder ergänzt werden kann, und 30 können GPT-3 verwenden, um zwei oder mehr Aufgaben zu ergänzen.
Einige Aufgaben können automatisiert werden, aber unsere Analyse zeigt, dass die größere Chance darin besteht, die menschliche Produktivität und den Einfallsreichtum zu steigern und zu verstärken. Zum Beispiel werden Kommunikationsprofis den Großteil ihrer Arbeitsaufgaben automatisiert sehen, bei denen routinemäßige Texterstellung automatisiert wird, während kritischere Kommunikationen wie Anzeigenkopien und Social-Media-Nachrichten durch die Fähigkeit von GPT-3 zur Entwicklung von Gedankengängen ergänzt werden., Unternehmenswissenschaftler könnten GPT-3 verwenden, um Diagramme zu erstellen, die Kollegen über die Produktentwicklungspipeline informieren. Um die Grundlagenforschung und das Experimentieren zu erweitern, könnten sie GPT-3 konsultieren, um die Ergebnisse aus bestimmten wissenschaftlichen Arbeiten zu destillieren. Die Möglichkeiten in allen Disziplinen und Branchen sind nur durch die Vorstellungskraft Ihrer Mitarbeiter begrenzt.
Lassen Sie sich nicht zurück.
Jetzt ist die Vorbereitungszeit. Die nächste Generation von Unternehmens-Apps wird nicht auf Legacy-Systemen ausgeführt, und Unternehmen müssen aggressiver in die Cloud wechseln als jetzt., Abwarten reicht nicht. Am 1.Oktober wird OpenAI GPT-as-a-Service starten und die API für Beta-Benutzer verfügbar machen. Führungskräfte werden GPT-3 innerhalb von Monaten übernehmen und anpassen und lernen, wo es am besten funktioniert oder wo es überhaupt nicht funktioniert. Sie erhalten einen Vorsprung bei der Neugestaltung von Arbeitsplätzen und bei Fragen der Privatsphäre, Sicherheit und sozialen Verantwortung, die alle KI umgeben. Und in den nächsten zwei Jahren können Sie erwarten, dass sie alle Arten von Apps in Produktion bringen und Möglichkeiten für Innovationen finden, die Nachzügler noch weiter hinter sich lassen.