生成性人工智能降低了创建草稿和代码的成本，但真正的开支在于评估这些输出。虽然谷歌和微软等科技巨头在追求优化，但被忽视的机会在于公司如何利用人工智能交互中的洞察来推动持续改进。人工智能的未来不仅仅在于输出——而在于创造一个持续增强价值的反馈循环。
最重要的是什么
- 生成性人工智能降低了初始任务成本，但评估却变得复杂。
- 谷歌和微软正在优化人工智能工作流程，以利用洞察。
- 许多组织错误地优先考虑速度，而不是从人工智能输出中学习。
- 系统化评估可以显著提高人工智能的有效性。
- 忽视这一点会导致人工智能投资浪费和创新停滞。
为什么现在会出现这个问题
谷歌最近将其人工智能研发支出增加了20%，专注于优化其生成模型的学习层。同时，微软报告其Azure人工智能服务的企业采用率上升了37%，表明更好地利用人工智能输出的推动。然而，许多企业仍然专注于输出生成，错过了持续改进的评估机会。这一疏忽正成为一个关键的缺口。
速度与洞察的紧张关系
普遍认为，快速输出意味着更好的表现。像OpenAI和Anthropic这样的公司推动快速开发周期，但这造成了一个悖论：输出越快，评估其有效性的时间就越少。真正的学习发生在评估过程中。例如，Salesforce为其人工智能功能实施了反馈机制，收集用户在每次交互中的反馈，以完善他们的模型。这种方法使用户满意度提高了25%，证明了投资于评估是值得的。
如何采取行动
第一步 - 确立评估指标
定义人工智能输出的成功标准，无论是参与率、准确性还是转化率。没有明确的基准，改进是不可能的。
第二步 - 创建反馈循环
鼓励团队定期分享人工智能交互中的洞察。将这些反馈整合到开发周期中。
第三步 - 分配学习资源
为分析人工智能生成的输出分配时间和预算。这项投资可以显著提高未来输出的质量。
快速检查清单
- 定义人工智能输出的成功指标。
- 建立团队反馈会议的定期时间表。
- 为评估过程分配预算。
- 记录人工智能交互中的洞察和学习。
- 评估后监测绩效指标的变化。
本周要做的事情
召集团队头脑风暴与人工智能输出相关的指标。打开文档列出具体的成功标准。然后，建立每周审查流程，以分析人工智能交互中的洞察。专注于评估可以为更有效的人工智能策略奠定基础。