三步筛选真正有价值的生成式AI应用场景

生成式AI有潜力通过自动化复杂任务、增强创造力和推动创新来革新各行各业。然而，发现合适的应用场景需要结构化的方法。这一过程需要遵循三个关键的步骤。

尝试生成式AI等突破性新技术，并专注于验证技术功能作为目标。但这会遇到一个陷阱，这种方法可能导致企业仅关注“寻找问题的解决方案”，即仅通过技术来驱动项目，而未考虑客户的实际需求或业务机会。这可能导致资源浪费在缺乏明确价值或与组织无关的项目上。与其从技术入手，不如先明确客户、员工或整个组织面临哪些具体挑战？服务或工作流程还有哪些地方可以改进？从这些问题开始反向推导，这样就可以确定生成式AI如何提供创新解决方案，确保生成式AI解决方案直接满足真实的业务需求，并且值得投入人力和财力。

举个例子：一位客户正在通过旅游预订网站安排暑假活动，这项任务通常需要花费数小时来搜索目的地、酒店、航班和活动。整体过程非常耗时，极易决策疲劳。

一个可行的应用场景是，利用生成式AI提升这种体验的愉悦度和参与度。例如，生成式AI可以分析客户的旅行历史记录、评价和明确的偏好，为其策划个性化的旅游行程。生成式AI可以推荐客户感兴趣的目的地、住宿和活动。此外，基于大量旅行者评价和故事训练的生成式AI应用程序可以利用视觉效果和叙述来丰富客户的行程，帮助客户构想整个旅行过程。这种个性化的应用场景不仅节省了时间，还改善了整体的旅行规划体验，提升了客户的愉悦度，并增加了他们与网站的互动和忠诚度。

只要以正确的方式探索问题，企业可能会发现，并非所有问题都适合利用生成式AI来解决，有时传统的人工智能与机器学习甚至预测分析可能更为合适。

一旦确定了潜在的应用场景，下一步就是根据这些场景为客户和组织带来的可量化价值进行优先级排序，其中应纳入营收增长、生产力提升和错误减少等有形的业务成果，以及净推荐值（NPS）、客户反馈评分或采用率等先导指标。

接着，应建立一个评分系统对这些应用场景进行排名，重点关注能创造更大价值并符合组织战略的场景。这种优先级排序有助于有效分配资源，确保首先处理最重要的项目。

第三步是进行可行性评估，以确定每个应用场景的技术和运营可行性。这需要评估数据的可用性和可访问性、人工智能模型的复杂性和所需的定制化程度，以及基础设施的准备情况。与技术专家合作，了解潜在的挑战和限制。开始小规模实验以评估可行性，并对全面实施的成本、工作量、资源和时间进行粗略的估算。

通过筛选出不切实际、投资回报率为负的应用场景，企业可以专注于有价值且可以实现的场景，从而尽可能地提高成功的几率。

总结来看，筛选真正有价值的生成式AI应用场景需要关注以下三个步骤：

• 识别真实的客户或业务问题

• 基于价值对应用场景进行优先级排序

• 进行可行性和投资回报率评估

由此，企业可以确保生成式AI应用场景符合组织的战略目标，使其在实施前达到实用且有影响力的显著效果。

生成式AI的成功实施是一个迭代过程。从初始项目中积累经验和洞见，企业将更有能力应对复杂挑战并发现新机遇。而这期间需要保持敏锐的洞察力，并准备好随着技术的演进和理解的深入而及时调整实施方法。

生成式AI在革新各个行业和推动创新方面具备巨大潜力，而发挥这一潜力需要采取策略性方法。抓住机会，与亚马逊云科技携手，即刻开始探索如何利用生成式AI应对企业迫切的业务挑战，让组织走在这场技术革命的前沿。