Mer än ett år efter lanseringen av ChatGPT introducerar företag försiktigt stora språkmodelldrivna applikationer för en mängd en gång mirakulösa uppgifter.
Den första frågan som många företag ställer sig är om de ska bygga sina egna generativa AI-lösningar (GenAI) eller köpa färdiga applikationer.
I det här blogginlägget kommer vi att skilja mellan enskilda användningsområden för GenAI och GenAI-drivna applikationer och lista för- och nackdelar med båda sidor av argumentet build vs. buy.
Exempel på användningsfall för GenAI
Innan ett företag kan besluta sig för att tillverka eller köpa en GenAI-applikation måste det fastställa vilka användningsområden det kommer att ha. Låt oss sammanfatta de typer av applikationer som finns tillgängliga i GenAI:s applikationsutrymme idag.
Även om de flesta har släppts under de senaste sex månaderna är området anmärkningsvärt mångsidigt och sofistikerat och tillgodoser ett brett spektrum av interna företagsbehov. Dessa applikationer är utformade för att förbättra effektiviteten, kreativiteten och beslutsprocesserna inom olika avdelningar.
Här är några viktiga egenskaper och användningsområden.
Generering och förbättring av innehåll
GenAI-verktyg är skickliga på att skapa högkvalitativt och engagerande innehåll för marknadsföring, t.ex. produktbeskrivningar, blogginlägg och reklamtexter, med hjälp av interna utvecklingsgrupper och produkthanteringsdokumentation för att skapa innehållet.
HR-stöd
Inom personalavdelningen kan GenAI-applikationer användas för att rationalisera och anpassa dussintals arbetsbeskrivningar och medarbetarsamtal, vilket ger enhetlighet och kvalitet i HR-kommunikationen.
Juridisk analys och avtalsanalys
Utöver enkel dokumenthantering och sökning använder tillgängliga applikationer GenAI för att granska och sammanfatta juridiska dokument. Dessa applikationer kan gå igenom hundratals juridiska avtal, extrahera nyckelklausuler och sammanfatta villkor (och sällsynta utelämnanden), vilket avsevärt minskar arbetsbördan för juridiska team.
Automatisering av kundsupport
AI-drivna chatbottar och supportverktyg kan hantera en stor mängd kundfrågor och ge snabba och korrekta svar. Dessa applikationer utnyttjar historiska kundtjänstärenden, vanliga frågor och svar och intern teamdokumentation för att ge varje svar den kollektiva visdom som finns hos hela supportteamet. Detta förbättrar inte bara kundupplevelsen utan frigör också mänskliga handläggare som kan ta itu med mer komplexa frågor.
Optimering av försäljning och CRM
GenAI-applikationer hjälper till med försäljning och hantering av kundrelationer genom att analysera kunddata för att ge insikter, anpassa kommunikationen och förutse kundernas behov, och därigenom effektivisera försäljningsstrategierna.
Stöd till forskning och utveckling (R&D)
Inom forskning och utveckling (&D) hjälper GenAI-verktygen till att använda interna dokument för att identifiera och bygga upp patentansökningar, sammanställa och sammanfatta pågående arbete samt kritisera arbetsuppgifternas omfattning och beskrivningar för att förbättra resultaten och därmed påskynda innovationsprocessen. Kodningsassistenter som AWS CodeWhisperer och Github Copilot föreslår funktioner och syntaxändringar medan du skriver, och skriver till och med enhetstester medan du kodar.
De applikationer som exemplifieras ovan sträcker sig från relativt enkla (sammanfattning) till häpnadsväckande komplexa (kodningshjälp i realtid). För de som är lite enklare, varför inte be ditt interna driftteam att ta fram en prototyp under några dagar eller veckor?
Det råder ingen tvekan om att GenAI är en demokratiserande och omvälvande teknik.
GenAI möjliggör användningsområden med lite mer än ett API som helt enkelt inte var möjliga (eller ens tänkbara) för några år sedan. Men det betyder inte nödvändigtvis att du ska lansera din egen applikation. Här är några tankar om båda sidor av debatten om att bygga eller köpa generativ AI.
Fördelar med att bygga egna GenAI-applikationer
Kompetensutveckling
Att bygga interna lösningar påskyndar inlärning och expertis inom GenAI. Det är en fördel om företaget utvecklar GenAI-produkter eller funktioner för sina egna kunder.
Flexibilitet och kundanpassning
Intern utveckling kan vara mer flexibel, vilket möjliggör anpassning till specifika affärsbehov och undviker de långa upphandlingsprocesser som ofta förknippas med externa leverantörer, särskilt när frågor om datahantering och säkerhet är inblandade.
Långsiktig stabilitet
Genom att förlita sig på interna lösningar undviker man risken för störningar från nystartade leverantörer som kanske inte överlever en långsiktig konsolidering av marknaden. Till exempel tvingade OpenAI:s tillkännagivanden av nya funktioner på sin utvecklardag i början av november många nystartade företag att snabbt ompröva sina affärsmodeller.
Nackdelar med att bygga egna GenAI-applikationer
Resursintensiv
Att utveckla och underhålla interna lösningar kan kräva betydande resurser, inklusive ett dedikerat team av ingenjörer.
Snabbt föränderligt landskap
Det kan vara svårt att hålla jämna steg med den snabba utvecklingen (t.ex. förbättringar av modelltekniken och kostnadsminskningar i takt med att konkurrensen ökar) inom GenAI-tekniken, vilket kan leda till föråldrade lösningar.
Fördelar med att köpa färdiga GenAI-applikationer
Kostnadseffektivitet
Även om det kan verka dyrt kan standardlösningar vara mer kostnadseffektiva i det långa loppet jämfört med den kontinuerliga resursinvestering som krävs för intern utveckling.
Specialiserad expertis
Leverantörer som specialiserar sig på GenAI kan tillhandahålla mer avancerade lösningar genom att utnyttja sin expertis och sina stordriftsfördelar och ta in feedback från tusentals kunder.
Framtidssäkrad
Externa leverantörer är mer benägna att kontinuerligt uppdatera och förbättra sina erbjudanden och hålla jämna steg med den tekniska utvecklingen.
Nackdelar med att köpa färdiga GenAI-applikationer
Möjlighet till inlåsning av leverantörer
Att förlita sig på en specifik leverantör kan leda till beroende och potentiella problem om leverantören ändrar inriktning eller lämnar marknaden.
Datahantering och säkerhetsfrågor
Som alla tredjepartsapplikationer måste du göra din due diligence kring leverantörens datahantering och säkerhetspolicy. Om de använder grundläggande LLM:er som hanteras av andra leverantörer, t.ex. OpenAI eller AWS, måste du granska dessa leverantörers policyer för lagring av kundmeddelanden och användning av kundmeddelanden i efterföljande modellutbildning.
Mindre anpassningsmöjligheter
Standardlösningar kanske inte passar perfekt för unika affärsbehov eller kräver kompromisser när det gäller funktionalitet eller integration.
Sammanfattningsvis
Beslutet att skapa eller köpa GenAI-applikationer handlar om att balansera smidigheten och anpassningen av egen utveckling mot kostnadseffektiviteten, expertisen och den potentiella framtidssäkringen som erbjuds av externa leverantörer.
Företagen måste bedöma sin interna kapacitet, sina alternativkostnader, sina långsiktiga strategiska mål och sina interna teams specifika behov för att kunna göra ett välgrundat val i detta dynamiska tekniska landskap.
Och naturligtvis kan det säkra valet idag behöva omprövas i takt med att GenAI-teknikerna blir alltmer sofistikerade och billigare.
Läs mer om AI i företaget:
- Vill du att din AI-strategi ska vinna? Glöm inte bort medarbetarnas engagemang.
- Att välja ditt AI-användningsfall: Ett ramverk för prioritering
- Trender inom AI: Ska man se data som en produkt?
