Хувь эрсдэлийн салбаруудад бизнес эрхлэгчид генератив хиймэл оюун ухаан (ХОУ)-ыг үйл ажиллагааг өөрчлөх, хэрэглэгчийн оролцоог дээшлүүлэх, стратегийн шийдвэр гаргахад хувь нэмэр оруулах хувьсгалт хүчин чадал гэж үзсээр байна. Гэвч, гурван жилийн өмнө ChatGPT-ийн нээлтээс хойш овортой урам зориг, хурдан хэрэгжүүлэлт гарч байгаагаас үл хамааран олон байгууллага өөрсдийн хиймэл оюун ухааны санаачилгуудаас бодит, тогтвортой өгөөж хүртэхэд бэрхшээлтэй байна. Уулзсан судалгаануудыг тэргүүлэх судалгааны байгууллагууд Forrester ба Boston Consulting Group (BCG) харуулж байна: зөвхөн жижиг хувь хэмжээ—Forrester-ийн тооцоогоор 15%, BCG-ээр 5%—хан бизнесийн үр дүнд ямар нэгэн бодит ахиц гаргаж чаджээ. Эдгээр хязгаарлагдмал амжилтын гол шалтгаан нь генератив хиймэл оюун ухааны технологиудын тулгарч буй хэд хэдэн бэрхшээлээс үүдэлтэй. Нэг том асуудал нь хүний санааг хэтэрхий зөвшөөрч эсвэл энгийн хариулт өгөх хандлагатай байж, гол асуудлын нарийвчилгаа эсвэл оруулсан мэдээллийг үнэн зөвөөр сорилтгүй зөвшөөрөхгүй байх явдал юм. Энэ нь хиймэл оюун ухаанаас гарч буй мэдээллийн гүнзгий байдал болон найдвартай байдалд сөргөөр нөлөөлдөг. Мөн зөв зөв хариулт өгч байгаагийн онцлогт тогтворгүй байдлаас үүдэн, нарийн, уртасгаад, салбарын бичиг баримттай ажиллахад бэрхшээл болж байна. Практикийн жишээнүүдэд CellarTracker-ийн хиймэл оюун ухааны боловсруулсан согтууруулахгүй уухайн зөвлөмжийн системийн асуудал орж байна: олон янзын дарсны нэр томъёо, нарийвтгай ялгаанууд дунд хэрэглэгчийн таамаглалыг зөв интерпретацлахад бэрхшээлтэй байгаа бол, Cando Rail-ийн аюулгүй байдлын дүрмүүдийг товчлон дүгнэж боловсруулах хиймэл оюун ухааны хэрэгсэл өргөн хэмжээний хууль зүйн текстүүдэд нарийвчлал алдах нь асуудал үүсгэж байна. Хэрэглэгчийн үйлчилгээ нь чатбот технологийн нэг том бөгөөд боловсронгуй хэрэглээ юм. Жишээ нь, Klarna ба Verizon гэх мэт компаниуд энгийн асуултыг хариуцах зориулалттай хиймэл оюун ухааны чатботуудаа нэвтрүүлж, үйл ажиллагааны үр ашиг, зардлын бууралт авчирч байна.

Гэвч, хүнлэг хандлага, нарийн мэдрэмж шаардах, эсвэл нарийн ньюанс ойлгох чадваргүйгээс болж, хиймэл оюун ухаан хүнтэй адилаар харилцах чадваргүй байна гэдэг хүлээн зөвшөөрөлт өссөн байна. Энэ нөхцөлд хүмүүнлэгийн оролцоо зайлшгүй хөгжүүлэлт шаарддаг. Мэргэжилтнүүд зөвлөж байна: өнөөгийн генератив AI-ы байдлыг “шоон хязгаар” гэж тодорхойлж болно, учир нь өөр өөр хэрэглээний хүрээнд үзүүлж буй гүйцэд чанар нь давтагддаггүй. Хэдий хэл үг бүтээгч үйлчилгээ, өгөгдөл тоймлох зэрэг зарим үүрэгт ТӨУ амжилттай оролцож байлаа ч, гүн гүнзгий орчны ойлголт, салбарын мэргэжлийн мэдлэг шаардсан ажилд бэрхшээлтэй байна. Газарзүйн мэдээллийг зөв тайлбарлах эсвэл цаг хугацааны тодорхойлолттой холбоотой хэллэгийг ойлгоход бэрхшээл үүсэх нь хөгжүүлэлт шаардагддагийн илрэл юм. Эдгээр саад тотгорыг даван туулах, хиймэл оюун ухааны үнэт зүйлийг дээшлүүлэхийн тулд компанийн дотоод баг, AI технологийн хангагчдаас гүнзгий хамтын ажиллагаа байгуулж байна. OpenAI, Anthropic тэргүүтэй салбарын тэргүүлэгчид болон Writer гэх шинэ startups-ууд өөрсдийн инженерүүдийг харилцан уялдуулан, байгууллагын онцлог шаардлагад нийцсэн өөрчилж боловсруулсан хиймэл оюун ухааны шийдлүүдийг хамтдаа бүтээж байна. Одоо ба ирээдүйн бизнес, технологийн хүрээлэнд нийтлэг хүлээн зөвшөөрөгдсөн ойлголт нь, генератив AI нь асар их хүсэл тэмүүлэлтэй ч, түүний бүрэн хүчин чадлыг хэрэгжүүлэхийн тулд илүү чиглэсэн хэрэглээ, хүний оролцоо, түүнчлэн одоогийн үйл явц, ур чадварыг эрс шинэчлэн өөрчлөх бэлэн байдал шаардсан явдал юм. Генератив AI-ыг ганцхан шийдэл биш, үр дүнтэй бүтээлч нэмэлт хэрэгсэл гэж үзэх хэрэгтэй. Төслийн нарийвчилсан төлөвлөгөө, тасралтгүй хүчин чармайлтаар байгууллагууд анхны туршилтанд хандаад зогсохгүй, хэмжилж болох бизнесийн үр дүнд хүрч, эцэст нь AI-г өрсөлдөх чадварын түлхүүр хүчин зүйл болгон хөгжүүлэх боломжтой.