企业中的人工智能.pdf
这份OpenAI发布的《企业中的AI》文档，总结了七家前沿公司利用AI的经验，为企业AI采纳提供了七个关键的经验教训：
1. **从评估开始（Start with Evals）：** 使用系统的评估流程来衡量模型在实际使用场景中的表现。摩根士丹利通过对语言翻译、摘要生成和人工评估进行对比，确保了AI应用的质量和安全。
2. **将AI嵌入产品（Embed AI into your products）：** 创建全新的客户体验和更相关的互动。Indeed通过使用GPT-4o mini为求职者提供职位匹配建议，并解释推荐理由，显著提高了职位申请和雇佣率。
3. **立即开始并尽早投资（Start now and invest early）：** 越早开始，组织从不断改进中获得的价值就越大。Klarna通过引入AI助手来简化客户服务，处理了大部分服务聊天，缩短了平均解决时间，并实现了显著的利润增长。
4. **定制和微调模型（Customize and fine-tune your models）：** 针对特定用例调整AI可以显著提高价值。劳氏（Lowe's）通过微调OpenAI模型，提高了其电商搜索功能的准确性和相关性。
5. **让专家掌握AI（Get AI in the hands of experts）：** 最了解流程的人最适合利用AI来改进它。BBVA将ChatGPT Enterprise推广给员工，鼓励他们探索自己的用例，从而在多个部门提高了效率。
6. **解锁开发人员（Unblock your developers）：** 自动化软件开发生命周期可以成倍提高AI的回报。Mercado Libre与OpenAI合作构建了Verdi开发平台，使用自然语言作为中央界面，加速了AI应用的开发。
7. **设定大胆的自动化目标（Set bold automation goals）：** 大多数流程都涉及大量重复性工作，非常适合自动化。OpenAI通过构建内部自动化平台，在Gmail上自动执行客户回复和触发操作，提高了团队效率和服务质量。
文档强调了AI部署需要开放的实验心态、严格的评估和安全保障。成功企业不会急于将AI模型注入每个工作流程，而是专注于高回报、低成本的用例，并在迭代中学习。同时，文档也介绍了OpenAI的企业级平台，强调安全性和数据隐私。最后，文档还推荐了一些有用的资源，包括OpenAI for Business、OpenAI Stories、ChatGPT Enterprise、OpenAI and Safety和API Platform。
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