Jay B Barney és Martin Reeves a Harvard Business Review-ban szemléltetik, hogy a generatív MI képes új tartalmak – szövegek, képek, hangok – előállítására, amelyek egyre jobban hasonlítanak az emberi alkotásokra. Az MI folyamatosan tanul, így idővel egyre innovatívabb és értékesebb tartalmakat képes előállítani. Azonban az, hogy milyen stratégiai lehetőségeket nyújt a jövőben, még kérdéses – mert miközben az MI egyre „okosabb” lesz, hatásai egyre elterjedtebbé válnak, így a technológia önmagában nem biztosít tartós versenyelőnyt.

Értékteremtés kontra értékmegtartás

A generatív MI értékteremtő képessége megkérdőjelezhetetlen. Számos vállalat, mint például az Ally Financial, a Cisco és a Dow, jelentős költségmegtakarításokról számolt be a generatív MI használatával kapcsolatban. Például a Klarna pénzügyi szolgáltató cég bejelentette, hogy ügyfélszolgálati chatjeinek kétharmadát MI-vezérelt asszisztensek kezelték, jelentős költségcsökkenést és gyorsulást elérve anélkül, hogy az ügyfél-elégedettség romlott volna.

Azonban a generatív MI által teremtett érték rövid életű. Bármely vállalat képes lesz ugyanezeket a megtakarításokat és innovációkat elérni, ha bevezeti a technológiát. Így a technológia ugyanúgy kiegyenlíti a versenyfeltételeket, mint ahogy új belépők számára lehetőséget biztosít arra, hogy piacra lépjenek, és megszüntessék a meglévő versenyelőnyöket.

Az először lépők előnye és az innováció hatása

Bár a generatív MI korai alkalmazói bizonyos rövid távú előnyökhöz juthatnak, ezek az előnyök gyorsan elpárolognak, ahogy a versenytársak is bevezetik a technológiát. Ha például egy vállalat elsőként alkalmazza a generatív MI-t egy új stratégia kidolgozására, értékes ötleteket kaphat. Azonban ezek az ötletek gyorsan beépülnek a generatív MI adatbázisába, amelyhez a versenytársak is hozzáférhetnek. Így azok a vállalatok, amelyek később vezetik be a technológiát, szintén profitálhatnak az elsőként alkalmazók tapasztalataiból és döntéseiből.

Saját MI-program kialakítása és adatalapú előnyök

Bár egy vállalat előnyt szerezhet azzal, ha saját, testreszabott generatív MI-t fejleszt ki, amely optimalizált a saját iparágához, valószínűtlen, hogy egy vállalat képes lesz versenyezni olyan általános célú generatív MI platformokkal, mint az OpenAI vagy a Midjourney. Az ilyen platformok fejlesztése és skálázása nagy szakértelmet igényel, és a legtöbb vállalatnak jobb, ha külső szolgáltatókra bízza ezt a feladatot.

A vállalatok ugyanakkor a generatív MI-t saját, zárt adathalmazokra is alkalmazhatják, hogy előnyt szerezzenek. Azonban, még ha az adat egyedi is, a versenytársak hasonló mintákat találhatnak saját adataikban, így az eredmények is hasonlóak lehetnek. Ráadásul az ilyen zárt adatbázisok gyakran nem elég biztonságosak – könnyen megoszthatók vagy megsérthetők, így az előny gyorsan elillanhat.

A versenyelőny megőrzése: a létező erősségek felerősítése

Bár a generatív MI valószínűleg „mindent megváltoztat”, nem önmagában válik a tartós versenyelőny forrásává. Azok a vállalatok azonban, amelyek már rendelkeznek ritka és nehezen másolható képességekkel vagy erőforrásokkal, jelentős előnyt szerezhetnek, ha a generatív MI-t ezekre alkalmazzák. Például az Amazon a generatív MI-t olyan egyedi képességekre alkalmazhatja, mint a komplex szállítási és visszatérítési rendszereik, amelyeket a versenytársak nem könnyen tudnak utánozni.

Azok számára, akik nem rendelkeznek ilyen ritka erőforrásokkal, egy lehetséges megoldás a teljes üzleti modelljük újragondolása lehet, amely a generatív MI köré épül. Azonban ennek megvalósítása kockázatos és jelenleg még nem bizonyított technológia.

MI workshopok és képzések

Ha szeretné megismerni, hogyan használhatja a generatív mesterséges intelligenciát üzleti előnyei növelésére, MI témájú workshopjaink és tréningjeink segítséget nyújtanak abban, hogy vállalata a technológiai forradalom élére kerüljön!

Találkozzunk november 13-án a BMC-ben a HVG AI training & workshopján. 

Részletek és jegyvásárlás early bird-kedvezménnyel a rendezvény weboldalán.

HVG AI training & workshop

HVG