OpenAI 發佈企業人工智能的實用手冊：七個前線經驗教訓
在最新報告中，OpenAI 提供了一個實用且以經驗為基礎的企業人工智能採用指南，從與摩根士丹利、Indeed、Klarna、Lowe’s、BBVA、Mercado Libre 等公司的合作中汲取了見解。報告指出七個基礎課題，這些課題正在塑造人工智能在大規模整合中的未來——不是通過抽象理論，而是通過迭代的、可測量的部署，重新塑造企業的運作方式。
1. 從評估開始：通過測量建立信心
在部署模型之前，OpenAI 強調進行嚴格的評估（“evals”）以確保相關性、安全性和準確性。摩根士丹利的初始用例測試了翻譯、摘要和與人類顧問的對齊。這些評估使他們能夠自信地擴展人工智能能力，導致文件訪問量增加了 4 倍，顧問的採用幾乎達到普及。評估建立了一個可重複的、數據驅動的過程，用以評估人工智能的適用性並跟踪改進。
2. 將人工智能嵌入產品中：用上下文智能提升用戶體驗
人工智能必須增強產品，而不是孤立存在。在 Indeed，GPT-4o mini 直接嵌入到工作推薦引擎中。除了匹配工作外，人工智能還生成個性化解釋——“為什麼選擇這個工作”，這使得申請開始數量增加了 20%，下游招聘結果改善了 13%。將人工智能生成的輸出進行上下文化，能夠建立信任並提升大規模的參與感。
3. 現在就開始並及早投資：複利回報
Klarna 示範了早期投資如何加速投資回報。他們的人工智能助手現在處理 2/3 的客戶服務聊天，將解決時間從 11 分鐘縮短至 2 分鐘，預計利潤增加 4000 萬美元。重要的是，90% 的 Klarna 員工每天主動使用人工智能，這表明文化準備和運營成熟。迭代改進在整個業務中放大了初始收益。
4. 自定義和微調模型：從通用到戰略性
OpenAI 強調，對特定領域數據進行微調模型能顯著提高準確性。Lowe’s 使用 GPT-3.5 進行微調，以改善電子商務標籤的準確性提高了 20%，錯誤檢測提高了 60%。將模型調整到內部知識和工作流程，確保品牌一致性、領域流暢性和更高的自動化可靠性。隨著最近推出的視覺微調，這些好處現在擴展到多模態用例。
5. 將人工智能交給專家：賦權領域驅動的創新
BBVA 選擇了民主化人工智能的使用，而不是集中部署。在五個月內，來自不同部門的員工創建了超過 2,900 個自定義 GPT。法律團隊回答了 40,000 個政策查詢，信貸風險評估加速，客戶情緒自動分析。這一教訓表明，最接近問題的專家在配備直觀的人工智能工具（如 ChatGPT Enterprise）時，能產生最有價值的解決方案。
6. 解放開發者：內部平台以實現可擴展的人工智能交付
開發者的帶寬在許多組織中是一個瓶頸。Mercado Libre 建立了名為“Verdi”的內部人工智能平台，該平台以 GPT-4o 和 GPT-4o mini 為基礎，集成了語言模型、Python 和 API，以簡化應用開發。結果包括通過圖像標記實現產品列表增加 100 倍、欺詐檢測準確率達到 99% 以及產品個性化改善。Verdi 標準化了 17,000 名開發者的安全、可擴展人工智能交付。
7. 設定大膽的自動化目標：用智能取代例行工作
OpenAI 詳細介紹了其內部自動化策略，人工智能代理現在通過自動生成電子郵件回應、更新系統和檢索相關數據來簡化支持工作流程。該系統每月執行數十萬次任務，釋放人類團隊進行戰略性工作。這種方法示範了公司如何將傳統的低效轉化為完全自動化的智能流程。
基於現實反饋的手冊
這本大師手冊表明，企業人工智能的成功不僅僅在於孤立地部署尖端模型，而是通過迭代反饋循環、嚴格的評估和戰略性定制來協調人員、產品和流程。重要的是，它提倡大膽的思考與務實的行動相結合——測試假設、持續自動化，並將工具直接放在領域專家的手中。
安全性也不是事後補救的考量。OpenAI 保證企業級數據控制、SOC 2 合規性、加密和政策對齊的保留設置——這些都是負責任地採用人工智能所必需的。
隨著前沿公司將人工智能深入其技術堆棧，OpenAI 的教訓為任何希望從實驗轉向轉型的企業提供了寶貴的指導。從工作推薦到法律審查，再到電子商務標籤和欺詐檢測，這些用例清楚地發出信號：企業人工智能不再是一種可能性，而是一種生產上的必然。
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這篇報告不僅提供了企業在人工智能領域的寶貴經驗，也強調了在快速變化的技術環境中，企業必須不斷調整策略以迎接挑戰。特別是，將人工智能融入日常業務流程中的重要性不容忽視，這不僅能提高效率，還能增強用戶體驗。企業應該考慮如何在自身的運營中有效地實施這些教訓，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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