2024-09-09-UiPath-2024五步打造适合您业务的生成式AI白皮书_19页_2mb

生成式AI业务应用的五步策略

一、规划与准备

1. 了解潜力

   • 定义生成式AI，识别常见业务应用场景，包括：
     • 提高工作效率
     • 检索增强生成
     • 设计与开发加速
   • 认识生成式AI的技术原理及其与自动化协同效应

2. 承认局限

   • 警惕技术限制：生成式AI易出现错误、缺乏透明度、无法行动
   • 避免六类认知误区：仅视其为聊天机器人、忽略与专业工具的差异

二、实施与部署

3. 人机协同：生成式AI与自动化融合
   • 核心策略：生成式AI提供“思考”（信息分析），自动化提供“行动”（流程执行）
   • 具体落地方式：
     • 连接企业数据系统，获取背景信息
     • 解决通信、文档处理、测试等场景的自动化增强 ######
   • 案例强化：流程挖掘识别优化点、智能文档处理实现多场景高效应用

三、风险控制

4. 透明与可信的治理方案

   • 信任核心：采用“信任层”机制，确保客户数据安全隔离与传输
   • 透明机制：记录生成式AI与第三方平台的数据交互路径，实现完全可追溯
   • 控制措施：通过租户权限管理、训练默认拒绝策略等保障数据主权

5. 影响与评估

   • 安全防控：防范模型错误、偏见、数据滥用等三大风险
   • 价值验证：通过持续监测输出质量、减少人工干预时间验证实际效益

四、基础设施与生态

6. 云服务伙伴选择标准
   • 提供GPU/TPU扩展能力、合理定价策略、合规性保障、前沿技术跟进水平
   • 确保有承担道德责任与可持续运营能力的云生态支持

五、未来路径

• 专业化趋势：开发高度定制化的垂直领域工具，替代通用AI过剩场景
• 增强机器智能：技术演进将使系统更高效、具领域适应性，引发工作模式变革
• 成本结构优化：本地模型部署与无服务器计算降低运营负担

专家观点：成功的实施依赖三要素：自动化能力、治理体系、云基础建设。忽视风险则可能导致输出不可靠或竞争劣势。