在业务流程中实现生成式人工智能的框架

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注解: 该研究的主题是制定一个全面的框架，以便在各种规模和行业的组织的业务流程中战略性地实施生成人工智能（GII）。 分析了引入"传统"人工智能、人工智能和数字转型技术的现有方法，并在生成模型的具体特征（如创造新内容的能力以及相关的道德和法律风险）的背景下确定了它们的局限性和缺点。 这篇文章证实了建立一个专门框架的必要性，该框架考虑到与GII相关的独特机遇和挑战，以及适应包括中小企业在内的各种商业环境的必要性。 文章考虑了缺乏结构化方法的问题，这些方法使组织能够有效地将GII纳入其运营活动，最大限度地提高投资回报并最大限度地降低潜在风险。 该研究基于对科学文献和实用出版物的系统和比较分析，以及对新框架的概念框架的综合。 采用综合方法，包括定性和定量数据分析方法。 科学上的新颖之处在于开发了一个九阶段框架，与现有方法不同，该框架集成了已经处于业务流程诊断阶段的大型语言模型（LLM），用于对非结构化数据（访谈，问卷，调查）进行语义分析。 这使您能够识别使用传统方法难以检测到的隐藏关系和非显而易见的优化需求。 该框架涵盖实施的战略、业务和技术方面，以及变革和风险管理的原则。 所制定的框架为GII的战略实施提供了一种通用、适应性和实际导向的方法，有助于提高业务流程的效率，最大限度地降低风险并最大限度地提高GII技术的投资回报。 实际意义得到了一个大型咨询公司学院的测试和MTS PJSC的试点项目的证实。

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