顛覆者手冊：使用代理式 AI 獲勝
與 AWS 現場高管 Jake Burns 和 Tom Soderstrom 一起深入探索「AI 多重宇宙」，探索為什麼一些組織透過代理式 AI 獲得了巨大的生產力提升，而另一些組織卻難以看到價值。憑藉其豐富的企業經驗，他們揭示了如何像對待人類團隊成員一樣對待 AI 代理程式 (具有清晰的規範、迭代的回饋和適當的情境) 可以帶來前所未有的生產力提升，遠超過報告的 30% 的提升能力。Burns 和 Soderstrom 分享有關建立實驗文化的實用見解，強調為什麼傳統投資報酬率指標可能會阻礙創新，以及為什麼「注意力回報」可能是更好的早期成功指標。
CTO 觀點：與您的執行長交流關於代理式 AI 的意見
與 AWS 企業策略家 Arvind Mathur 和 Matthias Patzak 一同探索技術領導者如何針對代理式 AI 事務，有效地與執行長展開互動。本集透過 Matthias 最近發布的 LinkedIn 部落格，揭示獲得成功的五項重要步驟：專注於業務影響而非技術、建立跨職能轉型團隊、挑選合適的使用案例、大規模執行並行試驗，以及衡量實際業務成果。無論是希望透過 AI 實作帶來 10 倍價值的技術領導者，還是探索 AI 的轉型潛力的業務主管，這次討論都能為您提供用於探索代理式 AI 變革的寶貴見解。
領袖觀點播客上的生成式 AI 對話
藉助最新的 AWS 生成式 AI 科技促進創新發明
AWS AI 與資料副總裁 Swami Sivasubramanian 博士探討了 AWS 在人工智慧領域的主要發展及策略。他強調，AWS 在生成式 AI 創新方面採取綜合性方法，致力解決模型準確性、資料整合等難題。
人工智慧長對領導 AI 轉型和治理的觀點
傾聽 AWS 企業策略師 Tom Soderstrom 與 Leidos 人工智慧長 Ron Keesing 就領導企業 AI 轉型進行深入的討論。作為新任人工智慧長，Keesing 希望在各個層面將 AI 融入 Leidos 的策略中，範圍涵蓋集中式 AI 專案移轉和整個組織的分散式卓越模型。
F1 中的 AI 和資料策略
傾聽 Richard Taylor 與傑出一級方程式策略師 Ruth Buscombe 的座談，Ruth Buscombe 從航空航天工程轉型為頂級一級方程式車隊的頂尖策略師。在這場深具啟發性的對談中，Buscombe 分享她在決策、團隊領導力，以及在高危險性競速環境中於資料導向策略和人性元素之間取得平衡的專業知識。
擘劃 AI 前沿
在這場爐邊對談中，AWS 的 Tom Godden 與 McKinsey 人工智慧部門 QuantumBlack 前資深合夥人，同時也是 Invisible Technologies 現任執行長 Matt Fitzpatrick 進行了一場深度對談。Fitzpatrick 憑藉他領導大型企業 AI 專案的經驗，揭示為何只有 8% 的 AI 模型能夠成功，並提出在組織中擴展 AI 的實用策略。
探索邊緣型數位分身與 AI 的可能性
Hexagon 技術長 Burkhard Boeckem 博士揭示公司如何透過結合邊緣 AI 與即時數位分身分析，直接在來源呈現水準超出過往的營運見解，進而突破產業創新的限制。無論是探索數位分身實作的技術領導者，還是希望利用邊緣運算獲得競爭優勢的高層主管，這次討論都能為您提供對工業數位轉型未來的寶貴見解。
生成式 AI 基礎
生成式 AI 將為各產業和業務領域帶來變革。向高層主管學習有關強大的安全性和雲端基礎、培養員工技能、AI 領導能力，以及負責任地實作這項技術以進行 AI 業務轉型的重要性。
生成式 AI 是解決之道：但問題是什麼？
生成式 AI 不僅是一個專業術語，更是一種顛覆性技術，與印刷機和電力等歷史創新相媲美。與 AWS 企業策略師 Tom Godden、Phil Le-Brun 和 Miriam McLemore 一起討論如何利用生成式 AI 的力量來實現價值導向成果。
AWS 客戶與合作夥伴如何使用生成式 AI 和 ML
傾聽 AWS 客戶與合作夥伴的觀點，了解他們的組織如何思考並實作生成式 AI。
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關於生成式 AI 和機器學習的常見問答集
執行長關於生成式 AI 需要了解哪些資訊？
生成式 AI 正在改變商業世界，從日常營運到策略規劃，注入全新層次智慧和創造力。對於執行長和所有領導層來說，掌握其潛力、影響和必要的考量，進而以有效的方式進行實作至關重要。
生成式 AI 模型會根據大量資料集進行訓練，讓它們能夠產生從文字到設計模式的連貫情境相關輸出。它們可以預測潛在的結果，甚至可以建立類似人類的對話和回應。
營運效率是這項技術的主要優勢。生成式 AI 可自動化內容建立、資料分析和客戶互動等任務，從而優化效能，並讓員工有時間處理程序中的其他任務。
創新、智慧的生成式 AI 提供了獨特的機會。它能夠從複雜的資料中提取相關內容，帶來新的洞察，從而協助執行長針對幾乎任何主題制定更明智的策略。這種新的預測性分析水準可揭露原本可能未被發現或忽略的趨勢和模式。
此外，生成式 AI 可支援聊天機器人提供個人化、高效的客戶介面，來顯著增強客戶體驗，而不會超出員工資源或頻寬。
務必要注意，隨著生成式 AI 的演進，執行長應尋求實作強大的治理框架和控制，藉此來認可和解決許多道德考量、資料隱私權問題及潛在濫用情況。 閱讀我們關於將負責任的 AI 原則付諸實踐的資訊簡介。
生成式 AI 如何使企業受益？
生成式 AI 為企業帶來獨特的優勢，從根本上變革了營運效率、決策和客戶參與等方面：
- 營運效率：生成式 AI 可自動化內容產生和客戶支援等業務程序，從而改善生產力。藉由處理重複性工作，生成式 AI 可釋放員工資源以進行策略性計畫，協助簡化營運，同時改善整體效率。
- 決策：生成式 AI 在預測性分析方面的實力可為企業提供更有信心的決策工具。透過篩選複雜的資料集，它可識別通常超出人類能力的模式和趨勢。這讓企業能夠做出更主動的資料驅動型決策，加強戰略性規劃，以及促進創新。
- 客戶參與：生成式 AI 支援可提供個人化互動和故障診斷的 AI 技術聊天機器人，藉此增強客戶體驗。
- 創新和提升技能：與 AWS 開發人員中心提供創新資源非常類似，生成式 AI 可激發創造力，提供獨特的洞察和預測模型來啟發新的解決方案。此外還鼓勵持續學習和技能提升文化，這對於快速發展的技術環境至關重要。
- 成本效益：藉由自動化某些程序並減少對手動工作的依賴，從長遠來看，生成式 AI 可大幅節省成本。
組織如何為生成式 AI 做好準備？
對於尋求善用這項變革性技術功能的組織而言，為生成式 AI 做好準備是關鍵的一步。也就是說，這項準備工作需要一種策略性和精心策劃的方法。
您的組織應考量下列步驟，以準備實作生成式 AI：
- 了解技術：組織必須首先掌握生成式 AI 是什麼，以及它可實現其獨特業務目標的具體方式。與 AI 專家互動、參加研討會，或使用 AWS 開發人員中心等平台進一步加深理解。
- 評估需求和目標：定義實作生成式 AI 的明確目標至關重要。無論是透過 AI 驅動的聊天機器人來增強客戶服務，還是自動化內容建立，設定特定目標都有助於選擇合適的工具和模型。
- 投資於基礎設施和技能：支援 AI 模型和資料信任的強大技術基礎設施至關重要。 雲端解決方案與 AWS 提供的解決方案一樣，在此階段非常重要。此外，投資於員工培訓以發展相關技能，可以營造善用生成式 AI 功能的現成環境。
- 合規與道德考量：建立道德使用、隱私權和遵守法規的準則不容忽視。這涉及建立可管控資料處理和模型部署的政策和架構。閱讀有關生成式時代負責任的 AI 原則考量的更多內容。
- 試點測試和反覆運作：全面實作之前，運作試點專案有助於識別潛在的挑戰和改善領域。持續監控和反覆運作可確保系統符合組織目標。
- 提倡創新文化：鼓勵文化層面的技術創新可確保更順暢的過渡，讓員工有空間使用新工具進行實驗和創新。