盈利的追求使许多中小企业考虑整合生成式人工智能。面对常常缩小的利润，这些公司必须制定有效的战略以确保最佳的投资回报率。采用针对性的解决方案，可以解决特定的业务需求，从而避免高成本的实验。
最大化内部资源变得至关重要，以将这些挑战转化为机会。实施务实的方法确保快速部署。准确理解与整合人工智能相关的费用，对于做出明智的决策至关重要。
识别业务需求
部署生成式人工智能战略需要有条不紊的准备。准确识别具体的业务需求是关键。仅仅为了跟随潮流而采用人工智能可能会适得其反。这需要对遇到的操作问题进行深入分析。评估与人工智能相关的成本也是至关重要的，包括解决方案的获取、团队的培训以及现有流程的可能调整。
绩效的衡量成为这一方法的第二个支柱。关键绩效指标 (KPI)必须与所做的投资相匹配。营业额的增加、人员资源的优化以及客户满意度都是这些KPI的例子。这些指标指导项目的评估。一个清晰的时间表可以帮助在几个月内识别进展。此外，流程的分析可以确定人工智能可以解决的摩擦点。生成式人工智能最终应通过自动化来优化成本或开发新服务。
招聘还是内部化？
一旦需求明确，采用何种人工智能模型的问题便摆在面前。选择专有解决方案还是开源解决方案，以及组建项目团队，都是战略性的决策。对于中小企业来说，优先选择SaaS解决方案是有效的方式。许多初创公司在法国提供适合的人工智能工具，可直接集成到现有工作流中。这一解决方案为中小企业提供了优势，因为它们往往受到过长的研发周期的限制。
中小企业必须谨慎对待外部数据科学家的招聘。最近的经验表明，匆忙的招聘可能是有害的。“一名孤立的数据科学家很快就会感到无聊，”Hub France IA的首席科学家指出。培训现有员工，尤其是那些对数据和技术感兴趣的员工，有助于提升技能。鉴于市场上存在的各种解决方案，这一选择显得尤为明智。
避免POC的陷阱
概念验证（POC）的方法对于中小企业而言常常是事倍功半的。实验阶段可能使公司与即时收益脱节。业界专家表示，*“POC工厂”*中进行的项目被完成后又被遗忘，导致不必要的开支。直接实施生成式人工智能是更可取的方式。这可以进行调整并获得即时结果。获取这些即时反馈是一种适应中小企业特定需求的敏捷战略。
当首个生成式人工智能项目成功后，通常会考虑进行扩展。可持续的成功依赖于逐步和务实的方法。中小企业必须首先完善其初步开发，然后再探索其他用例。监测市场以整合新的解决方案是一项基本的举措。“我们处于不断改进的逻辑中，”一位业内专家指出。这些短期开发周期最大化了投资回报的成功。
实施人工智能的相关成本
理解整合人工智能解决方案的固有成本，是规划和优化投资回报的基础。获取、实施和培训所产生的费用都是需要考虑的因素。详细的分析可以确定这些成本是否与预期结果相符。有效地针对这些成本，才能让中小企业在其人工智能战略方面做出明智的决策。
人工智能的复杂性要求采取精细的做法。许多创新初创公司目前正在利用生成式人工智能来设计量身定制的解决方案。例如，麻省理工学院的化学家使用这项技术来计算三维基因组结构。这说明了人工智能如何将复杂的工业过程转变为中小企业可接收的解决方案。
行业中的创新
如Accenture和Nvidia等公司实施的开发提供了关于以生成式人工智能为中心的新战略的独家见解。他们探讨了行业参与者如何利用人工智能的能力适应客户需求的快速变化。这为希望采用先进解决方案的中小企业创造了独特机会。
研究表明，人工智能系统中的偏见可能加剧现有的偏见。这强调了对技术进行伦理和深思熟虑的实施的重要性。中小企业必须时刻警惕这些问题，并确保他们的人工智能解决方案不会在其运作中带来意外后果。
在巴黎举行的人工智能峰会汇聚了行业领袖，探讨未来的挑战。关于企业面临的最佳实践和挑战的建设性讨论突显了有效且伦理地采用生成式人工智能的过程。
因此，中小企业必须将人工智能的整合视为战略转型的杠杆。通过生成式人工智能优化流程是一个不可忽视的重要机会。
关于生成式人工智能在中小企业中的常见问题
中小企业如何识别生成式人工智能的具体需求？
中小企业应首先分析其运营流程，以识别摩擦点或改进机会。对相关成本进行评估并设定明确目标将有助于更好地指导生成式人工智能的实施。
评估生成式人工智能投资回报的最佳方式是什么？
生成式人工智能的投资回报可以通过关键绩效指标（KPI）来衡量，例如营业额增长、生产力提升和客户满意度。建立明确的路线图并定期跟踪与这些指标的进展至关重要。
使用SaaS解决方案还是开发内部生成式人工智能解决方案更好？
对于中小企业来说，SaaS解决方案通常被推荐，因为它们的部署速度快，成本较低。它们通常设计得以便于与现有流程整合，从而避免过长的研发周期。
为了有效地在中小企业中整合生成式人工智能，需要哪些类型的培训？
中小企业应优先培训现有员工，特别是那些对数据和新技术表现出兴趣的员工。进行关于生成式人工智能的特定课程和技能提升计划将有助于最大化成果。
中小企业在采用生成式人工智能时应避免哪些风险？
中小企业应警惕过度实验的阶段，如未跟进的POC（概念验证）。迅速转向实施以获得具体结果，并避免浪费资源至关重要。
生成式人工智能如何改善中小企业的客户关系？
生成式人工智能可以自动化客户互动，个性化体验，并提供预测分析，以帮助更好地把握客户需求。这可以提高客户的满意度和忠诚度。
在生成式人工智能实施之前，数据分析的重要性如何？
对数据进行深入分析对于理解企业需求和指导人工智能战略至关重要。它有助于识别优化机会并预测生成式人工智能倡议的潜在结果。
中小企业在整合生成式人工智能时如何保持灵活的方式？
中小企业应优先考虑短期开发周期，允许实时调整，并确保定期将反馈整合到持续改进过程中。
