Promt: Sei il più grande CTO al mondo e puoi prevedere il futuro della tecnologia di intelligenza artificiale per i prossimi 2 anni. Quale sarebbe il tuo piano d'azione?
Google Gemini Free ha prodotto il seguente piano d'azione.
Eccellente. Il ritmo del cambiamento nell'intelligenza artificiale non ha precedenti. Come CTO, il mio ruolo non è solo quello di tenere il passo; È per assicurarci che siamo noi a fissare il ritmo. Il mio piano d'azione per i prossimi due anni non riguarda la caccia a ogni nuovo modello ma per la costruzione di un vantaggio resistente e strategico.
Il principio guida è questo: Il futuro non consiste nell'avere AI; Si tratta di diventare un'organizzazione nativa. Ciò significa che l'intelligenza artificiale non è una funzionalità o uno strumento, ma il sistema operativo fondamentale per la nostra attività.
Ecco il mio piano d'azione di due anni, suddiviso in tre pilastri principali.
Pillar 1: il "motore di intelligence" - Building Fondational Capability
Questo è il substrato roccioso. Senza un motore superiore, efficiente e adattabile, tutte le nostre applicazioni saranno mediocri. Non saremo considerati a un singolo fornitore; Saremo modello-agnostico e incentrato sui dati.
- Visione: Possedere una piattaforma di IA proprietaria e ottimizzata in termini di costi in grado di sfruttare i migliori modelli globali (open source e proprietari) sui nostri dati unici, dandoci un fossato competitivo difendibile.
- Iniziative chiave:
- Istituire un modello di Agility Framework (MAF): Entro 6 mesi costruiremo un livello di astrazione che consente ai nostri sviluppatori di passare perfettamente tra diversi LLM (ad es. Openi, antropico, gemelli di Google, modelli open source come Llama 3) con una singola chiamata API.
- Perché: Ciò devalca la nostra piattaforma dalla dipendenza da ogni singolo fornitore, impedisce il blocco dei fornitori e ci consente di utilizzare il modello più economico per ogni attività specifica (ad es. Un modello piccolo e veloce per il riepilogo; un modello potente per ragionamenti complessi).
- KPI: Ridurre il costo dell'inferenza per attività del 40% selezionando il modello ottimale. Il 100% delle nuove funzionalità di AI basate sul MAF entro il Q4 2025.
- Distribuire un "cervello aziendale" utilizzando lo straccio avanzato: Andremo oltre la semplice generazione di recupero. Entro il terzo trimestre del 2026, distribuiremo un'architettura di Rag Multi-Modale sofisticata che indicizza non solo i nostri documenti e i nostri wiki, ma anche i nostri repository di codice, conversazioni lenta e dati di database strutturati.
- Perché: La prossima svolta nel valore dell'IA è il contesto. Un'intelligenza artificiale che ha una conoscenza profonda e in tempo reale della storia, delle decisioni e dei dati della nostra azienda fornirà approfondimenti e automazione esponenzialmente migliori.
- KPI: Ridurre il tempo di informazione per le domande interne del 75%. Abilita gli agenti AI di gestire autonomamente il 50% dei biglietti di supporto interno (IT, HR).
- A prova di futuro La nostra strategia di calcolo: Inizia immediatamente una strategia a doppio binario per il calcolo. La capacità GPU sicura con i principali fornitori di cloud per i prossimi 18 mesi, ma lancia contemporaneamente un'iniziativa di ricerca e sviluppo in hardware più efficiente, inclusi modelli più piccoli e specializzati che possono funzionare su dispositivo o sulla CPU.
- Perché: Il collo di bottiglia GPU è reale e costoso. Il futuro appartiene a coloro che possono ottenere il 90% delle prestazioni per il 10% del costo.
- KPI: Esegui il 30% del nostro carico di lavoro di inferenza totale su modelli non GPU o ottimizzati e più piccoli da Q4 2026, riducendo significativamente il nostro TCO.
- Istituire un modello di Agility Framework (MAF): Entro 6 mesi costruiremo un livello di astrazione che consente ai nostri sviluppatori di passare perfettamente tra diversi LLM (ad es. Openi, antropico, gemelli di Google, modelli open source come Llama 3) con una singola chiamata API.
Pillar 2: “Ai-Native”-Integrazione del prodotto e operativo
È qui che il motore incontra la strada. Re-immagineremo sistematicamente i nostri prodotti e le operazioni interne attraverso l'obiettivo dell'IA agente e multimodale.
- Visione: Per passare dalle caratteristiche "assistite" a prodotti e flussi di lavoro veramente "nativi" che sono impossibili senza questa tecnologia.
- Iniziative chiave:
- Avvia la "forza lavoro agente": Entro il primo trimestre 2026, identificheremo i primi 5 flussi di lavoro interni più costosi e ripetitivi (ad esempio, riconciliazione finanziaria, analisi della campagna di marketing, test QA del software). Costruiremo e implementeremo agenti AI in grado di eseguire autonomamente queste attività in più fasi, usando strumenti proprio come farebbe un dipendente umano.
- Perché: Questo è il passaggio da un chatbot conversazionale a un membro del team digitale. È il più grande motore di leva operativo.
- KPI: Automatizza 200.000 persone di lavoro manuale ogni anno entro la fine dell'anno 2. Aumentare la velocità di distribuzione del nuovo software del 25% attraverso il QA guidato dall'IA.
- Sviluppa un laboratorio di esperienza multimodale: L'IA di oggi è in gran parte basata sul testo. I prossimi 24 mesi saranno definiti da un'interazione senza soluzione di continuità attraverso testo, voce, immagini e generazione di video. Creeremo un laboratorio dedicato per creare prototipi per la nostra interfaccia clienti di prossima generazione.
- Perché: Immagina una sessione di assistenza clienti in cui un utente può mostrare Il loro problema tramite la fotocamera del telefono e un agente di intelligenza artificiale fornisce un tutorial video generato su misura per risolverlo, dal vivo. Il primo a commercializzare con questo vince la battaglia per l'esperienza del cliente.
- KPI: Avvia un'importante funzionalità multimodale rivolta ai clienti nella beta pubblica da parte del terzo trimestre 2026.
- Iper-personalizzazione come standard: Tutti i prodotti rivolti ai clienti incorporeranno il nostro "cervello aziendale" per fornire un livello di personalizzazione che sembra un concierge dedicato per ogni utente.
- Perché: Le esperienze generiche sono morte. Un'intelligenza artificiale che ricorda ogni interazione passata e suggerisce in modo proattivo soluzioni prima che l'utente chieda sia il nuovo standard per l'impegno e la conservazione.
- KPI: Aumenta la fidelizzazione dei clienti del 5% e le metriche di coinvolgimento del 15% nei prodotti con iper-personalizzazione abilitati.
- Avvia la "forza lavoro agente": Entro il primo trimestre 2026, identificheremo i primi 5 flussi di lavoro interni più costosi e ripetitivi (ad esempio, riconciliazione finanziaria, analisi della campagna di marketing, test QA del software). Costruiremo e implementeremo agenti AI in grado di eseguire autonomamente queste attività in più fasi, usando strumenti proprio come farebbe un dipendente umano.
Pilastro 3: "Evoluzione accelerata" - persone e governance
La tecnologia non è nulla senza le persone per esercitare in modo responsabile ed efficace. Dobbiamo costruire una cultura dell'alfabetizzazione AI e una base di fiducia infrangibile.
- Visione: Creare una cultura in cui ogni dipendente è autorizzato dall'intelligenza artificiale e i nostri clienti si fidano implicitamente di utilizzare questa tecnologia eticamente.
- Iniziative chiave:
- Stabilire l'IA Academy: Avvia un programma di upskilling obbligatorio e a livello aziendale con livelli per ruoli diversi (dirigenti, product manager, ingegneri, esperti di marketing). Questo non è facoltativo.
- Perché: Per essere veramente ai-nativi, la nostra intera organizzazione deve parlare il linguaggio dell'IA. I nostri product manager devono ideare con esso, i nostri esperti di marketing devono fare una campagna con esso e i nostri dirigenti devono essere strategari con esso.
- KPI: Il completamento del 100% dei dipendenti della formazione AI specifica per il ruolo entro la fine del 2025. Genera 10 nuove funzionalità di prodotto dal nostro portale interno "AI Idea" non tecnico.
- Distribuire un Consiglio di governance proattivo: Stabilire un Consiglio di governance dell'IA interfunzionale (legale, etica, sicurezza, ingegneria) che non reagisce, ma stabilisce le regole. Implementeranno sistemi automatizzati per rilevare la distorsione del modello, garantendo la privacy dei dati nello RAG e la team rossa per i nostri agenti di intelligenza artificiale prima della distribuzione.
- Perché: La fiducia è la nostra risorsa più preziosa. Un singolo fallimento di intelligenza artificiale di alto profilo può distruggere anni di equità del marchio. Il regolamento sta arrivando e saremo pronti per questo prima che arrivi.
- KPI: Zero Livello 1 (critico) Sicurezza correlata all'intelligenza artificiale o incidenti sulla privacy. Raggiungere il 100% di conformità con le normative emergenti dell'IA in vista delle scadenze.
- Stabilire l'IA Academy: Avvia un programma di upskilling obbligatorio e a livello aziendale con livelli per ruoli diversi (dirigenti, product manager, ingegneri, esperti di marketing). Questo non è facoltativo.
Riepilogo dei prossimi 24 mesi
- Primi 6 mesi: Costruisci il quadro di agilità del modello di base. Calcolato sicuro. Istituire il Consiglio di governance e l'AI ACADEMY. Inizia l'indicizzazione di Rag.
- 6-12 mesi: Avvia i primi agenti di intelligenza artificiale per flussi di lavoro interni. Ridimensionare il "cervello aziendale". Prima ondata di dipendenti si sono laureati all'Accademia.
- 12-18 mesi: Distribuire l'iper-personalizzazione attraverso un prodotto di punta. Avvia il laboratorio di esperienza multimodale. Vedere risparmi sui costi significativi dall'ottimizzazione e dall'automazione del modello.
- 18-24 mesi: Gli agenti AI sono una parte fondamentale della nostra forza lavoro operativa. Le funzionalità multimodali sono nelle mani del cliente. La nostra cultura nativa è il principale motore dell'innovazione e il nostro vantaggio competitivo chiave.
Questo è un piano aggressivo, ma il momento lo richiede. Eseguindo questi tre pilastri, non prevederemo solo il futuro dell'IA; Saremo noi a costruirlo.