通過生成AI實現真正的價值
通過生成AI實現真正的價值不再僅僅是理論上的承諾，而是軟件公司的實際挑戰和機會。作為生成AI工具從炒作到集成的過渡，公司必須決定如何創建有意義的產品，從而為用戶和企業帶來可持續成果。本文探討了軟件公司如何通過優先考慮用例可行性，企業對準，降低風險和負責任的規模來戰略性地應用生成AI。我們將提供紮根的策略，當前的採用數據以及針對跨職能軟件開發團隊量身定制的實施框架。
關鍵要點
- 軟件公司成功的生成AI始於定義與用戶和業務目標保持一致的高影響力，經過驗證的用例。
- 企業AI策略必須在治理，測試紀律和長期可維護性之間取得平衡。
- PMS，工程師，質量保證和營銷人員的跨職能合作對於將AI功能與實用客戶成果保持一致至關重要。
- 現實世界中的投資回報率可以通過效率提高，改善的經驗和軟件工作流中的可擴展個性化來衡量。
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為什么生成AI必須提供真正的業務價值
麥肯錫最近的一項調查顯示，2024年，近55％的軟件公司報告說，在其面向客戶的平台或內部工具中部署了至少一種生成的AI功能。這些公司中約有70％將“不清楚的ROI”或“實驗結果”視為主要問題。
實施和影響之間的差距源於生成AI潛力和可起作價值交付之間的一致性。產品團隊頻繁地推出了AI驅動功能，以展示創新，而無需將它們與長期可用性，效率或收入目標聯繫在一起。
為了解鎖持久的福利，組織必須將生成型AI集成重新構成價值生成努力。這意味著將AI解決方案從經過驗證的軟件問題倒退，而不是從及時生成或摘要等一般功能中轉發。價值需要通過客戶福利和運營影響來明顯，而不僅僅是內部演示或執行演示文稿。
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框架：將AI功能與業務成果保持一致
在構建生成的AI功能或產品之前，軟件團隊應使用帶有指導性的可行性清單來評估機會擬合。以下問題有助於確保每個項目都是有目的，可擴展和結果驅動的：
1。用例高頻且可重複嗎？
- 每天或每週工作流程，例如代碼生成，內容起草或客戶支持摘要是很棒的候選人。
2。數據質量和訪問是否足夠？
- 可靠的AI輸出取決於結構化數據訪問和主動偏置處理。
3。是否有切實的用戶或業務利益？
- 它可以縮短任務時間，降低成本或改善產品用戶的決策嗎？
4。我們對測試和部署有跨職能支持嗎？
- 生成AI需要設計，產品，工程，質量保證和營銷的投入才能成功。
通過在投資AI驅動功能之前對這些提示需要明確的肯定答案，團隊可以避免追求新穎性並專注於價值交付。
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案例研究：Aligndev的AI代碼助理
開發開發人員生產力工具的中型軟件公司Aligndev在其旗艦IDE擴展中推出了Q3 2023的旗艦IDE助理。
經過驗證的需求
支持門票和使用數據顯示，開發人員在常見的編碼操作過程中反復重新審視文檔和堆疊量。圍繞“複製和調整”樣板代碼的圖案出現，這是耗時且不一致的。
目標對準
團隊設定了一個明確的目標：將已知編碼模式的總任務時間減少至少30％。他們的AI助手將使用基於項目文件的上下文感知完成，實時提供摘要建議。
安全和風險規劃
在啟動之前，Aligndev與第三方審核員合作，評估模型輸出，以確保合規性，解釋性和開源許可風險。平台還內置了用戶選擇退出設置。
結果
發布後四個月內，有62％的用戶將AI助手評為改善工作流程，平均編碼任務時間減少了35％，超過了其最初的目標。許可升級的收入增加了四分之一季度。
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從實驗到企業策略
對於軟件負責人，將生成AI納入您的更廣泛的企業AI策略涉及創建自適應路線圖，而不是單個部署。使用以下結構指導負責任的增長：
- 有目的地飛行員： 運行直接與產品KPI綁定的小型實驗。
- 具有治理層： 建立針對AI倫理，測試標準和推出標準的審核委員會。
- 建立模塊化： 避免整體整合。使用支持連續迭代的基於容器或插件的AI端點。
- 有意義地衡量： 通過保留用戶保留，使用深度，任務完成率和客戶NPS的成功來跟踪成功。
這種計劃的思維方式可確保生成的AI抱負可以隨著規模而發展，同時保持技術完整性和業務價值重點。
在您的市場上設定現實的期望
營銷和產品消息傳遞在發電AI的價值方面也起著至關重要的作用。過度宣傳會導致幻滅用戶和受損的信譽。成功的軟件公司正在採用消息傳遞策略，以闡明其AI功能的實際功能以及仍需要人類監督的地方。
通訊AI功能的提示：
- 使用事實描述，例如“自動生成”，“ AI輔助”或“草稿模式”來防止用戶混亂。
- 向用戶教育模型限制並為反饋或更正提供應用內幫助。
- 避免使用“完全自主”或“ 100％智能”之類的語言，除非證明是正確的和受監控的。
維持質量檢查，測試和治理的信任
AI驅動的功能除傳統軟件測試之外需要其他質量標準。維持可靠性和信任的一些最佳實踐包括：
- 自動回歸測試： 設置跨培訓更新的輸出一致性的管道。
- 人類在循環評估： 包括中小型企業或質量保證專家，以查看邊緣案例或用戶提取的示例。
- 使用監視和故障保護： 記錄異常，標誌性較低信心結果，並確保有後備工作流程。
- 模型重新訓練週期： 建立基於不斷發展的用戶數據的基於再調整或微調模型的節奏。
這種關注水平可確保AI驅動的元素可以增強軟件質量，而不是損害用戶體驗或信任。
結論：優先考慮可持續人工智能價值
軟件公司的生成AI不是一次性功能。這是產品團隊如何使用體驗設計，生產力和自動化的基本轉變。成功來自將用例與企業目標相匹配，設計為新穎性的利益，並納入了整個產品生命週期的強大測試和消息傳遞策略。
隨著用戶期望的增加和企業AI成熟度的增長，採用價值優先方法的組織將以實際提供的創新領導。通過仔細的計劃，戰略實驗和持續的一致性，生成的AI可以從流行詞演變為不可替代的數字資產。
