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新一代人工智能革新正在重塑传统咨询的未来
发表于：2024/5/16
职业领导者正处于十字路口，从内部财政问题到人工智能前进带来的生计威胁；生成人工智能范畴的应战多种多样且杂乱。企业如何在不断改变的海洋中航行将刻画他们的未来，偏重新定义他们在逾越传统形式的商业格局中日益扩展的角色。
大型咨询公司的格局正在经历代际改变。战略误判和运营应战导致财政紧张并威胁安排稳定性。对需求存在根本性的误判，导致企业的转型速度超越了他们想要适应和保持相关性的速度。
对麦肯锡等职业抢先公司核心才干的批评正在加重。人们忧虑参谋缺乏当今动乱商场所需的很多上市和损益经验。实际国际经验和成果驱动的办法的明显缺陷在涉及其价值主张时引起了一些怀疑。
此外，传统咨询形式面对着由 Gen AI (GPT-4) 等先进技能推动的人工智能技能的应战。这些前进以令人难以置信的速度、效率和本钱效益供给分析和战略规划服务。这就发生了一个问题，这些大型咨询公司是否必要或相关？
不断发展的公司结构，向敏捷和涣散的安排改变，进一步应战了既定的咨询形式。随着企业寻求专业精品型公司更直接、更负责任的辅导，对大型咨询公司进行决议方案验证的依赖正在减弱。
目前，传统咨询公司对商场上人工智能的运用仍然处于抢先
巨大而忽然的改变带来了机遇：生成式人工智能咨询。福布斯撰稿人伯纳德·马尔 (Bernard Marr) 评论了埃森哲在生成人工智能范畴抢先职业的 30 亿美元投资，强调了其强劲的财政成绩和该职业的潜在盈余才干。埃森哲单季度收入超越 6 亿美元，预计年收入高达 24 亿美元，目前已成为职业标准。
安永和毕马威等其他咨询公司也不甘落后。他们正在发明人工智能咨询范畴的利基商场。安永专注于运用生成式人工智能作为变革加速器，而毕马威则经过用例优先级区分和治理政策拟定为客户供给支持。
Quantiphi 等专业公司供给端到端的生成式人工智能咨询服务。这拓宽了老牌传统公司和新精品店的视界。这强调了生成式人工智能在战略决议方案、运营效率和数据驱动洞察方面的重要性。
生成式人工智能中的成见给参谋带来的应战
职业未来未知和不可预测的应战给咨询职业中生成式人工智能的快速选用蒙上了暗影。其中一个应战是对算法成见的惊骇，这形成了严重的品德困境。生成人工智能的成见带来了一系列危险，对个人和社会发生严重影响。主要危险之一是刻板印象的强化。假如数据中存在这些形式，经过很多数据集练习的生成式人工智能模型或许会无意中学习并延续有害的刻板印象。这能够影响各个范畴，从媒体和广告到安排决议方案过程。
另一个危险是潜在的歧视和不平等。生成式人工智能的成见或许会导致歧视性成果，正如一些面部识别体系所显示的那样，肤色较深的人的错误率更高。在其他运用程序中，例如自动内容生成，有成见的输出或许会影响招聘决议方案、教育资源或法令主张，导致不同集体受到不平等待遇。
生成式人工智能也或许成为错误信息、歪曲事实和传达成见的来历。这或许会误导公众，形成对实际的不完整或不正确的认知。假定用户意识到人工智能的成见。在这种情况下，它将削弱对技能的信赖，或许会危及安排施行该技能的愿望或才干，并且不期望与或许存在成见的体系联系在一起。
品德和法令危险也很大。有成见的生成式人工智能或许会导致品德问题和法令问题，由于假如安排的体系导致歧视性做法，它们或许会面对诉讼、监管处罚或名誉受损。反过来，这或许会对边缘化集体发生不成比例的影响，加重现有的不平等，并限制他们获得作业机会、社会流动性和资源的机会。
应对这些应战需求采纳多方面的办法。开发人员和安排有必要经过保证练习数据的多样性和代表性、进行成见审计、让不同的利益相关者参与人工智能开发以及提高人工智能实践的透明度和可解释性来重视人工智能体系的公平性和包容性。经过正面处理成见，生成式人工智能能够负责任地用于谋福社会，而不会形成永久的歧视或损伤。
处理和防备数据安全危险
生成式人工智能的快速增长带来了严重的数据安全危险。由于咨询公司运用很多敏感数据来练习和布置人工智能模型，因此它们成为犯罪分子进犯数据存储、传输和处理缝隙的方针。为了应对这些危险，咨询公司需求拟定一个全面的战略，重点重视深入的网络安全措施和遵守法规。
强大的数据加密至关重要。咨询公司有必要保证运用职业标准办法对传输和存储的所有数据进行加密，以减少未经授权的拜访和数据走漏。关于这种加密，严厉的拜访操控至关重要。公司有必要保证只有授权人员才干拜访敏感数据。他们有必要装置和施行根据角色的多要素身份验证拜访操控，并进行强制性定期审核。
根据数据治理政策的数据搜集
数据治理政策应奉告并定义数据的搜集、存储、运用和共享方法。这些政策有必要契合 GDPR 和 CCPA 等数据保护法。有关数据安全最佳实践（例如识别网络钓鱼进犯和运用安全密码）的员工训练方案至关重要。
每家公司都有必要创建并不断更新其事情呼应方案，以管理数据安全缝隙或网络进犯。这些有必要包含遏制、查询、沟通和恢复步骤。应探究与外部网络安全专家的协作，由于他们能够供给不同的视角，协助保证安全措施保持实用和最新。
虽然存在这些应战，但业界对生成式人工智能的快速选用并不是没有越来越多地意识到负责任运用的重要性。经过正面承认和应对这些应战，咨询公司能够使用生成式人工智能的变革潜力，同时恪守品德原则并保证其运营的安全性和完整性。驾御这一新范畴需求适应性、创新和对负责任实践的许诺。随着大型咨询公司在不断改变的环境中规划自己的未来，发明收入和发明战略优势的潜力是巨大的。这或许是人工智能范畴咨询新时代的开端。
大型咨询公司的格局正在经历代际改变。战略误判和运营应战导致财政紧张并威胁安排稳定性。对需求存在根本性的误判，导致企业的转型速度超越了他们想要适应和保持相关性的速度。
对麦肯锡等职业抢先公司核心才干的批评正在加重。人们忧虑参谋缺乏当今动乱商场所需的很多上市和损益经验。实际国际经验和成果驱动的办法的明显缺陷在涉及其价值主张时引起了一些怀疑。
此外，传统咨询形式面对着由 Gen AI (GPT-4) 等先进技能推动的人工智能技能的应战。这些前进以令人难以置信的速度、效率和本钱效益供给分析和战略规划服务。这就发生了一个问题，这些大型咨询公司是否必要或相关？
不断发展的公司结构，向敏捷和涣散的安排改变，进一步应战了既定的咨询形式。随着企业寻求专业精品型公司更直接、更负责任的辅导，对大型咨询公司进行决议方案验证的依赖正在减弱。
目前，传统咨询公司对商场上人工智能的运用仍然处于抢先
巨大而忽然的改变带来了机遇：生成式人工智能咨询。福布斯撰稿人伯纳德·马尔 (Bernard Marr) 评论了埃森哲在生成人工智能范畴抢先职业的 30 亿美元投资，强调了其强劲的财政成绩和该职业的潜在盈余才干。埃森哲单季度收入超越 6 亿美元，预计年收入高达 24 亿美元，目前已成为职业标准。
安永和毕马威等其他咨询公司也不甘落后。他们正在发明人工智能咨询范畴的利基商场。安永专注于运用生成式人工智能作为变革加速器，而毕马威则经过用例优先级区分和治理政策拟定为客户供给支持。
Quantiphi 等专业公司供给端到端的生成式人工智能咨询服务。这拓宽了老牌传统公司和新精品店的视界。这强调了生成式人工智能在战略决议方案、运营效率和数据驱动洞察方面的重要性。
生成式人工智能中的成见给参谋带来的应战
职业未来未知和不可预测的应战给咨询职业中生成式人工智能的快速选用蒙上了暗影。其中一个应战是对算法成见的惊骇，这形成了严重的品德困境。生成人工智能的成见带来了一系列危险，对个人和社会发生严重影响。主要危险之一是刻板印象的强化。假如数据中存在这些形式，经过很多数据集练习的生成式人工智能模型或许会无意中学习并延续有害的刻板印象。这能够影响各个范畴，从媒体和广告到安排决议方案过程。
另一个危险是潜在的歧视和不平等。生成式人工智能的成见或许会导致歧视性成果，正如一些面部识别体系所显示的那样，肤色较深的人的错误率更高。在其他运用程序中，例如自动内容生成，有成见的输出或许会影响招聘决议方案、教育资源或法令主张，导致不同集体受到不平等待遇。
生成式人工智能也或许成为错误信息、歪曲事实和传达成见的来历。这或许会误导公众，形成对实际的不完整或不正确的认知。假定用户意识到人工智能的成见。在这种情况下，它将削弱对技能的信赖，或许会危及安排施行该技能的愿望或才干，并且不期望与或许存在成见的体系联系在一起。
品德和法令危险也很大。有成见的生成式人工智能或许会导致品德问题和法令问题，由于假如安排的体系导致歧视性做法，它们或许会面对诉讼、监管处罚或名誉受损。反过来，这或许会对边缘化集体发生不成比例的影响，加重现有的不平等，并限制他们获得作业机会、社会流动性和资源的机会。
应对这些应战需求采纳多方面的办法。开发人员和安排有必要经过保证练习数据的多样性和代表性、进行成见审计、让不同的利益相关者参与人工智能开发以及提高人工智能实践的透明度和可解释性来重视人工智能体系的公平性和包容性。经过正面处理成见，生成式人工智能能够负责任地用于谋福社会，而不会形成永久的歧视或损伤。
处理和防备数据安全危险
生成式人工智能的快速增长带来了严重的数据安全危险。由于咨询公司运用很多敏感数据来练习和布置人工智能模型，因此它们成为犯罪分子进犯数据存储、传输和处理缝隙的方针。为了应对这些危险，咨询公司需求拟定一个全面的战略，重点重视深入的网络安全措施和遵守法规。
强大的数据加密至关重要。咨询公司有必要保证运用职业标准办法对传输和存储的所有数据进行加密，以减少未经授权的拜访和数据走漏。关于这种加密，严厉的拜访操控至关重要。公司有必要保证只有授权人员才干拜访敏感数据。他们有必要装置和施行根据角色的多要素身份验证拜访操控，并进行强制性定期审核。
根据数据治理政策的数据搜集
数据治理政策应奉告并定义数据的搜集、存储、运用和共享方法。这些政策有必要契合 GDPR 和 CCPA 等数据保护法。有关数据安全最佳实践（例如识别网络钓鱼进犯和运用安全密码）的员工训练方案至关重要。
每家公司都有必要创建并不断更新其事情呼应方案，以管理数据安全缝隙或网络进犯。这些有必要包含遏制、查询、沟通和恢复步骤。应探究与外部网络安全专家的协作，由于他们能够供给不同的视角，协助保证安全措施保持实用和最新。
虽然存在这些应战，但业界对生成式人工智能的快速选用并不是没有越来越多地意识到负责任运用的重要性。经过正面承认和应对这些应战，咨询公司能够使用生成式人工智能的变革潜力，同时恪守品德原则并保证其运营的安全性和完整性。驾御这一新范畴需求适应性、创新和对负责任实践的许诺。随着大型咨询公司在不断改变的环境中规划自己的未来，发明收入和发明战略优势的潜力是巨大的。这或许是人工智能范畴咨询新时代的开端。
