在 2022 年，我們開始重新思考資料策略。 生成人工智慧 （GenAI） 需要穩固的資料和 API 基礎。 G-P 具有前景，奠定堅實的基礎，使我們能夠透過負責任的人工智慧轉型來塑造我們的未來。
我們負責任地使用人工智慧
整個組織的合規都在我們的 DNA 中。 作為 全球僱傭合規的行業領導者，我們以深思熟慮我們如何保護客戶而聞名。 當我們採用和創建新工具時，我們考慮每個角度：法律、就業、政策、安全、建築、工程和資料。
以資料為先的現代化
當我們開始現代化旅程時，我們把兩個要素作為流程的基石：
- 以 AWS 帳戶作為邊界的網域驅動架構。 每個邊界內容都有自己的 AWS 帳戶，因為單一團隊完全擁有該邊界內容。 對於任何分散式架構，大多數通訊都是非同步的，並且透過事件運作。 邊界背景代表業務能力。
- Databrick 的 Data Lakehouse 包含所有結構化和非結構化資料。 我們透過促銷流程擷取和清理資料。 我們金級的資料經過核准、清理、標示和驗證。 當湖畔人聽活動時，食入會更有效率，無需額外的努力。
現在，從事件中擷取的資料不僅符合規範且具有結構性，而且可以立即用於 AI 驅動的見解和應用程式。 我們擁有一套資料產品，讓 資料普及化 ，可用於整個組織的人工智慧、代理、報告、流程和產品。
創新始於實驗
當每個人都有聲音時，創新就會發生。 我們於 2023 年推出年度人工智慧駭客松，為關鍵計畫。 當然，我們有專門的人工智慧實驗室，但創新並不落入同一個團隊。 組織中的每個人都（不只是工程）可以參與和貢獻想法。
GenAI 普及創新
我們最新的產品 G-P Gia™ 起源於首次駭客松的致勝機會。 前提很簡單：人資主管有法規遵循問題，他們需要快速回答。 最常見的問題涉及我們服務的 180 多個國家。 這個問題的解決辦法是使用我們的專有資料來建立公司專屬的人工智慧模型，以回答任何問題。
Gia 與我們的駭客松是負責任地運用人工智慧行動的主要範例。 我們能夠一次測試工具、探索新技術並教育員工。 更棒的是，我們可以控制資料集，並有內部專家在場協助員工。
在快速採用人工智慧的過程中，深思熟慮的人工智慧使用對組織來說是一項挑戰。 每家公司都需要瀏覽使用情況，並學習如何保護客戶、員工和利益關係人。 我們的早期實驗導致了今天引導我們的護欄。 主講課：請謹慎處理我們使用的工具、我們用於訓練的資料，以及我們如何與現有系統整合。
適合工作的 AI 工具
在 G-P ，一些部門使用 Wardley 製圖 來關注對客戶而言最具影響力的領域。 我們對於能力進行全面性思考，對技術創新至關重要。 同樣地，我們在 OpenAI 推出 ChatGPT 之前就展開了 AI 旅程，但隨著 GenAI 的渴望開始加速，我們轉換了我們的使用和工具選擇。
經驗迅速產生四種見解：
- 今日的創新將成為明日的商品。 嘗試與大型語言模型 （LLM） 供應商競爭並不重要。
- 忠於您的粉底。 無論 人工智慧採用何種途徑，我們的核心價值和客戶需求都保持不變。 我們利用資料和 API 編纂基礎和知識。
- 將值機員與助理分開。 AI 可以協助使用者執行任務 （如智慧副駕駛），也可以擔任代其執行任務的代理人。 我們兩者兼得，但我們不會混淆兩者。
- 仰賴標準，而非工具。 當工具不符合我們的需求時，我們會進行變更。 按標準工作是很好的做法，它可以讓我們自由地進行實驗和創新。
我們所使用的人工智慧工具依需求而異，但我們的指引原則仍然相同：客戶不會向我們購買人工智慧。 他們購買無摩擦（且合規）的人力資源技術。
負責任地採用人工智慧可建立信心
G-P的力量是我們適應的能力，以及我們對合規的奉獻 - 並從事技術工作，要求不斷適應。 我們的護欄和有意的使用有助於我們擁抱 AI，並盡可能降低風險，進而建立使用者和客戶的信心。
我們擁抱了人工智慧，卻沒有錯過任何一會兒。 人工智慧將挑戰許多公司和個人。 就像許多技術一樣，它很棒，但不是魔法。 我們深知人工智慧的運作方式，並預先奠定基礎，讓我們能夠為客戶創造盡可能多的價值。
以刻意和負責任的方式運用人工智慧來制定策略，就能獲得創新、值得信賴的工具，以及無上限的成長。
