用生成式 AI 提高 SaaS 应用程序效率

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## 视频 <video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/BIZ212-Enhancing_SaaS_application_productivity_with_generative_AI-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video> ## 导读 当跨职能协作工作良好时,效率会飙升,但我们使用的应用程序并不总是一起工作良好。应用程序之间的上下文切换会拖累效率。亚马逊云科技 AppFabric 使用生成式 AI 快速将软件即服务(SaaS)应用程序连接到曲面跨应用程序洞察。参加本小组讨论,了解亚马逊云科技合作伙伴、客户和技术领导者如何彻底改变工作。 ## 演讲精华 <font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共1200字,阅读时间大约是6分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文,请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font> 在小组讨论中,焦点主要集中在生成性人工智能如何提高软件用户和员工的生产力和参与度上。主持人Swami Sivasubranian与Anthropic的Matt、Miro的Veron以及Asana的Eric共同分享了他们在利用生成性AI功能方面的经验和见解。 Swami首先介绍了亚马逊云科技的AppFabric服务,这是一种将多个软件即服务应用连接在一起的新服务,使开发者能够构建利用来自不同应用程序数据的AI驱动的生产力功能,避免数据孤岛。通过更全面地了解来自各种来源的信息,AppFabric可以生成更丰富的洞察和行动,以增强最终用户体验。具体来说,Swami解释说,AppFabric的生产力功能可以在用户的工作流程中直接呈现其他应用程序的相关背景信息,从而创建一个更加个性化的体验,提高用户采用率和忠诚度。通过在全托管的SaaS应用程序集成和数据跨应用使用标准化方面发挥优势,AppFabric使得开发者能够专注于优化终端用户体验而非复杂的集成工作。 Veron随后分享了他的看法,解释了Miro最近推出了14项新的AI驱动功能来增强其协作软件。考虑到创新的快速步伐,他们的目标是快速原型化各种功能并收集客户反馈。他们发现这5%的功能推动了95%的使用,揭示了用户在哪里找到了最大的价值。根据这些学习,Miro现在优先考虑开发客户愿意为其支付更多费用的AI功能。在与CIO的讨论中,Veron发现有一个专门针对AI功能的预算缺口。这对于Miro来说是一个有吸引力的收入机会,只要他们能够提供符合客户需求的功能。Veron提到,他最近遇到的15位CIO中有75%的人表示他们将为一个重要的新增预算项目分配用于AI功能的意义重大的预算。 为了应对生成生成性人工智能内容可能带来的潜在问题,Miro实施了一些小的用户体验改进,例如在接受AI生成的建议之前,先将其展示给人类进行验证。这种方法为企业客户采用新的AI功能提供了信心。例如,Miro使用AI分析虚拟白板上的反馈便签,提取关键主题和有代表性的引用。这些引用会在被用户接受之前展示出来以供验证。 来自Asana的Eric分享了他们如何利用生成性AI的过程。最初,他们专注于敏捷开发的快速原型设计,以便学习和收集客户反馈。为了支持快速迭代,Asana重新训练团队在没有大量预先文档的情况下进行精益协作。模块化和可观察的代码也有助于加速学习周期。 定期的AI演示日在整个公司范围内提供曝光,同时通过合作伙伴关系加快了对横向需求(如AI工具和管道)的工作。对于战略合作伙伴关系,Asana关注的是长期的共同结果而非短期的回报。 强调用户体验的重要性,Anthropic的Matt指出,用户体验可以决定AI功能的成败。主题专家应尽早参与,以定义成功标准并提供针对所需行为的定制培训数据。随着AI能力的迅速发展,原型设计和客户输入是评估可能性的关键。 讨论负责任的人工智能实践,Matt概述了诸如展示模型工作原理和宪法AI等技术,以降低偏见和幻觉等风险。通过安全实践,Anthropic的Claude在特定攻击类型的越狱率已经低达2%,而其他行业模型的越狱率在50%左右。 Veron提到,在企业首席信息官中,生成性AI引发的担忧通常比非生成性能力更多。像在接受之前将AI建议单独显示以供人类验证这样的小的用户体验改进,已经在提供信任方面发挥了重要作用。这使得Miro能够在尊重企业客户的信任的同时推进AI功能。 Miro创建了一个切换开关,使企业管理员能够在需要时初始禁用生成式功能。当他们推出AI功能时,还为最终用户提供了明确的加入同意书选项,并更新了其服务条款。为了适应技术的快速发展,Eric引入了“运送到alpha”和“运送到生产”两个阶段。第一阶段专注于快速原型设计以进行学习,而第二阶段涉及到硬化以满足客户就绪功能的需求。这要求团队重新培训敏捷协作和模块化代码。定期演示日有助于在整个公司传播知识和一致性。 Veron解释了Miro如何询问AI如何在正在开发的每个产品中增强性能。Slack频道分享了各行各业中创新AI用例的案例。他们的数据科学团队提供内部支持,而领导层的支持和文化对实验的开放性成为基调。 Matt详细介绍了最近的AI进步是如何受到大量数据驱动模型的训练的。此外,提示工程允许在不完全重新训练的情况下实现所需的行为。这使得模型能够利用最新的企业知识。考虑到创新的步伐,评估最新功能的重要性至关重要。 该小组认为,生成性AI有潜力自动化认知,解锁人类生产力的新水平。通过自动化任务如信息分享、专业知识定位、知识管理和识别联系等,AI可以克服人类的限制,如邓巴数字。然而,增加噪声和不相关内容是需要注意的风险。 具体来说,Eric分享了最近的研究表明,90%的人在工作中使用AI时存在道德担忧。这表明了精心设计原则和审查过程以确保负责任地应用AI的重要性。 例如,Eric解释了,如果处理不当,AI驱动的资源管理可能导致偏见的绩效数据和招聘/解雇决策。因此,Asana专注于以员工为中心的方式使用AI来帮助个人根据他们的技能和兴趣来加速。 Eric解释说,清晰度是Asana的首要关注点。目标是提供足够的AI生成的背景信息以具有实用性,但不会令人不知所措。整理数据源并显示引用有助于验证来源和质量。他们的工作图数据模型专注于将推荐重点放在最相关的人和内容上。 韦罗恩和Matt强调了他们所认为的一些具有前景的应用案例,比如通过整合大量的客户反馈来发现有价值的见解,以及通过自动化手动工作流程来创建图表。由于AppFabric具备在跨应用程序间共享知识的能力,因此它能够主动提供相关的洞察。 据Matt介绍,AppFabric在处理员工每天花费超过12%的时间(即每天1小时)寻找分散在各个数据孤岛中的信息的挑战方面表现出色。他认为,主动提供跨应用程序的洞察有望显著提高生产力。例如,Asana正在使用AppFabric将其AI驱动的报告与电子邮件、聊天以及其他应用程序相关联,以便提供更全面的项目健康状况视图。这有助于发现可能分散在多个工具中的关键障碍、风险和决策。 总的来说,主要关注点包括利用客户反馈来确定高价值AI功能的优先顺序,负责地实施人工智能实践以维护信任,训练团队成员更灵活地进行协作,专注于利用AI强化独特的竞争优势,以及优化数据流以提高信号噪声比。尽管适应性的思维方式对于实现这些益处至关重要,但生成性AI在深思熟虑地运用时被认为具有自动认知和释放人类潜力的巨大潜力。 **下面是一些演讲现场的精彩瞬间:** 亚马逊云科技旗下的AppFabric使得开发者能够借助整合多个SaaS应用程序的洞察力来构建与上下文紧密相关的个性化用户体验。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/BIZ212-Enhancing_SaaS_application_productivity_with_generative_AI/images/rebranded/BIZ212-Enhancing_SaaS_application_productivity_with_generative_AI_0.png) 在这个过程中,引入了主题专家以生成强化学习数据,展示了AI模型的优秀性能实例。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/BIZ212-Enhancing_SaaS_application_productivity_with_generative_AI/images/rebranded/BIZ212-Enhancing_SaaS_application_productivity_with_generative_AI_1.png) 业内领导者们探讨了应对诸如语言模型幻觉等风险的方法,其中包括让AI遵循宪法原则、引导模型展示其工作原理以及让用户对模型的回答进行验证。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/BIZ212-Enhancing_SaaS_application_productivity_with_generative_AI/images/rebranded/BIZ212-Enhancing_SaaS_application_productivity_with_generative_AI_2.png) 领导者们还讨论了如何在提供提示时使用AI模型以避免偏见,并指出AI模型在这方面比人类更为出色。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/BIZ212-Enhancing_SaaS_application_productivity_with_generative_AI/images/rebranded/BIZ212-Enhancing_SaaS_application_productivity_with_generative_AI_3.png) 具有创新性的AI技术有望如同20世纪70年代的互联网和计算机一样,彻底改变工作和协作方式。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/BIZ212-Enhancing_SaaS_application_productivity_with_generative_AI/images/rebranded/BIZ212-Enhancing_SaaS_application_productivity_with_generative_AI_4.png) 一个AI系统可以追踪大型组织内部的联系和知识,从而帮助解决邓巴数字等问题。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/BIZ212-Enhancing_SaaS_application_productivity_with_generative_AI/images/rebranded/BIZ212-Enhancing_SaaS_application_productivity_with_generative_AI_5.png) 领导者们重点介绍了[Amazon Connect](https://aws.amazon.com/cn/connect/?trk=cndc-detail) Wisdom如何助力企业生产力应用程序以安全且注重隐私的方式利用海量信息。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/BIZ212-Enhancing_SaaS_application_productivity_with_generative_AI/images/rebranded/BIZ212-Enhancing_SaaS_application_productivity_with_generative_AI_6.png) ## 总结 1. AppFabric能够整合跨SaaS应用程序的数据,减少用户的上下文切换。这使得开发者能够利用来自其他应用程序的数据构建具有个性化和上下文相关体验的应用程序。 2. AppFabric可以驱动智能助手和工作流程,这些助手和工作流程连接了员工每天都在使用的应用程序中的洞察和行动。这创造了无缝、高效的用户体验。 3. 通过利用AppFabric跨越应用程序的数据,开发者可以减少上下文切换并提供更丰富的体验,从而提高用户的生产力和忠诚度。 总之,亚马逊云科技的AppFabric使开发者能够利用来自多个应用程序的数据在其SaaS应用程序中构建智能、个性化的体验。这通过减少断开连接工具之间的上下文切换最终提高了最终用户的生产力。AppFabric是开发者提高其应用程序中生产力和参与度的有吸引力的方式。 ## 演讲原文 ## 想了解更多精彩完整内容吗?立即访问re:Invent 官网中文网站! [2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 官方网站](https://webinar.amazoncloud.cn/reInvent2023/?s=8739&smid=19458 "2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 官方网站") [点击此处](https://aws.amazon.com/cn/new/?trk=6dd7cc20-6afa-4abf-9359-2d6976ff9600&trk=cndc-detail "点击此处"),一键获取亚马逊云科技全球最新产品/服务资讯! [点击此处](https://www.amazonaws.cn/new/?trk=2ab098aa-0793-48b1-85e6-a9d261bd8cd4&trk=cndc-detail "点击此处"),一键获取亚马逊云科技中国区最新产品/服务资讯! ## 即刻注册亚马逊云科技账户,开启云端之旅! 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