GenAI是一项技术，它让人们可以与大量数据对话，并从这些数据中创造出新的、原创的内容，它有望从目前被冻结在数据库、CRM等结构化数据系统中的数据中解锁巨大价值，或许最重要的是，从包括文档和电子表格在内的非结构化形式的数据中解锁价值。

在大约1440年古登堡发明活字印刷术之前，教会控制着信息，包括柏拉图、苏格拉底、修昔底德等人的古典著作。古登堡之后发生了什么？信息被释放到社会的手中，推动了文艺复兴、宗教改革、启蒙运动以及基于启蒙思想的第一个民族国家：美国共和国。

GenAI是21世纪的古登堡印刷机，它将解锁信息，并创造出新的和原创的数据。

以我的方式，我创造了“Colony定律”：有了GenAI，信息的价值每年将翻一番，这种价值将以两种方式体现：1）访问将大大扩展 2）新的和原创的信息将被创造——用两个词来说：访问和创造。

迄今为止的实际经验教训

Forrester的客户曾对我说，“嘿George，我喜欢历史/哲学课，但你实际上如何用GenAI构建一些东西？”

Forrester有一大堆数据（我们有很多研究）。一年前，我们开始构建一个GenAI模型，使我们的客户能够与我们的研究对话，我们称之为Izola，并在五月向所有Forrester Decisions客户提供。

作为CEO，我从这次经验中学到了五个教训：

1. 这将是你做过的最简单的事情，也是你做过的最困难的事情。让你的模型运行起来不会花很长时间——根据你的程序员的聪明程度和你现有的基础设施（如AWS），大约需要六到八周，但这个模型不会可靠，其输出准确性将在60%左右——这对你的客户或用户来说是不够的，达到80%或更高的准确性很难，要花六到八个月的时间和大量的测试和工作才能达到这一点。在此过程中，我们经历了四个基础模型，从Bard开始，然后是Llama，再到Orca，最后是Mistral，所以不要被早期的成功所迷惑——你还有很多工作要做。

2. 你无法预测最好的想法会来自哪里。我有客户问我，“我们想建立一个GenAI平台——在哪里可以找到专家来做这件事？”现实是，目前没有现成的GenAI专家团队——这是一个快速变化的新计算机科学领域，所有参与者都在即兴学习。在我们的案例中，一个暑期实习生——来自BYU的计算机科学本科生——让我们的第一个模型上线了，然后我们将他的工作与Forrester开发团队构建的原型结合起来，他们的合作加快了我们的模型进程，我们开始快速解决问题，这个过程中的教训是，你的GenAI突破不会来自预期的地方。你必须打开许多门，并让许多人通过这些门，让一千朵花开。

3. 费用不高。这些工具相对便宜，模型也是现成的，你不需要打破预算来取得进展。你应该能够以不到100万美元的成本实现一个可用的系统。你的目标应该是同时进行10个GenAI项目，并争取在年底之前将其中一个系统投入生产。重点不在于资金，而在于你的团队在识别高回报应用时的创造力。想象力和冒险精神才是宝贵的资源，而不是金钱。

4. CEO必须提供支持。Forrester负责这个项目的人说：“让CEO参与其中是我最终的秘密武器。当我需要更多资金，或者需要在新技术上冒险，或者组织对我产生怀疑时，CEO支持了我。”要在GenAI方面取得进展，作为CEO的你必须具备基本的工作知识。你必须成为一个“受过教育的业余爱好者”，并建立Forrester所谓的人工智能商数（AIQ）。在你的手机上安装OpenAI ChatGPT应用程序——更好的是，把它装在你孩子的手机上，让他们教你这是什么。

5. 行动起来。听Taylor Swift的音乐或看她的电影很有趣，但去参加她的演唱会会更有趣。不要被围绕GenAI的流行词和科幻废话吓倒，也不要让它阻止你进行开发。记住，这只是增加了一些步骤的编程——是优秀软件工程的下一个领域，所以不要把事情复杂化，也不要想得太多——向前迈进。

GenAI缩小你与客户之间的差距

与所有开发项目一样，没有捷径可走，前方的道路充满障碍。那么，为什么公司应该构建GenAI应用程序？目的是什么？简单的答案是：客户。

在你的公司和客户之间有许多障碍：糟糕的网站、受GDPR限制的电子邮件、无效的广告、谷歌搜索、搜索引擎优化、目录、竞争对手。你的客户试图透过所有这些障碍看到你——但最终的图像是模糊、黑暗和失真的。

如果做得好，GenAI有潜力打破这些障碍，使客户能够直接与你的公司对话，而无需通过中间人或不必要的步骤。你的模型应该能让你更好地了解客户——他们是谁，他们的行为如何变化，以及他们真正想要的是什么。在客户时代，没有比这更重要的任务了。