麥肯錫推出全新生成式AI工具Lily,提升工作效率和創造力
目錄
- 簡介
- 關於麥肯錫
- Lily的介紹
- Lily的目標
- Lily的功能
- 麥肯錫的部落格文章介紹Lily
- 麥肯錫對生成式人工智慧的看法
- 學習Lily的過程
- 實施Lily的過程
- Lily接管的最終階段
在麥肯錫全新生成式AI工具Lily的幫助下,提高工作效率和創造力 😄
生成式人工智慧(Generative AI)在近年來的發展中,成為各大公司競相研發的方向之一。作為全球最大的全方位顧問公司之一,麥肯錫(McKenzie)當然也不例外。他們最近推出的生成式AI工具Lily,為公司的員工提供了更高效的工作方式,同時釋放了他們更多的時間和精力,用於解決複雜的問題和和擴展專業能力。
關於麥肯錫
麥肯錫,哈佛商學院教授詹姆斯·O·麥肯錫(James O. McKinsey)於1926年創立的全球管理顧問公司。他們的服務領域包括公共部門、私營部門和社會部門,與世界領導者和組織合作,提供優質的咨詢服務。隨著人工智慧領域的迅速發展,麥肯錫也選擇研發自己的生成式AI工具Lily,以提升員工的工作效率和創造力。
Lily的介紹
Lily是麥肯錫開發的一款生成式AI工具,旨在消除傳統的郵件撰寫和報告組合等常規工作,為顧問提供更多時間和空間,從事問題解決、客戶互動和專業能力提升。Lily是一款基於大型語言模型的AI工具,它可以訪問過去的數據和經驗,並根據這些數據和經驗提供未來的解決方案和創新性解答。這個概念真的很酷,麥肯錫絕對擺脫了當前許多存在於咨詢業的競爭對手。
Lily的目標
Lily的主要目標是提供麥肯錫員工所需的最佳實踐模式和數據,進一步幫助他們完成特定問題的解答和金融咨詢項目。通過整合麥肯錫的全部數據,Lily能夠識別形成多年的最佳模式,並將這些模式應用於該領域。這對於麥肯錫來說真的很厲害,它超越了當今世界上許多咨詢公司。
Lily的功能
Lily作為一個生成式AI工具,它能夠從麥肯錫的全部數據中提供最佳模式和有用的數據。它能夠回答員工在工作中遇到的各種問題,提供創新的解決方案和過去數據中的領先優勢。這真的太棒了!麥肯錫員工可以使用Lily進行各種查詢,並從過去的數據中獲得創新解決方案的支持。這為他們的工作增添了更多的樂趣。
然而,對於麥肯錫來說,這也是一個讓人擔心的問題,因為在幾年之後,當Lily的AI模型經過訓練後,它可能會取代人類員工。因此,我們必須充分認識到人工智慧的重要性,努力學習這項技能,以免被其他人取代。
麥肯錫的部落格文章介紹Lily
麥肯錫在其部落格上發布了一篇文章,向全世界介紹了Lily。在這篇文章中,麥肯錫描述了Lily作為一個生成式AI工具的經濟潛力,並討論了科技在幾十年來給人們帶來的超能力。Lily將麥肯錫的全部知識集結在一個平台上,這是麥肯錫首次這樣做,這將使員工能夠花更多的時間與客戶互動,激發洞察和建議並最大化創造的價值。這篇文章的觀點非常有價值,如果你想了解更多關於麥肯錫對於生成式AI的見解,不妨閱讀一下這些文章。
麥肯錫對生成式人工智慧的看法
麥肯錫對於Lily這種生成式AI工具的潛力非常樂觀。他們認為Lily不僅帶來了顯著的工作效率提升,還能啟發人們以全新的方式看待問題並找到解答。Lily的價值不僅僅體現在提高生產力方面,更在於它能夠帶來新的思路和解決問題的方式。麥肯錫對於他們這一生成式AI工具的創新產品感到非常興奮,並且相信它將成為自己和其他顧問公司發展生成式AI工具的重要參考。
學習Lily的過程
讓我們先來看看Lily的學習過程。它獲取了麥肯錫的全部數據和知識庫,並從中學習。它可以學習每一封來自客戶的郵件、每一個項目的報告、每一個簡報,甚至每一個數字和統計數據。這次麥肯錫真的是做大了!Lily從全部數據中學習,並利用這些數據和經驗來提供未來的解決方案和過去的優秀案例。這真的很厲害!
實施Lily的過程
學習過程完成後,Lily進入了實施階段。在這個階段,Lily幫助員工實施之前學到的知識。它可以幫助員工撰寫每一封麥肯錫的郵件,編寫每一份客戶報告,製作演示文稿,提供洞察和識別模式。這真的很神奇!Lily減少了商業分析師、數據分析師等職業的需求,因為它可以提供更好的建議。這須真的是效率提升了,但同時也讓人感到恐懼,畢竟Lily在未來可能代替一些人類員工。
Lily接管的最終階段
現在,讓我們來談談Lily的最終階段,即第三階段。在這個階段,Lily完全接管工作。儘管這個階段離我們還很遠,但它並非不可及。屆時,Lily可以與客戶進行全方位互動,提供更好的洞察和建議。它可以寫郵件、生成報告、製作演示文稿,而無需任何人類的幫助。Lily將以成本效益的方式尋求最佳解決方案,優化人類效率和企業效率,這對客戶和公司都是最優選的。
想像一下的力量!
最後,我們來看一個例子,雖然不是來自Lily生成的AI工具,但我們可以用Chat GPD進行類似的角色定義。讓我們假設Chat GPD是一家顧問公司的股東。我們將給它一個問題,看它如何回答。這是問題:「ESG(環境、社會和治理)報告的最佳實踐是什麼?」現在我們來看看Chat GPD的回答:
透過Chat GPD的回答,我們可以看到AI是如何提供詳盡且有用的答案的,即使它沒有受過特定公司的訓練,也沒有具體的數據。這只是為了演示AI的工作原理。想像一下,如果Lily接受了如此多的訓練並擁有如此多的數據,它將能夠以接近100%的準確性回答客戶的問題。這真的很神奇!
希望通過這篇文章,你能更多地了解關於麥肯錫全新生成式AI工具Lily的知識。如果你喜歡這篇文章,請訂閱我們的頻道,與你的朋友、家人和同事分享。謝謝觀看,再見!