Genai não é apenas uma dor de cabeça por risco e conformidade. É um facilitador

Não é incomum que as tensões surjam entre a empresa Risco e conformidade (R&C) funções e o lado mais estratégico dos negócios. Por exemplo, o foco de uma equipe de desenvolvimento de produtos geralmente é lançar um novo item lançado rapidamente; Da mesma forma, uma equipe de marketing pode ter pressa de montar a maré de alguma tendência popular. Os funcionários de P&C, é claro, apoiam o objetivo final do crescimento dos negócios. Mas eles também podem ter que ser Killjoys, recursos de temperamento e cronogramas para garantir que novas iniciativas atendam a regulamentação, privacidade, segurança da informação, proteção ao consumidor e regras e mandatos ambientais.

== Genai está prestes a aumentar essa tensão natural. Já sendo adotada de maneira descentralizada por muitas empresas para realizar tarefas críticas, a tecnologia está aumentando as preocupações de novas privacidade, jurídica e regulamentar para as equipes de P&C - que geralmente se sentem prejudicadas ao abordá -las. Mas seus requisitos rigorosos provavelmente aumentarão a ansiedade sentida pelas empresas que tentam equilibrar a inovação com a conformidade. Com muita frequência, as equipes de P&C podem tentar evitar essa preocupação desencorajando a adoção de Genai.

The recently enacted EU AI Act attempts to provide incremental guardrails for the technology based on its specific level of risk. But its stringent requirements will likely add to the anxiety felt by companies attempting to balance innovation with compliance. Too often, R&C teams may try to dodge this worry by discouraging adoption of GenAI.

No entanto, o desconforto organizacional não é um resultado inevitável. Em vez de impedir o uso de Genai, as equipes de P&C devem ser proativas em adotar a tecnologia, usá -la para aprimorar sua capacidade de gerenciar mais eficiente e com capacidade de maneira capaz em suas empresas. Ao obter uma compreensão em primeira mão da tecnologia, incluindo suas limitações e riscos, eles melhorariam seu próprio desempenho e reforçando a inovação tecnológica e sua capacidade de gerenciá -la em toda a organização.

Broadly speaking, GenAI (often in combination with traditional AI ) pode melhorar a eficácia de P&C, reduzindo o trabalho manual e aprimorando a identificação, o monitoramento e a mitigação de riscos. Por sua vez, isso poderia elevar os profissionais de risco ao campo de parceiros estratégicos, em vez de apenas jogadores em um centro de custo.

Benefícios complementares

Genai tem a capacidade única de produzir rapidamente conteúdo novo, geralmente criativo, com base em texto, imagens, vídeos, dados, código de programação e simulações existentes. Essa saída se encaixa perfeitamente com os tipos de melhorias que as empresas buscam. Em praticamente qualquer setor e função do setor, a Genai pode lidar com tarefas repetitivas e menos envolventes, liberando equipes para enfrentar mais atividades de agregação de valor. De fato, uma pesquisa global do BCG com cerca de 13.000 trabalhadores em uma série de indústrias constatou que 58% daqueles que usam ferramentas genai estão economizando pelo menos cinco horas por semana. Isso geralmente leva a economia de custos e novas abordagens para pensar em produtos, comunicações e serviços internos e externos, relações com os clientes e até tomada de decisão.

In our analysis of where GenAI can bring the most shared value between R&C and the other layers of the business, three key areas emerge:

• Operational Efficiency and Cost Savings. Just as GenAI can lessen complexity, manual labor, and Custos em operações , ele pode gerar dados sintéticos sob demanda, extraindo e harmonizando a entrada de vários sistemas e plataformas internos e externos. Por exemplo, o Genai pode revisar instantaneamente resmas de contratos e transações para discrepâncias ou desvios de regulamentos e políticas internas. Em nossa experiência, o Genai pode aumentar a produtividade nas tarefas administrativas em até 30% e reduzir os custos em mais de 10% (ver Anexo 1), enquanto reduzem significativamente o risco.
• Mitigação de risco em tempo real. e outros padrões regulatórios. Por exemplo, ele pode examinar feeds de câmera, benchmarks operacionais e dados do sensor para detectar riscos em potencial, permitindo que a intervenção imediata aborde riscos e violações antes de aumentarem. No processo, a tecnologia também pode otimizar os relatórios regulatórios resumindo as descobertas e gerando rascunhos de documentação de conformidade para revisão humana. GenAI’s ability to provide deeper insights through the simultaneous synthesis of huge volumes of disparate data can be used to monitor job sites in real time for compliance with safety, environmental, and other regulatory standards. For example, it can examine camera feeds, operational benchmarks, and sensor data to detect potential hazards, allowing immediate intervention to address risks and violations before they escalate. In the process, the technology can also streamline regulatory reporting by summarizing findings and generating draft compliance documentation for human review.
• Alinhamento com objetivos de negócios estratégicos. O uso de Genai permite que as organizações escalem recursos em várias funções simultaneamente. Uma empresa estreando um novo produto pode configurar uma ferramenta para analisar riscos, qualidade e desempenho real, desde P&D e engenharia até marketing, lançamento e uso do cliente. Dessa forma, a Genai ajuda a garantir que os requisitos de conformidade relacionados à segurança, rotulagem e privacidade de dados sejam abordados no início do processo de desenvolvimento e que o feedback do cliente gera continuamente as melhorias da qualidade após o lançamento. É importante ressaltar que esses recursos vinculam iniciativas de P&C diretamente às metas de crescimento e inovação da empresa. Essa evolução não é apenas uma atualização tecnológica, mas uma ferramenta estratégica que está reformulando paisagens organizacionais. Além disso, o surgimento de Genai é perfeitamente cronometrado, montando uma onda de interesse na IA em todas as suas formas. De acordo com uma pesquisa recente do BCG com 1.400 executivos de suítes C, 85% dos entrevistados planejam aumentar seus investimentos de IA/Genai em 2024. Além disso, 67% das empresas que investem US $ 50 milhões ou mais antecipam a economia de custos em mais de 10%, e 80% deles esperam que a tecnologia seja expandida em que o mercado de um pouco de mercado. Com tarefas rotineiras, como gerenciamento de conhecimento, desenvolvimento de código e produção de resumos de reuniões. Esperamos que, no próximo ano, a implantação da Genai se amplie significativamente, reformulando funções cruciais como TI, Atendimento ao Cliente,

Rapid Adoption of GenAI

GenAI builds on traditional AI, driven by advancements in deep learning and data proliferation. This evolution is not merely a technological upgrade but a strategic tool that’s reshaping organizational landscapes. Moreover, the emergence of GenAI is perfectly timed, riding a surge of interest in AI in all its forms. According to a recent BCG survey of 1,400 C-suite executives, 85% of respondents plan to increase their AI/GenAI investments in 2024. Moreover, 67% of companies investing $50 million or more anticipate cost savings of more than 10%, and 80% of them expect the technology to expand market access.

Many of today’s implementations involve small-scale pilots within a single business unit or improving productivity by tackling rote tasks such as knowledge management, code development, and producing meeting summaries. We expect that within the next year, GenAI deployment will broaden significantly, reshaping crucial functions such as IT, customer service, Vendas e marketing , Design de Produto e Engenharia. Essa resposta é impulsionada em parte pelo fato de que muitas das aplicações iniciais da Genai estão em setores fortemente regulamentados, como serviços financeiros. Outros segmentos com perfis de risco significativos ou requisitos de conformidade - incluindo cuidados de saúde, produtos de consumo, energia e setor público - estão entre os mais entusiasmados com a promessa de Genai e provavelmente verão a próxima onda de implementações.

In the face of this fast-paced expansion, 70% of company legal, compliance, and privacy leaders surveyed by Gartner Group said that rapid GenAI adoption tops the list of issues that they must deal with over the next two years. This response is driven in part by the fact that many of the initial GenAI applications have been in heavily regulated sectors such as financial services. Other segments with significant risk profiles or compliance requirements—including health care, consumer products, energy, and the public sector—are among the most enthusiastic about GenAI’s promise and will likely see the next wave of implementations.

Abaixo, analisamos as perspectivas e aplicações da Genai em uma série de setores críticos e exploramos como as equipes de P&C podem usar o Genai para gerenciar melhor os riscos regulatórios, legais e outros riscos, incluindo aqueles que poderiam afetar as novas aplicações de genai. Talvez isso explique por que as equipes de P&C das empresas da Fintech adotaram essa tecnologia em maior grau do que seus colegas em qualquer outro setor, de acordo com pesquisas conduzidas pelos analistas da Moody. As aplicações mais promissoras são maneiras pelas quais as unidades de risco e negócios podem usar colaborativamente a Genai para detecção de fraude. A Genai pode criar conjuntos de dados de transações ficcionais diversas e abrangentes que simulam atividades financeiras do mundo real, incluindo padrões fraudulentos raros. Esses conjuntos de dados podem ser alimentados em sistemas de ML para aprimorar seu pool de conhecimento e melhorar sua capacidade de isolar esquemas de fraude sutis e complexos. Esses modelos de ML enriquecidos podem ser testados contra dados históricos para garantir que eles estejam identificando com precisão fraudes, minimizando falsos positivos. Esse aplicativo de risco melhora a detecção de fraude e reduz as perdas financeiras associadas a ele. Também permite que as instituições financeiras escalarem seus recursos de detecção em um ambiente mais automatizado e sem a necessidade de uma extensa coleta de dados reais. Um sistema Genai pode reunir, agrupar e analisar automaticamente os dados relevantes para a reivindicação de fontes internas e externas, destacando anomalias, padrões e correlações que melhor ilustram comportamentos ilícitos. Isso reduz drasticamente o tempo necessário para investigar reivindicações de fraude, permitindo resoluções mais rápidas, minimizando o esforço manual e liberando recursos para outras tarefas críticas. O Genai pode reduzir significativamente as fases de P&D, analisando os vastos volumes de dados médicos para identificar possíveis candidatos a vacinas com base em genética de patógenos e respostas imunes ao paciente. Além disso, pode simular cenários de teste com base em insights de dados sintetizados e prever a eficácia dos candidatos a vacinas, permitindo que os desenvolvedores refinem as formulações de vacinas. Além disso, eles facilitam a documentação regulatória escrevendo armazenando e reunindo dados volumosos referentes a todas as fases do processo de P&D e depois redigindo os relatórios iniciais. Métodos tradicionais de mascaramento de dados, que normalmente envolvem remover informações identificáveis, executam o risco de revelar erroneamente registros pessoais. Um programa GENAI pode mitigar essas preocupações criando versões sintéticas de registros eletrônicos de saúde (EHRs) projetados para refletir de perto as propriedades estatísticas dos dados reais do paciente sem incluir informações confidenciais. Como esses conjuntos de dados são tão robustos e úteis quanto os EHRs reais, eles podem ser usados ​​para o desenvolvimento de medicamentos e vacinas, previsão de doenças, análise de eficácia do tratamento e desenvolvimento de estratégias de medicina personalizadas. Os conjuntos de dados sintéticos podem ser compartilhados mais gratuitamente na empresa e até na comunidade de saúde em geral, promovendo a colaboração e a inovação e acelerando as iniciativas de P&D. E para o lado de P&C dos negócios, os regulamentos de privacidade do paciente, como o HIPAA nos EUA, são satisfeitos sem a necessidade de limpeza de dados extensos e revisões legais associadas ao uso de dados reais do paciente.

Financial Services: Optimizing Fraud Detection

Many large financial services firms have already adopted GenAI applications. Perhaps that explains why R&C teams at FinTech firms have embraced this technology to a greater degree than their counterparts in any other sector, according to research conducted by Moody analysts. The most promising applications are ways that risk and business units can collaboratively use GenAI for fraud detection.

One of the more valuable examples involves implementing GenAI to train and expand the capabilities of machine learning (ML) fraud detection models. GenAI can create diverse and comprehensive fictional transaction datasets that simulate real-world financial activities, including rare fraudulent patterns. These datasets can be fed into ML systems to enhance their knowledge pool and improve their ability to isolate subtle and complex fraud schemes. These enriched ML models can then be tested against historical data to ensure that they are accurately identifying fraud while minimizing false positives. This risk application improves detection of fraud and reduces financial losses associated with it. It also enables financial institutions to scale their detection capabilities in a more automated environment and without the need for extensive real data collection.

Importantly for the compliance staff, such programs facilitate and streamline suspicious activity report (SAR) writing and the investigation of fraud claims. A GenAI system can automatically gather, collate, and analyze data relevant to the claim from internal and external sources, highlighting anomalies, patterns, and correlations that best illustrate illicit behaviors. This drastically reduces the time required to investigate fraud claims, enabling quicker resolutions, minimizing manual effort, and freeing up resources for other critical tasks.

Health Care: Enabling Faster and Safer R&D for Vaccine and Drug Development

Identifying potential vaccine targets is a complicated process, during which precious time can be lost going down blind alleys. GenAI can significantly shorten the R&D phases by first analyzing vast volumes of medical data to identify potential vaccine candidates based on pathogen genetics and patient immune responses. Further, it can simulate testing scenarios based on synthesized data insights and predict the efficacy of vaccine candidates, allowing developers to refine vaccine formulations.

Programs like this can shrink the timeline for bringing new vaccines to market, lowering R&D and labor costs while improving predictability of clinical trials and vaccine outcomes. In addition, they facilitate regulatory documentation writing by storing and collating voluminous data pertaining to every phase of the R&D process and then drafting the initial reports.

For R&C units, R&D efforts in health care are extremely sensitive because assembling historical patient data and analyzing the efficacy and dangers of a potential drug or treatment can unintentionally breach privacy. Traditional methods of data masking, which typically involve stripping out identifiable information, run the risk of mistakenly revealing personal records. A GenAI program can mitigate these concerns by creating synthetic versions of Electronic Health Records (EHRs) designed to closely mirror the statistical properties of the actual patient data without including any sensitive information. Because these datasets are as robust and useful as real EHRs, they can be used for drug and vaccine development, disease prediction, treatment efficacy analysis, and the development of personalized medicine strategies.

This is a win-win for health care organizations. The synthetic data sets can be more freely shared within the company and even the health care community at large, fostering collaboration and innovation and speeding up R&D initiatives. And for the R&C side of the business, patient privacy regulations, such as HIPAA in the US, are satisfied without the need for extensive data scrubbing and legal reviews associated with using actual patient data.

Consumer Goods: Producing Personalized Marketing Content That Protects Privacy

Para todas as empresas que fabricam ou vendem produtos de consumo, o Santo Graal é capaz de personalizar o conteúdo de marketing para que corresponda aos interesses dos compradores, mesmo quando essas preferências mudam ao longo do tempo. O Genai pode ser extremamente valioso aqui, combinando dados do consumidor de centenas de fontes, analisando padrões de compras com base em dados demográficos precisos do consumidor e produzindo conteúdo e recomendações personalizadas que podem aumentar as vendas. Além disso, com o processamento de linguagem natural, os programas da Genai podem ler feedback do cliente, revisões e conversas de mídia social, extraindo informações sobre o sentimento do consumidor e as tendências do produto. As equipes de risco podem mitigar essa possibilidade usando o Genai para pré-programar suas plataformas com filtros de conformidade. Esses filtros garantem que qualquer conteúdo usado ou personalizado material de marketing produzido e distribuído aos consumidores atenda aos padrões de privacidade local, incluindo regras rigorosas como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) da UE. De fato, as técnicas de criptografia e anonimização orientadas a Genai podem permitir que os profissionais de marketing compartilhem informações sobre o comportamento do consumidor nos departamentos da empresa e até com parceiros externos. Isso pode abrir a porta para discussões multiníveis que podem melhorar a campanha de marketing.

However, because these campaigns dig deeply into consumer data, privacy may be compromised. Risk teams can mitigate this possibility by using GenAI to pre-program their platforms with compliance filters. Such filters ensure that any content used or personalized marketing material produced and distributed to consumers meets local privacy standards, including stringent rules like the EU’s General Data Protection Regulation (GDPR). Indeed, GenAI-driven encryption and anonymization techniques could allow marketers to safely and lawfully share insights about consumer behavior across company departments and even with external partners. This can open the door for multilevel discussions that could improve the marketing campaign.

Depois que essas salvaguardas de privacidade forem implementadas, a tecnologia Genai pode ser usada para desenvolver programas de treinamento para ensinar os funcionários a construir suas próprias campanhas de marketing personalizadas orientadas à privacidade, sem usar a IA, permitindo que a criatividade humana continue a desempenhar um papel-chave e evitar a excesso de confiança na tecnologia robótica. Primeiro, a eficiência operacional-principalmente, as linhas de tempo de entrada no mercado-podem melhorar bastante a criação automatizada de vendas personalizadas e conteúdo promocional. Segundo, há menos desafios ou infrações regulatórias porque esses programas são pré-escolados e monitorados continuamente para conformidade com as regras de proteção de dados. Essa personalização focada na privacidade em escala pode ser uma poderosa ferramenta de vendas, melhorando simultaneamente as taxas de conversão do consumidor e a confiança do cliente. A Genai oferece um possível caminho para navegar na distância entre estratégias e regulamentos de crescimento. A tecnologia pode ser usada para analisar imagens de satélite para identificar os caminhos compatíveis mais ambiental e regulamentar para novos projetos de infraestrutura de energia. Além disso, ele pode integrar e visualizar continuamente o feedback da comunidade e do regulador, bem como as respostas dos fabricantes de políticas, para que sejam considerados durante todo o processo de desenvolvimento do projeto. O retrabalho caro é eliminado, pois esses projetos são projetados para "fazê -lo certo e fazê -lo uma vez" para atender aos regulamentos de proteção ambiental. E a documentação de conformidade pode ser rapidamente elaborada conforme necessário, reduzindo o tempo perdido para produzir relatórios extensos e aguardar os reguladores para aprovar as fases do projeto. Igualmente importante, a reputação de uma empresa de energia pode ser reforçada por essas iniciativas da Genai, porque eles demonstram um compromisso de trabalhar em estreita colaboração com os reguladores para alcançar o desenvolvimento sustentável de energia. Os programas Genai podem servir como um copiloto virtual para a equipe de campo, navegando por enormes bases de conhecimento histórico e literatura atual para produzir orientação técnica passo a passo e experiência em tempo real sobre a execução até os procedimentos de trabalho mais complexos. Esses programas ofereceriam soluções otimizadas e seguras, minimizando o risco de erro humano. O acesso instantâneo a conselhos cruciais para operações de campo também pode gerar ganhos de eficiência. A duração média do trabalho para operações de diagnóstico e reparo pode ser reduzida em 15% a 20%, o que aumenta o tempo de atividade do ativo. E como a solução de problemas é automatizada e minimizada, a quantidade de tempo gasto em reencaminhar atividades de campo e equipamento também cai - até 20%.

The primary benefits to a consumer goods company of combining marketing and risk management in a GenAI program are twofold. First, operational efficiency—primarily, sped-up go-to-market timelines—can vastly improve the automated creation of personalized sales and promotional content. Second, there are fewer regulatory challenges or infractions because these programs are pre-scrubbed and continuously monitored for compliance with data protection rules. Such privacy-focused personalization at scale can be a powerful sales tool, simultaneously improving consumer conversion rates and customer trust.

Energy: Maximizing Environmentally Friendly Projects and Field Safety

In the oil and gas sector, tapping into a new, promising reserve can often be slowed by environmental regulations that require multiple layers of approval before extraction can begin. GenAI offers a possible pathway for navigating the distance between growth strategies and regulations. The technology can be used to analyze satellite imagery to identify the most environmentally and regulatory compliant paths for new energy infrastructure projects. Moreover, it can continuously integrate and visualize both community and regulator feedback, as well as policymaker responses, so that they are considered throughout the project development process.

These collaborative programs can have a meaningful impact on an energy company’s bottom line, saving significant amounts of money and bringing reserves online more quickly. Expensive rework is eliminated as these projects are designed to “do it right and do it once” to meet environmental protection regulations. And compliance documentation can be rapidly drafted as needed, reducing time lost to producing extensive reports and waiting for regulators to approve project phases. Equally important, an energy company’s reputation can be bolstered by these GenAI initiatives because they demonstrate a commitment to working closely with regulators to achieve sustainable energy development.

Worker safety is another critical risk component in the energy sector, where field technicians often work with heavy equipment and other potentially dangerous elements. GenAI programs can serve as a virtual copilot for field staff, surfing through huge historical knowledge bases and current literature to produce step-by-step technical guidance and expertise in real time about executing even the most complex job procedures. Such programs would offer optimized and safer solutions, minimizing the risk of human error. Instantaneous access to crucial field operations advice can also drive efficiency gains. Average job duration for diagnostic and repair operations can be reduced by 15% to 20%, which increases asset uptime. And as troubleshooting is automated and minimized, the amount of time spent on reworking field and equipment activities also falls—by as much as 20%.

Setor público: Promovendo os resultados da eficiência e rastreamento

In the public sector, performance audits are critical to ensure that financial, administrative, and technical operations are efficient and meet regulatory standards and that spending on programs is carefully monitored for fraud and waste. GenAI applications can be a watchdog for these government activities, tracking day-to-day performance against goals and best practices as well winnowing relevant news sources and complex reports to piece together patterns that could indicate potential problem areas.

Using this information, GenAI can alert government agencies and R&C teams about newly identified and possibly emerging threats that could derail programs or services and that need to be monitored or mitigated. These risks can also be prioritized based on their threat level, which in turn would allow for more informed planning decisions and resource allocation designed to address hot spots. In addition, budgeting models could be more automated and adjusted more frequently.

Outra área em que Genai poderia fazer uma diferença significativa no setor público estaria na redação contratada para compras e outras atividades do setor público. Normalmente, a criação de um contrato pode levar dias e exigir centenas de horas legais e vários níveis de aprovação. Um bot genai pode ser alimentado com dados genéricos e específicos sobre o projeto e elaborará o contrato inicial para a revisão humana. Também pode revisar a produção final para conformidade com os regulamentos de compras e outros requisitos legais. Os Chatbots, os programas Genai amplamente disponíveis com os quais a maioria das pessoas já está familiarizada demonstrou o potencial de usar essa tecnologia para ajudar na redação de documentos complexos e seria aplicável a contratos de compras. Avaliação, monitoramento e mitigação de maneiras que se vinculam diretamente a apoiar estratégias de crescimento. As capacidades da Genai permitem que os gerentes de risco se concentrem em objetivos prospectivos e gerenciamento de riscos de maior prioridade e decisão baseada em riscos, afastando-se de atividades demoradas e com menor valor. Padrões éticos, legais e regulatórios. Com seus recursos avançados para criar novos conteúdos e insights a partir de vastos conjuntos de informações, a Genai pode potencialmente introduzir vieses, contando com os "fatos" errados, influenciar negativamente a tomada de decisão e os resultados. Além disso, pode violar a privacidade individual, vazando dados pessoais inadvertidamente que deveriam ter permanecido não revelados ou anonimizados. Isso envolve cinco ações:

The Need for Responsible AI

Clearly, GenAI can play a transformational role in the future of R&C in virtually any sector, changing the function into a more dynamic, competitive asset that proactively manages risk identification and assessment, monitoring, and mitigation in ways that tie directly into supporting growth strategies. GenAI capabilities allow risk managers to focus on forward-looking objectives and higher-priority risk management and risk-based decisioning, moving away from time-consuming, lower-value-add activities.

However, because GenAI can serve as a tool for ensuring compliance with, among other things, privacy regulations and the way companies protect sensitive data, it must be adopted along with responsible AI (RAI) practices to prevent it from infringing ethical, legal, and regulatory standards. With its advanced capabilities to create new content and insights from vast pools of information, GenAI can potentially introduce biases by relying on the wrong “facts,” negatively influence decision making and outcomes. Furthermore, it can violate individual privacy by inadvertently leaking personal data that should have remained undisclosed or anonymized.

To ensure that ethical boundaries and privacy are respected, preemptive RAI approaches must be embedded into the application lifecycle. This entails five actions:

• Develop a risk framework to clearly and quickly identify high-risk GenAI applications that require careful review and risk mitigation controls.
• Establish RAI leadership and committees to continually advise product teams on risks and guardrails for GenAI applications and track implementation.
• Integrate RAI into existing product development and risk processes to standardize and simplify risk mitigation.
• Thoroughly test and evaluate GenAI systems to prevent unexpected and highly visible failures post-launch and set up a monitoring process through the life of the systems.
• Share your RAI code of conduct with customers and partners to differentiate the brand and improve competitive position.

Embracing RAI is not just a matter of ethical compliance but also a strategic imperative and a way to fully realize the benefits of the technology (see Exhibit 2). In a period when AI is increasingly under scrutiny by regulators for the potential harm it could inflict, RAI helps companies build reputations for being on the right side of the ethical divide and for taking their purpose and company values—including social responsibilities—seriously. Companies that embrace RAI attract customers, employees, and investors who prefer to be involved with organizations that are forward-thinking and trustworthy, perhaps believing that these organizations are also more likely to be innovative and ahead of the curve with other essential initiatives that affect growth directly.

Conclusão

Embora muito sobre a Revolução Genai seja desconhecido e desconhecido, já está ficando claro que essa tecnologia não pode ser ignorada por organizações que esperam ser líderes em seus setores. E como a adoção generalizada de Genai é inevitável, as equipes de P&C devem ser os adultos da sala - garantindo que as práticas de RAI sejam implementadas.

As unidades de R&C estão cometendo um erro se verem Genai apenas como uma ameaça, uma tecnologia de que devem proteger a organização. Em vez disso, eles devem abraçá -lo como uma ferramenta que pode melhorar seu desempenho de maneiras sem precedentes - mesmo, talvez ironicamente, melhorando sua capacidade de garantir que ela seja usada adequadamente em toda a organização. Afinal, a Genai não é apenas uma embarcação para obter informações melhores e mais perspicazes, também suporta as capacidades-da conformidade regulatória à eficiência operacional à inovação-que leva ao sucesso sustentado. Inscreva -se