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2024-09-24 21 人工智能AI行业报告
与当前主要关注生成式AI的战术性效益相一致,绝大多数受访者目前依靠现成的解决方案。其中包括集 成了生成式AI的生产力应用程序(71%);集成了生成式AI的企业平台(61%);标准生成式AI应用程序 (68%);以及公开的大语言模型(LLM)(56%),如 ChatGPT。 相对较少的受访者使用了更具针对性、差异化的生成式AI解决方案,如特定行业的软件应用程序(23%)、 私有 LLM(32%)和/或开源 LLM(企业定制)(25%)。 在当前这一早期阶段,企业主要将生成式AI用于提高已有活动的效率和生产力,依赖标准的现成解决方案 是合适的。但随着生成式AI的用例更具专业化、差异化和战略性,相关的开发方法和技术基础设施也将随 之跟进。 我们何时能看到复杂、高价值的用例,真正实现差异化并针对特定公司、职能和行业的专门需求量身 定制?组织将如何整合内外部资源,创建可以实现这种战略差异化的定制生成式AI工具?特别是,能 够交付和支持这些差异化解决方案的私有或公私混合开发方法和技术基础设施是否能够作为现成技术 产品的补充?在首次季度调研中,对于应对与生成式AI部署相关的人才问题,41%的领导者表示其组织仅“略有 准备”或“毫无准备”,22%的领导者表示其组织“准备充分”或“准备很充分”。同样,对于应 对与生成式AI部署相关的治理和风险问题,41%的领导者表示其组织仅“略有准备”或“毫无准 备”,25%的领导者认为其组织“准备充分”或“准备很充分”(图7)。 较大部分领导者表示,对于技术基础设施(40%)和战略(34%),其组织“准备充分”或“准备 很充分”,但调研结果显示,仍有很大提升空间。
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