2023年回顾：企业生成式人工智能的关键洞察与未来趋势分析

Home AI News CN 2023年回顾：企业生成式人工智能的关键洞察与未来趋势分析

ChatGPT已在公众领域出现一年多了。如果从B2B技术的角度观察这一现象，不要低估消费技术的影响。像实时追踪的打车应用这样的创新，已经改变了包括商业食品和饮料分销在内的多个行业对即时交付预期的认识。

我们仍然处于理解生成式AI对企业环境影响的初期阶段。虽然大型语言模型（LLM）在市场营销和人力资源等领域已经取得了一定进展，但如何在建设、制造和运输等行业有效集成这些技术，尤其是那些正在进行数字化转型的行业，仍然是一个持续的挑战。

以下是企业如何利用生成式AI的关键见解，以及这一技术在2024年及其后可能的发展趋势。

人工与AI协作增强战略聚焦

许多员工在数据录入和消息管理等事务性工作上花费了大量时间。最近的Zapier调查显示，76%的员工每周花在战略性工作上的时间不到三小时。简化这些行政工作至关重要，以便为更具影响力的工作分配时间，而对话式AI在实现这一目标方面能发挥重要作用。

AI可以简化包括客户支持回复生成和社交媒体内容创作等数据录入、检索和交付的任务。成功应用AI需要人类用户与AI系统之间的密切协作。尽管AI在内容生成上表现出色，但人类的监督则确保了准确性、伦理使用和上下文的适应性。

LLM并非所有行业的通用解决方案

尽管LLM在信息总结和内容生成等方面表现强大，但它们并不是一刀切的解决方案，特别是在涉及实际操作的行业如运输或建筑中。这些行业面临复杂的挑战，常常需要技术的融合。例如，LLM必须与多种数据处理能力协同工作，包括自动验证和查询功能。

此外，物理操作中的数据规模和复杂性——包括视频、传感器和位置信息——即使对于最先进的LLM而言，也无法单独完全解析。

展望未来：可解释AI将增强信任与采纳

在物理操作中，AI发展的下一个里程碑将集中在将AI与物联网（IoT）相结合，提供源自多样化数据集的实时洞察。这些洞察的价值取决于用户了解数据来源和含义的程度。

为了增强对AI解决方案的信任，预计组织将优先考虑可解释AI（XAI）。XAI揭示了AI系统的决策过程，使其如何与数据互动变得清晰。这种透明度对于建立用户信任至关重要，并将导致更可靠的系统。

例如，一个执行工作流程的高级AI代理可以利用XAI来解释其决策过程，从而使用户能够引导代理达到期望的结果。

AI专业化将加剧人才竞争

虽然AI模型依赖大量数据集，但实现有效结果通常需要针对特定行业的工具。在2024年，我们预计生成式AI将持续演进，并朝着领域专属知识和实时适应性转变。例如，油气公司的AI需求与物流公司的需求将有显著不同。生成式AI与行业专长的融合将提供有价值的洞察，提升各行业的决策能力。

随着AI在产品和运营框架中更加深入，2024年对专业AI人才的需求将不断上升。除了机器学习、统计学和编程的专业知识外，各领域的AI应用所需的特定技能也将不可或缺。

此外，组织必须投資于多職能员工的技能提升，以有效利用AI工具，例如对人力资源员工进行AI助手的培训。现在优先考虑技能提升的公司将更具成功潜力；麦肯锡公司的调查表明，AI表现优异的企业在重培训员工作方面的比例是滞后企业的三倍以上。

生成式AI在2024年及其后具有巨大创新潜力。然而，要充分利用这一技术的力量，我们必须记住，人始终是技术进步的核心。正确的提示和数据对于AI解决问题至关重要，但以人为本才是确保长期成功的关键。

577.3K

立即通过一张单独的图片生成高质量的3D资产，开启您创作的新篇章。

三维建模 AI产品描述生成器

40.1K

引入AI驱动的软件测试自动化平台，彻底改变了软件开发流程。通过智能化的测试管理与执行，这些先进的平台不仅显著提高了测试效率，还能降低错误率。无论是初创企业还是大型企业，AI驱动的测试解决方案都可以为它们的产品质量保障与时间成本优化提供强有力的支持。

人工智能驱动的测试平台其他

11.3K

Superpowered 是一款备受信赖的人工智能会议记录工具，已被全球超过15,000家公司所采用。

AI 记录工具 AI会议助手

5.8M

一个不受审查的人工智能伴侣聊天室，旨在提供无障碍的对话体验，无论是非限制性还是限制性话题。

AI聊天室 AI角色生成器

Find AI tools in YBX