企业中生成性人工智能的崛起
企业正在迅速挖掘生成性人工智能的潜力，这标志着技术采纳的重要趋势。据Gartner预测，在未来两年内，全球前500大公司的半数董事会成员将利用生成性人工智能进行创意构想、场景规划和决策优化。正如思科Outshift的高级副总裁Vijoy Pandey所指出的，虽然一些组织可能因为害怕被淘汰而行动，但这一转变也带来了巨大的机遇。然而，许多企业在有效扩展生成性人工智能方面面临挑战。
“这是过去十年最重要的科技转型之一，”Pandey解释道。“它彻底改变了创造力、生产力、产品创新和收入来源，解锁了新的应用场景，并重新定义了现有的场景。”
扩展生成性人工智能的挑战
采用人工智能面临着诸多重大挑战，包括成本、准确性、数据隐私、消除偏见以及在不断发展的环境中管理规模的复杂性。
“这一领域的演变速度既迅猛又多样，跟上节奏成为一大挑战，”Pandey指出，“此外，技能差距也是一个主要障碍，尤其是在高级大型语言模型方面，许多企业觉得部署和管理这些模型复杂而令人畏惧。”
虽然概念验证试点较易实施，但生成性人工智能的长远成功在于提供真正的价值，而非表面的解决方案。
“重点必须放在实际成果上，比如提升生产力、激发创造力或创造新的收入来源，”Pandey强调。“组织往往基于初期的小规模成功仓促推进项目，却未能充分意识到大规模实施的复杂性。”
应对数据和隐私挑战
大规模部署生成性人工智能会暴露出多项数据管道挑战。“旅程从数据开始，”Pandey指出，“许多组织缺乏统一的数据湖，通常依赖零散的数据源。”
数据可能以不同格式存在，且在组织内被标记不一，这使得整合变得困难。此外，数据质量至关重要，单纯拥有数据并不意味着能够产生有用的见解。“脏数据可能源于来源问题或安全冲突，”Pandey解释道。“有效利用数据需要严格的隐私措施和负责任的人工智能实践，以保护敏感信息。”
选择合适的模型也是另一项复杂的任务，有众多选项可供选择。企业必须有效地选择、定制和微调模型，以满足不断变化的需求。
“在生成性人工智能领域，管理模型的迭代过程充满挑战，尤其是在条件变化时，”Pandey表示。“在应对这些复杂性时，持续提升性能至关重要。”
成功实现生成性人工智能的路径
为了有效把握生成性人工智能带来的机遇，企业必须识别出自己的独特优势。“了解自己的独特价值主张和深厚的专业知识至关重要，”Pandey建议道。“在接入生成性人工智能时，要战略性地关注与你的业务最相关的用例。”
采用以软件为中心的策略对于管理复杂性至关重要。这涉及到建立一个抽象层，以简化与多个人工智能提供商的互动。重要的是要制定框架，以有效测量偏见、增强数据安全性，并监测关键绩效指标（KPI）。
“收窄重点，优先考虑高影响力的用例，”Pandey建议。“找出你的组织能够增加价值的领域，让其他人围绕你的具体需求进行创新。”
拥抱人工智能驱动的未来
随着人工智能，特别是生成性人工智能，重塑全球市场，组织必须拥抱人工智能优先的方法进行数字化转型。“如果你的战略没有优先考虑人工智能，你就有落后的风险，”Pandey警告，“选择那些承诺带来可观回报的用例，以证明实施所需的投资是合理的。”
随着技术的演变，建立严格的测量方法至关重要。“开始监测准确性、流程效率、成本和安全性。优化协作，简化操作，”Pandey指示道。“关注降低低效，以充分释放生成性人工智能的潜力。”
他总结道：“变革就在眼前。这种变革性技术将重新定义生产力、创造力和创新。积极与之互动，保持被动绝不是一种选择。”
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