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Analytics Insight發布了一份關于《2024年企業采用生成式人工智能》的詳細報告，其中推斷生成式人工智能技術給企業界帶來了巨大的變革。這一見解是基于對1000名全球跨行業高管的調查得出的。其由人工智能、技術實施、戰略和風險管理方面的深厚專業知識提供支持。
展望2024年，人們會相信生成式人工智能并非曇花一現的趨勢，而是企業運營演變中非常重要的基石。
報告強調了生成式人工智能在大多數面向數字化的行業中的強大而快速的集成，包括servlet、快速的技術進步、密集的數據可用性、低成本的改進的計算能力和高速互聯網，這確保了生成式人工智能在各個行業中的應用將是不可避免的。
所有這些力量共同作用，使生成性人工智能成為改變游戲規則的關鍵因素之一，定義新的商業運作方式，為增長和與技術互動提供新的機會。
人工智能應用的量變飛躍
Analytics Insight的《2024年企業對生成式人工智能的采用》報告所做的定量分析清楚地揭示了這一趨勢：約75%的高層領導和高管認為，生成式人工智能是不同行業中最具影響力的新興技術。
這種觀點也體現在戰略計劃中，約有43%的企業將在未來兩年內推出其首個生成式人工智能解決方案。
跨企業規模采用生成式人工智能
Analytics Insight的調查結果，幾乎與企業在生成式人工智能方面的規模成正比。數據顯示，在技術融合方面處于領先地位的大型企業中，有40%已經將人工智能融入到傳統運營中。中型企業緊隨其后，占30%，小型企業占29%，微型企業占22%。
不同規模的企業采用率存在明顯差異，但并不“明顯”，可以解釋為一種普遍趨勢，即愿意接受人工智能技術帶來的進步潛力。這基于盈利能力以外的其他因素。
一些問題阻礙了解決方案的開發和人才的獲取，例如資源過少和缺乏專業知識。另一方面，規模較大的實體更有能力享受可擴展性優勢，包括快速跟蹤生產流程。
生成式人工智能的無可匹敵的地位
該報告指出，在先進機器人、5G甚至量子計算超越的其他技術中，生成式人工智能占據主導地位，75%的受訪者認識到其在重新定義企業技術方面具有無可比擬的潛力。
集成人工智能的關鍵技能
報告顯示，從所需技能的性質來看，“編程”位居榜首，占55%，大數據管理占46%，機器學習或建模系統占42%。云計算和機器人技術稍微落后，分別占35%和33%。
組織內部生成式人工智能的深度集成
該報告衡量了企業工作流程中生成式人工智能工具的采用程度。約41%的組織已采用一種或多種生成式人工智能工具進行日常使用，從而為將人工智能集成到其運營工作流程中建立了最低基礎。
另外29%的企業超越了上述范圍，集成了三到四種人工智能工具。這反映了企業致力于將AI用于各種應用，并可能希望優化其業務流程的不同領域。
據報道，一小部分(10%)的企業使用五到六種工具，甚至與人工智能技術進行了更深入的集成。也許這些組織正在更認真地研究更高端的功能，并真正探索人工智能如何潛在地影響其運營。
7%的精英群體正在使用超過7種生成式人工智能工具，這表明人工智能的部署程度很高。因此，這種使用水平與復雜的人工智能戰略相對應，這可能是由不斷走在技術創新前沿的需求所驅動。
另一方面，只有24%的受訪實體在日常活動中沒有使用任何生成式人工智能工具。這可能是由于多種不同因素造成的：可能是他們對新技術持保守態度，不知道或不了解人工智能將如何幫助推動生態系統的利益，也可能存在成本和復雜性等其他障礙。
多樣化的生成式人工智能工具及其采用率
Analytics Insight調查顯示，各行各業都開始采用各種生成式人工智能工具，呈現出巨大的趨勢。最著名的聊天機器人是OpenAI的ChatGPT，在調查中以52%的采用率位居榜首，根據受訪組織的數據，這是目前使用的工具中最主要的。
這一采用率非常高，使其成為一種強大的工具，并正在逐漸被接受為對話界面中可靠的人工智能伴侶。
榜單上，排名第二的是CopyAI，有37%的組織在使用。這款工具因其出色的營銷文案和創意內容生成功能而備受青睞——這是非常重要的，也是企業提升品牌和推廣力度的革命性工具。
Anyword位列第三，有30%的受訪者在使用。它被用于優化從廣告到客戶參與等各個方面的文本，進一步證明了對人工智能驅動的內容個性化的需求日益增長。
這些生成式人工智能服務最常應用于專業、科學和技術服務，信息和技術，以及金融和保險。這些行業的企業越來越多地轉向人工智能工具，將非常復雜的任務自動化，創新服務產品，并通過效率和準確性獲得競爭優勢。
未來的挑戰以及如何應對
盡管這些數字很有前景，但集成生成式人工智能的道路并不順利。這些挑戰涉及安全性、可靠性、工作影響以及對切實利益的追求。調查發現，阻礙進一步實施的主要因素包括：精確的工作量區分、縮小技能差距、對數據隱私的擔憂以及經濟限制。
因此，Analytics Insight的《2024年企業采用生成式人工智能》報告帶來了寶貴的見解，并為目標消費者(CEO、商業領袖和高管)提供了競爭優勢。
這是一份非常獨特的推理文件，可助于在快速轉型的技術領域中領先。該文件具有多方面的優勢，使其成為實現戰略決策和卓越運營的相關參考點。
明智的決策
這份報告最重要的好處之一是決策功能的增強。該報告充滿了飽和的定量分析，自然而然地為領導者提供了組織需要的所有有意義的數據，以了解有關采用生成式人工智能的現狀和未來軌跡。
這些信息對于技術投資、資源分配和長期計劃的戰略決策至關重要。其將幫助高管總結信息，并專注于實現組織目標、簡化技術組合和推動可持續增長的生成性人工智能活動。
人工智能集成戰略路線圖
企業采用生成式人工智能是人工智能集成的戰略路線圖，其結合了最佳實踐、關鍵考慮因素以及各個企業的潛在缺陷。更重要的是，這對于處于不同人工智能采用水平的企業都非常有用：初步設置、全面部署和高級部署。
遵循上述策略有助于組織順利實施大規模人工智能計劃，降低實施風險，加快價值實現時間。其可以指導企業應對安全、數據隱私和技能差距等常見挑戰，幫助企業預防可能成為采用和集成人工智能障礙的問題。
技能發展和員工授權
因此，重點將放在培養具有編程、大數據管理和人工智能等關鍵技能的勞動力發展上。報告指出，在整個生成式人工智能戰略中，需要某些技能來執行和管理這些解決方案，這反過來又為技能提升和再培訓計劃提供了一個具體的框架。
投資于培養這些能力的企業將擁有更有能力和更敏捷的員工隊伍，隨時準備探索生成式人工智能的全部潛力。除此之外，對技能發展的關注有助于留住和吸引員工，因為這些投資于最新培訓和發展機會的組織也吸引了商界的頂尖人才。
競爭優勢和市場定位
報告強調了生成式人工智能具有無可比擬的潛力，可以一次又一次地重新定義企業技術；這種認可帶來了巨大的競爭優勢。早期采用可以讓企業有能力成為行業領導者和創新者，從而實現差異化定位。
報告中提供的見解指出了生成式人工智能如何實現生產力、運營效率和創新能力等體驗。這些經驗還有助于構建任何特定組織開展的任何人工智能項目的價值主張，使其更接近利益相關者，包括投資者、客戶和合作伙伴。
所有這些增強的市場地位都會對增加市場份額、客戶保留率和改善財務業績產生最終影響。
克服經濟和運營挑戰
報告認識到采用人工智能的成本和運營障礙，例如高技術實施成本和將人工智能集成到工作流程中的復雜性。因此，其通過指出這些挑戰并提出切實可行的解決方案，幫助此類企業設計具有成本效益和效率的人工智能戰略。
關于如何利用云計算、模塊化人工智能解決方案和增量實施方法的建議，使組織能夠在逐步改進人工智能功能的同時管理成本。即使是資源匱乏的組織，通過這種現實的方法，也可以開始人工智能之旅，并取得有意義的成果。
原標題：2024年，40%的大型組織將采用生成式人工智能 | 報告
浙公網安備 33010602000006號
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