Kevin Topolsky对下一代 AI 模型的兴趣削弱
企业将焦点从谷歌 Gemini、Anthropic Claude、亚马逊 Bedrock 和 OpenAI GPT-4 等前沿 AI 模型的吸引力转向实际投资回报，组织优先考虑生成式 AI 的实际应用。Gartner 杰出副总裁分析员 Arun Chandrasekaran 指出，公司越来越多地专门部署 genAI 用于展示清晰投资回报的用例。
从高期望到幻灭：现实检验
随着 genAI 陷入幻灭低谷，其热情正在减弱。过高期望与实际结果之间不断扩大的鸿沟，加上企业在完善数据工程和 AI 治理实践方面面临的挑战，导致了这种转变。许多 genAI 项目难以提供实际投资回报，这让组织难以为这些项目继续投资做出辩解。
生成式 AI 的变化景观：揭示隐藏现实
随着围绕下一代 AI 模型的热潮开始消退，一系列关键问题浮出水面，揭示了 AI 领域关注焦点转变的底层动态。
关键问题：
1. 什么因素导致了对生成式 AI 技术的热情减退？
2. 企业在实现 genAI 项目承诺价值方面面临的主要挑战是什么？
3. 组织如何在数据工程和 AI 治理复杂领域中导航，以取得成功结果？
4. 优先考虑投资回报而不是前沿 AI 模型对企业 AI 采用的未来有何影响？
答案和见解：
1. 对热情减弱的原因在于围绕 genAI 的初始高期望与这些项目实际结果之间的差异。此外，很难表明清晰的投资回报使人们对这些技术感到兴奋。
2. 企业难以完善数据工程流程，确保生成式 AI 模型的高质量输入。此外，解决与负责任的 AI 部署相关的治理挑战构成重大障碍。
3. 成功的结果取决于建立健壮的数据管道，确保数据质量，并实施符合组织目标和道德考量的有效 AI 治理框架。
4. 优先考虑投资回报强调了向实现 AI 投资中的实际商业价值而迈出务实的转变，将企业从投机追求转向具有可衡量影响力的实际应用。
优劣势：
虽然对前沿 AI 模型兴趣的减弱可能标志着 AI 行业朝着真实应用的成熟发展，但也引发了有关可能扼杀创新、限制开拓开创性 AI 技术的探索的担忧。对投资回报的关注突显了对 AI 采用的务实方法，但可能会冒险忽视可以推动未来增长和竞争力的长期转变机会。
要进一步探讨生成式 AI 演变的景观以及这种转变的更广泛影响，读者可能会发现以下链接有价值：
