Matthew Cox人工智能的应许之地：科技爱好者的现实检查
根据德勤的最新研究，围绕人工智能（AI），尤其是生成性AI的兴奋情绪正在减弱。尽管行业领导者仍然表现出浓厚的兴趣，但这种热情似乎正在减退。在德勤的一项调查中，描述自己对生成性AI的兴趣为“高”或“非常高”的商业高管所占比例分别下降至67%和57%，从2024年第一季度开始。
德勤AI部门负责人吉姆·罗温对此趋势进行评论，解释称许多关于生成性AI的试点项目和概念验证尝试仍处于实验阶段，这导致了这种认知的变化。许多受访者承认，他们的生成性AI解决方案中成功整合到产品中的比例不足30%。从这些努力中获得可实现的业务成果仍然是一个重大挑战。
随着AI爱好者重新调整期望，TransUnion的迈克尔·乌姆拉夫强调了业界全球性的实验阶段，旨在从AI技术中发现可持续的商业价值。这种期望的转变反映了管理AI工具和系统的趋势日益向更为务实的方法发展。公司仍然面临治理挑战和技能短缺等障碍，这进一步复杂化了AI的采用。
尽管存在不确定性，一些企业将AI视为潜在的游戏规则改变者。安德拉的科特尼·马克强调，投资于理解与自身运营相关的AI应用的公司正在获得竞争优势。然而，从提高生产力到实现实质性投资回报的转变，仍然是许多公司面临的持续挑战。
掌握AI：为爱好者提供的技巧、生活小窍门和有趣事实
随着围绕人工智能（AI）的初步热潮逐渐减退，对企业和爱好者来说，重新调整他们的策略和期望至关重要。虽然生成性AI在实现即时商业价值方面遇到了一些挫折，但仍然有许多机会和洞见可以有效发挥其潜力。在这里，我们探索一些有价值的技巧、生活小窍门和引人入胜的事实，帮助您自信地导航AI领域。
1. 专注于战略整合：
公司应致力于将AI融入其核心商业战略，而不仅仅是进行生成性AI实验。这涉及到识别AI能够提供可衡量价值的具体领域，例如增强客户体验或优化运营。在全面实施之前，进行全面分析以确定这些机会至关重要。
2. 投资于技能发展：
有效采纳AI的一大障碍是缺乏熟练专业人才。公司应优先考虑培训项目，以提升员工在AI和机器学习方面的技能。这不仅有助于AI解决方案的顺利整合，还鼓励根据您的业务需求量身定制的创新应用。
3. 优先考虑治理和伦理：
AI治理和伦理在确保负责任的AI使用中至关重要。建立明确的指导方针和伦理标准有助于降低风险并促进利益相关者之间的信任。定期审计和AI流程的透明度对于维护问责制是必不可少的。
4. 利用AI工具提升生产力：
许多AI工具旨在通过自动化重复任务或提供数据驱动的见解来增强生产力。企业应探索这些工具，以提高运营效率。例如，AI驱动的分析可以提供有关客户行为的实时洞察，从而推动更好的决策。
5. 从小规模项目开始实验：
在大规模推出AI解决方案之前，从小规模的试点项目开始。这允许进行测试和微调，而不需投入大量资源。成功的试点项目可以随之扩展，并融入更广泛的业务流程。
有趣事实： 您知道AI的潜力不只限于科技公司吗？农业、医疗保健和金融等行业正越来越多地利用AI解决复杂的挑战，从精准农业和病人诊断到欺诈检测。AI的多样性为各行业的创新开辟了新途径。
6. 紧跟AI趋势：
AI领域迅速发展，跟上最新动态至关重要。定期参与AI社区、参加会议，阅读新兴趋势的资料，以确保您的策略保持相关性和有效性。
7. 与AI专家合作：
与AI专家和顾问合作可以加速您的AI项目的开发和部署。与经验丰富的专业人士的合作能够获取专业知识，帮助企业克服技术挑战，提升实施成功率。
有关AI如何改变行业和有效采纳的更多见解，请访问Capgemini和IBM的资源。
通过实施这些策略并保持信息灵通，企业和个人可以有效利用AI的力量，将挑战转化为机遇，将挫折转变为通往成功的阶梯。记住，掌握AI的关键在于在创新与现实之间保持平衡的方法。
