在公司内部,AI应用正在这4个大场景里加速落地
文章摘要
【关 键 词】 GenAI技术、企业效率、AI预算、数据完备、商业价值
随着GenAI(生成式人工智能)技术的兴起,企业正加速其在工作流程中的应用以提升效率。根据对CIOs的调研,企业对GenAI的重视推动了数据准备的需求,尽管模型能力、成本和现有工作流的整合成本等因素导致企业部署的速度有所放缓,但预计到2025年,GenAI将迎来大规模采用阶段。
目前,企业在部署GenAI时面临诸多挑战,包括对AI工具理解不足和市场供给不足。尽管如此,一些头部云厂商如Microsoft和Amazon在企业AI领域仍占据重要地位,同时,ServiceNow、Palantir、Cloudflare和Elastic等软件公司因帮助企业有效部署GenAI而开始获得积极的商业转化。
企业部署GenAI的速度在加快,2023年AI在企业端的渗透率显著增长,特别是在GenAI领域。企业对AI的预算支出也在增加,但不同规模的企业在部署AI的阶段上存在差异。小型企业由于决策灵活和工作流相对简单,有更高比例能够快速规模化部署AI。大多数中大型企业仍处于研究用例和概念验证阶段,但预计到2024年末,更多企业将扩展GenAI的部署规模。
企业对GenAI的预期正从对外的前台业务场景转向内部降本增效。在所有功能板块中,GenAI对市场营销与销售、软件开发、企业内IT和客户运营以及产品研发等板块产生的影响最为明显。然而,企业对AI在不同任务上的满意度变化反映了预期与模型能力之间的不匹配。企业用户认为模型性能和输出质量是AI用例未达预期的主要原因。
数据完备度是企业AI用例部署速度和实施效果的重要因素。目前,只有少数企业认为自己在数据完备度上准备充分。为了更好地部署AI,企业将在数据相关领域持续投资。
企业如何使用AI的场景包括企业搜索、AI客服、Sales & Marketing、产品开发和垂直场景。企业搜索是LLM带来的新场景,AI客服是LLM渗透最快的场景之一。Sales & Marketing是LLM应用广泛的领域,产品开发中代码生成和内容生成也是LLM的用例。垂直场景下,LLM的功能仍围绕通用任务展开,但在金融、法律等场景下已显现出成本降低的效果。
总之,企业正积极探索GenAI的应用,以期在提升效率、降低成本和创造商业价值方面取得突破。尽管面临挑战,但随着技术的成熟和市场供给的增加,预计GenAI将在企业端实现更广泛的应用。
原文和模型
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【原文作者】 Founder Park
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