Language I 产品副总裁 Chris Jacob 介绍了不断发展的 AI 环境、领导者的体验、数据的复兴以及聊天机器人的转型。
2023 年是 GenAI 发展具有里程碑意义的一年，从提高生产力到创建书面内容，这些复杂工具的可能性引发了巨大的炒作。 2024 年将是 AI 测试、测量和逐步采用的一年，因为我们超越了大型语言模型的技术能力，并研究了它们如何影响业务收益。 许多企业都指望人工智能的回归，研究公司 Forrester AI 在 2023 年 9 月的调查显示，62% 的公司将在明年试验 （29%） 或扩大 （33%） 他们的 GenAI 战略。 我概述了关于人工智能的三件事：领导者将如何应对人工智能的影响，为什么数据将再次成为明星，以及聊天机器人技术的改进将如何提供更人性化的体验。
领导者将对人工智能变得更加经验主义人工智能正在迅速改变我们的生活和工作方式，领导者认识到需要超越大张旗鼓，做出数据驱动的决策。 到 2024 年，执行决策者将探索如何最好地衡量 AI 工具的好处，一旦他们确定了用于这些评估的指标，他们将更深入地挖掘 GenAI 工具的投资回报率，以评估他们对业务的贡献。 随着领导者找到收集和利用人工智能产品生成的数据的方法，我们预计对现有技术的增强将会增加，从而推动对这些工具的进一步投资。 根据麦肯锡的研究，由于这些发展，40%的机构已经打开了一扇新的窗口，并已经计划增加其整体人工智能投资。 这些企业看到了人工智能在通过自动化人工执行任务来改进其流程方面的价值，这些任务可以减少劳动力、节省时间和减少错误。 越来越多的企业也在利用人工智能的能力，通过提供个性化的内容和推荐来增强客户体验。 为了充分利用这些人工智能工具，更多的领导者将采取下一个关键步骤，而不是技术演示和概念验证，将它们深度集成到现有的企业系统中。 AI将发挥配角作用，数据将再次成为明星在过去的一年里，Genai的使用量猛增，79%的受访者表示他们接触过Genai，22%的受访者表示他们经常在工作中使用它。 这些数字表明，创造性人工智能正在成为企业的赌注，不仅仅是一件“好事”，而且对于保持竞争力将变得越来越必要。 然而，在人工智能实施方面，领导者应该谨慎行事，因为 GenAI 的输出并不总是准确的——例如，一些测试表明 ChatGPT 有 3% 到 27% 的机会弥补——在没有安全指南或强大数据集的情况下使用 GenAI 填补训练数据中的空白可能会使您的业务面临风险， 例如提供误导性信息。尽管存在这些风险，但只有 21% 采用 AI 的公司制定了关于人们如何在工作中使用 GenAI 的政策，这些安全障碍包括强制性事实核查、禁止使用敏感或专有信息提示 AI，以及道德内容创作的最佳实践。 然而，随着技术的不断发展，那些过度关注风险和对利用人工智能力量犹豫不决的企业将被抛在后面，并为企业提供竞争优势。 还记得这句谚语吗：垃圾进，垃圾出？它也适用于 LLM 和 GenAI，它们都依赖数据来提供输出，因此预计将重新强调数据质量，以使训练数据生成的输出尽可能准确、干净和可靠。 借助强大的数据集和可靠的调优流程，企业可以避免输出不准确的陷阱。 人工智能聊天机器人正在收拾行囊，离开这个奇异的山谷让我们参观神秘谷，那里的技术和人性并不完全相遇。 介于两者之间的这个空间既迷人又令人反感，而这正是人工智能目前驻扎的地方。 LLM擅长模仿人类，但当他们跌跌撞撞时，很明显他们正在模仿他们认为一个人会说的话。 它几乎但不完全现实，生活在人类和近人类之间的空间中，这对一些真正的人类来说可能是非常不愉快的。 由于在客户服务机器人等关键消费者接触点上几乎没有出错的余地，这种略微令人反感的奇怪的硅谷体验可能会很快破坏原本顺利的交易，然而，随着我们完善聊天机器人的沟通能力，这种奇怪的山谷差距将在未来几年内缩小，以至于它与真人几乎没有区别。 然而，这种完美可能并不像人们想象的那么明显。人工智能帮助聊天机器人更好地与客户沟通，但沟通只是难题的一部分。 客户期望从他们的聊天机器人交互中获得结果。 根据 Gartner 最近对在上次客户服务互动中使用聊天机器人的客户的研究，只有 25% 的人表示他们会再次使用聊天机器人，从这个数字我们可以得出结论，聊天机器人目前的功能并不完全满足许多用户的需求。 人工智能可以帮助员工的生活更轻松、更高效，同时还可以改善客户体验，但是，企业需要做一些工作来安全地将专有数据集成到为客户和企业带来成果的流程中。 风险很高，但负责任地使用 AI 将改善您团队的流程和生产力，使业务、最终用户和底线受益。 我认为 2024 年是 AI 的清算之年。 投资回报率将被衡量，结果将决定人工智能业务的命运。 我预计，这项技术的持续改进和发展最终将导致广泛采用，以及我们刚刚开始想象的许多商业用例。 **企业网络 d1net