在不到一年的时间里，我们已经从“经营业务并应用人工智能来提供帮助”的范式转变为现实，每个行业的企业都在探索如何将人工智能嵌入到其战略结构中。 基于基础模型的生成式人工智能将我们带到了这个拐点。 事实上，新研究 IBM 商业价值研究院 CEO 研究 调查发现，四分之三 (75%) 的受访首席执行官认为拥有最先进的生成式人工智能的组织会获胜，43% 的受访首席执行官表示，他们的企业已经在使用生成式人工智能来为战略决策提供信息。
过去，扩展和实施人工智能对组织来说一直是一个挑战。 根据 Gartner® 新闻稿”，“Gartner 调查显示，平均 54% 的 AI 项目从试点转向生产。” 企业需要具有适当专业知识和能力的转型合作伙伴来帮助他们走上转型之路。
生成式人工智能正在改变游戏规则
生成式人工智能可应用于一系列用例，例如对书面输入进行排序和分类、将特定领域的文本转换为个性化摘要、从非结构化数据中识别和提取基本信息，以及生成代码、营销内容等。
有几个关键领域与大多数企业相关，并且已经成熟，可以快速提高生产力和缩短价值实现时间：
天赋
人力资源部门正在采用生成式人工智能来更有效地管理其工作量。 通过使用公司特定的人力资源数据训练模型，人力资源专业人员可以使用人工智能来帮助完成诸如创建职位发布、汇总收到的简历组以及帮助专业人员更好地理解新政策文件等任务。
客户关怀
组织可以将客户数据和生成式人工智能结合起来，通过聊天机器人和数字助理大规模创建个性化体验。 人工智能已成功处理呼叫中心呼叫、改善服务并使人工客服能够专注于更复杂的任务。
应用程序现代化
工程师可以使用人工智能来生成和构建入门代码和剧本。 事实上，在应用程序现代化和企业 IT 运营领域，这可以与生产力的提高联系在一起。
向人工智能优先的世界的转变
企业正在探索实施人工智能的选择——他们可以从头开始构建自己的模型，或者结合使用专有模型和开源模型。 企业就绪的平台、端到端工具和技术专业知识可以帮助他们入门，但在采用人工智能时需要记住以下因素：
构建值得信赖的人工智能至关重要
随着企业涉足新的人工智能领域，他们需要确保用于关键任务决策和输出的人工智能是值得信赖的、道德的和可靠的。 它的设计必须是可解释的、公平的、稳健的和透明的，并优先考虑和保护消费者的隐私和数据权利，以帮助建立信任。
解决方案应根据企业的独特需求量身定制
企业在人工智能方面实现差异化的关键——是否基于 机器学习 或者 基础模型——根据客户的特定需求和优先事项定制和调整技术。 基础模型的优势在于它们能够根据企业独特的数据和领域知识进行调整，而这在以前是非常困难且高度劳动密集型的。
人工智能环境的核心应该是治理和灵活性
人工智能计划必须根据不断变化的需求和机遇而发展。 与此同时，组织必须在维护治理、透明度和道德的环境中实施人工智能，以有效应对监管和合规要求的复杂性。 混合多云方法可以更轻松地进行扩展，并更大规模地采用新流程和工作流程。
IBM 正在为人工智能时代的企业赋能
IBM 致力于帮助各个行业的一代企业将人工智能嵌入到其战略的核心中。 我们为企业提供开放且有针对性的创造价值的人工智能解决方案。 IBM沃森克斯我们的企业人工智能和数据平台为跨各种环境的人工智能部署提供了无缝、高效且受管控的方法。
无论企业是使用开源模型、创建自己的模型还是在本地或云端部署 AI，IBM 都已准备好作为转型合作伙伴，为 AI 时代的所有企业提供支持。
