2024年大數(shù)據(jù)行業(yè)預(yù)測（一）

2024年大數(shù)據(jù)行業(yè)預(yù)測（一）

進(jìn)入2024年，大數(shù)據(jù)行業(yè)具有顯著的慣性。下面我們就來看看，供應(yīng)商生態(tài)系統(tǒng)中各位專家們的意見，以獲取他們對未來可能發(fā)生的事情的見解、反思和預(yù)測。

分析

隨著全渠道商務(wù)的發(fā)展，廣告分析領(lǐng)域?qū)l(fā)生翻天覆地的變化。線上和線下消費(fèi)者互動之間的傳統(tǒng)孤島正在瓦解，為真正的全渠道消費(fèi)者鋪平了道路。雖然實體/數(shù)字圍墻在消費(fèi)者的旅程中逐漸倒塌，但圍墻花園和消費(fèi)者隱私問題仍將凸顯，使分析變得復(fù)雜。全渠道消費(fèi)者的增長，將需要重新調(diào)整營銷衡量模型。傳統(tǒng)的數(shù)字最終點擊歸因?qū)⒆屛挥诟?xì)致的方法，認(rèn)識到客戶旅程中多個接觸點的影響。這種轉(zhuǎn)變將更準(zhǔn)確地體現(xiàn)每個渠道為創(chuàng)造和轉(zhuǎn)化消費(fèi)者需求所貢獻(xiàn)的增量價值。隱私問題將日益凸顯，需要在數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化和尊重用戶隱私之間取得微妙的平衡。實現(xiàn)這種平衡，對于維持消費(fèi)者信任、同時充分利用全渠道分析的潛力至關(guān)重要。在全渠道電子商務(wù)時代，廣告分析的未來，將以數(shù)據(jù)的融合、歸因的重新定義以及與隱私的微妙共存為特征。這不僅僅是一個轉(zhuǎn)變；這是一場革命，改變了我們?nèi)绾瘟私?、解釋和利用消費(fèi)者數(shù)據(jù)來實現(xiàn)廣告的藝術(shù)和科學(xué)。–Skye Frontier，Incremental高級副總裁

人工智能

人工智能不會取代低代碼，而是會增強(qiáng)其以改善結(jié)果：多年來，低代碼使開發(fā)人員能夠在無編碼經(jīng)驗的情況下創(chuàng)建應(yīng)用程序?，F(xiàn)在，ChatGPT有望顯著提高代碼編寫效率。然而，僅僅使用ChatGPT來編寫開發(fā)人員本就可以編寫的代碼，并不能在適當(dāng)?shù)囊?guī)模上解決生產(chǎn)力問題。再利用和維護(hù)的問題仍未解決。開發(fā)人員花費(fèi)數(shù)月的時間來吸收上游團(tuán)隊的升級、執(zhí)行技術(shù)堆棧升級、實施重新設(shè)計以將應(yīng)用升級到現(xiàn)代UI/UX模式等。因此，人工智能不會取代低代碼，而是與低代碼一起使用以提高生產(chǎn)力。明年，我們將看到企業(yè)軟件供應(yīng)商結(jié)合使用計算機(jī)視覺或經(jīng)過訓(xùn)練的模型來了解模式，然后在其低代碼平臺內(nèi)觸發(fā)生成代碼。–Vikram Srivats、WaveMaker

所有權(quán)將成為企業(yè)人工智能計劃能否在2024年真正起飛的關(guān)鍵決定因素：企業(yè)渴望在2023年開始采用生成式人工智能，特別是當(dāng)看到其對內(nèi)部生產(chǎn)力的直接影響時。但在新的一年里，我們將開始看到，雖然企業(yè)很容易利用人工智能，但真正推動業(yè)務(wù)影響遠(yuǎn)不止于此。在沒有明確問題或?qū)ｉT團(tuán)隊的情況下委托人工智能探索的企業(yè)往往會步履蹣跚，導(dǎo)致無效的結(jié)果。所有權(quán)將成為企業(yè)的人工智能計劃能否在2024年及以后真正起飛的關(guān)鍵決定因素。當(dāng)企業(yè)主在數(shù)字創(chuàng)新中獲得既得利益，確定具體挑戰(zhàn)，并組建團(tuán)隊進(jìn)行實驗和行動時，成功的可能性就會激增。所有權(quán)將是決定誰能成功利用人工智能變革潛力的關(guān)鍵驅(qū)動因素。–Raj De Datta，Bloomreach首席執(zhí)行官

從企業(yè)人工智能到零信任人工智能：2024年，我們將看到企業(yè)采用人工智能的方式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，從關(guān)注績效轉(zhuǎn)向強(qiáng)調(diào)問責(zé)制。隨著人工智能越來越融入關(guān)鍵決策過程，組織將優(yōu)先考慮確保人工智能輸出的準(zhǔn)確性和可靠性。這種轉(zhuǎn)變將導(dǎo)致“零信任人工智能”的發(fā)展，其中數(shù)據(jù)源的驗證和人工智能引起的修改的透明度變得至關(guān)重要。目標(biāo)是創(chuàng)建人工智能系統(tǒng)，其操作和決策不僅有效，而且所有利益相關(guān)者都可以了解和審查，從而培育圍繞人工智能使用的信任和責(zé)任文化。–David Boskovic，F(xiàn)latfile創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官

人工智能將繼續(xù)蓬勃發(fā)展，我們將在生活的幾乎每個領(lǐng)域都能看到其應(yīng)用。雖然它無疑會讓我們的生活在很多方面變得更容易，但也會看到錯誤率上升，因為這項技術(shù)的智能程度取決于其所訓(xùn)練的語言。人工智能將不可避免地取代更多的人和工作，但好在它也將創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會。幾年后，我們將看到許多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成大量高基數(shù)數(shù)據(jù)。人工智能的可能性幾乎是無限的，我們現(xiàn)在才開始探索。–Jason Haworth，Apica首席運(yùn)營官

人工智能在2023年度過了不平凡的一年，占據(jù)了頭條新聞，主要分析企業(yè)預(yù)測其在未來幾年將產(chǎn)生重大影響。但要想在2024年及以后取得成功，人工智能必須依賴人和數(shù)據(jù)。零售數(shù)據(jù)非常復(fù)雜且動態(tài)，孤立的信息不斷變化，無論是消費(fèi)者購買行為、延遲發(fā)貨、產(chǎn)品短缺還是勞動力需求。2024年，配備零售訂單和庫存數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的團(tuán)隊將發(fā)揮重要作用，幫助企業(yè)產(chǎn)生和維護(hù)干凈、準(zhǔn)確和可訪問的數(shù)據(jù)，以充分利用人工智能。–Nicola Kinsella，F(xiàn)luent Commerce全球營銷高級副總裁

組織將任命一名首席人工智能官來監(jiān)督人工智能的安全和負(fù)責(zé)任的使用：到2024年，組織將越來越多地任命高級管理人員加入其領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊，以確保為人工智能的安全、合規(guī)性和治理影響做好準(zhǔn)備。隨著員工越來越習(xí)慣在個人生活中使用人工智能，通過接觸ChatGPT等工具，其將越來越多地尋求使用人工智能來提高工作效率。組織已經(jīng)意識到，如果不授權(quán)員工正式使用人工智能工具，員工也會在未經(jīng)同意的情況下這樣做。因此，組織將任命一名首席人工智能官(CAIO)來監(jiān)督其對這些技術(shù)的使用，就像許多組織在其領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊中任命安全主管(CISO)一樣。CAIO將集中于制定政策、教育和授權(quán)員工安全地使用人工智能，以保護(hù)組織免受意外違規(guī)、知識產(chǎn)權(quán)泄露或安全威脅。這些實踐將為跨組織廣泛采用人工智能鋪平道路。隨著這一趨勢的發(fā)展，人工智能將像手機(jī)一樣，成為一種商品。–Bernd Greifeneder，Dynatrace首席技術(shù)官兼創(chuàng)始人

2024年將是人工智能和數(shù)據(jù)高管的一年：如果2023年是企業(yè)人工智能突然出現(xiàn)的一年，那么2024年將是整合的一年，因為企業(yè)希望了解如何使用人工智能獲得競爭優(yōu)勢，并遵守未來不可避免的法規(guī)。為了實現(xiàn)面向未來的人工智能部署，組織將越來越多地尋求在高管層建立一個角色，以監(jiān)督人工智能創(chuàng)新和合規(guī)性，但這不一定是首席人工智能官的形式。相反，人工智能可能會創(chuàng)造新一代首席數(shù)據(jù)官，讓現(xiàn)有的數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者開發(fā)新的技能。正如我們看到首席數(shù)據(jù)和分析官的崛起一樣，可能即將看到新一代首席數(shù)據(jù)和人工智能官的開始，其重點是確保人工智能模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)符合新法規(guī)，并具有足夠高的質(zhì)量，從而為企業(yè)贏得競爭優(yōu)勢?？梢钥隙ǖ氖?，人工智能治理委員會的崛起，在確保安全高效的企業(yè)人工智能方面發(fā)揮跨職能作用，并與法律、道德、安全和隱私領(lǐng)域合作，就像過去幾年數(shù)據(jù)官所做的那樣。–Satyen Sangani，Alation首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人

人工智能丑陋的一面進(jìn)一步暴露：2024年總統(tǒng)選舉就是一個例子，說明來年將如何揭露更多人工智能的邪惡能力。預(yù)計深度造假和其他人工智能生成的旨在影響選舉的虛假信息，將以驚人的速度出現(xiàn)。如果被精明的威脅行為者使用，這些圖像可能會成為引人注目的宣傳，為選民創(chuàng)造一個名副其實的“魔鏡”，選民們將很難從精心制作的虛假信息中辨別現(xiàn)實。隨著候選人的競選活動進(jìn)入高潮，這將成為一個日益關(guān)注的領(lǐng)域。也許沒有比人工智能生成的虛假圖像更好的例子來說明該技術(shù)丑陋的一面了，近幾個月來，這種圖像一直在增加。到2024年，我們將看到更多的注意力集中在防止這種情況上，并發(fā)布一系列新的解決方案來解決這個問題。當(dāng)然，我們還可以預(yù)期黑客將越來越多地利用人工智能來開展其基本活動——攻擊組織和員工，以竊取敏感數(shù)據(jù)。想想威脅行為者利用這項技術(shù)來改進(jìn)其惡意軟件代碼，或依靠生成式人工智能來制作更合法的網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件。當(dāng)這種情況發(fā)生時，組織將需要調(diào)整培訓(xùn)，例如，糟糕的語法，曾經(jīng)是網(wǎng)絡(luò)釣魚活動的標(biāo)志，現(xiàn)將不再是一個危險信號，這要?dú)w功于生成人工智能。–Mike Wilson，Enzoic創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官

人工智能的巔峰炒作將會消退。然而，最具創(chuàng)新性和競爭力的企業(yè)將面臨人工智能數(shù)字顛覆的真正挑戰(zhàn)——員工。公司尋求的最重要技能將是“良好的判斷力”，將其從一項軟技能提升為一項至關(guān)重要的人在循環(huán)中的必要技能。企業(yè)將意識到，采用人工智能的挑戰(zhàn)不是獲得技術(shù)，而在于能否找到有技能的人來支撐這些項目。–Tim Sanders，Upwork客戶戰(zhàn)略副總裁

人工智能法規(guī)：我們將在2024年開始看到人工智能法規(guī)：例如，圍繞監(jiān)控消耗大量GPU計算的前沿模型開發(fā)進(jìn)行了討論。鑒于2024年總統(tǒng)大選，還需要針對互聯(lián)網(wǎng)上的DeepFakes采取防護(hù)措施。我們認(rèn)為這些努力將使人工智能更加安全，類似于FDA監(jiān)管制藥行業(yè)的方式。–Tim Shi，Cresta聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官

到2024年，我們將看到人工智能將超越炒作周期，并大幅提高IT效率：與任何其他新技術(shù)一樣，人工智能仍在經(jīng)歷炒作周期。人們開始更好地了解人工智能是什么樣子，到2024年，我們將超越炒作，看到更有效的用例。這樣做的結(jié)果之一是，首席信息官需要證明其不是為了人工智能而使用人工智能。正如我們看到IT專業(yè)人員采用人工智能來自動化工作流程并提高效率，首席信息官需專注于為團(tuán)隊配備AI工具，以改善業(yè)務(wù)并優(yōu)化整個團(tuán)隊的IT工作流程。–Prasad Ramakrishnan，F(xiàn)reshworks首席信息官

人工智能應(yīng)用的未來和障礙：人工智能的應(yīng)用將會加速，并且會蔓延。我們將繼續(xù)看到模型能力的巨大進(jìn)步，并且對其如何工作的了解將會增加，這本身就會帶來新的進(jìn)步。我們將看到更多針對特定用例的模型，從代碼到DNA、CAD、化學(xué)結(jié)構(gòu)和圖像分析。我們還將在應(yīng)用和工作流程中看到更好的集成和用戶體驗設(shè)計，而不僅僅是輸入文字的文本框。讓模型“自然”地使用可能會成為最有影響力的發(fā)展，就像調(diào)整GPT-3并將其包裝到聊天應(yīng)用中，使其可供數(shù)百萬用戶使用一樣。即使金融體系的狀況如此，明年對構(gòu)建生成式人工智能技術(shù)的企業(yè)的投資和融資也不會放緩。然而，沒有足夠的硬件來滿足需求，可能會減緩生成式人工智能的發(fā)展。在這種情況下，只有最大的企業(yè)，或那些已經(jīng)擁有大量硬件的企業(yè)，才能繼續(xù)大規(guī)模開發(fā)新方法。–Alex Chabot-Leclerc博士，Enthought數(shù)字化轉(zhuǎn)型副總裁

淺薄的AI解決方案將被暴露：過于復(fù)雜的SaaS附加組件和功能，聲稱可以實現(xiàn)自動化，但實際上只是在上面貼上“人工智能標(biāo)簽”，在影響工作效率后將會被暴露。在人工智能方面，用戶變得越來越聰明，最近的一項調(diào)查顯示，大多數(shù)IT專業(yè)人員(71%)正在使用人工智能來支持自己的工作工作量。持續(xù)的應(yīng)用合理化和審查至關(guān)重要，尤其是在新的人工智能時代。–Prasad Ramakrishnan，F(xiàn)reshworks首席信息官

人工智能盈利能力的斗爭仍將繼續(xù)——構(gòu)建大規(guī)模人工智能應(yīng)用的企業(yè)不會很快實現(xiàn)盈利，這意味著唯一能夠真正運(yùn)行這些應(yīng)用的人是擁有大量資金的企業(yè)，如Google和Microsoft.。但這些企業(yè)將在2024年繼續(xù)奮力渡過難關(guān)，并在很長一段時間內(nèi)虧損，直到規(guī)模經(jīng)濟(jì)將芯片和加工的價格降下來。隨著這些企業(yè)的發(fā)展，需要考慮的是開源如何融入這一切。這些大企業(yè)面臨的風(fēng)險是，可能會對自己的模型進(jìn)行大量投資，而最終真正獲勝的模型是開源模型。因此，對于其而言，思考如何在模型中創(chuàng)造差異化，超越開源社區(qū)將解決的問題，這一點至關(guān)重要。–Raj De Datta，Bloomreach首席執(zhí)行官

道德框架和監(jiān)管對于人工智能是必要的，而不僅僅是組織追求利潤時的干擾。我們無法回避人工智能，因為這是我們在非對稱網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)場上擴(kuò)大行動規(guī)模的唯一途徑。道德框架和監(jiān)管治理對于幫助人工智能高效、公平地發(fā)揮作用至關(guān)重要。每一個新的軟件或服務(wù)都將包含人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)元素。由于技術(shù)發(fā)展速度太快，建立人工智能道德的最佳實踐是一項挑戰(zhàn)，但一些公共和私營部門組織已經(jīng)自行部署了道德問題的框架和信息中心。所有這些活動都可能會引發(fā)主要經(jīng)濟(jì)體和貿(mào)易區(qū)越來越多的監(jiān)管，這可能會在一段時間內(nèi)導(dǎo)致監(jiān)管格局日益零散，至少目前如此?？梢钥隙ǖ氖?，當(dāng)前人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的“狂野西部”時代將很快消退，當(dāng)組織想要利用這項技術(shù)時，將面臨相當(dāng)大的合規(guī)負(fù)擔(dān)。–Nick Savvide，F(xiàn)orcepoint亞太區(qū)戰(zhàn)略客戶總監(jiān)

隨著董事會和高管層對人工智能的關(guān)注度越來越高，解決潛在數(shù)據(jù)問題的必要性將被放大：到2024年，更多的首席執(zhí)行官和董事會將越來越意識到數(shù)據(jù)是人工智能成功的關(guān)鍵。多年來，首席執(zhí)行官們第一次積極尋求增加技術(shù)支出，特別是在人工智能方面，因為都看到了巨大的前景。首席執(zhí)行官們不僅對人工智能的潛力感興趣，而且對人工智能的潛力也很感興趣。GenAI承諾重新定義開展業(yè)務(wù)的方式，從徹底改變客戶體驗到優(yōu)化供應(yīng)鏈和加強(qiáng)風(fēng)險管理，首席執(zhí)行官們對此非常著迷。人工智能的魅力是不可否認(rèn)的。其掌握著打開新市場、節(jié)省數(shù)百萬美元并使公司躋身自己聯(lián)盟的關(guān)鍵。然而，每個首席信息官都明白的一個清醒的事實是，人工智能并不是一個即插即用的奇跡。最致命的弱點在于數(shù)據(jù)——由于其分散的性質(zhì)，這是最有價值但表現(xiàn)不佳的資產(chǎn)。如果不統(tǒng)一和管理數(shù)據(jù)，以確保其干凈、互聯(lián)且值得信賴，那么對人工智能的投資都是徒勞的。通往人工智能前景的道路是由數(shù)據(jù)統(tǒng)一鋪就的。其將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閱我坏摹⒖苫ゲ僮鞯漠a(chǎn)品，這種產(chǎn)品可以真正催化數(shù)字轉(zhuǎn)型，并利用人工智能的變革力量。–Manish Sood，Reltio創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官兼董事長

2024年將是人工智能工具適應(yīng)性和可用性的一年：2023年是人工智能工具謹(jǐn)慎試驗的一年，但到2024年，組織將把重點轉(zhuǎn)向負(fù)責(zé)任的部署。盡管企業(yè)對人工智能及其相關(guān)風(fēng)險尚未完全了解，但仍有很多機(jī)會可以利用來推動商業(yè)和生活的發(fā)展。在人工智能采用競賽中落后，可能會給組織帶來重大挑戰(zhàn)。然而，沒有一種通用的模式可供組織遵循。技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者需要評估哪些用例受益于新人工智能工具的集成，哪些工具最好保持不變。還需要確保GenAI工具以一種安全、負(fù)責(zé)任的方式使用，并由組織治理流程進(jìn)行管理和控制。這種戰(zhàn)略方法可確保人工智能的采用符合組織的獨(dú)特目標(biāo)和需求。–Barry Shurkey，NTT DATA首席信息官

人工智能可以抵御經(jīng)濟(jì)衰退和通貨膨脹：盡管存在經(jīng)濟(jì)逆風(fēng)或順風(fēng)，但無論經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向何方，2024年對人工智能的興趣將保持強(qiáng)勁。人工智能推動創(chuàng)新和競爭優(yōu)勢的潛力是必須具備的，并且在預(yù)算中擁有自己的項目。衡量人工智能的投資回報率至關(guān)重要，實際用例將被放在顯微鏡下觀察。例如，證明人工智能如何使數(shù)據(jù)分析等日常任務(wù)變得容易，并且更廣泛地供商業(yè)用戶使用將是關(guān)鍵。同樣，投資者也會對人工智能企業(yè)更加警惕。–Arina Curtis，DataGPT首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人

在一個不可信的世界中確保人工智能的完整性：隨著深度偽造（Deepfakes）和自動內(nèi)容生成等AI技術(shù)的激增，對驗證AI的機(jī)制的需求越來越大。Web3技術(shù)通過提供透明、可驗證的人工智能操作框架，為這一挑戰(zhàn)提供了解決方案。這種轉(zhuǎn)變對于越來越依賴人工智能的行業(yè)至關(guān)重要，其將確保人工智能仍然是一個值得信賴的工具，盡管其運(yùn)作具有去中心化且往往不透明化。–Blane Sims，Truebit運(yùn)營主管

2024年將是小企業(yè)轉(zhuǎn)向人工智能的一年：在過去的一年里，許多大企業(yè)利用人工智能“淘金熱”，而大多數(shù)小企業(yè)尚未擁抱它。人工智能是一種快速發(fā)展的工具，可以提高運(yùn)營效率和生產(chǎn)力，其好處是不可否認(rèn)的。到2024年，更多的小企業(yè)主可能會開始直接在自己的企業(yè)中實施這些工具，其所依賴的更多應(yīng)用將使用人工智能來增強(qiáng)現(xiàn)有功能。通過利用人工智能自動化許多傳統(tǒng)上耗時的任務(wù)，例如發(fā)票、數(shù)據(jù)輸入和調(diào)度，小企業(yè)主可以花更少的時間在管理工作上，而將更多的時間專注于發(fā)展業(yè)務(wù)和提供卓越的客戶體驗。–Forrest Zeisler，Jobber首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人

60%的員工將使用自己的人工智能來完成工作和任務(wù)。企業(yè)正在爭先恐后地利用人工智能機(jī)會，但其創(chuàng)新速度不足以超過員工對消費(fèi)者人工智能服務(wù)的廣泛使用——也被稱為自帶人工智能(BYOAI)。企業(yè)現(xiàn)在應(yīng)該專注于制定管理和保護(hù)BYOAI的策略，同時開發(fā)企業(yè)正式認(rèn)可的人工智能資源。–Forrester

訪問、規(guī)模和信任：到2024年，人工智能企業(yè)將面臨的三大挑戰(zhàn)是獲取人工智能工具、特定行業(yè)內(nèi)的可擴(kuò)展性以及用戶對流行人工智能工具的信任。我們已經(jīng)看到2023年出現(xiàn)了信任問題，而到2024年，當(dāng)我們看到《人工智能法案》的影響時，信任問題將會變得更加嚴(yán)重。–Dan Head，Phrasee首席執(zhí)行官

2023年是人工智能承諾之年，2024年將是人工智能行動之年。我們將開始看到企業(yè)所采取的舉措所產(chǎn)生的切實成果，并發(fā)現(xiàn)其對客戶的影響。那些選擇投資資源，并確定人工智能與人類智能合作機(jī)會的人，將成為準(zhǔn)備好占領(lǐng)市場的人。–Laura Merling

到2024年，我們有望看到建筑工地數(shù)據(jù)收集流程的自動化。如今，團(tuán)隊有責(zé)任在預(yù)算范圍內(nèi)按時完成項目，同時仍牢記安全和質(zhì)量要求。借助人工智能，包括計算機(jī)視覺和生成式人工智能，企業(yè)將能夠在項目的整個生命周期內(nèi)構(gòu)建和標(biāo)準(zhǔn)化其數(shù)據(jù)。無論是在建筑信息模型(BIM)和圖紙的設(shè)計過程中、輸入信用卡購買材料，還是驗證保險信息以保護(hù)工人和項目，建筑行業(yè)都會使用大量數(shù)據(jù)。我們已經(jīng)開始看到總承包商以獨(dú)特的方式利用數(shù)據(jù)來改善其業(yè)務(wù)，但許多數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的，并且沒有充分發(fā)揮其潛力。據(jù)報告，典型項目中近20%的時間都花在搜索數(shù)據(jù)和信息上。人工智能將能夠通過自動數(shù)據(jù)收集來解決這個問題，使個人能夠花費(fèi)更多的時間和資源從數(shù)據(jù)中獲取見解，以降低風(fēng)險并改善業(yè)務(wù)。–Rajitha Chaparala，Procore副總裁

人工智能將改變客戶體驗：AI將幫助客服人員更快更好地回答問題、在第一次接觸時解決問題、清晰溝通并讓客戶感到滿意，從而為成功做出貢獻(xiàn)。這將催生以人工智能為中心的新客戶體驗戰(zhàn)略，以設(shè)計、執(zhí)行和衡量新的或重新構(gòu)想的客戶服務(wù)體驗。據(jù)Forrester稱，2024年許多改進(jìn)的關(guān)鍵將是幕后GenAI，其增強(qiáng)了客戶人員的能力。–Sreekanth Menon，Genpact全球AI/ML服務(wù)負(fù)責(zé)人

到2024年，企業(yè)將對人工智能的采用有自上而下的要求：許多團(tuán)隊領(lǐng)導(dǎo)者將從首席執(zhí)行官和首席財務(wù)官那尋求指令，其中包含人工智能采用應(yīng)實現(xiàn)的明確目標(biāo)。諸如將運(yùn)營支出降低20%、將CSAT/NRR提高10%，以及通過基于人工智能的產(chǎn)品和體驗產(chǎn)生10%的總收入等預(yù)期將是最重要的。為了實現(xiàn)這些目標(biāo)，一些高管團(tuán)隊將任命人工智能領(lǐng)導(dǎo)角色，以模仿過去十年數(shù)字化轉(zhuǎn)型獲勝者的成功。我們預(yù)計，隨著組織努力解決如何將這項新技術(shù)快速集成到傳統(tǒng)運(yùn)營中，首席人工智能官或類似頭銜的職位將變得普遍。由于CIO的角色日益分散，這一新角色可能會引起一些爭議。首席信息官們是否能夠部署足夠的自動化來重點關(guān)注人工智能，或者最終將這一領(lǐng)域讓給這位高管層的新人，值得密切關(guān)注。–Sean Knapp，Ascend.io首席執(zhí)行官

在過去幾年中，CTO角色已成為精通技術(shù)和精通業(yè)務(wù)的人士之間的橋梁，負(fù)責(zé)提供正確的解決方案以創(chuàng)造最佳的整體業(yè)務(wù)成果。這就帶來了溝通方面的挑戰(zhàn)，因為首席技術(shù)官需要了解如何將技術(shù)轉(zhuǎn)化為組織董事會和高管層的投資回報率。到2024年，隨著人工智能(AI)技術(shù)變得普遍，培訓(xùn)C級同事的能力將變得更加重要。首席技術(shù)官不僅需要能夠與業(yè)務(wù)的技術(shù)方面合作，以確保人工智能領(lǐng)域的實際可能性，而且還需要在業(yè)務(wù)層面上溝通其潛力——無論是從員工生產(chǎn)力還是產(chǎn)品的角度。–Bernie Emsley，insightsoftware首席技術(shù)官

人工智能將彌合管理者與其直接下屬之間的差距。到2024年，人工智能將填補(bǔ)管理者無意中造成的空白。無論是制定更周到的績效評估，還是為直接下屬尋找內(nèi)部成長機(jī)會，人工智能都將為管理者缺乏經(jīng)驗，或過于疲憊而無法處理的任務(wù)提供急需的支持。這些人工智能功能將幫助其成為更強(qiáng)大的管理者，進(jìn)而使其能夠更好地賦予直接下屬權(quán)力。–David Lloyd，Ceridian首席數(shù)據(jù)官

人工智能需要自我解釋：用戶將要求通過“可解釋的人工智能”更透明地了解其人工智能之旅，并要求找到一種方法來表明所有步驟均符合治理和合規(guī)性法規(guī)。白宮最近關(guān)于人工智能的行政命令將對組織施加更大的壓力，要求其證明自己遵守網(wǎng)絡(luò)安全、消費(fèi)者數(shù)據(jù)隱私、偏見和歧視方面的新標(biāo)準(zhǔn)。–Mark Do Couto，Altair數(shù)據(jù)分析高級副總裁

2024年，人工智能將進(jìn)行重塑。雖然人工智能的研究人員預(yù)測“人工智能冬天”，或者部分由于該技術(shù)在某些方面的過度曝光而導(dǎo)致人們對這項技術(shù)的興趣放緩，但值得注意的是，當(dāng)前的很多關(guān)注點都集中在人工智能的負(fù)面方面。Elon Musk最近談到人工智能將如何“終結(jié)所有工作”，而最近在Bletchley Park舉行的“人工智能安全峰會”的名稱，本身就暗示了風(fēng)險緩解的元素。事實是，恐懼拋售，在某種程度上，其使人們更有可能關(guān)注。但隨著越來越多的人開始習(xí)慣使用人工智能工具，如ChatGPT，進(jìn)一步提高人們的認(rèn)識，明年應(yīng)該會看到更多的人開始關(guān)注人工智能的使用方式。當(dāng)然，他們需要在不忽視技術(shù)風(fēng)險或局限性的情況下做到這一點，并尋找務(wù)實、實用的方法來最大限度地減少這些風(fēng)險。隨著人工智能變得更加主流和“時尚”，我們可以看到更多面向消費(fèi)者的品牌，更清楚地闡明其使用人工智能的方式，通過差異化并吸引客戶。這可能是一廂情愿的想法，但也許一年后，Bletchley Park甚至可以舉辦“人工智能機(jī)遇峰會”？–Pega，Peter van der Putten人工智能實驗室首席科學(xué)家兼主任

人工智能將迫使我們“管理好數(shù)據(jù)”：人工智能的好壞取決于其所提供的數(shù)據(jù)。隨著我們將人工智能應(yīng)用到生活的更多方面，哪些領(lǐng)域是由不良數(shù)據(jù)源/優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)源提供信息的，這一點將變得越來越明顯。明年，產(chǎn)品負(fù)責(zé)人、數(shù)據(jù)科學(xué)家和首席架構(gòu)師將需要更緊密地合作，以確保為其產(chǎn)品提供支持的數(shù)據(jù)是最新的，而不是孤立的，作為單一事實來源，并進(jìn)行適當(dāng)?shù)陌姹究刂?。–Alex Hood，Asana首席運(yùn)營官

人工智能對2024年總統(tǒng)選舉的影響：人工智能有望重塑2024年的競選方法和辯論；然而，有趣的是，到目前為止，即使是有技術(shù)背景的候選人也回避了人工智能的細(xì)節(jié)。我們看到人們對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生了巨大的興趣，因為它們改變了世界運(yùn)作、開展業(yè)務(wù)和使用數(shù)據(jù)的方式。作為一個全球社會，我們需要意識到并仔細(xì)考慮人工智能的潛在缺點，例如無意的偏見、錯誤的基線數(shù)據(jù)和道德考慮。即使辯論中沒有涉及這個話題，人工智能的挑戰(zhàn)和機(jī)遇也是下屆政府必須應(yīng)對的問題。–Sri Mukkamala，Ivanti首席運(yùn)營官

人工智能解決了管理數(shù)據(jù)過剩的問題：當(dāng)今的數(shù)據(jù)專業(yè)人員擁有大量的信息，但許多人可能缺乏所需的可操作的見解。而且，隨著跨分布式來源分類的數(shù)據(jù)不斷增加（每天3.2877億TB），組織正在努力應(yīng)對數(shù)據(jù)管理的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)是企業(yè)擁有的最有價值的資產(chǎn)之一，但如果不能有效地利用、了解和應(yīng)用，其基本上是毫無用處。隨著2024年的臨近，數(shù)據(jù)管理正在迅速發(fā)展，走向以人工智能為主導(dǎo)的未來。人工智能是IT團(tuán)隊?wèi)?yīng)對當(dāng)今日益復(fù)雜的分布式和混合數(shù)字環(huán)境的答案。由于這些技術(shù)處理的信息比任何人所能處理的信息都要多，因此其可以通過確保應(yīng)用和服務(wù)正常運(yùn)行，而無需人工干預(yù)來為資源有限的IT團(tuán)隊提供支持。特別是，人工智能驅(qū)動的可觀察性和ITSM解決方案，可以幫助IT團(tuán)隊實現(xiàn)任務(wù)自動化、檢測安全威脅和性能異常、優(yōu)化性能，以及根據(jù)數(shù)據(jù)分析做出更好的決策。然而，我們在2024年的前進(jìn)道路需要深思熟慮的規(guī)劃，并深入了解人工智能如何以及以何種方式幫助我們。–Kevin Kline，SolarWinds高級技術(shù)市場經(jīng)理

企業(yè)將提高非技術(shù)團(tuán)隊在數(shù)據(jù)和分析方面的技能，為人工智能主導(dǎo)的未來做好準(zhǔn)備：人工智能具有巨大的潛力，可以改變許多知識工作者的角色，但有一個問題：了解數(shù)據(jù)和分析的員工太少，無法有效地使用。生成模型實際上是為了生成數(shù)據(jù)而設(shè)計的。我們比以往任何時候都更需要人員解釋輸出，并在業(yè)務(wù)環(huán)境中進(jìn)行分層，或者對原始輸出進(jìn)行調(diào)整，以確保其正確。–Megan Dixon，Assurance IQ數(shù)據(jù)科學(xué)副總裁

網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營的AIOps：網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化可以支持AI更好的性能，但AI也可以支持網(wǎng)絡(luò)更好的性能。盡管AIOps（IT運(yùn)營人工智能）仍處于早期階段，但其已開始顯示出潛力。雖然AIOps涵蓋了IT運(yùn)營的所有領(lǐng)域，但現(xiàn)在正在成為重要組成部分的一個領(lǐng)域是用于網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營的AIOps。網(wǎng)絡(luò)工程師面臨著日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，將分布式勞動力、大量設(shè)備和云基礎(chǔ)設(shè)施等結(jié)合在一起。AIOps通過基于大數(shù)據(jù)的自動化、預(yù)測分析和根本原因分析，來簡化網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營的管理和機(jī)器學(xué)習(xí)。AIOps可以加快客戶故障排除和解決問題的速度，同時降低成本，因為寶貴的NOC員工可以處理當(dāng)今人工智能無法解決的更關(guān)鍵任務(wù)。2023年底，一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，雖然只有4%的受訪者已經(jīng)在組織范圍內(nèi)集成了某種AIOps，但另有15%的受訪者已經(jīng)實施了AIOps作為概念證明，29%的受訪者已確定其未來實施的用例。預(yù)計未來四年，該市場規(guī)模將增長兩倍，到2028年將達(dá)到近650億美元。–Thomas King博士，DE-CIX首席技術(shù)官

人工智能的優(yōu)化使用將決定未來供應(yīng)鏈的贏家：人工智能和預(yù)測分析將在未來十年區(qū)分制造和零售業(yè)的贏家和輸家。利用大數(shù)據(jù)來優(yōu)化庫存、預(yù)測需求、控制成本和個性化建議的領(lǐng)導(dǎo)者，將在分析能力較差的同行中占據(jù)主導(dǎo)地位。未能采用的企業(yè)將面臨成本不斷上升和效率直線下降的情況。–Padhu Raman，Osa Commerce聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席運(yùn)營官

隨著企業(yè)投入更多的時間和金錢，預(yù)計人工智能會遭到強(qiáng)烈反對：隨著企業(yè)深入研究人工智能，實驗必將成為2024年上半年的一個關(guān)鍵主題。那些負(fù)責(zé)人工智能實施的人，必須以“快速嘗試，快速失敗”的心態(tài)領(lǐng)導(dǎo)，但很多時候，這些角色需要了解其所針對的變量，沒有明確的預(yù)期結(jié)果，并且很難提出正確的人工智能問題。最成功的組織會很快失敗，并迅速從經(jīng)驗教訓(xùn)中恢復(fù)過來。鑒于大多數(shù)實踐都不是基于科學(xué)的方法，企業(yè)應(yīng)該預(yù)計會在人工智能實驗上花費(fèi)額外的時間和金錢。如果得出正確的結(jié)論，到今年年底，人工智能領(lǐng)域的明顯贏家將會出現(xiàn)。隨著失敗，人們對激發(fā)人工智能潛力的數(shù)據(jù)也提出了更多質(zhì)疑。例如，數(shù)據(jù)分析師和高管都會提出這樣的問題：我們使用的數(shù)據(jù)有多干凈？我們對這些數(shù)據(jù)的合法權(quán)利是什么，特別是如果在任何新模型中使用的話？我們客戶的合法權(quán)益呢？任何新技術(shù)都會帶來更多的質(zhì)疑，反過來，整個企業(yè)也會有更多的參與?！报CFlorian Wenzel，Exasol全球解決方案工程主管

企業(yè)將管理對AI的炒作：隨著圍繞GenAI的震耳欲聾的噪音達(dá)到高潮，組織將被迫抑制炒作，并針對這一顛覆性技術(shù)采取現(xiàn)實且負(fù)責(zé)任的方法。無論是圍繞GPU短缺的人工智能危機(jī)、訓(xùn)練大型語言模型(LLM)的氣候影響，還是對隱私、道德、偏見和/或治理的擔(dān)憂，這些挑戰(zhàn)在得到改善之前都會惡化，導(dǎo)致許多人懷疑是否值得首先應(yīng)用GenAI。雖然企業(yè)壓力可能會促使組織利用人工智能做一些事情，但數(shù)據(jù)驅(qū)動必須放在首位，并且仍然是首要任務(wù)。畢竟，確保數(shù)據(jù)的組織性、可共享性和互連性，與詢問GenAI模型是否可信、可靠、確定性、可解釋、合乎道德和無偏見一樣重要。在將GenAI解決方案部署到生產(chǎn)環(huán)境之前，組織必須確保保護(hù)其知識產(chǎn)權(quán)，并針對潛在的責(zé)任問題做好計劃。這是因為雖然GenAI在某些情況下可以替代人，但LLM沒有職業(yè)責(zé)任保險。這意味著涉及GenAI的業(yè)務(wù)流程仍然需要廣泛的“人在環(huán)”參與，這可能會抵消任何效率提升。到2024年，預(yù)計供應(yīng)商將通過添加專注于滿足GenAI市場趨勢的新界面，來加速增強(qiáng)其產(chǎn)品。然而，組織需要意識到，這些可能只不過是固定的創(chuàng)可貼。解決數(shù)據(jù)質(zhì)量等挑戰(zhàn)，并確保對準(zhǔn)確、值得信賴的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一、語義一致的訪問，將需要制定清晰的數(shù)據(jù)策略，并采取現(xiàn)實的、業(yè)務(wù)驅(qū)動的方法。如果沒有這一點，組織將繼續(xù)繳納不良數(shù)據(jù)稅，因為人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)模型將難以通過概念驗證，并最終無法兌現(xiàn)宣傳的承諾。–Atanas Kiryakov，Ontotext創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官

關(guān)于人工智能的思考：與任何炒作周期一樣，很多人會因為計劃不周或知識或能力不足而跳入這個領(lǐng)域，這將產(chǎn)生糟糕的、甚至危險的代碼和應(yīng)用程序。大量投資人工智能然后失敗的組織很可能會遇到麻煩。其他采用這些有問題的人工智能應(yīng)用和流程的組織可能會遭受數(shù)據(jù)泄露、糟糕或錯誤的決策，并因依賴不良代碼而遭受損失。–Grant Fritchey，Redgate Software運(yùn)營顧問

推動人工智能的可解釋性：過去兩年，商界見證了人工智能的重大進(jìn)步。然而，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的復(fù)雜人工智能系統(tǒng)的一個決定性特征是，其行為并不總是像我們預(yù)期的那樣。事實上，人工智能系統(tǒng)選擇到達(dá)目的地的路徑，可能與人類專家應(yīng)對相同挑戰(zhàn)的方式有很大不同。隨著人工智能系統(tǒng)變得更加復(fù)雜，研究這些選擇，并構(gòu)建人工智能可解釋性工具將變得越來越重要。組織必須有能力分析人工智能系統(tǒng)的決策，以采取適當(dāng)?shù)谋Ｕ洗胧?。此外，隨著時間的推移，人工智能系統(tǒng)提供的解釋其思維的輸出將對進(jìn)一步改進(jìn)至關(guān)重要。–Paul Barrett，NETSCOUT首席技術(shù)官

平衡人工智能內(nèi)容和禁令-可見性與控制：發(fā)行商對人工智能禁令的考慮，源于對其內(nèi)容保持控制的愿望。然而，隨著搜索引擎越來越依賴人工智能來管理內(nèi)容，這種方法可能會導(dǎo)致搜索結(jié)果的可見性降低。整合與排斥：雖然一些品牌可能將人工智能禁令視為保護(hù)其內(nèi)容的一種方式，但也可能會錯過人工智能（尤其是LLM）在內(nèi)容匹配和查詢了解方面提供的優(yōu)勢。反對人工智能禁令的理由是，LLM可以利用替代方式來訪問內(nèi)容，從而使完全排除具有挑戰(zhàn)性。平衡法：品牌需要在保護(hù)其內(nèi)容，和利用人工智能提高其在搜索結(jié)果中的可見性和相關(guān)性之間找到平衡。這可能涉及制定細(xì)致入微的政策，規(guī)范人工智能與內(nèi)容的交互，而不完全排除。–A.J.Ghergich，Botify咨詢服務(wù)副總裁

人工智能當(dāng)然可以幫助清理“混亂的數(shù)據(jù)”，但這也有點循環(huán)，因為人工智能的使用應(yīng)該基于強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)治理，因為數(shù)據(jù)保護(hù)法要求企業(yè)了解在人工智能用例中使用了哪些個人數(shù)據(jù)。因此，到2024年，我們將更加關(guān)注數(shù)據(jù)庫存和分類，這是想要利用人工智能力量的企業(yè)的必要基礎(chǔ)。–Seth Batey，F(xiàn)ivetran數(shù)據(jù)保護(hù)官兼高級顧問

在我看來，營銷世界即將發(fā)生范式轉(zhuǎn)變，從廣泛的營銷獨(dú)白轉(zhuǎn)向人工智能驅(qū)動的交互式客戶對話。這一變化將要求重新評估營銷技術(shù)堆棧，以優(yōu)先考慮實時、有意義的交互。同時，個性化將從感知的侵入性，轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄟ^響應(yīng)式對話建立信任。我相信這將逐漸淘汰傳統(tǒng)的導(dǎo)航，例如下拉菜單，轉(zhuǎn)而采用搜索和聊天界面。在這個不斷發(fā)展的環(huán)境中，企業(yè)將認(rèn)識到其人工智能戰(zhàn)略與其數(shù)據(jù)戰(zhàn)略有著內(nèi)在的聯(lián)系。強(qiáng)調(diào)精益數(shù)據(jù)，對于有效、合規(guī)地利用新界面和工具至關(guān)重要，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和相關(guān)性處于這些技術(shù)進(jìn)步的最前沿。–Christian Ward，Yext執(zhí)行副總裁兼首席數(shù)據(jù)官

事實證明，人工智能對于開發(fā)人員來說是一種極其強(qiáng)大的工具，盡管許多人對其能力范圍持懷疑態(tài)度，并擔(dān)心其可能會顛覆傳統(tǒng)的工作場所實踐、工作和流程。在我看來，人工智能將增強(qiáng)開發(fā)人員的日常工作流程，而并非取代。越來越多的開發(fā)人員將使用人工智能來自動執(zhí)行簡單的任務(wù)，例如掃描性能問題、發(fā)現(xiàn)工作流程中的模式以及編寫測試用例。其實際上不會“劫持人工智能”，而是讓開發(fā)人員能夠?qū)⒏鄷r間花在有影響力的創(chuàng)新工作上。–Dana Lawson，Netlify工程高級副總裁

隨著各行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者開始接受這項技術(shù)，人工智能將使團(tuán)隊更加緊密地聯(lián)系在一起：2024年，人工智能將成為開發(fā)生命周期的主要驅(qū)動力，不僅作為IT助手，而且作為協(xié)作工具。開發(fā)人員和工程團(tuán)隊的工作主要局限于后端，但我預(yù)計，隨著人工智能在企業(yè)的總體目標(biāo)中變得更加根深蒂固，IT領(lǐng)導(dǎo)者將成為關(guān)鍵顧問。隨著組織尋求利用人工智能進(jìn)行自動化、原型設(shè)計、測試和質(zhì)量保證，以大幅減少開發(fā)新項目所需的時間，技術(shù)和非技術(shù)人員都需要協(xié)調(diào)其人工智能戰(zhàn)略。這將使技術(shù)人員能夠更頻繁地進(jìn)行創(chuàng)新，并且非技術(shù)人員可以參與構(gòu)建解決方案，而不僅僅是提供需求。–Ed Macosky，Boomi首席產(chǎn)品和技術(shù)官

關(guān)于采用/投資人工智能：投資人工智能工具可以成為幫助一些開發(fā)人員提高生產(chǎn)力的杠桿。關(guān)于提示的培訓(xùn)越多，就越有可能從開發(fā)人員那里獲得更高的生產(chǎn)力。缺點是人工智能通常并不真正了解問題所在，并且可能使用低于標(biāo)準(zhǔn)的代碼?；ヂ?lián)網(wǎng)上的許多培訓(xùn)代碼并不適合應(yīng)用，因此期望人工智能讓開發(fā)人員變得更好是不可能的。人工智能是一種工具或杠桿，不能替代培訓(xùn)和技能。–Steve Jones，Redgate Software的DevOps負(fù)責(zé)人

推動人工智能進(jìn)步的數(shù)字容量競賽：人工智能是一項需要大量數(shù)據(jù)的技術(shù)，未來幾年對傳輸和處理這些數(shù)據(jù)的帶寬的需求將猛增。人工智能應(yīng)用的發(fā)展速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)速度，這導(dǎo)致了容量短缺的風(fēng)險。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施必須快速發(fā)展，以滿足連接需求，并避免網(wǎng)絡(luò)危機(jī)。這將需要對新技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行投資，以及網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商、超大規(guī)模巨頭和其他利益相關(guān)者之間采取更具協(xié)作性的方法。人工智能無異于一個價值數(shù)萬億美元的機(jī)會，其將推動對帶寬的前所未有的需求，這使其與5G和物聯(lián)網(wǎng)等其他貨幣化尚不明確的炒作周期有很大不同。嚴(yán)重依賴數(shù)據(jù)和計算的行業(yè)，如醫(yī)療保健、金融和制造，將最先受益于人工智能。超大規(guī)模巨頭將大力投資數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，為這一浪潮做好準(zhǔn)備，展望未來，規(guī)模較小的企業(yè)必須效仿，否則就會被拋在后面。–Bill Long，Zayo首席運(yùn)營官

企業(yè)將優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和人工智能創(chuàng)新之間的差距。沒有數(shù)據(jù)戰(zhàn)略就沒有人工智能戰(zhàn)略，企業(yè)需要優(yōu)先考慮縮小數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的差距；具體點，是更有效、更安全地訪問更準(zhǔn)確數(shù)據(jù)的基本要素。–Justin Borgman，Starburst聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官

總而言之，了解和利用人工智能全部價值的門檻仍然很低，但隨著市場壓力繼續(xù)加速人工智能的采用，這種情況不會持續(xù)太久。企業(yè)人工智能的未來將集中于將人工智能內(nèi)置到已使用的產(chǎn)品和服務(wù)中。但隨著人工智能創(chuàng)新的發(fā)展，我們將看到企業(yè)學(xué)會構(gòu)建自己的內(nèi)部人工智能數(shù)據(jù)平臺，并將部分工作流程轉(zhuǎn)移到自己的基礎(chǔ)設(shè)施中。對于那些想要領(lǐng)先的企業(yè)來說，現(xiàn)在就開始投資建設(shè)內(nèi)部專業(yè)知識至關(guān)重要。人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)的中央“卓越中心”，將比分散在企業(yè)各處的單個人工智能項目更有利。–Miroslav Klivansky，Pure Storage Analytics人工智能全球業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人

實時人工智能監(jiān)控，數(shù)據(jù)驅(qū)動的未來——2024年，實時人工智能監(jiān)控系統(tǒng)將興起，能夠即時檢測和解決數(shù)據(jù)異常。這項變革性技術(shù)將確保數(shù)據(jù)的可靠性和可訪問性，特別是對于不斷增長的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量。–Rohit Choudhary，Acceldata首席執(zhí)行官

在繁榮之后，許多人工智能企業(yè)將會消亡，這是圍繞數(shù)據(jù)隱私、安全和安全的審查加強(qiáng)的直接結(jié)果。因此，2024年將是人工智能企業(yè)安全的一年，人工智能投資和創(chuàng)新的爆炸式增長將得到鞏固和加速。各個領(lǐng)域都將開始出現(xiàn)贏家。人工智能將成為主流，不再充當(dāng)實驗生產(chǎn)的支持工具，而是至關(guān)重要的戰(zhàn)略性商業(yè)資產(chǎn)。到2024年底，其將以極快的速度運(yùn)行，并推動重大業(yè)務(wù)決策。在提供更高計算能力的同時，減少能源消耗和降低總擁有成本的人工智能模型和芯片將成為趨勢。換言之，ESG（環(huán)境、社會和治理）將很快成為新的導(dǎo)向。–Rodrigo Liang，SambaNova首席執(zhí)行官

通用人工智能（AGI）將在未來一年取得進(jìn)步：通用人工智能距離成為現(xiàn)實還很遙遠(yuǎn)，但比以往任何時候都更接近?，F(xiàn)今的LLM是人類智能的模糊副本。它很好，并且可以做一些驚人的事情來改善業(yè)務(wù)。但LLM能否發(fā)明一種有效的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論或抗擊流行病的疫苗？人類可以！我們在過去幾年中取得了巨大的飛躍，但距離真正的創(chuàng)造天才還要多久呢，無人可知。–Jason Tatum，CallRail產(chǎn)品副總裁

人工智能將簡化軟件開發(fā)流程：開發(fā)人員目前所做的許多耗時的任務(wù)將很快變得自動化，使流程和任務(wù)更加簡化，同時創(chuàng)造出我們以前從未見過的速度和效率水平。此外，對于開發(fā)者而言，了解人工智能最終將成為一項必備技能。至關(guān)重要的是，整個行業(yè)必須繼續(xù)接受這項技術(shù)，并了解其好處，這樣創(chuàng)新的步伐才能加快，并允許開發(fā)人員通過消除繁瑣、重復(fù)的任務(wù)來磨練自己的專業(yè)知識。”–Natwar Maheshwari，Algolia的PLG營銷總監(jiān)

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集缺少與成功人工智能數(shù)據(jù)管道的連接：組織將使用分布式非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集來強(qiáng)化其AI戰(zhàn)略和AI數(shù)據(jù)管道，同時實現(xiàn)傳統(tǒng)企業(yè)解決方案所不具備的性能和規(guī)模。組織面臨的最大挑戰(zhàn)之一是，將分布式非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集應(yīng)用于其人工智能戰(zhàn)略，同時提供傳統(tǒng)企業(yè)解決方案中無法提供的性能和規(guī)模。數(shù)據(jù)管道的設(shè)計必須能夠使用所有可用的計算能力，并使數(shù)據(jù)可供云模型使用，如Databricks和Snowflake中的模型，這一點至關(guān)重要。到2024年，在全球數(shù)據(jù)環(huán)境中，對全球?qū)崟r編排的數(shù)據(jù)的高性能本地讀/寫訪問，將變得不可或缺且無處不在。–Molly Presley，Hammerspace營銷高級副總裁

未完，待續(xù)…

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