生成式AI：推动业务增长和创新的新引擎

生成式AI：推动企业增长与创新的催化剂

生成式AI正成为企业增长的关键驱动力，越来越多的组织在多个业务领域整合这一技术。根据最新数据，75%的组织已在五个或更多业务领域试点生成式AI，到2026年，50%的CEO计划利用其能力推动业务扩展。然而，成功部署和扩展生成式AI需要战略性、定制化的方法，强调领域特定模型、效率、信任和协作。

随着企业认识到采用适合其特定运营需求的AI解决方案的重要性，一刀切的大型语言模型（LLMs）方法正在过时。领域特定模型，如IBM的Granite系列，正成为首选。这些模型虽然比通用模型更小、更专注，但性能相当，同时提供了独特的业务应用所需的灵活性和适应性。

企业越来越多地在客户互动、流程自动化和内容生成等领域使用领域特定AI。这些针对性解决方案确保AI工具无缝集成到现有工作流程中，推动有意义的影响和持续增长。相比之下，通用模型往往无法解决不同行业的细微差别，导致次优结果。

组织采用生成式AI的主要担忧之一是计算资源的成本。随着公司扩展其AI计划，选择需求较少的计算资源的模型至关重要。成本效益高的AI模型不仅有助于扩展，还确保AI投资长期可持续。

模型性能的效率——如减少计算需求——确保企业可以在不产生过高成本的情况下大规模部署AI。这使组织能够通过快速将AI整合到运营中并及时交付结果来保持竞争优势。

企业另一个关键考虑是AI模型中的信任和透明度。黑箱模型，即操作时几乎没有可解释性，在问责和道德监督方面带来重大挑战。为避免这些陷阱，组织越来越寻求通过透明性促进信任的AI解决方案，以便进行审查和微调。特别是开源LLMs，提供了协作环境，加速创新同时确保道德AI开发。

通过优先考虑透明度和道德准则，企业可以实施不仅交付结果而且符合社会和监管期望的AI解决方案。这种方法在AI技术更深入地集成到核心业务流程中时尤为重要。

生成式AI的成功实施不仅依赖于正确的技术，还需要与行业专家和AI顾问的强有力协作。咨询专家强调个性化AI战略的必要性，这些战略超越了现成的解决方案。相反，定制AI框架根据特定业务需求正逐渐流行。

这种个性化AI战略的趋势确保组织能够更顺利地将AI技术整合到其运营中。此外，与技术专家的持续迭代和协作使企业能够跟上快速发展的AI领域，确保长期成功和适应性。

随着生成式AI的不断发展，其作为企业增长驱动力的角色变得更加明显。80%的公司增加其生成式AI投资，表明企业认识到这一技术的变革潜力。然而，成功AI采用的路径在于战略决策，专注于定制AI解决方案、效率、透明度和与专家的协作。

通过采用强调定制化和道德AI实践的前瞻性方法，组织可以更快扩展、提高生产力，并在日益AI驱动的世界中保持领先。在这个领域取得成功的企业将是那些战略性地将AI整合到其核心功能中，推动创新并实现可持续增长的企业。

通过战略性地采用生成式AI，专注于定制化、效率和道德，企业可以释放其全部潜力，推动短期成功和长期竞争优势。

生成式AI： 指能够生成新内容的人工智能系统，如文本、图像或音乐，这些内容通常与人类创作的内容难以区分。这些系统从现有数据中学习模式以创建新颖输出，对内容创建、客户服务自动化和数据增强等任务非常有价值。
大型语言模型（LLMs）： 设计用于理解和生成类似人类文本的高级AI模型，通过大量文本数据训练以执行翻译、总结和对话交互等语言相关任务。著名例子包括OpenAI的GPT系列和Google的BERT。
领域特定模型： 为特定行业或应用设计的AI模型，如医疗、金融或法律服务。与通用模型不同，领域特定模型通过专门数据集训练，为特定用例提供更精确和相关的见解。