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GenAI泡沫將破?CIO面臨新一輪戰略思考

人工智能 CIOAge
過去兩年中,GenAI被大肆炒作,許多觀察者認為未來不可避免地會出現方向上的調整,這應該促使CIO們重新思考他們的GenAI戰略。

過去兩年中,GenAI被大肆炒作,許多觀察者認為未來不可避免地會出現方向上的調整,這應該促使CIO們重新思考他們的GenAI戰略。

盡管關于GenAI泡沫的討論越來越多,但完全破滅的可能性不大,因為許多AI專家認為,即使一些IT領導者等對該技術的炒作持反對態度,投資仍將繼續。

然而,這個泡沫可能會有所收縮,分析公司Gartner著名的炒作周期顯示,GenAI已經過了過高期望的頂峰,正進入幻滅的低谷。

Gartner最近還預測,到2025年,30%的現有GenAI項目將在概念驗證后被放棄。Gartner預測,這些GenAI項目中的許多將因數據質量差、風險控制不足、商業價值不明確或成本不斷上升而失敗。

Gartner指出,GenAI項目的實施成本可能高達數百萬美元,并帶來巨大的持續性費用。例如,一個GenAI虛擬助手的推出成本可能在500萬至650萬美元之間,每個用戶每年還需支付8000至11000美元的經常性費用。

Gartner AI、超自動化和智能自動化小組的分析師Frances Karamouzis表示,確定“普遍”使用的GenAI(如虛擬助手或智能聊天機器人)的ROI可能非常困難。她指出,虛擬助手可能會在員工查找舊文檔或撰寫電子郵件時節省時間,但大多數企業從未跟蹤過這些任務所需的時間,因此對這些時間消耗的歷史數據一無所知。

成功率為三分之二

Gartner關于GenAI項目失敗的預測與IBM的觀察一致,IBM的watsonx.ai產品管理總監Maryam Ashoori表示,三分之一的公司在試點階段后放棄了AI用例,但這意味著其余三分之二的公司看到了足夠的前景并繼續推進。

她補充道,從2022年到2023年,AI帶來的營業利潤增長翻了一番,幾乎達到5%,預計到2025年這一比例將達到10%。

“許多公司認識到GenAI對提高投資回報率(ROI)和保持競爭力至關重要,因此正在繼續加大投資力度,排除炒作的干擾,識別AI可以真正增加價值的領域,”她說。

盡管如此,盡管投資將繼續進行,但其他專家認為,反彈的勢頭正在積聚。

“從一開始,過高的期望就被無限夸大,而且這種夸大一直在持續。我認為這將進入一個相當深的幻滅低谷,”IT咨詢公司alliantgroup的智能自動化、AI和數字服務部門董事總經理Chris Stephenson說,他認可Gartner的炒作周期。“升得越高,跌得越重。”

Stephenson表示,在企業中,巨大的期望部分是由2022年末ChatGPT發布后消費者的強烈反應所推動的,同時,當時正在使用的“傳統”AI技術,包括機器學習、深度學習和預測分析,仍然在許多企業中證明了它們的價值。

“有很多比GenAI更便宜的酷炫AI解決方案,”Stephenson說,“當我們與客戶進行規劃會議時,三分之二的解決方案并不一定適合GenAI模型……有時這些解決方案已經存在于與AI無關的技術堆棧中。 

隨著GenAI的炒作逐漸消退,Stephenson認為IT領導者將重新評估他們的戰略,轉向其他AI技術。

廣泛思考

其他AI專家也看到,商業環境中正向專門化AI轉變。

“專門化的AI,針對特定需求量身定制,能夠提供更精確和有效的解決方案,為企業帶來更大的價值和可靠性,”WakenAI的CEO兼聯合創始人Hassan Uriostegui說,該公司開發情感支持AI工具。“然而,基礎模型將始終作為行業的核心支柱。”

盡管如此,他表示,短期內缺乏實際應用案例的一些AI項目可能會失敗。他認為,諸如允許用戶創建自定義AI頭像的應用程序等AI新奇項目可能不會有很長的生命周期。

“AI市場正在經歷修正,而不是崩潰,”他說,“隨著不切實際的期望與實際情況相適應,行業可能會經歷一段重新校準的時期。”

Hamza Tahir,ZenML(一家開源MLOps初創公司)的CTO兼聯合創始人補充道,一些針對炒作的反彈可能是不可避免的,但從長遠來看,GenAI將成為一種變革性技術。

“當前的AI熱潮與過去的科技泡沫有一些相似之處,比如過高的期望和高估的估值,”Tahir說,“雖然圍繞GenAI的炒作是不可否認的,但我相信這項技術有潛力變革行業并推動長期價值創造。”

采取謹慎的方式

觀察人士表示,在企業尋找GenAI的長期變革性用例時,許多CIO正面臨來自CEO或董事會成員的壓力,要求立即找到價值。

Tahir認為,CIO應該超越數字助理和智能聊天機器人,專注于戰略性的企業目標和優先事項。CIO需要能夠清晰地表達每個項目的業務價值和預期的ROI。

他還建議CIO培養持續學習和技能提升的文化,以建立內部AI能力。CIO應首先啟動對外曝光度低的內部項目,這可以降低風險,并為實驗提供一個受控的環境。

此外,他補充道,CIO在花錢從零開始訓練模型之前,應考慮微調現有的AI模型以適應特定用例。“這種方法通常能以較少的努力取得更好的結果,使企業能夠迅速實現GenAI的好處。”Tahir說。

Stephenson補充道,由于大型科技公司仍在大量投資GenAI,CIO將有很多機會進行實驗。CIO應首先找出企業需要解決的問題,然后考慮廣泛的技術,而不僅僅是GenAI。

“很多時候,我們會試圖擺脫最響亮的聲音,或僅僅是強行在公司中引入AI聊天機器人,而是說,‘讓我們找出所有的問題所在,’”他說,“你可以回到董事會,向他們展示多少問題可以通過GenAI解決,多少問題可以通過其他AI解決方案解決,還有哪些部分可以通過已經存在一段時間的技術解決。”

他補充道,CIO不應把所有賭注都押在“GenAI或破產”這種策略上,“要謹慎涉足,”他說,“不要一下子把所有雞蛋都放在一個籃子里——獲取足夠的技術來進行試點,并考慮如何在之后進行擴展。”

責任編輯:華軒 來源: 企業網D1Net
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