研究揭示了企業如何運用生成式人工智能的有趣現實
每個人都在談論生成式人工智能改造企業的潛力，但很少有人評估過企業利用這項技術的實際情況。現在，這一差距開始得到彌補，部分原因是TECHnalysis Research 開展了一項深入研究。該研究深入探討了美國企業如何利用GenAI，涵蓋的主題包括應用類型、供應商合作夥伴、實施情況、優勢、擔憂等。
該報告題為《一個新起點：企業中的生成式人工智能》，基於對1000 名美國IT 決策者的調查，這些決策者參與了公司的GenAI 工作，涉及10 個行業垂直領域和兩種企業規模。正如標題所暗示的那樣，研究結果也證實，GenAI 正在激發人們對軟件應用程序功能、員工工作流程、企業戰略制定和調整等方面的全新期望。
報告還揭示了許多令人驚訝的事實，說明企業目前是如何部署這項技術的。此外，報告還發現了在對GenAI 的了解和部署的先進性方面存在的一些差距，尤其是在不同行業之間。
調查結果顯示，在參與調查的美國公司中，出人意料地有88% 的公司已經在使用生成式人工智能工具，但只有7% 的公司製定了有關該技術的正式政策。耐人尋味的是，在目前尚未使用該技術的公司中，約有10% 的公司製定了明確禁止使用該技術的政策。
正在使用GenAI 的更大群體對其帶來的機遇充滿熱情，主要優勢如圖1 所示。超過一半的受訪者（56%）認為使用該技術的主要好處是提高了效率，另有49% 的受訪者認為該技術有可能帶來新的業務模式和收入來源。
即使是那些正在部署GenAI 的受訪者也對此表示擔憂，55% 的受訪者強調了潛在的安全問題和企業數據保護問題。同樣多的人提到了基礎模型可能產生的輸出數據的不准確性，幾乎同樣多的人（53%）表達了對版權侵權的擔憂。
不出所料，未使用GenAI 的企業也有類似的擔憂，70% 的企業認為版權問題是一個問題，64% 的企業認為知識產權洩露是他們不願意使用的原因。此外，這部分人中有52% 的人表示，他們的組織缺乏利用GenAI 所需的技能組合–這一數據點凸顯了許多企業在這一先進新技術方面所面臨的巨大教育差距。
有趣的是，即使在這部分持懷疑態度的人中，也只有7% 的人表示他們對部署該技術毫無興趣，剩下93% 的人則表示願意在未來的某個時間點考慮部署該技術。
調查對象之間最顯著的差異點之一是他們正在實施的啟用GenAI 的應用類型，特別是在不同的行業垂直領域。在最高級別上，生產力和內容生成相關的應用程序（如文字處理器）最常用。不過，在某些行業，軟件編碼或客戶關係管理（CRM）工具等應用程序是首選。
當受訪者被要求對類似的（儘管不完全相同）GenAI 驅動的產品類別進行價值排序時，公司所看重的與他們目前正在使用的往往存在差異。這表明，許多公司對他們希望運行的GenAI 相關應用類型有想法，但尚未找到滿足其特定需求的解決方案。這是研究中的眾多數據點之一，它強調了一個事實，即我們仍處於GenAI應用的早期階段，供應商有大量機會創建新的或增強型解決方案來滿足客戶需求。
行業間差異最顯著的例子之一是公司建立自己的GenAI 模型的潛力。關於公司希望利用自身數據定制GenAI 模型的討論非常多，研究也證實了這一點。有些人甚至推測，企業對創建定制模型的興趣很高。然而，研究結果表明，大多數企業目前對這種更高級的應用沒有興趣，只有一個明顯的例外。
如圖2 所示，只有以技術為重點的ICT（信息、通信和技術）行業對這一領域表示出濃厚的興趣。在所有其他行業中，只有個位數百分比的公司表示非常有可能或有一定可能建立自己的定制GenAI 模型。然而，在信息和通信技術行業，這一比例大幅上升至69%。
這些結果突出表明，只有技術先進的公司才了解定制GenAI 模型可能提供的意義和機會。這些結果還揭示了在更複雜的GenAI 部署方面存在巨大的教育差距，需要加以解決。
事實上，GenAI 已經成為主流，這為參與這一新興市場的供應商提供了大量令人興奮的機會。然而，正如研究中的這些和其他發現所表明的那樣，要確保GenAI成為各種類型企業始終有用和強大的產品，還需要大量的教育、有針對性的產品和更多的服務。
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