介绍
当今世界上，”生成式人工智能”这个词引起了广泛讨论。包括麦肯锡、毕马威、Gartner和彭博在内的顶级科技和管理公司不断进行研究，以评估这项新技术的力量并预测其未来。所有这些研究都表明，生成式人工智能在企业中的日益影响力使其成为当今职场的必备技能。调查还显示，到2032年，GenAI市场预计将达到1.3万亿美元，每个人都希望成为其中一员。本文讨论了生成式人工智能在各个行业中的应用、增长和影响，以及如何参与全球变革。
什么是生成式人工智能以及它有多大？
生成式人工智能不再只是一个流行词。这种新技术，AI能够通过练习创造新内容并进行学习，已经席卷全球。GenAI工具基本上是能够根据它们接受的培训数据生成内容的大型学习模型（LLMs）。它们从训练数据中学习模式和结构，并产生遵循类似模式的输出。这些模型可以创建图像、视频、音乐、语音、文本、软件代码、产品设计等。由于目前可用的大量培训数据，这项技术的可能性是无限的。
过去几个月，该领域不断扩展，每天都在发现生成式人工智能的新应用和用例。在企业层面上，GenAI的整合已经带来了更快的产出、更好的生产力和经济增长。因此，越来越多的公司现在使用生成式人工智能来节省时间和金钱。
生成式人工智能的企业应用包括自动化、人员或机器的增强，以及业务和IT流程的自主执行。麦肯锡的报告显示，全球企业正在通过部署生成式人工智能工具来最大程度地提高生产力并将风险降至最低。公司现在投入更多资源进行生成式人工智能培训和辅导、用例选择、员工技能提升和风险控制。未来，组织将需要他们的员工精通生成式人工智能，以保持工作相关性。
生成式人工智能的商业层面
目前，GenAI市场包括模型训练基础设施、LLM推理设备、数字广告、专业软件和服务、个性化助手以及加速编码的副驾驶。尽管开发生成式人工智能工具和软件的公司是该领域的最大受益者，但这些产品的应用正在帮助各个行业获得好处。
那么，生成式人工智能有多大？根据彭博智能的一份报告，2022年GenAI市场的估值为400亿美元，而且显然随着时间的推移而增长。报告预测，由于未来十年内复合年增长率为42%，生成式人工智能市场到2032年将达到1.3万亿美元。
2023年：生成式人工智能在企业中迎来突破性一年
自2020年以来，生成式人工智能一直是Gartner人工智能炒作周期的一部分。然而，2023年是它在企业中的突破之年。尽管这项技术相对较新，但已经发展成为几乎每个行业的一个不可或缺的组成部分。
根据麦肯锡的一份全球报告，33%的领先公司已经在使用生成式人工智能，而另外25%的公司正在进行人工智能整合。报告还指出，22%的高级管理层高管使用AI工具进行工作。
随着技术的不断发展，该技术的新用途和应用进一步扩展。各个行业中所有层级的工作岗位正在自动化，最大限度地减少人为干预，并节省人工工作时间以完成更重要的任务。因此，企业正在寻找具备AI技能的人才，给他们带来竞争优势。
此外，根据麦肯锡的调查，40%的公司计划增加他们对人工智能的投资，因为随着技术的进步。这表明，虽然慢慢地，但肯定地，所有的工作都将涉及某种程度的以AI为动力的功能，我们所有人都需要为此做好准备。
企业领导对生成式人工智能的思考
全球各地的企业领导都对生成式人工智能的可能性感到兴奋，并坚信它真正是一场改变游戏规则的力量。Oracle Analytics Cloud的高级首席数据科学家Vikas Agrawal博士确认，生成式人工智能具有颠覆企业解决方案的潜力，特别是在与文本和用户界面相关的领域。谈到提升员工技能，他说：“随着人工智能工具的发展，数据科学家需要掌握增强和改进这些工具的技能，而不仅仅是运用它们。”
就此类似，Dataiku的前首席人工智能战略师Jepson Taylor表示，人工智能初创公司的成功取决于招募正确的人才。作为纽约大学人工智能硕士班的联席主办者，他预见到未来人工智能系统将能够自主编写和优化代码，为应用程序带来更高效和强大的功能。
在与Analytics Vidhya的一次采访中，Beans.ai应用人工智能主管Sandeep Singh将印度和美国的人工智能生态系统进行了比较。他表示：“印度的人工智能生态系统独特地处于快速采纳和产品化的位置，不同于湾区以研究为主的人工智能领域。”
回顾印度的行业领袖，Fractal Analytics的集团首席执行官、联合创始人和副主席Srikanth Valamakanni先生认为，在未来的几年里，组织中的大部分职能将实现自动化，只有那些保持更新并具备竞争力的人才才能继续成为公司的资产。
Gramener的首席执行官兼首席数据科学家Anand S.认为，生成式人工智能是自Google推出以来的下一个重大突破。他已经将自己大部分的编码工作外包给人工智能，并训练了一群低级经理来完成各种任务，从而优化了自己的工作并节省了时间。
2023年不同领域的生成式人工智能产业增长
在短时间内，生成式人工智能几乎影响了所有行业，成为当今企业不可或缺的一部分。根据麦肯锡的报告，全球各地、各行业和各级别的员工中，多数人已经在工作中使用生成式人工智能工具。
虽然科技、媒体和电信公司最多使用生成式人工智能，但商业、法律和金融服务行业也不落后。甚至医疗保健、能源和零售等行业也开始利用生成式人工智能带来的益处。
不同领域生成式人工智能增长的未来预测
KPMG最近发布的一份报告对未来几年不同领域和职能中生成式人工智能应用的预期进行了分析。以下是一些未来的预测结果。
为什么使用生成式人工智能：培养人才
企业不断寻求优化流程和拓展业务的方法。企业扩大运营的最佳方式是提高现有员工的生产力。在当今世界，采用生成式人工智能工具是最具创新和最优化的方式。
KPMG调查的近75%的企业同意这一点，表示生成式人工智能将提高生产力。所有这些公司要么已经采用了GenAI，要么计划在未来两年内采用。虽然68%的受访者认为它将改变人们的工作方式，但其中63%认为它将促进创新。
从长远来看，机械性的任务将被自动化，人类智慧将用于更具战略性的活动。GenAI工具旨在帮助员工变得更有创造力和技能，而不是取代他们或夺走他们的工作。然而，46%的调查受访者认为工作安全性将受到威胁，生成式人工智能工具可能会取代一些工作。该调查指出，最容易受到威胁的工作是行政角色（65%）、客户服务（59%）以及营销和设计等创意领域（34%）。
组织现在可以做什么？
像Nvidia、Amazon Web Services、Microsoft、Google和OpenAI这样的科技巨头是最早利用这项技术的公司。然而，最近开源模型和云平台让更小的公司和初创企业也能加入到GenAI的行列中。
KPMG调查的企业中，71%计划在未来两年内实施他们的第一个生成AI解决方案。因此，对你和你的组织来说，现在仍然不算太晚，可以拥抱这项技术并充分利用它。以下是公司现在可以做的来参与最新的技术革命：
成为先行者
根据KPMG的报告，大多数企业尚未迈出步伐迎接生成AI。其中71％的企业计划在6个月至2年内实施他们的第一个GenAI解决方案。这使得现在成为你的公司行动的最佳时机。
尽早采用新技术比以后采用更有优势。首先，你将抢占先机。随着GenAI的迅速扩张，先行者和紧随其后者之间的差距很快将显著拉大。目前仍有可能赶上并跟踪新工具和应用。
早期采用还可以让你在投资最佳人才、工具和软件方面占据优势。此外，它还可以让你在竞争对手之前找到解决风险或障碍的方案。
虽然这种变化可能令人不知所措，Analytics Vidhya在这里为你提供帮助。我们提供生成AI培训、员工技能提升、招聘具备AI技能的人才以及发展数据驱动型员工的服务。
积极应对和适应
成功的企业技术转型需要不断应对和适应必然的变化。虽然生成AI可以胜任这项任务，但使用GenAI工具的员工必须知道如何何时使用它们。
制定最佳的GenAI战略需要大量的试错。企业领导者需要随时准备快速评估、适应或调整战略，以应对生成AI的巨大潜力。这些领导者必须具备业务组成部分和GenAI技术方面的背景知识。Analytics Vidhya为各个级别的员工提供全面的GenAI课程，使他们能够做出正确的决策，优化和推进业务。
大胆而广泛地管理变革
生成AI正在彻底改变一切——我们的思维方式、创造力、工作方式、互动方式和生活方式。企业可能对迎接如此颠覆性的技术力量持怀疑态度。企业领导者往往难以确定如何部署生成AI以最小化潜在风险。
面对这种担忧并大胆拥抱新技术的唯一解决方案是赋予领导者和广大员工对生成AI的明确而简明的认知。这将进一步使他们具备接受行业动态、业务模式、运营模式和工作场所变化的准备。
培养生成AI素养
将GenAI成功整合到企业中需要员工对这项新技术有所了解。公司必须愿意投资于培训员工，以提高生产力并降低风险。
现在，学习新技能或进行技能提升可能并不容易。因此，公司需要为不同层次的员工找到合适的课程、学习平台和讲师。Analytics Vidhya可以通过为各个层次的员工提供全面的培训经验来帮助你。我们可以培训从高管和副总裁到经理、助理，甚至实习生的所有员工。
寻找合适的GenAI应用案例
在准备接受新技术时，企业清楚地知道他们希望通过这种变化实现什么是很重要的。明确的目标将有助于确定确切的业务需求，并为公司选择合适的GenAI工具。
生成性人工智能（GenAI）具有无限的潜力，一下子就容易陷入其中。虽然GenAI几乎可以做任何事情，但在组织的特定部门可能只需要特定的功能。因此，保持专注并确保采用何种方式以取得期望的结果非常重要。
企业可能需要尝试几种不同的工具、解决方案和策略，才能找到最佳或最优方法。确定使用案例是任何此类实验的第一步。
赋予人工智能的负责任使用
在企业中使用生成性人工智能工具存在分享机密公司信息的风险。大多数组织担心网络安全和数据隐私问题，因为他们对负责任地管理、培训和实施生成性人工智能解决方案的结构或政策并不严格。
在确定使用案例和发现潜在机会的同时，确保负责任地使用生成性人工智能也很重要。企业需要建立强大的监管机制，以限制任何与此类风险有关的问题，无论是财务风险、声誉风险还是道德风险。必须建立一个负责任的层次结构，明确谁负责并对确保人工智能的负责任使用负有责任。参与其中的人必须遵守道德考虑，并随时跟进关于人工智能使用的新法律和法规。
解决关键人才问题
将新技术引入企业将意味着工作角色的变化和新的技术人才的获取。将生成性人工智能引入工作场所必然会改变工作环境和现有的工作方式。在这个过渡期间，重要的是确保现有员工无畏地接受这种变化。
企业的领导必须有效地向员工传达关于变动角色、重组流程和新行为的信息。他们必须向员工保证，生成性人工智能只是扩展人类能力的工具，不会取代人类。
组织在采用GenAI时面临的挑战
尽管组织对采用生成性人工智能持开放态度，但在此过程中通常会面临特定的挑战。以下是企业在采用GenAI时面临的一些最常见的挑战。
- 新领域：由于生成性人工智能是一个相对较新的领域，组织可能对探索它持怀疑态度。
- 缺乏熟练人才：由于缺乏专门技术人才，组织可能难以找到专业知识，因此培训和提升技能的成本可能过高。
- 人工智能发展的速度和规模：生成性人工智能行业变化太快，这种速度可能担忧企业进入该领域或跟上步伐。
- 缺乏明确的商业案例：许多企业面临的挑战是不知道在业务中何时何地以及如何使用生成性人工智能。
- 产生幻觉和误导输出：另一个常见问题是由GenAI创建的虚假信息，因为这种问题的风险和后果都会落在公司和员工身上。
- 网络安全和数据隐私问题：由于使用生成性人工智能工具涉及共享公司数据进行训练目的，公司可能会担心网络安全和数据隐私问题。
Analytics Vidhya如何帮助您？
如果贵企业希望采用生成性人工智能，但面临着上述任何挑战，Analytics Vidhya将在此为您提供帮助。我们已经帮助了15个行业的许多公司拥抱这种变化，并充分利用这项新技术。
在这个领域找到优秀的人才变得非常困难。但是对于我们来说，这是可以实现和可衡量的。您的员工是您最宝贵的财富。尤其是当他们可以从数据中获取洞察力时。我们在数据分析和生成性人工智能方面对员工进行培训，以加速您的业务发展。我们已经为超过35万名学习者和5,000名员工提供了培训，帮助他们提升生成性人工智能方面的能力，提高工作效率。
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