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企業(yè)擁抱GenAI,但挑戰(zhàn)依然存在

發(fā)布時間:2024-07-11 來源:金屬加工

不到兩年時間,自從ChatGPT發(fā)布以來,各大企業(yè)對在其運營和產(chǎn)品中使用GenAI表現(xiàn)出濃厚興趣。由Dataiku和Cognizant進行的一項新調(diào)查對全球200名企業(yè)公司高級分析和IT領(lǐng)導(dǎo)者進行了民意調(diào)查,結(jié)果顯示,大多數(shù)企業(yè)正在花費大量資金來探索GenAI的使用案例,或者已經(jīng)將其投入生產(chǎn)。

然而,全面采用和提高生產(chǎn)力的道路并非沒有障礙,這些挑戰(zhàn)為提供GenAI服務(wù)的公司提供了機會。

GenAI的重大投資

在VB Transform大會上公布的調(diào)查結(jié)果突顯了對GenAI項目的大量財務(wù)投入,近四分之三(73%)的受訪者計劃在未來12個月內(nèi)在GenAI上花費超過50萬美元,近一半(46%)的受訪者分配超過100萬美元。

然而,只有三分之一的受訪企業(yè)有專門用于GenAI項目的預(yù)算,超過一半的企業(yè)從其他來源(包括IT、數(shù)據(jù)科學(xué)或分析預(yù)算)為GenAI項目提供資金。

目前尚不清楚向GenAI投入的資金如何影響原本可以從預(yù)算中受益的部門,這些支出的投資回報率(ROI)也尚不明確,但人們樂觀地認為,隨著大型語言模型(LLM)和其他生成模型的不斷進步,附加值最終將證明這些成本是合理的。

“隨著更多LLM使用案例和應(yīng)用程序在企業(yè)中出現(xiàn),IT團隊需要一種簡便的方法來監(jiān)控性能和成本,以最大限度地發(fā)揮投資的價值,并在出現(xiàn)重大影響之前識別出問題的使用模式?!毖芯康囊徊糠謨?nèi)容寫道。

Dataiku之前的調(diào)查顯示,各大企業(yè)正在探索各種應(yīng)用,從提升客戶體驗到改善內(nèi)部運營,如軟件開發(fā)和數(shù)據(jù)分析。

實施GenAI的持續(xù)挑戰(zhàn)

盡管對GenAI充滿熱情,整合并非易事。調(diào)查中的大多數(shù)受訪者報告稱,在按照他們希望的方式使用LLM時遇到了基礎(chǔ)設(shè)施障礙,此外,他們還面臨其他挑戰(zhàn),包括遵守區(qū)域立法(如歐盟AI法案)和內(nèi)部政策的挑戰(zhàn)。

生成模型的運營成本仍然是一個障礙。Microsoft Azure ML、Amazon Bedrock和OpenAI API等托管的LLM服務(wù)在企業(yè)內(nèi)部探索和生產(chǎn)GenAI時仍然是受歡迎的選擇,這些服務(wù)易于使用,并且避免了設(shè)置GPU集群和推理引擎的技術(shù)困難,然而,其基于令牌的定價模型也使得CIO難以在規(guī)模上管理GenAI項目的成本。

另外,企業(yè)可以使用自托管的開源LLM,這些模型可以滿足企業(yè)應(yīng)用的需求,并顯著降低推理成本,但它們需要前期投入和許多企業(yè)沒有的內(nèi)部技術(shù)人才。

技術(shù)堆棧的復(fù)雜性進一步阻礙了GenAI的采用。令人震驚的是,60%的受訪者報告稱,他們在分析和AI生命周期的每個步驟(從數(shù)據(jù)攝取到MLOps和LLMOps)中使用了超過五種工具或軟件。

數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

GenAI的出現(xiàn)并沒有消除機器學(xué)習(xí)項目中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。事實上,數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性仍然是IT領(lǐng)導(dǎo)者面臨的最大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn),45%的受訪者將其列為主要關(guān)切,其次是數(shù)據(jù)訪問問題,有27%的受訪者提到這一點。

大多數(shù)企業(yè)都擁有豐富的數(shù)據(jù)資源,但他們的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是在GenAI時代之前創(chuàng)建的,并沒有考慮到機器學(xué)習(xí)的需求。數(shù)據(jù)通常存在于不同的孤島中,并以不兼容的格式存儲。在用于機器學(xué)習(xí)之前,需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理、清理、匿名化和整合。數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)所有權(quán)管理仍然是大多數(shù)機器學(xué)習(xí)和AI項目的重要挑戰(zhàn)。

“即使擁有今天可用的所有工具,人們?nèi)晕茨苷莆諗?shù)據(jù)質(zhì)量(以及可用性,即數(shù)據(jù)是否適合其目的并符合用戶需求),”研究報告中寫道,“諷刺的是,現(xiàn)代數(shù)據(jù)堆棧面臨的最大挑戰(zhàn)實際上并不是那么現(xiàn)代化?!?/span>

挑戰(zhàn)中的機遇

“現(xiàn)實是,GenAI將繼續(xù)轉(zhuǎn)變和演進,不同的技術(shù)和提供商會來來去去。IT領(lǐng)導(dǎo)者如何在參與游戲的同時保持對未來的敏捷性?”Dataiku的現(xiàn)場CDO Conor Jensen說,“所有人都在關(guān)注這個挑戰(zhàn)——加上不斷攀升的成本和其他風(fēng)險——是否會超越GenAI的價值產(chǎn)出?!?/span>

隨著GenAI從探索性項目逐步轉(zhuǎn)向可擴展運營的底層技術(shù),提供GenAI服務(wù)的公司可以通過更好的工具和平臺支持企業(yè)和開發(fā)人員。

隨著技術(shù)的成熟,將有很多機會簡化GenAI項目的技術(shù)和數(shù)據(jù)堆棧,減少集成的復(fù)雜性,幫助開發(fā)人員專注于解決問題和提供價值。

企業(yè)即使尚未探索GenAI技術(shù),也可以為GenAI技術(shù)的浪潮做好準(zhǔn)備。通過運行小型試點項目和試驗新技術(shù),企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)其數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和政策中的痛點,并開始為未來做準(zhǔn)備,同時,他們可以開始培養(yǎng)內(nèi)部技能,以確保擁有更多選擇,并更好地利用技術(shù)的全部潛力,在各自行業(yè)中推動創(chuàng)新。

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