在接下来的两年里，生成式人工智能(genAI)将迫使企业解决无数快速发展的问题，从数据安全到技术审查委员会、新服务，最重要的是提高员工的技能。
IDC总裁克劳福德•德尔•普雷特(Crawford Del Prete)周四在波士顿举行的IDC Directions会议上表示，到2027年，人工智能将占组织支出的29%。
根据IDC 2月份的一项调查数据，仅今年一年，平均每家企业将在基因人工智能计划上花费2800万美元。根据IDC的数据，到2027年，组织将在基因技术计划上花费1500亿美元，总经济影响将达到11万亿美元。
同样，到2026年，技术提供商预计将把50%的研发人员和资本支出投资分配给人工智能和自动化。40%的服务项目还将包括支持基因人工智能的交付，从而引发人工交付服务的转变。
“企业将经历一次根本性的转变;包括硬件、软件和以数据为中心的平台。
到2025年，预计75%的组织将创建人工智能实施审查委员会;40%将寻求增加外包人工智能服务，包括人工智能交付;IDC最近对首席信息官进行的一项调查显示，随着开发人员利用人工智能来增强现有和新的用例，预计40%的新应用程序将变得更加智能。
IDC全球研究部门集团副总裁Rick Villars表示:“在过去的一年里，大多数组织都在讨论如何设立首席人工智能官和卓越中心，以决定如何嵌入人工智能，并为新的人工智能产品和服务创建新的业务中心。”
Villars表示，首席信息官们也在根据人工智能计划重新考虑他们的资本投资计划和人员需求，包括人工智能将如何影响组织的长期收入和盈利能力。
大多数组织可能会选择混合方法来构建他们的人工智能计划——也就是说，公司将与服务提供商合作，同时定制现有的人工智能平台，如ChatGPT，以及为特定用例构建自己的专有但较小的人工智能模型。
“你购买的所有应用程序都将变得更加智能……但要确保你自己开发的应用程序不会冗余，”Del Prete警告说。“这将是未来努力的重要组成部分。”
事实上，60%的企业可能会因为未能在数据、人工智能模型和他们采用或创建的人工智能应用程序之间建立联系而在其人工智能计划上表现不佳。
人工智能应用面临的五大挑战将是:
- 衡量人工智能投资的投资回报率;
- AI治理;
- 人工智能技能与人才战略;
- 有限公司对长期成本的担忧;
- 确定正确用例的优先级。
德尔普雷特表示，最大的挑战是:找到熟练工人或提高现有员工的技能，以应对人工智能内部部署的转变，以及新的人工智能产品和服务。
根据10月份的哈里斯民意调查，员工对大型语言模型(llm)和基因人工智能工具的了解或培训仍然是正确实施的最大障碍。
这项代表Insight Enterprises进行的调查发现，大多数商业领袖的任务是帮助他们的公司定义基因人工智能的投资回报率。然而，只有15%的人考虑了实现的成本，包括由于过时的基础设施、初始财务投资和持续的维护成本而产生的技术债务。
全球内容和科技公司汤森路透(Thomson Reuters)最近进行的一项调查发现，近90%的受访者预计，在未来五年内，所有专业人士都必须接受基本的人工智能培训。
IDC全球思想领导力研究集团副总裁菲尔·卡特(Phil Carter)表示，企业不应指望投资立即获得投资回报。像其他主要的经济转变一样，比如用于农业的拖拉机的到来，基因人工智能技术的到来可能需要几十年才能实现广泛采用和投资回报率。
卡特说:“(19世纪末发明的)拖拉机有望改变农业，把农民从骡马中解放出来。”到1940年，只有23%的农民拥有拖拉机。
就像农用拖拉机一样，人工智能将需要了解用例，愿意花费大量收入购买技术，解决使用人工智能的问题，并培训工人。
例如，旅游网站Expedia去年宣布推出了一个聊天机器人来帮助旅行者规划行程。例如，一旦旅行者到达目的地，机器人就可以推荐活动。据Expedia首席执行官彼得·麦克斯韦尔·科恩(Peter Maxwell Kern)称，虽然消费者使用了该服务，但卡特表示，这对业务没有实质性影响。
然而，基因人工智能的回报可能是巨大的，卡特说。到2026年，掌握部署的公司将通过创造新的内部效率、客户体验和服务，实现比竞争对手增长一倍的增长。
每个考虑通用人工智能战略的组织都必须创建一个人工智能设计治理程序，包括内部数据模型和使用治理模型。通过这种方式，数据安全和人工智能治理将结合在一起，卡特说。
然而，问题是:根据IDC的调查，目前只有36%的首席信息官正在构建人工智能治理项目。
许多人担心的另一个问题是，人工智能会扼杀就业机会。然而，卡特和其他人坚持认为，尽管这项技术可能会改变员工的工作方式，但它将使员工从平凡的任务中解脱出来，并赋予他们更大的创作自由。
去年，跨国家居商店宜家宣布了一项人工智能驱动的技能战略，将8500多名呼叫中心座席重新培训为“室内设计顾问”，同时允许人工智能机器人处理几乎一半的普通消费者咨询。因此，该公司表示，它并没有因为人工智能而裁员。
在另一个案例研究中，Carter向一屋子的与会者展示了一家未透露姓名的公司的呼叫中心座席能够使用genAI来总结客户呼叫记录;该技术为每个座席平均节省了两分钟的呼叫时间，从而使工作效率提高了25%，并且能够更快地跳转到下一个呼叫。
“这种对人工智能抢走我们工作的恐惧;我们听到了很多这样的说法。”“这是关于一个比你更懂得如何使用人工智能的人。我们必须接受这些技术，知道如何把我们的工作做得更好。”
虽然培训员工将是让员工熟悉ChatGPT、Midjourney或其他人工智能助手等人工智能工具的关键，但企业需要从培训领导者掌握人工智能熟练程度和变革管理开始。
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