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GenAI即將進(jìn)入緩慢下降期,能力掣肘與預(yù)算收縮

2024年11月7日 07:49  CCTIME飛象網(wǎng)  

飛象原創(chuàng)(魏德齡/文)“在未來1—2年我們覺得GenAI將有一個(gè)下降期!盙artner研究副總裁季新蘇在不久前的一次媒體溝通會(huì),向外界分享了在內(nèi)部討論“GenAI話題在今年會(huì)不會(huì)冷卻?”議題時(shí)的觀點(diǎn)。在Gartner同期發(fā)布的《2024年中國信息與通信技術(shù)成熟度曲線》中也能發(fā)現(xiàn),生成式AI正在從期望膨脹期走向泡沫破裂低谷期。

這一曲線的背后一方面體現(xiàn)了技術(shù)發(fā)展從萌芽到成熟的普遍規(guī)律,另一方面單就GenAI本身而言,也反映出了這項(xiàng)技術(shù)目前在實(shí)際落地過程中所暴露出的能力問題。

GenAI的能力問題

如今GenAI作為一種新的產(chǎn)品賣點(diǎn),在消費(fèi)電子領(lǐng)域確實(shí)風(fēng)生水起,產(chǎn)品邏輯多為通過生成式能力帶來如系統(tǒng)交互、圖片處理、文字信息匯總等方面的升級(jí)。然而,當(dāng)類似的邏輯應(yīng)用于ToB領(lǐng)域的時(shí)候,GenAI技術(shù)本身目前的種種不足之處,卻會(huì)被放大,從而成為落地過程中的掣肘。

首先便是所謂的致幻率問題,“一本正經(jīng)胡說八道”的情況在消費(fèi)電子領(lǐng)域或許可以被用戶一笑了之,但在IT運(yùn)營管理的過程中,卻可能鑄成大錯(cuò),當(dāng)ToB領(lǐng)域?qū)τ诎踩院蜏?zhǔn)確性的要求變高,以及對(duì)高可靠性的要求,就難以有過多的容錯(cuò)性。從而導(dǎo)致GenAI的方案可能難以被用戶快速接受。

其次,準(zhǔn)確性問題顯然與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的專業(yè)性與量級(jí)存在強(qiáng)關(guān)聯(lián),但企業(yè)往往并不愿意對(duì)外分享數(shù)據(jù),如何在構(gòu)建便利AI條件的情況下來平衡安全性和隱私性成為比較大的挑戰(zhàn)。

第三,GenAI的出現(xiàn)也在打破企業(yè)內(nèi)部的一些邊界,對(duì)于員工而言很容易自然而然地去把如會(huì)議紀(jì)要、產(chǎn)品資料等內(nèi)容上傳在云端AI來快速獲取會(huì)議總結(jié)。企業(yè)難以遏制這種員工簡化工作流程的渴望,但對(duì)于合規(guī)與安全性又提出了更大挑戰(zhàn)。

最后,在使用相關(guān)GenAI產(chǎn)品來實(shí)現(xiàn)產(chǎn)出的時(shí)候,知識(shí)產(chǎn)權(quán)問題也應(yīng)運(yùn)而生,生成的圖像、歸納的總結(jié)、構(gòu)建的代碼的知識(shí)產(chǎn)權(quán)到底屬于誰,企業(yè)對(duì)于此類的擔(dān)憂同樣一直與GenAI的發(fā)展而相生相伴。

上述這些GenAI技術(shù)本身還無法徹底解決的問題,無疑影響了企業(yè)對(duì)于部署相關(guān)落地方案的決心與判斷。而從很多企業(yè)在今年所對(duì)外提供的AI解決方案中也不難發(fā)現(xiàn),在產(chǎn)品功能上多聚焦于通過自然語言來簡化操作流程,并一般會(huì)避免讓AI涉及相關(guān)決策的環(huán)節(jié)。

與此同時(shí),除了GenAI技術(shù)本身所面臨的挑戰(zhàn)外,企業(yè)的IT預(yù)算也正在收緊。

保守的IT預(yù)算

在Gartner對(duì)CIO進(jìn)行調(diào)研時(shí)發(fā)現(xiàn),相比以往每年不同公司增長1%~5%的IT預(yù)算,2025年的預(yù)算則平均縮減0.8%,其中盡管很多公司加大了對(duì)于GenAI與AI相關(guān)的投入比例,但有60%客戶的實(shí)際在GenAI項(xiàng)目投入基礎(chǔ)設(shè)施預(yù)算卻低于500萬元。

也就是說,從整體預(yù)算而言,企業(yè)對(duì)于AI的投入相對(duì)比較保守。企業(yè)對(duì)于“總體擁有成本”優(yōu)先級(jí)也在變得比較高,考量占比高于第二名的消費(fèi)體驗(yàn)的20%~30%。企業(yè)目前更多著眼于一年為周期的產(chǎn)出創(chuàng)新,而非為了創(chuàng)新對(duì)不確定性有比較高的容忍度。

對(duì)于ToB領(lǐng)域的很多客戶而言,對(duì)于AI以及新技術(shù)的狀態(tài)是“不見兔子不撒鷹”,即便可以進(jìn)行嘗試,但如果沒有結(jié)果也會(huì)變得適可而止。

CIO們所面臨的挑戰(zhàn)在于如何在成本節(jié)約的情況下來改變組織能力與提升可靠性,這也成了2024年里相對(duì)最大的主旋律。

在此背景下,一些與GenAI方案能夠達(dá)成相似目標(biāo)的方案,也自然受到了更多的關(guān)注。

其他可行性方案的挑戰(zhàn)

實(shí)際上,降低IT運(yùn)維成本與難度一直是相關(guān)方案的重要目標(biāo),GenAI相關(guān)方案中的自動(dòng)化、自然語言交互、代碼輔助撰寫,其實(shí)也正是為了滿足上述目標(biāo)需求。Low-Code/No-Code技術(shù)在如今的脫穎而出,自然也提供了另一種解決思路。

季新蘇介紹稱,Low-Code/No-Code背后的邏輯是“能不能把整體IT的能力用業(yè)務(wù)能夠使用的語言,或業(yè)務(wù)能夠使用拖拉拽的方式來讓業(yè)務(wù)自己去構(gòu)建自己想要的數(shù)據(jù)”。

頭部銀行目前在數(shù)據(jù)中心的Low-Code/No-Code業(yè)務(wù)場(chǎng)景就是一個(gè)很好的例證,由于各支行/分行需要的賬務(wù)數(shù)據(jù)需求會(huì)讓數(shù)據(jù)中心花費(fèi)大量時(shí)間來對(duì)數(shù)據(jù)、對(duì)報(bào)表。銀行開始將數(shù)據(jù)進(jìn)行模塊化,目前構(gòu)建最多的是“私金”模塊,只要人員獲得授權(quán)就能登錄系統(tǒng)進(jìn)行查詢,并有查詢痕跡,不需要走賬目查詢跨部門的工單,減少了整體IT的工作壓力,也帶來了整體的成本優(yōu)化與效率提升。

從了解到的客戶反饋來看,無論Low-Code/No-Code還是RPA,對(duì)于已知流程的優(yōu)化均能夠帶來明顯的效率提升,不少企業(yè)也認(rèn)為它們?cè)谀壳跋啾華I更具落地和可行性。

總體而言,企業(yè)通往成功之路的關(guān)鍵在于,組織需要注重快速配置和整體應(yīng)用程序管理,而不僅僅是基礎(chǔ)設(shè)施或運(yùn)營收益。最重要的是,真正的挑戰(zhàn)在于實(shí)現(xiàn)IT的組織的轉(zhuǎn)型而非基礎(chǔ)設(shè)施本身的費(fèi)用控制。

編 輯:魏德齡
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