2025 年,GenAI Copilots 将成为改变业务和数据管理的杀手级应用

每一次技术革命都有一个决定性的时刻,特定的用例推动了该技术的广泛采用。随着 copilots 的迅速普及,生成式 AI (GenAI) 的时代已经到来。GenAI 作为一项技术在过去几年中取得了重大进展。然而,尽管有各种头条新闻和炒作,但它的采用 […]2025 年,GenAI Copilots 将成为改变业务和数据管理的杀手级应用首次出现在 Unite.AI 上。

来源:Unite.AI

每次技术革命都有一个决定性时刻,即特定用例推动该技术得到广泛采用。随着副驾驶的迅速普及,生成式人工智能 (GenAI) 的时代已经到来。

GenAI 作为一项技术在过去几年中取得了重大进展。然而,尽管有这么多头条新闻和炒作,但公司对其的采用仍处于早期阶段。2024 年 Gartner 首席信息官和技术高管调查显示,只有 9% 的受访者采用了该技术,34% 的人表示他们计划在明年采用。企业战略集团最近的一项调查显示,GenAI 的采用率为 30%。但这些调查都对 2025 年得出了相同的结论。

2024 年 Gartner CIO 和技术高管调查 企业战略集团最近的一项调查

预测 1. 到 2025 年底,大多数企业将在生产中使用 GenAI

预测 1. 到 2025 年底,大多数企业将在生产中使用 GenAI

GenAI 的采用被视为提高生产力和盈利能力的关键,已成为大多数企业的首要任务。但这意味着公司必须克服迄今为止在 GenAII 项目中遇到的挑战,包括:

  • 数据质量差:GenAI 最终只能与其使用的数据一样好,许多公司仍然不信任他们的数据。数据质量以及不完整或有偏见的数据都是导致不良结果的问题。
  • GenAI 成本:像 ChatGPT 这样的 GenAI 模型的训练大多由最优秀的 GenAI 团队完成,并且需要花费数百万的计算能力。因此,人们一直在使用一种称为检索增强生成 (RAG) 的技术。但即使使用 RAG,访问和准备数据以及召集成功所需的专家也会很快变得昂贵。
  • 技能有限:许多早期的 GenAI 部署都需要一小部分 GenAI 专家进行大量编码。虽然这个群体正在壮大,但仍然存在真正的短缺。
  • 预测 2. 模块化 RAG 副驾驶将成为 GenAI 最常见的用途