机构报告：AI加快了业务变化，四个主要技术趋势

21世纪的《商业先驱报》记者Kong Haili，实习生Wang Jiaqi报道说，自今年的春季庆祝活动以来，AI的能力有所提高，成本下降幅度很大。一方面，人工智能的能力正在不断变化，能够加速发展，而新的功能继续出现，尤其是在照明推理领域。另一方面，计算成本大大降低了，生成AI和代理商的培训成本大大下降。将来，理解大语模型的高性能的成本预计每年将降低至十分之一或更多，从而降低了企业应用AI的门槛，并且越来越多的企业将对业务流程应用AI。埃森哲调查数据表明，AI开发对此充满热情。 Paglobal的86％的高管正在计划增加其在AI或Generative AI领域的投资，而Busin的36％Esses已经实现了大型AI开发应用程序，涵盖了许多领域，例如营销，客户服务和研发。但是，只有13％的企业获得了财务回报量，这表明企业仍然面临着AI应用程序的许多挑战。数据准备不足是一个主要障碍，强调了数据管理和知识管理的重要性。 AI是否可以按预期产生广泛而积极的效果的重要要求之一是人们对AI的信任。这意味着，基于对企业的负责任的AI使用，数字系统和AI模型本身应该更准确，不可预测，一致和可追溯。最近，埃森哲（Accenture）在最新报告“技术前景2025”中提出，自治已成为将AI与传统技术区分开来的关键功能。全球埃森哲副总裁Yu Yi指出，自治意味着可以独立实现AIn通过设定目标，规定的范围，预计代理商将是业务的“同事”。该报告研究了AI对四个趋势深入企业的影响。在“二进制爆炸”的趋势下，业务系统的定位发生了变化，代理已经成为重要用户，并且系统的体系结构将需要从基于记录的动态扩展变为动态扩展。 Salesforce，Adobe，Workday和其他公司已经推出了智能产品和服务，Feishuand Dingtalk等中国公司正在积极关注。中国公司对AI代理商有很高的接受。 57％的高管预计在未来三年内进行大量部署，而超过85％的人认为，IT领域将发生重大变化。 Yi还提到，代理商仍然需要解决许多问题。无论是过去还是现在，执行高管最关心的事情始终是生成AI的准确性，并且合规性是Al如此重要。例如，一方面，一些公司将为大型模型提供标准的预防机制，以自动检查答案是否遵循并避免说错误的单词。另一方面，他们还将允许代理商注意客户通信的先前内容，并避免重复问题。在“新品牌外墙”的趋势下，企业品牌建设面临新的挑战和机遇。传统企业依靠网站，应用程序，电子商务平台和公共帐户等渠道来维护其品牌。现在，公司仍然需要考虑如何自定义特殊的小型型号，Yu Yi还说：“大型模型目前作为基础稳定，并且定制的小型型号需要一层中间地板。企业直接取决于大型模型并面临数据量表限制，因此它们需要在“中层”中包含“中间层”，以实现一般的Cabiolational和Vertical Cabiolational的组合，离子。该报告指出，有78％的中国买家愿意从社交媒体中获得灵感，这比世界高15％。几乎80％的消费者愿意尝试购物指南或AI的帮助者。对于人类机器人机器人链链中的63％，在人类机器人机器人链中的63％。“快速思考”就可以快速地实现“人类的动作”，而“人类的范围”是一定的。 “过去，企业必须招募T型才能，但现在可以说，学习能力比专业知识更为重要。”中国公司认为，只有在工具和功能可以员工自由并执行更重要的任务。关于改变AI业务的准备工作，Yu Yi指出，除了数据管理外，重要的是要改善系统构建，选择适当的绘图体系结构，避免误解误解。就AI应用生态学而言，需要需要进行模型，完成实现以及与方案的连接。