對生成式人工智慧寄予厚望

人們期望生成式人工智慧能夠從根本上顛覆商業模式和產品供應，這是因為該技術能夠解鎖以前無法存取的大量資料。 「世界上 80% 到 90% 的資料都是非結構化的，」人工智慧資料雲公司 Snowflake 的人工智慧主管 Baris Gultekin 表示。 “但令人興奮的是，人工智慧為組織打開了大門，使他們能夠從這些數據中獲得他們以前無法獲得的見解。”

在麻省理工學院技術評論洞察進行的一項民意調查中，全球主管被問及他們希望從生成人工智慧中獲得的價值。許多人表示，他們優先考慮該技術提高效率和生產力（72%）、提高市場競爭力（55%）以及推動更好的產品和服務（47%）的能力。很少有人認為該技術主要是增加收入（30%）或降低成本（24%）的驅動力，這表明高階主管有更遠大的抱負。受訪者對生成式人工智慧的最大抱負似乎是相輔相成的。超過一半的公司表示，提高市場競爭力的新途徑是他們的三大目標之一，而實現這一目標可能採取的兩條途徑是提高效率和提供更好的產品或服務。

對於推出生成式人工智慧的公司來說，這些不一定是不同的選擇。查克拉博蒂認為，目前活動中「效率與創新之間只有一線之隔」。 「我們開始注意到公司為員工應用生成式人工智慧代理，而且用例是內部的，」他說，但在日常任務上節省的時間使員工能夠專注於客戶服務或更富有創意的活動。古爾特金對此表示同意。 「我們看到客戶不斷創新，建構內部產生人工智慧產品，釋放大量價值，」他說。 “它們的建立是為了提高生產力和效率。”

Chakraborty 以行銷活動為例：「利用生成式人工智慧的力量，整個創意輸入供應鏈正在被重新構想。顯然，這將創造新的效率水平，但同時可能會以將新產品創意推向市場的方式創造創新。同樣，Gultekin 報告稱，一家全球科技集團和 Snowflake 客戶已使用人工智慧“向他們的團隊提供 70 萬頁的研究報告，以便他們能夠提出問題，然後加快自己的創新步伐。”

生成式人工智慧對聊天機器人的影響——用古爾特金的話來說，「最近人工智慧週期的麵包和奶油」——可能就是最好的例子。使用人工智慧的聊天機器人功能的快速擴展介於改進現有工具和創建新工具之間。因此，44% 的受訪者認為提高客戶滿意度是生成式人工智慧帶來價值的一種方式，這一點也就不足為奇了。

仔細觀察我們的調查結果就可以看出生產力提高與產品或服務創新之間的重疊。近三分之一的受訪者 (30%) 將提高生產力和創新列為他們希望透過生成式人工智慧實現的三大價值類型。在許多情況下，第一個將成為通往另一個的主要路線。

但效率提升並不是產品或服務創新的唯一途徑。查克拉博蒂表示，一些公司正在利用生成式人工智慧進行大規模創新「下大賭注」。他以製藥公司為例。他說，他們正在詢問有關該技術力量的基本問題：「我如何使用生成式人工智慧來創建新的治療途徑或重新構想我的臨床試驗過程？我能否將藥物發現時間從 10 年縮短到 5 年，再縮短到 1 年？

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