2024年，生成式AI在企业中的应用受到广泛关注，相关投入大幅上升至138亿美元，较之前增长了近六倍。这一现象不仅显示出企业的积极态度，还揭示了企业正从实验阶段转向实际应用，并将AI技术置于业务核心地位的动向。尽管如此，在乐观的背后，决策者们仍在探索如何有效利用AI，这无疑是一个值得深入研究的重点问题。
AI支出猛增背后的企业乐观
2024年，企业之所以愿意在生成式AI上投入大量资金，是有其道理的。Menlo的调查结果显示，有72%的决策者预计生成式AI工具将会得到更广泛的运用。这一点反映出，企业对AI在将来工作中的价值抱有极高的期望。这就像实体商业在电商广告上大笔投资一样，企业对AI的投入也是看中了它的未来发展潜力。众多企业认为AI能够提升生产效率，因此表现出了极大的积极性。
各类企业，无论规模大小，都在增加对AI的投入。从小型初创公司到大型跨国企业，大家都希望能在AI技术的变革中领先一步。这种在业界广泛存在的乐观态度，促进了AI资金投入的迅猛增长，同时也预示着企业的整体运营方式将迎来一场深刻的变革。
生成式AI的广泛应用领域
编程界在应用生成式AI技术方面成绩显著。数据显示，超过半数的开发者对此技术有较高依赖。许多工具因此每年为开发者带来高达3亿美元的收益。究其原因，在于编程工作涉及海量的数据处理和逻辑推理，而AI技术能有效提升编程效率。企业不仅看重通用的编码助手，也对特定任务的AI编程工具情有独钟，例如AI工程师助手和QA助手。
企业中聊天机器人的应用日益普遍，有31%的企业已开始使用。它内部能协助员工，外部则能接待客户。不少知名工具能与客户直接交流，还有部分在通话中为客服人员提供指引。这样的应用显著提升了工作效率和质量，确保了企业内部运作的流畅，同时也提升了客户满意度。
挖掘数据价值的两大应用
企业对搜索和检索技术的使用比例高达28%，对数据提取和转换技术的使用比例也有27%，这表明了对数据价值的深入挖掘有强烈需求。由于企业中存在众多数据孤岛，只有借助工具将邮件、即时通讯和文档存储等资源连接起来，才能最大化地实现知识的利用。像Glean和Sana这样的工具通过统一语义搜索，实现了数据的挖掘与整合。
企业处理复杂数据的需要得到了满足。在这个数据迅猛增长的时代，企业虽积累了大量数据，但运用起来却颇为棘手。此类应用将零散数据汇总，使企业决策有了更多依据，进而提升了企业的竞争力和创新能力。
会议纪要自动化的意义
会议纪要的普及率达到了24%，这对企业来说至关重要。随着网络会议的频繁召开，使用自动化笔记功能不仅节省时间，还能提升工作效率。诸如AI、Otter.ai等工具能够有效记录会议核心内容。此外，那些专门用于提取视频关键信息的工具同样十分有用。在医疗行业，比如Eleos这样的工具可以自动化处理文档工作，并且能够与电子健康档案系统无缝对接。
该应用简化了工作流程，进而提升了服务质量。员工无需在会议纪要上耗费过多精力，能够把更多时间用于实际工作。无论是推动项目还是服务客户，他们都能拥有更充沛的精力去应对。
向自主解决方案过渡的趋势
现在，生成式人工智能正逐步融入人工操作流程，同时也在逐步转向自主解决问题的模式。在各个行业，我们已经开始看到AI代理的身影，它们能够处理从开始到结束的复杂流程。众多企业正在尝试运用这种AI技术，以期实现任务的全自动化。
这有利于企业实现更自主和智能化的运作。它能降低人为错误的发生，增强执行效率。面对复杂的工作流程，企业不再需要过多的人力去协调，从而使得整体运营更为高效和智能化。
垂类AI应用的兴起
早期的AI技术多用于横向解决，而如今，专注于特定领域的垂类AI应用逐渐增多。众多应用开始聚焦于高度专业化的领域。许多垂直行业正率先采纳这种模式。这种变化主要是由于各行各业对专用解决方案的特殊需求所驱动的。
不同行业各自有各自的进入标准和需求，通用的方案并不能完全满足这些需求。垂直领域的应用则更能契合特定行业的需求，比如医疗行业对于图像识别和数据安全有着特别的需求，而专门的AI应用便能很好地满足这些需求。
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