企业采用 AI 的 AI 趋势：从预测 AI 到生成 AI 再到代理 AI

ChatGPT 的推出标志着企业采用人工智能的分水岭，凸显了大型语言模型 (LLM) 的变革潜力。人工智能能够生成人类质量的文本、实现流程自动化并推动洞察力，这促使其在各个行业迅速得到采用。

Fellows Fund 是一家由 25 位人工智能专家创立的专注于人工智能的风险投资公司，该公司密切关注企业如何利用人工智能进行创新。

本文将涵盖：

• 人工智能从预测能力到生成能力再到代理能力的演变
• 人工智能原生企业应用程序的兴起
• 企业如何应对生成式人工智能应用方面的挑战

让我们深入了解一下：

人工智能的进化：从预测到生成再到代理

人工智能能力已取得重大进展，为企业利用这些技术创造了新的机会。这一演变可分为三个主要时代：

1. 预测人工智能时代（1990 年代 - 2000 年代后期）
   预测性人工智能是许多企业的起点，专注于使用历史数据来预测未来结果。

金融、零售和医疗保健等行业的公司实施了预测算法来优化运营，从需求预测到风险评估。这个时代标志着人工智能在基于数据驱动的洞察力做出明智业务决策方面的实用性。

2. 生成式人工智能时代（2010 年代至今）

当今的生成式人工智能时代已经改变了企业的格局。借助 OpenAI 的 GPT-3 等先进模型，人工智能现在可以生成新内容、自动执行创意任务并增强客户参与度。

这个时代正在推动内容创作、营销、客户服务等领域的重大创新。生成式人工智能还使企业能够扩大个性化工作、提高生产力并通过自动化流程创造新的收入来源。

生成式人工智能通常被比作互联网和云计算等技术突破。它能够处理大量数据集并大规模生成输出，已成为许多企业应用的基石。从个性化营销活动到人工智能驱动的内容生成，企业都在利用人工智能来提高效率和用户参与度。

3. Agentic AI 时代（新兴）

代理人工智能时代即将到来，它将带来能够以最少的人工投入执行复杂任务的自主代理。

企业将越来越依赖代理 AI 来实现运营自动化、工作流程协调和管理数字和物理流程。这一变革将改变企业的运作方式，提高生产力并实现实时环境中的无缝决策。

随着代理式人工智能日趋成熟，企业将面临平衡自动化与道德考量、透明度和控制的挑战。但那些能够成功整合自主代理的企业将显著提高效率和可扩展性。

人工智能原生企业应用程序的兴起

许多企业正在从 AI 增强型产品过渡到 AI 原生应用，即以 AI 为基础从头构建的工具和系统。这种转变从根本上改变了企业解决问题和提供服务的方式。

与传统企业软件不同，AI 功能只是作为增强功能添加，而 AI 原生应用则在各个层面嵌入 AI。这些应用旨在动态适应用户需求，不断学习，并提供更加个性化和智能的服务。

例如， 微软的 Copilot 集成到 Office 365 中，允许员工使用自然语言提示来生成文档、演示文稿和分析。在我最近接受微软香槟采访时 – Adeel Khan 

#5 预告 Microsoft AI Co-Pilot：如何利用 Microsoft Copilot 推动企业 AI 转型？

播客节目的精彩内容： 

• Co-Pilot 代表着组织运作的重大转变。
• 它使管理人员和员工能够民主化地使用人工智能功能。
• 个人使用 Co-Pilot 的体验凸显了它的实际好处。
• Co-Pilot 作为智能助手，可提高生产效率。
• 医疗保健专业人士受益于 Co-Pilot 简化文档的能力。

相似地， 伽玛 和 作品剪辑，用于演示和视频编辑的 AI 原生平台，通过自动化工作流程为企业提供更高的创意流程效率。企业现在可以减少耗时的任务，同时提高输出质量，使其团队能够专注于战略目标。

人工智能原生应用程序不仅限于运营改进——它们还在改变客户体验。 人工智能驱动的客户支持平台例如，可以更精确、更个性化地响应客户查询，创造更无缝的用户体验。随着企业整合这些 AI 原生解决方案，它们将在工作流程优化和服务创新方面释放新的可能性。

应对生成式人工智能应用中的人工智能挑战
尽管生成式人工智能具有令人印象深刻的能力，但企业在寻求充分发挥其潜力时仍面临着几个关键挑战：

1. 准确性和可靠性
   生成式人工智能模型有时会出现不准确或“幻觉”，即人工智能会生成看似合理但实际上不正确的信息。对于企业，尤其是金融或医疗保健等受监管行业的企业来说，确保准确性至关重要。这些行业要求人工智能输出一致且可靠，减少幻觉的发生率将成为人工智能提供商的重点。
2. 数据管理和安全
   数据是任何 AI 系统的命脉，有效管理数据是企业面临的最大障碍之一。确保数据高质量、安全且符合 GDPR 或 HIPAA 等法规对于成功采用 AI 至关重要。数据隐私和安全也是关键问题，因为 AI 系统通常会处理需要谨慎处理的敏感信息。
3. 集成的复杂性
   AI 系统不是独立的解决方案——它们需要无缝集成到现有的企业 IT 基础架构中。这需要仔细规划、定制和可扩展性，以确保 AI 系统能够在复杂的企业生态系统中有效运行。企业必须投资于正确的工具和平台，以确保 AI 应用程序具有适应性并能随着业务需求而发展。
4. 投资回报率 (ROI)
   随着人工智能投资的不断增长，企业面临着从其人工智能计划中展示可衡量的投资回报的压力。这对于生成式人工智能来说尤其具有挑战性，因为其收益通常分布在不同的职能领域，例如自动化、客户参与和创意内容生成。企业需要开发强大的框架来衡量人工智能对效率、成本节约和收入增长的影响。

• 人工智能正在从预测性发展到生成性，现在又发展到代理性，为企业提供了实现流程自动化和推动创新的新工具。
• 人工智能原生应用程序正在改变企业的运营方式，提高适应性、效率和个性化。
• 如果企业想要充分利用生成式人工智能的潜力，就必须解决关键的人工智能挑战，例如准确性、数据管理和投资回报率。
• 随着人工智能的不断发展，能够有效驾驭趋势和人工智能挑战的企业将在下一个商业创新时代占据领先地位。