生成式Al得到广泛应用

JetRockets最新的调查报告揭示，生成式AI技术已经在各个行业得到了广泛的应用，包括网络安全、预测性维护、软件/产品开发、数据可视化和类ChatGPT聊天机器人等。

在针对400名CIO和CTO的调查中，90%的IT领导者表示他们已经将生成式AI集成到了组织的业务流程中，表明这项技术初步取得了商业化成功。

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99%的受访者还表示，计划在未来3-6个月内加大对生成式AI技术的投资。随着组织在运营上不断探索，生成式Al将在商业领域中更加受到重视，其应用领域也将更加广泛。

IT领导者们认为，生成式AI已经对IT团队产生了变革性影响，并有望在未来继续拓展其应用范围。在应用场景方面，81%的受访者表示，将生成式AI用于网络安全和威胁检测，这表明组织对于确保数据的安全以及防止网络攻击更加关注。

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69%的受访者表示他们会使用生成式AI来进行预测性维护和设备监控，以保证组织机器和设备的高效运行。

此外，在软件/产品开发方面，68%的受访者表示使用这种技术，其开发的应用可以更加智能和灵活。还有59%的受访者表示，他们使用类ChatGPT聊天机器人来更好地为客户提供服务，55%的人将其使用在数据可视化方面，以获取更明确和有用的数据。

虽然生成式AI为组织带来了变革性影响，组织在扩大对其投资时仍然面临着许多挑战。除了成本和风险之外，88%的受访者认为，最大的挑战在于缺乏生成式AI相关的知识和人才。这表明在组织中普及这种技术，需要更多的技术支持和深度知识。

即使拥有大量资源的大公司，如高盛，也难以应对这些挑战。因此，组织需要制定合适的培训和招聘计划来确保其提供了必要的技术支持和知识，为其未来的运营提供坚实的基础。

在加大对生成式AI的投资时，组织还必须考虑到与该技术相关的道德问题。例如，在聊天机器人中，该技术可能在自然语言生成过程中出现不合适的表达、信息泄露等问题。因此，组织需要遵循透明度和规则性来保护其用户，并确保生成式AI的应用符合道德标准。

人才稀缺

随着企业对大型语言模型和生成式AI的需求不断增加，拥有深入理解这些技术的人才变得稀缺。企业建立专业的AI团队十分困难。这是由于训练大型语言模型的资源有限，集成遗留系统的难度，以及数据隐私和安全问题等挑战。

生成式AI正在对IT团队产生深远影响。92%的IT领导者提高了现有员工使用生成式AI技术的能力，以打造更加高效的团队。虽然只有8%的受访者认为生成式AI会夺走人类工作岗位，但组织需要培训员工，以保持竞争力并为未来做好准备。

超过50%的受访者认为，生成式AI将会提升IT领导者在未来的战略重要性。组织需要IT领导者具备将AI技术集成到业务战略中的能力。

对软件开发而言，生成式AI的影响正在扩大。31%的受访者认为，生成式AI会对测试和调试产生影响；26%的受访者则表示，代码生成和优化受到影响。随着生成式AI技术的广泛应用，它能够简化流程和提高效率，从而带来更好的结果。

虽然只有3%的受访者认为生成式AI会影响项目管理和规划，77%的受访者认为生成式AI将会对软件开发中的角色和职责产生一些变化，而23%的受访者认为变化将会较大。

尽管组织加大对生成式AI的投资，88%的受访着认为生成式AI无法完全取代人类开发人员，而只是一种辅助工具，可以帮助开发人员提高开发效率和代码质量。最终，生成式AI技术的应用将会带来提高开发效率、质量和改善客户服务等多方面的影响。​