微軟在生成式AI領域取得了顯著的進展，為企業(yè)提供了強大的AI工具。然而，企業(yè)在采用微軟AI平臺時需要仔細權(quán)衡利弊，并制定相應的策略。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，企業(yè)需要持續(xù)關注市場動態(tài)，并不斷調(diào)整自己的AI戰(zhàn)略。隨著炒作和概念驗證轉(zhuǎn)向現(xiàn)實主義和部署，構(gòu)建在微軟人工智能平臺上有其利弊。
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微軟在企業(yè)級生成式人工智能領域取得了顯著的領先優(yōu)勢：它將生成式人工智能功能集成到幾乎所有其提供的企業(yè)工具中，在GitHub（是一個面向開源及私有軟件項目的托管平臺，因為只支持Git作為唯一的版本庫格式進行托管，故名GitHub。Github擁有1億以上的開發(fā)人員，400萬以上組織機構(gòu)和3.3億以上資料庫。）上添加了最受歡迎的生成式人工智能開發(fā)工具——GitHub Copilot（微軟與OpenAI共同推出了一款AI編程工具，能夠基于?GitHub?及其他網(wǎng)站的源代碼，可根據(jù)上文提示為程序員自動編寫下文代碼。）已經(jīng)超過了微軟收購GitHub時的規(guī)?！⑶疫\營著為OpenAI（在美國成立的人工智能研究公司，核心宗旨在于“實現(xiàn)安全的通用人工智能，AGI”，使其有益于人類。OpenAI于2015年由一群科技領袖，包括山姆·阿爾特曼、彼得·泰爾、里德·霍夫曼和埃隆·馬斯克等人創(chuàng)辦。）提供動力的云平臺。
除了無處不在的ChatGPT（是人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具，它能夠通過理解和學習人類的語言來進行對話，還能根據(jù)聊天的上下文進行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼，寫論文等任務）之外，首席信息官們還將發(fā)現(xiàn)與熟悉的企業(yè)供應商合作的明顯優(yōu)勢，該供應商比許多人工智能初創(chuàng)公司更了解他們的需求，并承諾與現(xiàn)有企業(yè)工具集成。但這些緊密的集成也對數(shù)據(jù)管理產(chǎn)生了影響，因為新功能通常意味著云賬單的增加，更不用說生成式人工智能在Azure（Microsoft Azure是微軟基于云計算的操作系統(tǒng)，主要目標是為開發(fā)者提供一個平臺，幫助開發(fā)可運行在云服務器、數(shù)據(jù)中心、Web和PC上的應用程序。云計算的開發(fā)者能使用微軟全球數(shù)據(jù)中心的儲存、計算能力和網(wǎng)絡基礎服務。）上的極高受歡迎度，這引起了人們對服務和知道如何充分利用這些服務的員工的效率的擔憂。
事實上，許多類似的優(yōu)缺點可能適用于企業(yè)選擇的任何人工智能平臺提供商，首席信息官們需要在他們的人工智能戰(zhàn)略中考慮這些更廣泛的問題。
一、在廣闊的市場中領先
在Morgan Stanley（摩根士丹利，財經(jīng)界俗稱“大摩”，是一家成立于美國紐約的國際金融服務公司，提供包括證券、資產(chǎn)管理、企業(yè)合并重組和信用卡等多種金融服務，在全球27個國家的600多個城市有代表處，雇員總數(shù)達6萬多人。）的季度首席信息官調(diào)查中，38%的首席信息官預計將在未來12個月內(nèi)采用微軟Copilot工具。微軟聲稱，《財富》500強公司中有一半使用Copilot工具，2023年第四季度每日用戶數(shù)量翻了一番，盡管沒有說明這些工具在這些組織中的部署范圍有多廣。
現(xiàn)有的投資和與微軟的關系在這里發(fā)揮了重要作用。“Copilot最終比我們預期的更重要，因為大多數(shù)公司已經(jīng)與供應商密切合作。”Forrester（弗雷斯特市場咨詢，是一家獨立的技術(shù)和市場研究公司，針對技術(shù)給業(yè)務和客戶所帶來的影響提供務實和具有前瞻性的建議。公司已經(jīng)被公認為思想的領導者和可信賴的咨詢商，通過所從事的研究、咨詢、市場活動和高層對等交流計劃，幫助那些全球性的企業(yè)用戶建立起市場領導地位。）首席分析師J.P.Gownder（J.P.?岡德爾）說，“它嵌入了我們每天使用的應用程序中，整體安全模型非常嚴密。首席信息官們寧愿讓員工使用經(jīng)過批準的工具，而不是自帶AI。那是有風險的。”
所有OpenAI的使用都累積到微軟，因為ChatGPT運行在Azure基礎設施上，即使沒有被標記為微軟OpenAI服務（盡管微軟在其自身產(chǎn)品中用于AI服務的并非所有大型語言模型都來自OpenAI；其他一些是由Microsoft Research/微軟研究院創(chuàng)建的）。無論你是直接購買還是通過Azure購買，OpenAI的成本都是一樣的。新模型同時推出，通過微軟購買提供安全和治理優(yōu)勢，就像其他所有Azure服務一樣，可以訪問按訂閱和租戶分割的Azure OpenAI服務，每個企業(yè)都有自己的實例。
微軟首席技術(shù)官Kevin Scott（凱文·斯科特）將公司的Copilot堆棧比作Linux、Apache、MySQL和PHP的LAMP堆棧，使組織能夠在互聯(lián)網(wǎng)上大規(guī)模構(gòu)建，并且有明確的企業(yè)興趣使用這些服務構(gòu)建解決方案。
微軟人工智能平臺的副總裁?Eric Boyd（埃里克·博伊德）表示，使用Azure AI服務的60,000多個組織包括65%的《財富》500強企業(yè)，其中超過三分之一是被OpenAI吸引的新Azure客戶，他們繼續(xù)使用更多的Azure AI服務。例如，一半使用Azure AI Search（Azure平臺上的AI驅(qū)動搜索服務），使企業(yè)數(shù)據(jù)可供通用AI應用程序和他們構(gòu)建的copilots使用。
微軟還在OpenAI之外進行了投資，例如在Mistral和Meta的LLAMA（Meta AI推出的大語言模型。之后源代碼公開到了?4chan?論壇上，使得任何一個普通工程師，都有機會開發(fā)自己的聊天機器人產(chǎn)品。只需要一臺筆記本電腦就能部署，不必像?OpenAI?那樣動輒上萬塊?GPU，對中小開發(fā)者極其友好，且性能也沒差到哪去。泄漏后的幾個月內(nèi)，一位斯坦福大學的研究人員，只花了不到?600?美元就做出了一個性能尚可的?AI?聊天機器人；大洋彼岸的哈工大，數(shù)位研究人員用?Llama?和專業(yè)數(shù)據(jù)做出了一個醫(yī)學知識?AI，取名叫“華佗”。圍繞?LLaMA，一個生態(tài)開始涌現(xiàn)。）模型，它自己的小型語言模型如Phi（微軟的小型語言模型），以及與Cohere（人工智能初創(chuàng)公司。成立于2019年，開發(fā)人員可以使用該公司創(chuàng)建的自然語言處理軟件為企業(yè)構(gòu)建人工智能應用程序，包括聊天機器人工具和其他可以理解人類語音和文本的功能。2021年11月，該公司宣布與谷歌建立多年合作關系，由谷歌的云部門為Cohere提供訓練軟件模型所需的計算能力。）、Hugging Face（起初是一家總部位于紐約的聊天機器人初創(chuàng)服務商，本來打算創(chuàng)業(yè)做聊天機器人，然后在github上開源了一個Transformers庫，雖然聊天機器人業(yè)務沒搞起來，但是他們的這個庫在機器學習社區(qū)迅速大火起來。目前已經(jīng)共享了超100,000個預訓練模型，10,000個數(shù)據(jù)集，變成了機器學習界的github。）和Nvidia（英偉達，是一家人工智能計算公司。公司創(chuàng)立于1993年，總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。是全球可編程圖形處理技術(shù)領袖。）等供應商合作。其模型目錄有超過1600個選項，其中一些也可以通過GitHub Models（GitHub上的模型庫）獲得。
盡管競爭對手有類似的模型花園，但根據(jù)IDC（國際數(shù)據(jù)公司，是國際數(shù)據(jù)集團旗下全資子公司。是信息技術(shù)、電信行業(yè)和消費科技市場咨詢、顧問和活動服務專業(yè)提供商。經(jīng)常發(fā)布的市場資訊、預測和資深分析師關于業(yè)內(nèi)熱點話題的觀點性文章。）的數(shù)據(jù)，微軟2023年來自其AI平臺服務的收入占市場份額的13.8%，是谷歌（5.3%）和亞馬遜網(wǎng)絡服務（5.1%）總和的兩倍多。
二、提前計劃應對大量使用
OpenAI的普及引發(fā)了人們對生成式人工智能可用性的質(zhì)疑。與第三季度一樣，對微軟人工智能服務的需求仍然高于可用容量。這是一個全行業(yè)的問題。Gartner（高德納，Gartner Group公司成立于1979年，它是第一家信息技術(shù)研究和分析的公司。它為有需要的技術(shù)用戶來提供專門的服務。Gartner已經(jīng)成為了一家獨立的咨詢公司，Gartner公司的服務主要是迎合中型公司的需要，它希望使自己的業(yè)務覆蓋到IT行業(yè)的所有領域，從而讓自己成為每一位用戶的一站式信息技術(shù)服務公司。）杰出副總裁分析師Jason Wong（杰森·黃）表示：“生成式人工智能和推理所需的特定工作負載為其供應鏈帶來了更大的復雜性，以及它們?nèi)绾纹胶饪鐢?shù)據(jù)中心區(qū)域和不同地區(qū)的計算和推理工作負載。”雖然可用性不是微軟的既成事實，但他指出，這對許多超大規(guī)模用戶來說是一個問題。
繼續(xù)其現(xiàn)有的投資Azure更多區(qū)域和國家特定數(shù)據(jù)中心的方法，可以提高性能和數(shù)據(jù)主權(quán)，也將幫助微軟避免人工智能瓶頸，其中一半的資本支出大幅增加專門用于服務器CPU（中央處理器。作為計算機系統(tǒng)的運算和控制核心，是信息處理、程序運行的最終執(zhí)行單元。CPU自產(chǎn)生以來，在邏輯結(jié)構(gòu)、運行效率以及功能外延上取得了巨大發(fā)展。）和GPU（圖形處理器，又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備。如平板電腦、智能手機等上做圖像和圖形相關運算工作的微處理器。）。
對于OpenAI而言，微軟還設計了自己的Maia AI加速器，其機架密度遠大于通常用于前沿模型的Nvidia和AMD GPU。它正在積極地將這些部署到Azure數(shù)據(jù)中心，客戶無需進行任何更改，預計到2025年中期，這些投資將更接近滿足需求。
它還在創(chuàng)建工具，幫助客戶從廣泛的模型中進行選擇，Wong（黃）補充說。“有小型模型和具有視覺、聲音和文本的多模態(tài)模型，”他說，“有很多新的進步和小型模型，可能有助于減少工作負載?！?/span>組織通常從最適合他們工作負載的最強大模型開始，然后針對速度和成本進行優(yōu)化。Azure AI的客戶開始嘗試使用較小的模型，使用Azure AI Studio在他們的應用場景中進行基準測試和比較。
“如果我能夠有效地微調(diào)其中一個模型以適應我的特定用例，并得到一個比可能沒有針對那個用例進行微調(diào)的更大模型表現(xiàn)更好的模型，那么我就能得到小型模型在成本和更低延遲方面的好處，至少在這個特定任務上，擁有更大模型的質(zhì)量，”Boyd（博伊德）說。
他鼓勵那些希望擴大人工智能使用規(guī)模的首席信息官提前與微軟接洽。“驚喜總是最困難的事情，”他說，“如果一家公司想一夜之間從零增加到一百萬GPU，那可能很難。但如果有一個計劃，我認為一般來說，我們已經(jīng)能夠滿足所有這些[請求]。”
擁有其他云數(shù)據(jù)算力和基礎設施算力的企業(yè)自然會首先評估他們現(xiàn)有提供商的通用人工智能功能——這些提供商也對容量持謹慎態(tài)度——然后再考慮像Azure這樣的選項，F(xiàn)orrester的高級分析師Rowan Curran（羅文·柯蘭）指出“微軟和Open AI在公眾認知方面一直處于前沿，但當我們查看企業(yè)購買格局時，我們看到有很多機會。”
平臺熟悉度對于數(shù)據(jù)連接性、權(quán)限管理和成本控制有優(yōu)勢。他補充道：“實施是實現(xiàn)成功的重要組成部分?！?/span>
三、從數(shù)據(jù)所在的位置開始
使用自己的企業(yè)數(shù)據(jù)是與開放訪問的人工智能聊天工具的主要區(qū)別，因此從已經(jīng)托管您的企業(yè)數(shù)據(jù)的提供商開始是有意義的。Curran（柯蘭）說：“這是支持使用這些工具的上下文信息。”
擁有構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)湖并連接到許多不同數(shù)據(jù)源經(jīng)驗的組織具有人工智能優(yōu)勢?！八鼈兡軌蜻B接到更多樣化的數(shù)據(jù)源，圍繞模型處理的查詢構(gòu)建更復雜的上下文，并進行檢索增強生成，”他補充說。
對于許多企業(yè)來說，微軟不僅提供文檔和電子郵件存儲，還為這些數(shù)據(jù)源提供企業(yè)身份的根本，正如軟件開發(fā)公司Nerdio（微軟云虛擬桌面管理平臺）的首席執(zhí)行官Vadim Vladimirskiy（瓦迪姆·弗拉基米爾斯基）所指出的。“對于我們的大多數(shù)客戶來說，Azure是他們身份所在的地方，是人們的憑據(jù)所在的地方，是人們的數(shù)據(jù)已經(jīng)存在的地方，”他說，““從身份驗證的角度來看，當你在同一朵云中共享相同的身份計劃時，建立這些數(shù)據(jù)連接會更容易。”
對于Copilot來說尤其如此。他補充道：“與一些非微軟的替代品相比，微軟365 Copilot的最大優(yōu)勢在于它集成到了微軟365產(chǎn)品生態(tài)系統(tǒng)中，這意味著企業(yè)數(shù)據(jù)存儲庫中的所有數(shù)據(jù)都可以在Copilot中顯示出來。”
隨著新加入Azure的企業(yè)選擇將其用于OpenAI服務，Boyd（博伊德）還聲稱他們是為了AI應用程序而來，但會留在完整的平臺上。將Azure用于數(shù)據(jù)和人工智能意味著Copilot和任何組織自行構(gòu)建的應用程序都繼承了現(xiàn)有的安全性、權(quán)限和數(shù)據(jù)訪問。微軟堆棧中的AI工具也尊重訪問權(quán)限和敏感度標簽。Boyd（博伊德）說：“當數(shù)據(jù)來自SharePoint（微軟的協(xié)作平臺和文檔管理系統(tǒng)）等時，Azure AI Search將尊重之前數(shù)據(jù)的權(quán)限。”
但是使用能夠連接到所有數(shù)據(jù)的生成式人工智能的缺點是有可能在數(shù)據(jù)管理上偷工減料時?！叭绻阍跊]有設置權(quán)限的情況下從文檔中提取數(shù)據(jù)，那么就沒有信息可得，”他補充說，“人們在構(gòu)建應用程序時需要考慮到這一點?！?/span>
這并不是一個新問題?！?/span>良好的數(shù)據(jù)治理和信息架構(gòu)一直是一個問題，”Wong（黃）說。生成式人工智能只是使企業(yè)在管理權(quán)限或策劃數(shù)據(jù)方面不足時更加明顯。“當你談論工具的嵌入式人工智能的能力，無論是微軟365或Google Workspace還是Slack AI，人工智能應用本質(zhì)上是依賴于系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)的質(zhì)量和相關性，如果它是冗余或過時的，如果它被過度共享并包含敏感數(shù)據(jù)，那將會引起質(zhì)量問題以及合規(guī)性和安全風險。”
Wong（黃）說，對于向不應該訪問數(shù)據(jù)的員工暴露數(shù)據(jù)的擔憂已經(jīng)推遲了一些Copilot部署。“對于微軟365 Copilot，我們看到有相當一部分客戶表示，由于安全問題，他們已經(jīng)將試點延長或推遲生產(chǎn)推出三個月或更長時間?！?/span>
為了提供幫助，微軟的權(quán)限數(shù)據(jù)治理服務現(xiàn)在包括一個人工智能中心，組織可以使用它來查找和保護數(shù)據(jù)，跟蹤Copilot和其他人工智能工具中數(shù)據(jù)的使用情況，并管理合規(guī)性、保留和刪除，但這需要時間和專業(yè)知識。
“微軟提供了所有的工具來鎖定它，但需要大量的專業(yè)知識來了解什么允許數(shù)據(jù)流，它們是如何工作的，以及如何在微軟Graph系統(tǒng)中設置權(quán)限，以便正確地鎖定它，并按照首席信息官對組織的要求進行設置，”Vladimirskiy（弗拉基米爾斯基）說。
Virgin Atlantic（維珍航空是英國維珍大西洋航空公司/Virgin Atlantic Airways的簡稱，維珍航空于1984年成立，是英國一家航空公司，提供來往英國的洲際長途航空服務。維珍航空是維珍集團的附屬公司之一，維珍集團擁有其51%股權(quán)，達美航空則擁有49%股權(quán)。）的技術(shù)和轉(zhuǎn)型副總裁Gary Walker（加里·沃克）建議組織從那里開始。盡管急于進入Copilot測試版，但這家航空公司花費了10周時間使用Purview（一種數(shù)據(jù)管理和分析工具）和Sharegate（一種用于遷移和管理SharePoint的工具）等工具分析數(shù)據(jù)安全，查看其Office 365（是微軟建基于Microsoft Office?辦公室套件的云端辦公室方案，包括免費的線上Office Online、線上會議Skype for Business、管理信件的Outlook Web App、建立小組溝通網(wǎng)站的SharePoint Online?等。）租戶中的每一份文檔和工件，記錄了在啟用Copilot之前設置在它們上的權(quán)限，并在數(shù)據(jù)泄露報告中進行了記錄。
“數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)控制和數(shù)據(jù)訪問管理在過去五年中發(fā)生了巨大變化，”他說，“我們很多人繼承了20到30年的遺產(chǎn)，你可以打賭，當時的文件可能和今天創(chuàng)建的內(nèi)容一樣敏感，但當時可能沒有考慮到數(shù)據(jù)隱私。”
即使SharePoint權(quán)限最初設置正確，隨著人們在組織中移動和文件被錯誤分類，工作角色和組成員資格的變化可能會引入問題。該報告不僅涵蓋了概念驗證中涉及的文檔和人員，還包括了安全擴展Copilot使用到業(yè)務其他部分所需的行動。
評估如此多的數(shù)據(jù)以清理任何現(xiàn)有問題，并創(chuàng)建正確的結(jié)構(gòu)以加強未來的數(shù)據(jù)衛(wèi)生是一項有價值的練習，很少有組織嘗試過，但許多組織都會從中受益。法律和人力資源等業(yè)務功能顯示出預期的嚴格控制，但也有像業(yè)務訪問IT系統(tǒng)的意外情況。
“我最大的建議是集中精力在數(shù)據(jù)安全和分類上，創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)泄露報告，并確保你了解你正在啟用此功能的用組的范圍，”他說，“不要在整個企業(yè)中直接這樣做。不要僅僅將Copilot視為Office 365的一個額外插件。它與眾不同?！?/span>
四、衡量成本和價值
生成式人工智能的另一個主要問題是價格。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，組織預計在未來兩年內(nèi)使用人工智能將使成本增加近四分之一。
許多IT預算都是固定的，節(jié)省時間并不意味著可以花更多的錢。組織通常從少量用戶開始，評估在哪里進行更廣泛的部署，甚至考慮IT以外的預算，以分配提高生產(chǎn)力的成本。微軟稱之為“land and expand”（落地與擴展模式，是一種SaaS策略，?旨在通過較小的合同向客戶出售產(chǎn)品，?然后隨著時間的推移通過追加銷售/?upselling?和交叉銷售/?cross-selling?來擴大服務范圍。?這種策略是高凈留存率的標志，?涉及三個獨立但相互關聯(lián)的目標：?追加銷售、?使用率和保留率。?這種策略的實現(xiàn)需要從核心技術(shù)立足，?經(jīng)過產(chǎn)品化落地，?到商業(yè)模式復制，?最終達到規(guī)模化驗證，?養(yǎng)成過硬的客戶粘性，?是一個逐步履行服務價值變現(xiàn)的過程。?此外，?Land and Expand策略的成功還要求企業(yè)不僅要有深刻的to B思維，?還需要“死磕”某類技術(shù)或產(chǎn)品變現(xiàn)，?同時需要戰(zhàn)略前瞻并付諸耐心深耕，?以擴大SaaS服務價值的變現(xiàn)），這與既定的Office采用或其他熟悉的軟件成本非常不同。
一些微軟的人工智能工具包含在現(xiàn)有產(chǎn)品的價格中，如Power平臺中的Copilot Studio，或用于銷售的Dynamics 365中的Copelot，這也適用于Salesforce等其他CRM系統(tǒng)。但Vladimirskiy（弗拉基米爾斯基）說，除了企業(yè)選擇構(gòu)建定制工具的任何型號和服務的價格外，Copilot的成本通常是微軟365成本的兩倍。并非所有許可證都是Copilot每個用戶每月30美元的基礎。對于更具體的技能，比如用于金融服務或客戶服務的新Copilots，在差異報告等核心任務上的領域?qū)I(yè)知識需要額外的成本。
微軟表示，大多數(shù)企業(yè)客戶正在回來購買更多的Copilot席位。但大多數(shù)許可證都是用于試驗，而不是大規(guī)模部署——根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，通常不到20%的員工，早期采用者在擴展之前會考慮熟悉的成本與投資回報率等式。
“首席信息官們可能很難建立一個商業(yè)案例來展示如何將微軟365許可證的成本翻倍，并獲得同等的生產(chǎn)力提升?！盫ladimirskiy（弗拉基米爾斯基）說，“但微軟正在努力提供洞察力和利用率可見性，這將有助于進行論證?！?/span>
Wong（黃）說，企業(yè)對在副駕駛工作室創(chuàng)建定制的應用越來越感興趣。他表示：“獲得針對特定角色和功能的經(jīng)過策劃、審查、權(quán)威的具體數(shù)據(jù)最終將改變作用，而不僅僅是索引整個SharePoint的內(nèi)容，并希望得到正確的答案。”
這也可以省錢。“客戶通常有非常具體的需求，比如總結(jié)文檔庫。”Vladimirskiy（弗拉基米爾斯基）基建議說，“Copilot可以做到這一點，但接著我為許多我認為不太有價值的其他事物支付每月每位用戶30美元。我能否構(gòu)建一些仍然可以訪問我的數(shù)據(jù)，仍然在微軟云中運行，仍然使用與OpenAI相同的基礎模型，并不為我沒有使用的東西付費嗎？假設你擁有軟件開發(fā)才能，可以使用這些AI構(gòu)建模塊來構(gòu)建產(chǎn)品，你可以得到比ChatGPT更健壯、更定制化、更安全的東西。”
在開源方面擁有豐富經(jīng)驗的企業(yè)可能會將開放基礎模型視為降低成本的一種選擇，但Curran（柯蘭）警告說，不要將開放權(quán)重模型與更熟悉的開源生態(tài)系統(tǒng)等同起來。他預測企業(yè)將采用它們，包括在Azure等精心策劃的環(huán)境中使用它們。
Boyd（博伊德）說：“我對開源模型很感興趣，但在生產(chǎn)中并不多，”盡管客戶開始使用像微軟自己的Phi系列這樣的小型模型?！暗@在很大程度上還處于早期階段。我還沒有看到大規(guī)模采用?！?/span>
除了簡化設置和運行開放權(quán)重模型外，在像Azure這樣的平臺上使用它們還有一個額外的好處：微軟的模型內(nèi)容安全服務是“默認情況下與Azure開放人工智能服務集成，但默認情況下也與我們所有的開源模型集成，”他補充道。
在經(jīng)歷了去年的興奮和實驗之后，首席信息官們更加慎重地考慮如何實施人工智能，做出熟悉的投資回報率決策，并經(jīng)常從客戶支持開始。他說：“是大多數(shù)組織都有的成本，但他們不喜歡為此付費，但他們?nèi)匀幌Ｍ峁└哔|(zhì)量的體驗。”減少通話時間和升級也是明顯的好處。
這些更垂直、特定任務、集成的人工智能產(chǎn)品可能比多面手的生產(chǎn)力助手貢獻更多，因為人們不需要找到用途，然后記住將其納入工作流程。但最受歡迎的Copilot表現(xiàn)強勁：例如，Virgin Atlantic報告稱，其每天的效率提高了14分鐘。
但并非所有Copilot都必須提供相同的價值。Curran（柯蘭）認為，安全副產(chǎn)品可能不會在Microsoft Defender現(xiàn)有工具的基礎上提供顯著的額外價值，至少在沒有額外培訓的情況下是這樣。但Excel Copilot在Virgin Atlantic大受歡迎。Walker（沃克）說：“人們絕對喜歡Copilot會自動告訴你，你填寫表格的方式是否存在數(shù)據(jù)不一致。”他描述了Copilot如何在添加小寫而不是大寫的重復過濾器時發(fā)出警告，并對其進行修復。“這就像你在做事的時候有人在背后看著你。”
Teams Copilot用于總結(jié)會議并提供后續(xù)步驟也普遍受到歡迎。“你進入一個有15人的房間，你不必專注于誰在記錄會議紀要，或者你是否需要在分配任務時表達得足夠清晰，并確保每個人都明白輸出結(jié)果是什么，”Walker（沃克）說，“你專注的是會議本身，因為你知道你參與其中，因為你知道Copilot在你身后錄音和轉(zhuǎn)錄。”
即使是這個預構(gòu)建的Copilot也需要在啟用前進行準備。工作人員同時使用母語和英語或普通話等共同語言的多語種組織需要更仔細地監(jiān)控轉(zhuǎn)錄和翻譯的質(zhì)量。如果記錄會議在組織中還不常見，首席信息官們需要就保留、審計和刪除策略去咨詢法律和數(shù)據(jù)保護團隊，因為可能存在發(fā)現(xiàn)方面的問題。
數(shù)據(jù)泄漏計劃在這里也有幫助。“一旦你記錄了一些東西，它就變成了一種數(shù)據(jù)形式，需要分類并在組織中占有一席之地。”Walker（沃克）說，“但同樣，你需要知道首先創(chuàng)建這些數(shù)據(jù)是否合適。”
盡管首席信息官們需要保持財務紀律，并跟蹤使用通用人工智能API（應用程序編程接口，是一些預先定義的函數(shù)，目的是提供應用程序與開發(fā)人員基于某軟件或硬件的以訪問一組例程的能力，而又無需訪問源碼，或理解內(nèi)部工作機制的細節(jié)。）的情況，采用現(xiàn)在大家熟悉的“按使用付費”模式，尤其是在預算季節(jié)即將到來的九月，但他們也需要進行長期規(guī)劃，IDC的企業(yè)軟件集團副總裁Mickey North Rizza（米奇·諾斯·里扎）警告說。“這將花費你很多錢，”她說，“首席信息官們可能會抱怨他們從中得到的還不夠，但當你第一次得到iPhone時，沒有人知道該怎么用它。”
無論是作為助手、顧問還是代理，她都希望人工智能對信息的優(yōu)化訪問能夠以更少的步驟將多步驟的業(yè)務流程減少到實時系統(tǒng)。但是，實現(xiàn)顯著結(jié)果的實驗需要時間。
與此同時，Boyd（博伊德）指出，OpenAI的價格已經(jīng)大幅下跌。他說：“自Azure OpenAI服務推出以來的一年半時間里，ChatGPT4已經(jīng)下降了12倍，而速度卻快了6倍。”
五、使培訓具有針對性
分階段部署不僅涉及成本、安全性或合規(guī)性問題，還涉及獲取正確的反饋，以便更好地管理它們并為用戶提供適當?shù)闹С帧?/span>培訓是關鍵，即使在招聘時考慮到人工智能的技能，也要愿意接受人工智能可以產(chǎn)生的簡化流程。令人擔憂的是，領導者認為他們的員工已經(jīng)為人工智能做好了準備，而員工則不認為他們已經(jīng)做好了準備。
Forrester發(fā)現(xiàn)，59%的領導者認為他們給員工提供了充分的培訓，但只有45%的員工說他們接受過任何正式培訓。最成功的培訓不僅涵蓋員工角色，還涵蓋他們的工作流程。Wong（黃）說，人們對這生成式人工智能有著巨大的熱情，但如果他們沒有時間探索它并學習如何為他們的工作獲得有用的結(jié)果，參與度很快就會下降。
“如果你不使用這項技術(shù)從根本上重新思考流程，而只是在現(xiàn)有流程上疊加更多的人工智能工作，你就無法從中獲得最佳利益?！?/span>他說，“你必須重新考慮潛在的流程，并進行培訓和持續(xù)教育，因為這些技術(shù)發(fā)展非常迅速。矛盾的是，盡管員工很難將生成式人工智能融入他們的日常工作中，而且在某些情況下，基于他們的期望，它的效果并不理想，但他們?nèi)匀幌胍?/span>”
首席信息官們可能需要考慮組織如何采用低代碼工具，鼓勵自下而上的熱情、實驗和分享日益增長的專業(yè)知識有助于在企業(yè)中推廣使用。微軟和Virgin Atlantic都報告了包括實驗時間在內(nèi)的結(jié)構(gòu)化培訓的良好結(jié)果。Walker（沃克）指的是“引導式游戲會議”，并鼓勵用戶與同行分享有效的方法。他說：“他們可以作為可信用戶進入環(huán)境，并向人們說這并不可怕?！?/span>
首席信息官們還應該記住，“生成式人工智能只是組織要求員工吸收的眾多變化之一。Curran（柯蘭）警告說，企業(yè)員工被期望適應的變化速度是2010年的三倍。“企業(yè)并沒有以同樣的速度增加支持這些變化的能力，”他說。增加資源以支持員工適應這些變化，對于生成式人工智能的成功與正確獲取技術(shù)同樣重要?！?/span>
這包括IT團隊本身，他們需要為生成式人工智能繼續(xù)以這種速度發(fā)展做好準備。Vladimirskiy（弗拉基米爾斯基）傳達了微軟對創(chuàng)建自己的生成式人工智能產(chǎn)品軟件合作伙伴的建議?！懊總€人都應該有這樣一種預期，即當你構(gòu)建了某個產(chǎn)品時，你將不得重新開始，”他說，“公司的價值可能不在于他們正在構(gòu)建的產(chǎn)品的結(jié)果，而在于組織內(nèi)部專業(yè)知識的創(chuàng)造，以便在未來當人工智能比今天更有能力時能夠利用它。”
作者：Mary Branscombe（瑪麗·布蘭斯科姆）
譯者：寶藍
【睿觀：微軟在生成式AI領域取得了顯著的進展，為企業(yè)提供了強大的AI工具。然而，企業(yè)在采用微軟AI平臺時需要仔細權(quán)衡利弊，并制定相應的策略。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，企業(yè)需要持續(xù)關注市場動態(tài)，并不斷調(diào)整自己的AI戰(zhàn)略。
主要觀點：
微軟的領先優(yōu)勢：?微軟通過將生成式AI功能集成到其眾多企業(yè)工具中，如GitHub Copilot和Azure，建立了強大的生態(tài)系統(tǒng)。其與OpenAI的緊密合作，以及在AI基礎設施上的巨額投資，使其在市場上占據(jù)了主導地位。
企業(yè)采用的機遇：
緊密集成：?微軟AI工具與現(xiàn)有企業(yè)工具的深度集成，降低了企業(yè)采用的門檻。
豐富的模型庫：?微軟提供了多樣化的AI模型，滿足不同企業(yè)的需求。
強大的云基礎設施：?Azure提供了可靠的云平臺，支持大規(guī)模AI應用。
企業(yè)采用的挑戰(zhàn)：
成本高昂：?AI服務的成本較高，尤其是對于大規(guī)模部署。
數(shù)據(jù)安全與隱私：?企業(yè)需要謹慎處理數(shù)據(jù)安全和隱私問題，防止敏感信息泄露。
技術(shù)復雜性：?AI技術(shù)復雜，需要專業(yè)知識進行管理和維護。
員工培訓：?企業(yè)需要對員工進行充分的培訓，以幫助他們適應新的工作方式。
未來展望：
成本優(yōu)化：?AI服務的價格有望隨著技術(shù)的進步而下降。
模型多樣化：?AI模型將變得更加多樣化，以滿足更細分的需求。
企業(yè)關注點轉(zhuǎn)變：?企業(yè)將從關注通用AI轉(zhuǎn)向定制化AI應用，以提高生產(chǎn)效率和降低成本。
如何平衡成本與收益？?企業(yè)需要權(quán)衡AI帶來的價值與投入的成本，找到最佳的投資回報率。
如何保障數(shù)據(jù)安全與隱私？?企業(yè)需要建立完善的數(shù)據(jù)治理體系，保護敏感信息。
如何培養(yǎng)AI人才？?企業(yè)需要加強對員工的AI培訓，提升其技能。
如何選擇合適的AI模型？?企業(yè)需要根據(jù)自身需求選擇合適的AI模型，并進行充分的測試?！?/span>
