☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
本文介绍了2024年genai和其他技术的投资变化。
数字密度
其中一个颠覆性变革是数字密度概念的引入，可将大型企业的科技产业划分为高低数字密度产业。高数字密度企业是指在过去十年间将大部分业务迁移至云端的公司。
到2024年，一些公司已经开始将低数字密度的房地产转移到云端，而其他公司可能需要更多资金才能进行这一转移。尽管仍有许多房地产尚未数字化，但在目前资金短缺的情况下，这一过程可能会受到影响，并持续一段时间。
企业目前对于在投资不足的领域进行大规模投资并不感兴趣，他们更倾向于进行技术投资以获得更大的价值。然而，他们对于为将工作负载迁移到云中提供资金的兴趣并不高。
这是一种重要的情绪改变，而不是简单地推动IT现代化，以便公司能够充分利用其现有投资。
资金决策制定者
GenAI带来了围绕做出技术投资决策的高管的情绪转变，他们是决定这些投资潜在价值的人。
在历史上，投资的主要目标是提高效率。将业务迁移到云端可以有效减少技术堆栈内部的阻力，这些决策常由IT基础支持，由首席执行官和首席财务官牵头，他们会向董事会提出资金要求，以实现IT的现代化和云端迁移。
GenAI允许企业以独特的方式运营，不强调效率，而是关注技术是否能为企业带来价值。
因此，GenAI资金决策的责任日益由负责业务活动的部门预算持有人承担，他们是高管，需要在做出任何前进决策之前获得有关技术的信息。负责特定业务活动的业务领导者需要对如何有效利用GenAI技术有清晰的愿景。
想一想云问题，这是过去十年IT投资的紧迫问题，这在很大程度上是一个技术问题：如何将应用程序放入云中。
但GenAI主要是一个商业问题，我们怎么才能使用它呢?我们如何才能使此工具提供业务价值?
多学科方法
GenAI的成功需要的不仅仅是人工智能专家或数据专家及其特定的专业知识，越来越明显的是，要充分发挥GenAI的价值——甚至获得任何价值——需要多学科的团队。
这不仅仅是拥有可用的工具，拥有必要的信息，也不仅仅是个人知道如何使用工具。在哪里使用它必须与其他技术协同工作，才能产生预期的业务结果。
对于大多数企业来说，这是一个具有挑战性的问题，大多数企业雇佣特定的技能组合，通常不会通过多学科团队来解决问题。
例如，如果一家企业将GenAI工具应用于财务会计职能，团队中的人需要了解财务和会计，他们还必须明白，这在企业内部是如何独一无二地运作的，他们必须了解如何使用数据，他们还需要了解人工智能以及它如何与其他技术相配合，这样他们才能成功地实施。
GenAI的实施之旅是一个多学科的旅程，它需要的不仅仅是特定的、高度专注的专业知识的组合。
这对于第三方服务提供商或技术服务组织、内部IT、外部咨询、系统集成商等也是一个问题，目前使用的专家模式在多学科之旅中出现故障或往往难以实现。
如果第三方技术服务提供商想要参与围绕GenAI的收入浪潮，他们必须重新考虑如何进入市场。
供应商和企业都认识到需要更多的投资，但他们希望对这些投资有一个清晰的视线，这表明CIO、CTO和企业正在对如何改变他们对2024年在哪里以及如何做出科技融资决策进行思考。
