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洞见AI toB七大趋势,蓝凌用户大会邀您10.30智启未来

2024-10-14 09:50 互联网

AI toB,从智能知识到企业大脑,从数据智能到基座进化,从超级个体到智慧组织…蓝凌用户大会与您一起洞见七大趋势,10月30日智启未来!

2024用户大会公众号头图

一、智能知识管理,加速企业级AI落地

进入2024年下半年,行业大模型几乎取代基础大模型成为市场焦点,而在2B的跨行业应用中,最热门的是工作助理、知识管理等应用。

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Gartner研究表明,知识发现(含知识存储、搜索、挖掘等)是GenAI热度最 高的用例类别。蓝凌研究院院长夏敬华博士表示,知识是AI的起点,企业没有知识管理就没有专属AI能力!“智能+赋能”驱动知识管理,将是企业级AI的重要引擎。

伴随着企业私有化大模型需求的不断释放,基于智能知识平台,构建私有化的企业大脑,将成为企业AI进化最重要的路径之一。

二、业务驱动,从GenAI到融合AI应用

近一年,生成式人工智能(GenAI)采用率爆炸式增长,尽管这一快速部署前景广阔,但也导致AI领域其他技术(如图谱等)被忽视的风险。对于有些AI用例来说,GenAI往往并不适用,有的业务问题需要结合使用不同的AI技术来解决。

AI技术热图

基于GenAI与成熟AI技术的融合,可构建更精确、更透明、性能更好的AI系统,同时还能降低成本和减少对数据的需求,正被一些企业IT*采用,这不仅有助于有助于应对GenAI模型的一些局限性——信息不准确、产生幻觉等,也能更好地让GenAI模型发挥作为与其他AI/软件系统的自然语言接口的作用。

三、数据智能,助力构建新数字核心

Gartner预测,到2025年,由于数据质量差、风险控制不足、成本上升或业务价值不明确,至少2/3的人工智能(GenAI)项目将在概念验证后被放弃。数据智能的重要性进一步被放大。越来越多的企业CIO,认识到数据是人工智能项目的核心,其质量和数量直接影响到项目的成败。

埃森哲研究表明,90%的中国企业将生成式AI视为重大机遇。为适配生成式AI的要求,需要企业构建新型数字核心,而强大的数据智能平台,能确保数据的准确性、完整性和安全性,避免数据错误对AI项目造成负面影响,进一步提升AI应用价值。

四、PaaS for AI,数智基座新进化

IDC预测,未来5年PaaS市场复合增长率将达到18.3%。企业数字化历经单点创新、规模化创新,全面迈向智能创新阶段,Serverless化、融合化、AI for PaaS和PaaS for AI等正成为PaSS基座进化新方向,支撑企业多业态管控、全球化运营、敏捷化创新。采用PaaS不仅是一种技术转变,也是在智能创新时代保持*的战略举措。

AI技术为PaaS平台注入了强大的智能化能力,如智能代码补全、自动化测试、智能运维监控等,极大地提升了开发生产力和应用稳定性。PaaS通过强大的基础资源管理各调度能力,不断满足AI应用对数据处理和模型训练的高要求。AI与PaaS的融合,正成为企业新质生产力的强大引擎。

五、拥抱智能体,超级员工崛起

多模态能力的不断提升,极大地拓展AIGC的应用空间,正加速智能体(Agent)的成熟应用。作为能够自主感知环境、做出决策并执行行动的系统的智能体,其快速发展不仅将改变企业能做什么,还改变了它们的结构和运营方式。伴随人、机、物高度融合互动, 人机协作共生共创的组织新生态和新工作场景将逐步形成。

人工智能既是员工的生产力工具,也越来越成为“新员工”本身。AI智能体,将进一步推动超级员工的崛起。AI时代的超级员工,是智慧组织中的超级个体,能利用各种技术,尤其是AI技术,极大提升自己能力。超级员工,具备一专多长(具备跨岗位能务,也能用AI生成代码)、擅长资源整合(更快从企业大脑获取知识,调用智能助手为自己服务),将进一步提升组织智慧程度,提升创新竞争力。

六、纯血鸿蒙公测,重塑toB智能生态

近期纯血鸿蒙公测正式启动,钉钉、支付宝、微信、WPS等宣布加入,标志着企业服务智能生态进入了一个新的阶段。鸿蒙系统强调分布式技术、万物互联和AI融合能力,这将助推toB企业创新跨设备、跨场景服务,提升用户体验和业务效率。

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对于中国企业而言,适配纯血鸿蒙的各类办公软件,如蓝凌KK等将加速信息技术应用创新(信创)建设进程,推动软硬件国产化替代,增强企业的安全性和自主性。

七、大模型时代,安全治理架构升级

大模型时代的企业网信安全管理正朝着更加智能化、自动化和综合防御的方向发展,构建一个更强大、更灵活的安全治理架构与防护体系正成为企业的共识。

确保大模型本身的安全性,成为新的安全焦点。企业会加强对模型输入输出的监控和审计,以及模型解释性研究,以便理解和控制模型行为。

大模型训练需要海量数据,数据安全和隐私保护成为首要关注点。企业需加强数据加密、匿名化处理及合规性管理,确保在模型训练和应用中不泄露敏感信息。

企业开始采用智能工具来自动检测威胁、评估风险并采取预防措施。构建全面的态势感知系统,整合内、外安全情报源,将帮助企业实时了解安全环境,提前预警并迅速应对新兴威胁。

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