广东
生成式人工智能 (GenAI) 已势不可挡，全球各地的组织都对其功能赞不绝口。目前，72% 的组织表示正在广泛或少量地使用 GenAI，另有 26% 的组织正在尝试这项技术。然而，GenAI 的应用仍处于起步阶段。
据麦肯锡称，只有 1% 的公司高管认为他们的 GenAI 部署“成熟”，这意味着该技术已完全融入工作流程并推动了显著的业务成果。弥合这一成熟度差距需要持续的调整，这通常归结于部署障碍，例如高昂的费用、对未经验证的技术的不信任以及监管风险。如果这些挑战听起来很熟悉，那确实如此——当 IT 团队最初跃跃欲试地拥抱云计算作为下一个热门话题时，许多相同的障碍也浮现出来。
两波新技术热潮在某些方面确实有所不同。云计算早期应用于更关键的任务系统中，而 GenAI 在试点阶段以及主要用于提高效率和生产力的用例中应用得更快。然而，学习曲线相似：它们都促使组织以不同的方式思考和工作。
通过反思云计算前辈的经验，今天的 GenAI 希望者可以为更明智的未来做好准备。
01
管理成本、风险和变化：从云计算的失误中吸取教训
回溯到云技术刚刚兴起之时，许多组织低估了迁移的复杂性，并高估了短期成本节约。结果，这些组织大多陷入了三大陷阱：成本管理不善、安全配置错误，以及文化和组织变革带来的固有阻力。
云时代的经验教训告诉我们，仅仅“迁移”工作负载（即在不进行现代化改造的情况下将其迁移到云端）往往无法创造价值。同样，当组织试图将遗留的、非结构化的或记录不全的数据插入到强大的新模型中，而又不更新数据基础时，GenAI 计划也常常会遭遇挫折。事实上，GenAI 项目的效果可能不尽如人意，甚至会加剧现有的低效问题。教训在于：单靠技术无法克服基础缺陷。
正如云技术暴露了治理、技能和长期战略方面的差距一样，GenAI 也同样如此。如果员工在缺乏监管的情况下采用 GenAI 工具，或超出可接受使用政策的范围使用该技术，影子 IT 的风险可能会再次出现，同时还会给 GenAI 管道的安全保障和大规模合规性带来挑战。随着 GenAI 从实验阶段走向广泛的企业集成，这些相似之处将持续显现，届时 GenAI 需要与云技术相同的强大的网络安全框架、事件响应计划和治理结构。
除了风险管理之外，成本蔓延失控也是科技领域长期存在的一个问题。云计算也不例外，随着企业不断将 GenAI 融入其工作流程，它们也面临着类似的成本上升。
越来越多试图改进成本管理策略的组织将 FinOps 作为解决方案。全面的 FinOps 基础设施能够利用及时的数据驱动洞察，帮助改进预测，并促进跨职能部门的问责与协作，已被证明对于控制超支和最大化业务价值至关重要。FinOps 原则不仅限于云成本管理，也为 GenAI 支出提供了可行的选择。
02
将云计算经验应用于 GenAI 实践
Gartner预测，到今年年底，至少 30% 的 GenAI 项目将在概念验证后被放弃。当炒作超过现实时，GenAI 项目失败背后的隐藏模式——例如数据准备不足、业务所有权不明确或不必要的复杂性——往往会在急于采用新技术的过程中被忽视。及早识别并处理这些信号，可能意味着 GenAI 项目是成功还是再次被放弃。积极关注这些预警信号而非走捷径的领导者，能够为团队的长期成功奠定基础。
一旦获得批准，企业应重点开展小型 GenAI 试点项目，以测试并确保其在实际应用中的价值，而不是立即进行全企业范围的推广。至关重要的是，企业应从几个明确定义、影响深远的用例入手，并将明确的投资回报率 (ROI) 目标与实际业务需求进行匹配。
这确保了早期的胜利，建立了内部信心，并避免在通用实验上浪费时间和资源。通过将 GenAI 的采用与切实的成果（例如自动化客户支持摘要或加速代码审查）挂钩，组织可以快速展示价值，改进方法，并更具战略性地扩展规模。它还有助于将技术工作与业务目标相结合，而这正是许多 GenAI 试点项目目前尚不具备的。
在此基础上，建立强有力的制衡机制、持续的监控和清晰的治理政策，是实现负责任使用和合规的下一个关键步骤。与外部专家合作，是应对当今复杂且不断变化的监管环境的重要第一步。通过在 GenAI 实施过程的早期阶段投资合适的工具和基础设施，并进行持续的培训，组织可以为可持续的成功奠定基础。
03
利用 GenAI 创新实现适当平衡
通过有纪律且有远见地应用云时代的经验教训，组织可以避免代价高昂的失误，并安全、可持续且大规模地释放 GenAI 的全部潜力。
GenAI 势必将继续保持强大的影响力。70 % 的 CEO表示，他们预计这项技术将在未来三年内影响其商业模式。在已使用该技术的 CEO 中，这一比例上升至 89%。显然，GenAI 的变革潜力正对高管决策者产生重要影响，但其能否持续、大规模地发挥作用，仍然取决于能否解决信任、治理和集成方面的障碍。
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