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2024 年 12 月,Matthew Berman 介绍了 Informatica 一位 AI 高管提出的五项预测:定制智能体、不断变化的监管环境、员工技能、可衡量的回报,以及防御和进攻两方面的 AI 战略。这些是对 2025 年的历史展望,而非经过验证的结果。
- 1定制智能体第一项预测是,企业将使用适应自身业务、能够采取行动的智能体。
- 2监管与技能Berman 讨论了不同的监管方式以及培养员工 AI 技能的必要性。
- 3证明价值这一展望呼吁企业从试点转向能够展示回报的生产应用场景。
- 4防御与竞争双向战略将网络安全和 AI 系统保护,与使用专有数据及 AI 结合起来。
要点建议
- 这一展望预测,定制智能体能够在较少人工干预的情况下采取行动。
- 不同司法辖区的监管和企业义务可能有所不同。
- 组织可能需要培训员工,并衡量 AI 是否改善了工作流程。
- 提出的企业战略结合安全防御与使用专有数据建立竞争优势。
- 视频介绍的是 2024 年底作出的预测,并非每家企业都已验证的结果。
按章节阅读整理后的全文
智能体、监管与员工技能
Berman 总结有关定制智能体、不同监管环境和员工培训的预测。
Informatica 的一位 AI 高管发表了对 2025 年生成式 AI 可能给企业带来什么的展望。第一项预测是,企业会从通用工具转向定制智能体,它们了解公司的背景,并能在较少人工干预下代表公司采取行动。这是预测,不能证明此类智能体可以在每家企业中安全地无人监督运行。
第二,监管可能减缓采用,也可能促进其发展,具体取决于国家和规则。我预计欧盟和美国的做法会有所不同,企业将面临隐私、知识产权和负责任部署方面的问题。视频没有指出具体的法律义务。
第三,这位高管预测,生成式 AI 技能将成为员工必备能力。我认为企业需要重新培训员工,帮助他们在工作中使用 AI。生产率是否提高、提高多少,取决于任务、培训和实施方式,并不会因为获得工具而自动发生。
投资回报与 AI 战略
他讨论证明价值的必要性,以及如何结合安全防御与 AI 竞争应用。
第四,AI 投资需要创造可衡量的价值。企业已经在模型、硬件和应用方面投入资金;接下来会希望超越试点和实验,转向能够改善业务的生产应用场景。这项预测呼吁证明投资回报,而不是声称所有 AI 项目已经实现回报。
最后,提出的战略既有防御面,也有进攻面。企业应加强网络安全并保护 AI 驱动的系统,同时利用专有数据和 AI 建立竞争优势。我向观众提问:他们的企业是否已经为这些变化做好准备。
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