今天分享的是 AI专题系列 深度研究报告：《 AI专题：2024 年 AI 发展状况：“复合型”方法对成功至关重要 》

（报告出品方： dynatrace ）

报告共计： 47 页

引言

人工智能已经成为组织推动效率、提高生产力和加快创新的核心。2022 年发布的 ChatGPT 开启了 Al 炒作周期,并使该技术成为全球董事会和政治议程的首要话题。

ChatGPT 和 Google Bard 等对话生成式 AI 聊天机器人是变革性技术，可以通过自动执行各种组织任务来提高员工工作效率。现在,各组织正在确定这些技术在多个业务领域中表现出的巨大潜力。他们在开发、运营和安全用例方面看到了独特的优势，可以使用基于生成式A的解决方案来编写软件代码、创建仪表板并使用户能够通过自然语言查询数据。

这些解决方案有望支持团队以创纪录的速度交付新的、更安全的应用程序和服务，从而帮助组织跟上数字创新的步伐。然而，虽然生成式M 具有明显优势,但是组织还需要应对各种挑战和风险，包括可能出现的操纵和偏见。

本报告探讨了这些挑战，并重点介绍技术领导者如何通过采用复合型 AI方法来克服这些挑战，即团队组合多种数据模式和不同类型的人工智能(例如生成式A1、预测性 AI和因果关系 AI)，以推动实现快速、精确且值得信赖的解决方案和自动化。

AI投资不断增加

随着数字创新不断加快,各组织正在增加对 AI 的投资,以提高生产力、自动执行任务、降低成本并跟上竟争的步伐。AI具有巨大潜力，可为各种用例提高效率。组织的许多部门都将从 AI 提供的效率和洞察力中受益- 从呼叫中心代理和软件工程师到高层管理人员。虽然许多组织刚刚才开始探索潜在业务用例的范围,但很多组织正在优先考虑对基于 AI的工具和服务进行投资，以支持开发和运营团队。

AI 将改进组织流程

在提高开发、运营、安全和业务团队的工作效率方面，A1发挥着巨大作用。它可以加快关键任务，例如编写新的软件代码和提出错误修复建议。组织还可以使用 A1 来减少应用程序漏洞管理中的手动操作，使团队能够实时应对威胁，从而加强安全态势。

这些 AI 应用程序使团队能够专注于更具战略性的高级别任务，例如规划新功能、构建更安全的软件架构以及提升客户体验。最终，这将使团队能够将更多时间用于推动创新，帮助组织预测并满足客户和最终用户的需求。

AI 对控制多云复杂性至关重要

组织需要更成熟的监控和分析方法，以应对目益加剧的复杂性和云生成的海量数据。

他们越来越多地寻求 A 能力,使他们能够在新的用例(从自动攻击阻止到云成本管理)中最大程度发挥其可观测性、安全和业务事件数据的价值。这些能力可帮助开发、运营和安全团队就如何优化流程并为业务创造价值做出更明智的决策。为了取得成功，组织需要 A 实时提供可预测、值得信赖的精准解决方案，以便团队能够了解云环境中发生的情况，并充满信心地自动执行复杂的业务流程。

最大限度降低 AI 风险是当务之急

尽管 AI具有明显优势,但在将该技术整合到组织的运营中并用于自动执行流程和工作流程时还是会遇到一些难题。最重大的挑战之一是如何让用户信任AI生成的有意义的回应。众所周知，生成式 AI 会产生“幻觉”,从而导致不准确或不一致的陈述。为了解决这个问题,团队需要一种方法来快速、轻松地设计包含详细上下文信息和精确性的 AI提示。

然而，当组织允许其团队以这种方式使用AI时,他们还必须注意潜在的安全和合规风险。

他们需要足够的防护措施来处理 Al 模型摄取的数据,否则员工可能会意外泄露敏感信息。

这一需求将推动对考虑安全和隐私要求的专用 AI平台的需求。