生成人工智能（AI）可能正在遭受近期偏见。
这项技术于去年11月进入市场，代表了自20世纪60年代数据分组交换和通信协议开发以来计算能力最重大的发展之一，这两者催生了互联网本身。
普渡大学的一项新研究引起了轩然大波，发现OpenAI的ChatGPT产品在正确回答编码问题方面的几率不如抛硬币，52%的时间内会对软件编程问题产生错误答案。
尽管生成AI并非完美，但这项技术是新的且不断改进的。
这就是近期偏见的所在。毕竟，当iPhone首次推出时，其用户经常遭受丢失通话、电池耗尽、没有应用程序（当时称为“小部件”）以及其他技术问题的困扰。
但是，iPhone的成功在于改变了连接式手持设备可以为用户提供的形式因素。iPhone的触摸屏将用户体验从静态按钮转移到了一个充满可能性的动态领域。而且，它通过可下载的更新持续解决了问题。
这种转变直接与人工智能对用户访问、生产和参与信息的方式产生的影响相呼应。
AI有潜力改变业务
如今，企业可以相对容易地尝试生成AI用例，但要成功地将它们扩展到能够释放业务价值的方式中则更具挑战性。
尽管新鲜，但在适当和战略性地实施时，AI可以通过为企业提供智能工具来改变企业的运营方式，同时改善外部客户体验。
领导者必须从务实的角度来看待技术的潜力，首先将其能力定位在战略用例上，例如将生成AI作为以任务为中心的企业增强解决方案，或研究合作伙伴和创意助手。
在重新设计企业的工作流程时，企业需要认识到他们必须重新培训自己的员工和受众，以充分利用AI的能力。
根据PYMNTS的数据，约40%的高管表示迫切需要采用生成人工智能，并预计生成AI市场在2032年将增长到1.3万亿美元，而2022年仅为400亿美元。
与任何变革性整合一样，必须理解在规模上捕获AI的益处所需的资源，以及将其整合到更简单追求趋势的方式之外的可行性。
根据PYMNTS调查的高管中，有62%认为他们的公司没有实施成功所需的AI技能。
大型语言模型（LLM）开发平台Metal的首席执行官兼联合创始人Taylor Lowe在今年7月告诉PYMNTS：“尽管AI技术非常令人兴奋，但对大多数人来说仍然很新，而且专业知识难以获得。”
只有通过在企业技术堆栈层面进行结构性工作，企业才能从AI整合中获得实质性的价值。
对于大型企业而言，AI的当前实用性可能是怎样的
PYMNTS一直在追踪金融公司和支付行业参与者已经开始尝试的那种支持ChatGPT等人工智能竞争对手的大型语言模型（LLM）。
美国银行正在使用AI培训超过20万名员工，而SoFi Technologies已将Galileo Financial Technologies的对话AI引擎整合到其个人财务应用中。借贷平台Upstart利用AI来自动化其无抵押贷款产品，帮助快速推广该产品。
AI使决策变得更加容易，市场领袖正在利用这种能力。BigCommerce正在将Google Cloud的AI与其软件即服务（SaaS）电子商务平台整合在一起，以提供商户改善其运营效率、增强客户体验并推动更多销售的潜力。
苹果正在增强其iPhone的AI能力，而谷歌希望利用生成AI在个性化方面的特长，为其智能助手提供更大的动力。
开发更智能、更有反应性和更具客户服务重点的聊天机器人，正在成为回答“AI对于大型企业的当前效用可能是什么样子”的关键问题。
“这并非一夜之间发生的，”i2c首席执行官兼主席Amir Wain在早前的讨论中告诉PYMNTS，“AI领域一直在开展大量工作，现在产品已经发展到可以在各种应用中商业化部署的阶段。”
关于AI的相对新颖性
“创新的速度是竞争优势，而不是迄今为止创造了什么，”埃隆·马斯克说道。
正如PYMNTS首席执行官Karen Webster的“三钟理论”（TCT）所解释的那样，当一个现有业务将产品或服务引入相同竞争市场时，其速度比新进入者要慢。
因此，随着AI开发继续迅速推进并打破事物，企业必须记住，他们计划将哪些技术创新整合到他们的工作流程中，最终目的应该是服务于一个真正、有可靠性和可扩展性的目标。
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