17 Reflections on Enterprise AI in 2024
20:20 Share

2024年，生成式AI从令人兴奋的实验转变为企业的当务之急。NLW回顾了当年企业AI的17个观察结果，并探讨了它们对未来一年的意义。

Vanta - 简化合规性 - ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://vanta.com/nlw AI每日简报帮助您了解AI领域最重要的新闻和讨论。 订阅The AI Daily Brief播客版本，无论您在哪里收听：https://pod.link/1680633614 订阅时事通讯：https://aidailybrief.beehiiv.com/ 加入我们的Discord：https://bit.ly/aibreakdown

</context> <raw_text>0 为了结束今年，我将分享我对企业AI现状的17点思考。AI每日简报是一个关于AI最重要新闻和讨论的每日播客和视频。要加入讨论，请关注我们节目说明中的Discord链接。

大家好。又到了年末的另一期节目。我做的最多的事情之一就是与大公司讨论他们的AI之旅。这显然是在这个播客的背景下发生的，很多听众都在考虑贵公司内部的AI。但当然，这也是我们构建超级智能业务的基础，帮助公司更有效、更快速地采用AI。

这些观察结果没有特别的顺序。它们没有排名或任何类似的东西。它们只是在我回顾过去一年企业AI时脱颖而出的事情。我很想知道有多少与您产生共鸣，以及您在进入新年时是如何思考它们的。

我们从年初的一个大主题开始，那就是“秘密赛博格”。这是伊森·莫利克对员工在工作中使用AI，但不告诉任何人的现象的称呼。领英和微软在年初进行的一项调查发现，75%的知识型员工正在使用AI，但78%的人没有在工作中讨论它。

这背后有很多原因。最能引起我共鸣的是，他们只是不想被告知他们不被允许这样做。基本上，一旦你开始使用AI而不是你旧的非AI启用流程，你就根本不想再回去了。

现在，这当然对公司提出了一个非常大的挑战。随着大量“秘密赛博格”的出现，没有良好的机制来在整个组织中传播新的效率和流程。人们无法从同事的学习中受益。领导者无法很好地了解组织中正在发生的事情，也无法做出更好的战略决策。我认为这种现象在一年中有所改善，但这直接引出了我的第二个思考，

领导力很重要。我的意思是，非常重要。在AI方面，领导力在许多方面都很重要。首先，使用AI的员工需要知道，这不仅是可以的，而且是鼓励的。如果需要制定基本规则和防护措施，则需要明确阐明，目的是帮助他们而不是阻碍他们。

领导力很重要，因为领导者需要被看到在使用AI来推动那些犹豫不决的员工。总的来说，领导者需要设定一种基调，描绘出公司未来如何与AI一起发展的愿景。员工的一个主要担忧是，使用AI是否会以某种有意义的方式破坏他们的工作，要么是因为他们所做的事情被认为是不合法的，要么是因为他们会被视为可替代的。解决这个问题的唯一方法是领导者阐明一个包括这些员工未来使用AI的愿景。

我们在Superintelligent中反复发现，那些AI做得好的组织有一个非常清晰的特征。首先，他们有一个专门负责AI的部门，特别是了解AI如何与每个不同的业务部门或部门互动，并提供协调功能，使这些不同的需求能够以某种有意义的方式融合在一起。

最重要的是，在表现最佳的组织中，该部门拥有直接的C级领导。哪个C级并不重要。重要的是，这是来自组织顶层的优先事项。最后，绩效最高的组织已经开始尝试阐明使用AI的规则，以及AI如何以包括现在在职人员的方式改变组织的愿景。

然而，我认为领导者在2024年没有做对的一件事是，他们认为2023年将是实验之年，2024年将是投资回报率之年。在绝大多数情况下，这绝对不是事实。在大多数情况下，2024年仍然是一个摸索、笨拙的实验、迭代、尝试、失败、再尝试的过程。

所有这些都是基于这样一个认识和信念：这里显然有一些东西。我认为AI与我们之前遇到的一些投资回报率并不立即显而易见的技术不同之处在于，AI将改变我们工作方式这一点非常明确。

在许多情况下，我认为当我们从AI中获得的价值不多时，这可能是我们的使用问题，而不是工具本身的问题。我已经看到了很多这样的例子，即使在一个工具的范围内，也需要大量的实验才能弄清楚哪些使用方法实际上能够带来价值。

无论如何，绝大多数组织今年都没有弄清楚投资回报率。如果您属于其中之一，我认为这不应该影响您未来的实验，即使您希望在来年能够更好地衡量投资回报率。相关的是，试点炼狱现在绝对存在。大型企业充斥着已经启动、显示出希望但并没有真正走向任何地方的试点项目。

事实上，我们看到的许多组织都陷入了这个试点炼狱，他们实际上正在尝试创建新的系统来支持AI的采用，因为他们现有的系统显然不起作用。这引出了我的下一点。迫切需要一个赋能生态系统。目前，组织根本没有能力以所需的速度和规模采用一项以AI速度变化的技术。

组织需要新的方法来了解人们目前的工作方式，建议新的AI替代方案，跟踪实验和试点项目，分析结果，并扩展有效的方法。这无异于对变革管理、绩效管理、学习和发展进行全面改革。所有这些都将有助于创建一个根本不同的系统，有望开始使组织能够以AI创造变化的速度整合变化。

还有一件重要的事情，我们稍后会在本列表中再次提到，那就是，这可不是一次性的改变。AI是一个持续的转型过程。从现在开始，人们做事总会有比他们目前正在做的更具技术能力、更好的流程。限制和障碍将是人为的，而不是技术的。因此，设计用于更好地整合新流程的系统将绝对至关重要。

此外，设计和实施这些系统的人员需要是内部人员和外部人员。顾问在这个市场上绝对是压倒性的。除了英伟达，他们赚的钱比几乎任何人都多。这没关系。顾问可以成为任何战略中非常强大的组成部分。Superintelligent实际上是将咨询作为软件。但是，能力最终必须回到国内。

现实情况是，AI驱动价值的方式以及实际上将重塑业务的用例对于每个组织来说都是如此独特，以至于您根本无法将此过程外包，至少不能完全外包。

好消息是，组织正在变得更有信心。我认为最能说明这一点的一个统计数据是，风险投资公司Menlo在过去两年中每年都进行了一项企业AI研究，并在2023年发现，企业80%的软件是从第三方购买的，而只有20%是内部构建的。今年2024年，这个数字发生了巨大的变化。53%的软件是从外部购买的，而47%是内部构建的。现在，

现在，我不认为这种情况会永远持续下去。我认为它会反弹。

但我认为它反映的是企业对这一认识和日益增长的信心，以及他们在深入研究AI时意识到，根据他们特定的垂直领域或所做的事情，某些应用程序对他们来说非常有用，但市场上还没有这些应用程序。现在，我认为它会反弹的原因是，最终，完全专门从事单一问题的第三方软件提供商从长远来看往往会比其工作是完全不同事情的公司内部黑客构建更好的软件。

但我认为，企业花时间实际去做练习、投入工作并构建对他们有用的东西这一事实仍然会带来巨大的回报，即使他们最终不会永远使用他们现在构建的软件。就像我说的，我认为这显示出一种自信的转变。而且我认为，拥有这种构建能力的组织，由于更接近生成式AI软件的变化中心，因此其表现可能会更好。

今年关于AI的一个重要教训，我认为这对企业也有影响，那就是模型似乎并没有护城河。然而，今年，每个人都赶上了并构建了GPT-4级的模型。今年的战场实际上是他们能够从可以在更小的设备上或更便宜地运行的更小模型中获得多少能力。现在完全有可能我们会看到其他大的飞跃，模型会再次成为护城河一段时间。

我们现在当然正在进入推理时代，例如O1这样的模型正在尝试不同的扩展方法。就像我说的，这可能会在一段时间内再次造成最先进技术与其他技术之间的重大差异。

然而，从长远来看，如果回顾数年，您决定投资哪个特定堆栈（只要它是可靠的堆栈之一），似乎很清楚，这不会产生很大的影响。这将更多地取决于您如何集成AI以及您围绕AI构建的周到系统，而不是您短期内做出的特定技术选择。与所有这些相关的是，反复出现的关键主题之一是，2024年确实是企业构建必要基础设施的一年。

在某些情况下，这可能意味着这些构建能力。在其他情况下，对于那些真正有远见的组织来说，这包括诸如尝试更好地处理赋能生态系统之类的事情。我们看到的另一个是，公司更加重视数据，试图考虑数据准备情况，并确保他们的数据已准备好充分利用所有这些生成式AI工具。

现在，这是一个非常有趣的问题，因为随着LLM的不同能力的发展，数据准备的本质可能会发生变化。但我认为，更广泛地说，这表明了企业AI的成熟。今天的节目由Plum赞助。想要使用AI来自动化您的工作，但不知道从哪里开始？Plum让您可以通过简单地描述您想要的内容来创建AI工作流程。无需编码或API密钥。想象一下，输入“AI，分析我的Zoom会议，并在Notion中向我发送您的见解”，然后看着它在您眼前栩栩如生。

无论您是运营主管、营销人员还是非技术创始人，Plum都能让您在无需技术麻烦的情况下获得AI的强大功能。立即访问顶级模型，例如GPT-4.0、CloudSonic 3.5、Assembly AI等等。不要让技术阻碍您前进。查看Use Plum（带B的Plum），以抢先体验未来工作流程自动化。今天的节目由Vanta赞助。无论您是启动还是扩展公司安全计划，展示一流的安全实践并建立信任比以往任何时候都更加重要。

Vanta自动执行ISO 27001、SOC 2、GDPR和领先的AI框架（如ISO 42001和NIST AI风险管理框架）的合规性，为您节省时间和金钱，同时帮助您建立客户信任。此外，您可以通过自动化问卷调查并使用客户面对面的信任中心来简化安全审查，所有这些都由Vanta AI提供支持。

包括Langchain、Leela AI和Factory AI在内的8000多家全球公司使用Vanta来展示AI信任并实时证明安全性。了解更多信息，请访问vanta.com/nlw。网址是vanta.com/nlw。

如果关于2025年AI有一点是明确的，那就是代理即将到来。按行业划分的垂直代理、水平代理平台、按功能划分的代理。如果您经营一家大型企业，明年您将尝试使用代理。鉴于这有多新，我们所有人都会回到试点模式。

这就是Superintelligent在今年年初提供新产品的原因。这是一个代理准备情况和机会审核。在短短几周内，我们会深入研究您的团队，以了解哪些类型的代理适合您进行测试，您需要哪些类型的基础设施支持才能做好准备，并最终获得一套可操作的建议，让您准备好了解代理如何改变您的业务。

如果您对代理准备情况和机会审核感兴趣，请直接联系我，[email protected]。在主题行中输入“代理”一词，以便我知道您在谈论什么。让我们让您成为AI市场最具活力部分的领导者。稍微改变一下方向，我们在Superintelligent反复观察到的一件事是，认同解决了问题。生成式AI给企业带来了许多挑战。

存在法律问题、合规性问题、新的安全风险问题。最善于应对这些问题的公司是那些从一开始就让负责这些挑战的部门人员参与其中的公司。我们反复发现，对AI的潜力存在很多兴奋，是的，也有恐惧，但也有很多兴奋，对AI潜力的真正兴奋，以至于很多人愿意成为内部倡导者和斗士，试图让事情顺利进行。

而在过去，也许法律、合规或安全等不同部门将自己视为障碍，但在生成式AI方面，他们只是试图让事情顺利进行。这种在广泛的利益相关者生态系统中获得认同的想法，我认为可以更广泛地应用于许多不同组织的成功。说到快速行动，如果2024年有什么表明的话，那就是没有足够快这样的说法。事实上，我们反复看到的一件事是，领先的公司不可避免地仍然觉得自己落后。

这是因为生成式AI就像一座冰山，你触及表面，就会意识到还有更多。你找到一个提示，它就会打开一个充满新可能性的世界，并且很明显，我们才刚刚进入一个新时代。组织最终必须通过两种方式对自身进行基准测试。

首先，不幸的是，他们确实必须根据竞争对手对自身进行基准测试。采用AI的竞争已经开始，那些最有效、最快速地做到这一点的组织将在未来占据优势。这是不可否认的。但与此同时，他们也必须根据自身进行基准测试。在什么速度足够快的问题上，我们看到的最佳组织是，是的，他们知道竞争对手在做什么，但主要关注的是他们如何才能成为最好的自己。

他们投入的精力越多，用于赋能团队、构建新的赋能系统、找到快速决策的好方法，他们最终的表现就越好，而不是沉迷于其他人正在做什么。正如我之前所说，现实情况是，生成式AI对任何一个特定组织的影响方式都将是如此独特和不同，以至于它确实需要大量的内部探索和实验。而快速而有目的地这样做似乎是最佳组织的趋势。

与此相关的是，所谓的LLM进展放缓绝对不意味着您应该放慢组织中的AI战略。

我们在过去一个季度一直在讨论的一件大事当然是，LLM的预训练扩展方法似乎已经达到了一些平台。仅仅向问题投入更多数据和更多计算能力已经开始达到一些实际的限制。这就是产生各种新的探索和新的扩展方法的原因，例如测试时间计算，这是O1推理模型的一部分。我认为组织可能会想，太好了，如果这意味着AI会放慢速度，那就意味着我们可能不必如此紧急，

然而，现实情况是，如果AI现在停止发展，仍然可能需要十年时间才能完全整合和理解它可能影响我们工作方式的所有方法。如果能力变化有任何喘息的机会，这并不意味着放慢速度的机会，而可能只是一点点赶上来的机会。当然，现实情况是，随着许多垂直应用上线，这种放缓实际上感觉不会像放缓一样。

进入未来的一些更大的想法，我们在2024年仍然非常处于AI的一对一替换时代。这是完全自然的。当我们遇到一项新技术时，看看它如何使我们目前的工作做得更好、更快或更便宜是有意义的。

AI当然在这方面做得非常好。我们可以为营销制作更多内容，而且速度更快。我们可以更有效地总结会议。但我认为重要的是要记住，当历史书籍被写成的时候，AI转型的赢家几乎可以肯定不是那些将所有功能与AI一对一替换的人，尽管这将是其中的一部分，而是那些使用AI从根本上创新他们所做的事情的人。

在我最后一点中，我将回到这一点，因为我还有另一个参考框架。但2024年绝对更多的是AI的替换时代，而不是AI的创新时代。我认为我们将在2025年开始看到这种转变。部分原因是代理即将到来。代理最初肯定会被视为一对一替换技术。您的客户服务机器人如何完成您当前客户服务代理的工作。

然而，代理真正有趣的地方在于，当您开始考虑这意味着什么时，如果您现在每位员工都是一名经理，他们有一支由10名甚至100名员工组成的军队来完成他们的工作，但以您现在无法想象的方式出色地完成工作。2025年将是代理实验真正开始发生的一年，可行的、功能性的、垂直的和水平的代理将上线，按功能划分的代理将开始变得规范化。

正因为如此，即使您认为您可能刚刚开始摆脱AI辅助的试点时代，猜猜看？当涉及到代理时，我们所有人都是试点。如果没有简单地尝试，就无法弄清楚这些东西对我们的组织最有效的方法。这将涉及大量的试点项目和大量的实验。这引出了我的最后两点。心态很重要。

最重要的是，当我想到我会给领导层什么建议时，它必须引导他们走向一种变革文化。一种拥抱变化作为新常态的文化，其中AI不被视为一次性转型，而是被视为一种不断更新和发展的新业务方式的开始，人们被赋予不断成长的权力，以新的方式思考如何完成他们的工作，并希望因此获得更好的体验。

公司试图将事情整齐地排序是很诱人的。2023年是实验之年。2024年是投资回报率之年。2025年是扩展之年。但事实并非如此。总有一些事情需要试点。总有一些事情需要分析投资回报率。总有一些事情需要扩展。然后在你意识到之前，新的东西就会出现，并再次经历这个过程。

变化是新常态。这种情况已经持续了一段时间，但生成式AI所做的是将这种变化的广度扩展到每个人、每件事和每个流程。它以我们根本无法再忽视的方式极大地加快了速度。我们需要建立从根本上设计能够改变的组织。这将从文化和心态开始。

最后，如果我希望企业从与我的任何谈话中带走一件事，那就是AI是机会技术，而不仅仅是效率技术。这当然回到了“一对一替换”与“创新”的概念。

将AI严格地视为效率技术是很诱人的，并且会得到市场的奖励。我可以比现在使用更少的投入来做同样的事情。我可以节省资金并生产相同数量的小部件。正如我所说，短期市场会奖励这种事情。他们会奖励削减成本。但赢得AI转型的组织将不是那些将其视为用更少资源做同样事情的技术的组织。

赢得这场转型的组织将是那些将其从根本上视为机会创造技术的组织，他们可以用相同的资源做更多的事情，或者用稍微多一点的资源做更多的事情。

与其将客户服务代理视为对您现在拥有的员工的一对一替换，不如考虑一下创建有史以来最伟大的客户服务会是什么样子，其中代理全天候可用，非常擅长处理非常简单的问题，而且也非常擅长将困难的问题路由到能够以一种比以前任何方法都更好的方式解决问题的确切人员？