Study Finds 370% ROI for Enterprise Generative AI
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今天，在AI每日简报中，一项新的研究发现，AI的回报率高达370%，此前在头条新闻中，微软昨晚宣布了什么，以及这对行业的意义是什么。AI每日简报是一个每日播客和视频，涵盖AI领域最重要的新闻和讨论。要加入讨论，请查看节目说明中的Discord链接。

欢迎回到AI每日简报的头条新闻版块。您需要的所有每日AI新闻，都在大约五分钟内。昨天是微软的IG之夜。正如您所料，重点是人工智能公司宣布了80多项新产品。

因此，我们将尝试快速浏览并了解这些公告中最重要的部分。总体而言，微软对其Azure AI Studio进行了重新品牌和重新设计。他们将该平台命名为AI Foundry。该平台充当构建生成式应用程序以及在企业环境中管理部署的核心枢纽。

微软数据、人工智能和数字应用副总裁表示，企业领导者正在寻求缩短将AI解决方案推向市场的时间和成本，同时持续监控、衡量和评估性能。这就是为什么我们今天兴奋地推出AI Foundry，作为您整个组织在人工智能时代的统一应用平台。AI Foundry有助于弥合尖端AI技术与实际业务应用之间的差距，从而有效地赋能组织充分发挥AI的潜力。该平台的新功能包括帮助客户部署和管理AI应用程序和代理的工具，微软表示，新的管理中心将帮助团队管理和优化AI的扩展，包括跨多个枢纽和订阅的资源利用率。

访问与宗教相关的资源。您可能最近注意到，Salesforce一直在猛烈抨击微软，称其基本上误导了世界，其助手版本的AI存在问题。Salesforce一直在大力推广代理，并有效地表示，代理是AI一直想要的，而Copilot的错误只是一个巨大的干扰。

那么，在这个新的AI Foundry中，代理当然处于核心位置，拥有一个集成的AI代理服务平台。

该平台能够自定义代理工作流程，还支持自带存储和专用网络功能。霍克表示，这些功能旨在保护企业数据，在市场充斥着各种各样的技术和选择的情况下，我们创建了AI Foundry，以周全地满足整个组织的多样化需求，并推动AI转型。这不仅仅是提供我们拥有的先进工具，更是关于促进技术团队与业务战略之间的协作和协调。

一个备受关注的未来功能是能够轻松地在不同模型之间进行测试和切换。AI目前支持100多种不同的AI模型，以及不同的功能和成本概况。微软表示，管理这些模型是一场噩梦，为了让IT更容易找到最适合工作的模型，至少云计算芯片的承诺是如此。

开发人员经常发现，即使是同一系列模型中的新模型，在许多方面也具有更好的答案或更好的性能。但您可能会在其他方面遇到问题。如果您是一家拥有关键任务应用程序的企业，您不希望只是简单地切换开关并希望它能正常工作。

霍克指出，这种对客户选择的强调可能会损害该公司与OpenAI的合作关系，但同时表示，对于大量用例而言，OpenAI模型目前在行业中绝对是最好的。与此同时，存在不同的用例，有时人们有不同的原因想要使用不同的东西。选择也将变得重要。

那么，回过头来看，关于该信号公告有趣的是什么？当然，其中一部分是代理无处不在，正如您所预料的那样。但我认为，这很好地反映了我们目前在AI采用方面所处的阶段。

我们越来越看到，大型活动不再仅仅是关于最新的模型或突破技术前沿，而是越来越关注用户体验、实际集成以及企业和客户实际使用这些工具所需的一切。这不再仅仅是关于谁拥有最强大的技术魔法，而是关于谁让这些工具最容易使用，这将是未来一段时间内的主要竞争焦点。当然，微软的主要竞争对手之一是甲骨文。

该公司宣布成立一个专门用于为企业构建AI工具的新部门。该部门的公告还伴随着一位重量级领导者的加入，即Clara Shih。直到上周，他还是Salesforce的首席执行官。

Shih于2023年5月被提升为领导Salesforce的AI工作，但在X上写道，我今天很高兴地宣布加入Meta，领导一个新的业务AI团队。我们对这个新产品组的愿景是让先进的AI技术触手可及，让所有企业都能在AI时代找到自己的成功之路。当然，这份公告也展示了一些重要的优势。他写道，每月有2亿家企业转向Facebook、Instagram和WhatsApp与世界各地的数十亿客户建立联系。

Meta的AI模型迄今已超过6亿次下载，Meta AI现在拥有超过5亿月活跃用户。更不用说通过AR眼镜和VR头显将这些AI进步带入现实世界的方式了。Meta的全球影响力和AI领导地位代表着企业发展的机会，我感到非常兴奋和感激。

帮助将这项技术从零发展到规模化。Meta已经看到其AI工具获得了大量的企业采用，这在很大程度上是由于这些工具被整合到公司的广告平台中。上个月的财报电话会议上，首席执行官Mark Zuckerberg表示，使用媒体生成工具的企业已经看到了7%的增长。

该公司最近还添加了定制的AI聊天机器人来辅助客户服务。Meta成立了一个专门针对该细分市场的部门，这表明他们认为为企业提供用户友好的AI工具是未来的发展方向。Meta的单一化副总裁兼负责人John Hagen表示，我们相信这些最新的AI进步代表着企业提高效率和显著改善客户体验的重要机遇。

最后一条新闻，再次来自另一家竞争对手，这次是一个小消息，谷歌的对话式AI助手有一个新的记忆功能，类似于聊天机器人的记忆功能。

聊天机器人现在将记住有关用户的详细信息，包括饮食偏好和兴趣。然后，聊天机器人将使用这些上下文信息来定制回复，例如仅推荐提供您最爱食物的餐厅，或以正确的语言回复编码问题。该功能目前正在向谷歌高级用户逐步推出。

有趣的是，谷歌正在使该功能透明且可定制。用户可以查看或删除任何保留的记忆。谷歌还表示，当其使用记忆作为回复上下文时，不会共享记忆以用于训练未来的模型。

这种定制的记忆功能可能会对一些人很有吸引力。例如，一位名为Molex的教授昨天在推特上写道，为什么我的ChatGPT高级语音模式会突然切换到英语口音？哦，因为我曾经告诉它尝试过一次口音。

它记录了这一点。我敢打赌，59%的奇怪GPT体验都是因为人们没有意识到记忆是如何工作的。剩下的41%是ChatGPT本身就是奇怪的，与众不同。今天的AI每日简报头条新闻版块到此结束，我们将在主要节目中继续讨论。今天的节目由Vanta赞助。无论您是刚开始还是正在扩展您的公司安全计划，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。

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在企业AI，特别是生成式AI方面，最大的问题之一当然是，现在这个领域将走向何方。人们普遍认为这项技术如此强大，以至于其采用几乎是不可避免的，坦率地说，如果您没有抓住它，那可能就是您的问题，而不是这项技术的错。这种局面会持续多久还有待观察，但这为许多试点项目创造了条件。

然而，随着组织越来越深入地参与到生成式AI之旅中，他们开始尝试量化正在发生的好处。例如，许多组织都痛苦地意识到，AI的大部分好处都发生在获得生产力增长的个人员工身上，因为组织实际上没有办法追踪员工获得的好处。因此，这完全取决于员工是否会将节省下来的时间用于更多工作追求，或者仅仅是为了他们自己。

我的意思是，我认为企业越来越渴望弄清楚AI是如何以具体的数字方式使他们受益的。这就是为什么IDC的一项新研究让我印象深刻。需要注意的一点是，为了公平起见，这项研究是由微软委托进行的。

因此，这显然不是一个偏颇的参与方。尽管如此，就研究方法而言，这不是凭空捏造出来的。IDC调查了超过4000名他们称之为企业领导者和决策者的人，他们负责在企业内部推动AI转型。

他们还采访了8家大型企业，了解他们各自的AI战略和企业内部的AI使用情况。让我们讨论一些关键发现，然后深入探讨更深层次的内容。首先，也许最令人意外的是，生成式AI的使用在2023年和2024年之间出现了大幅增长。

2023年为55%，今年已跃升至75%。此外，正如我们之前所料，企业在很大程度上将重点放在生产力上。IDC的框架是，他们表示，企业目前主要通过生产力用例来采用AI，在全球范围内，企业试图实现的两个主要业务成果是员工生产力以及顶线增长。

这很有意义。考虑员工节省时间，完成他们原本需要完成的任务，这是开始AI之旅的自然途径。

有趣的是，似乎存在一个转变，即生成式AI开始考虑顶线增长。IDC还表示，未来24个月，将更加关注功能性和行业特定用例。也许最引人注目的发现是，每家公司在生成式AI上的每一美元投资，

其回报率平均为3.7倍，在各个行业中都是如此。此外，在AI方面被认为是领导者的组织，其投资回报率明显高于平均水平，使用生成式AI的领导者组织的投资回报率达到了10.3倍。最后，这些组织表示，最大的挑战是缺乏具备利用AI所需技能和能力的员工。

我对此有很多想法，稍后会再谈，但现在让我们尝试深入研究这个回报率问题，因为它似乎是最值得注意的。挑战在于，这项研究来自调查问题。

您会估计您所在组织的回报率是多少？换句话说，这是自我报告的估计值。

并且无法保证一个AI官员对如何确定回报率的看法与另一个AI官员的看法有任何相似之处。但这并不意味着这不是一个有趣的数据点，即使它们存在偏差。换句话说，这些人在估计他们的回报率为370%这一事实本身就很有意义。这或许让我们回到人们目前是如何使用这项技术的。IDC指出，生产力用例正在产生最大的回报率，这似乎很可能。

今天，当被问及哪些AI用例为贵组织带来了最大的ROI时，43%的人表示是生产力用例，换句话说，是个人员工的生产力和效率，例如缩短时间、分析或完成任务。31%的人表示是功能性用例，即特定业务领域或业务功能的用例；26%的人表示是行业用例，例如改进零售订单或精简制造流程。从组织中企业家使用AI的IT应用来看，排名前列的是90%使用IT进行营销和公共关系（PR）。这很有意义。目前，文字和图像是最常用的两种生成式AI类别，其次是产品开发，占比仍然为56%。

鉴于这些受访者都在管理组织内的AI转型，这已经是一个比平均水平更精通AI的企业子集。这项调查总体上体现出一种转变，即从仅关注生产力转向收入生成，从仅仅节省时间转向改善结果。38%的组织表示，他们计划在未来24个月内将功能性用例货币化，37%的组织表示他们计划将行业用例货币化。那么，是什么阻碍了采用率的提升呢？

再次，安全、隐私和合规性仍然是主要考虑因素，但组织最主要的挑战是缺乏具备必要技能的员工。2023年至2024年，这一数字并没有大幅下降。52%的组织表示，他们最大的挑战是缺乏熟练工人，而45%的受访者表示，下一个最大的挑战是成本，数据或知识产权（IP）损失的担忧则下降至27%。我想在此稍作评论，因为显然，技能和能力是超级智能开启其旅程的关键所在。

一段时间以来，我们已经非常清楚地看到，存在一个巨大的“赋能差距”，即企业或组织期望从AI中获得的收益与实际获得的收益之间的差距。我们认为，解决赋能差距的旅程应该从提升技能或能力开始。超级智能平台的教程版本正是由此而来。

我们发现的并非如此，但这并非不重要。当我们深入研究时，员工面临的挑战不仅仅是不知道如何使用AI工具，更重要的是不知道如何使用这些工具。你可能掌握了所有提示技术，但如果你没有意识到哪些工作流程和业务流程可以通过这些提示技术进行更新和改进，那么它就不会产生实际效果。目前，大多数组织缺乏一个系统来广泛且公开地跟踪员工如何尝试从AI中获得价值。

这意味着，员工进行的每一次实验，团队进行的每一次试点项目，实际上都只对实验者或试点参与者有利。没有办法将这些实验和试点项目中的经验、学习成果、新最佳实践和新技术推广到组织的其他成员。这意味着采用过程是渐进的。

组织中的每个人都必须成为用例创建者，而不是仅仅复制早期采用者和高级用户的作业，他们能够最快地掌握这些技术。这就是为什么超级智能平台如此重视用例共享，并帮助组织宣传其团队和个人正在学习如何利用AI为组织其他成员创造价值的原因。关键在于，组织在识别员工利用AI的能力是重大障碍时并没有错。

只是我们不认为解决方案会是传统的学习和发展课程。它更应该关注如何放大和加速业务流程改进以及新的AI赋能工作场所视角在整个组织中的传播。现在，总结这项研究，它为我们描绘了一幅企业AI采用阶段正在过渡的快照。

现在，生成式AI已经完全普及。根据这些数据，如果你的公司没有使用生成式AI，那么你已经明显处于少数派。更重要的是，许多组织已经超越了实验的第一、第二阶段。他们开始能够衡量AI带来的生产力提升。

他们正在思考如何利用AI创造新的机会，从而获得更多收入。这令人兴奋，因为正如我之前所说，我担心AI会让公司将其视为一种效率技术，一种用更少资源完成同样工作的工具。我认为最终获胜的公司将是那些将AI视为一种机会技术，一种用相同资源或更多资源完成更多工作的方式的公司。

我认为，当组织将目标重新定义为捕捉全新的、以前无法获得的机会时，我们就能避免大规模负面外部性，即整个行业的工作岗位消失。相反，我们应该思考如何利用AI为所有人赋能，创造和捕捉以前不可能实现的机会。我认为这里有一些引人注目且有希望的统计数据表明，公司正在开始这样思考。这是一个我能够支持的趋势。但今天就到这里，希望大家喜欢这次简短的播报，感谢收听或收看，我们下次再见，安好。