Gartner指南：探索生成式AI商业潜力与试点策略

"Gartner发布了一份关于生成式AI试点应用的指南，强调在尝试这种先进技术时，企业应注重商业潜力而非仅关注技术可行性。报告指出，最成功的试点项目应展示生成式AI的商业价值，避免仅停留在技术验证阶段。由于生成式AI的广泛性和新兴性，确定具有影响力的用例成为IT领导者的一大挑战。成熟的AI组织会将业务专家和软件工程师纳入项目团队，以确保项目的战略定位。此外，生成式AI的开发周期比传统AI项目更快，试点项目需要采用精益创新方法，通过短期实验快速测试和改进，同时控制风险。成功的关键在于快速迭代，淘汰无法带来预期业务价值的用例。" 生成式人工智能是一种能够创建新内容（如文本、图像或代码）的人工智能技术，其核心是利用大规模数据集和复杂的算法模型来模拟创造性过程。Gartner的研究提出，对于希望利用生成式AI的企业，有五个关键步骤可以帮助他们有效地进行试点： 1. **定义目标和范围**：明确试点项目的商业目标，不仅限于技术验证，而是寻找能够显著改变业务的用例。 2. **识别有影响力的用例**：鉴于生成式AI的广泛性和新兴性，IT领导者需要与业务部门紧密合作，识别出能够产生重大影响的应用场景。 3. **构建跨职能团队**：包括业务合作伙伴和软件工程师在内的多元化团队可以确保项目既满足技术需求，又符合业务战略。 4. **采用敏捷和精益的方法**：鉴于生成式AI能快速迭代，试点项目应采用短暂的实验周期，迅速评估技术对战略价值的贡献。 5. **持续学习和调整**：试点期间，必须快速反馈和改进，如果发现某些用例无法创造预期的业务价值，应果断调整或淘汰。 通过这些步骤，企业可以在保证效率的同时，降低生成式AI的实施风险，逐步实现业务价值的交付。生成式AI有可能在各个行业中颠覆现状，例如，它可以优化产品设计，创作艺术作品，或者辅助编写代码，但成功的关键在于如何正确引导和管理这一变革性技术的实施。