生成式 AI 用例从试点到生产正在快速发展，如今在企业中大规模提供可衡量的可靠结果。
从检测安全日志中的异常到通过自动化代码迁移提高开发人员的工作效率，首席信息官和 IT 领导者分享了他们如何在广泛的用例中利用 gen AI 的潜力来实现生产力的提高。
来自 Nvidia、SentinelOne 和 ServiceNow 的首席信息官参加了昨天的小组讨论，推动企业转型：在 Nvidia 2024 年 GTC 活动中，首席信息官对利用生成式 AI 潜力的见解。该小组由英伟达企业人工智能和自动化副总裁 Rama Akkiraju 主持。该小组成员包括LinkedIn工程副总裁Sabry Tozin，Nvidia高级副总裁兼首席信息官Sonu Nayyar，SentinelOne首席信息官Sandy Venugopal和ServiceNow首席数字信息官Chris Bedi。
可衡量的结果是未来用例所需的燃料
该小组坚持认为 gen AI 提供了可衡量的结果，这在会议期间对几个问题的回答中引起了共鸣。
Gen AI 用例必须提供可衡量的价值，并帮助大规模简化流程，才能在试点阶段幸存下来并投入生产。
Tozin 解释了 gen AI 如何通过自动化某些任务来提高工程师的生产力，“我们通过自动化大量工作极大地降低了开发人员的生产力。它实际上允许工程师重新构建新事物，添加真正为企业提供价值的东西，而不仅仅是从事重复性工作或被视为维护的事情。
ServiceNow 将特定领域的语言模型嵌入到工作流中，将后台工作量减少 14%，这是 Bedi 分享的另一个例子。“我们部署了 gen AI，以便当员工用自然语言提出要求时，gen AI 可以理解其意图。在百分之九十九的时间里，他们得到了一代人工智能的回应。但我们在后端看到的是，这些后台部门的工作减少了 14%，而且是在大约五个月的时间里，“Bedi 说。
贝迪说：“我衡量了一切......在萨布里看来，这些东西会自我推销。当我们对所有这些单独的指标进行数学计算并将它们加起来时，大约是 1000 万美元的年化收益，这是在 120 天内完成的。对我们来说，Gen AI 正在做相当于 50 人的工作，而我们才刚刚开始使用这项技术。
ServiceNow 显著的成本节约和生产力提升也表明，首席信息官们如何看待 AI 的同等人力资源贡献和能力。Tozin对Gen AI如何以及在何处为LinkedIn做出贡献的见解表明，他的工程团队将其视为一种可以卸载日常任务并释放工程以从事更具挑战性，更复杂的工作的技术。
每位小组成员都提到了关注任何一代人工智能计划的投资回报率是多么重要，将采用一代人工智能的成本与生产力的提高以及他们可以实现的任何潜在运营效率进行比较。
处理变革管理，包括应对组织和技术挑战，是一个普遍的挑战，这使得衡量结果变得更加重要。
Gen AI 快速增长的用例是新产品开发
Nvidia 和 SentinelOne 的首席信息官向观众介绍了 gen AI 在他们公司的新产品开发工作和环境中的作用。他们还谈到了它在交付产品方面的作用如何增长。
Nayyar 表示，Nvidia 选择在整个公司范围内主动追求 gen AI 用例。“正如 Jensen 昨天提到的，我们已经有一堆东西在生产中了。我们有 ChipNeMo 来提高开发人员的生产力，我们正在构建额外的开发人员工具，例如代码评论家，以增强整个公司的代码开发等帮助。我们整个团队都在努力解决这个问题。这是我们战略计划的一部分。我可以继续说下去，但我们已经部署了大量用例。
来自SentinelOne的Venugopal表示，gen AI在其网络安全提供商的产品战略和新产品开发过程中发挥着关键作用。“我们的产品投入了大量资金，以真正利用这些功能，查看安全日志、访问日志等所有数据中的异常情况，在哪里发现那些奇怪的事情发生或潜在的威胁，以及如何为安全运营中心（SOC）分析师生成正确的提示或下一步行动？因此，我们实际上是该产品的零客户，这是我们在企业方面所做的验证工作的巨大投资。
首席信息官对起步企业的建议
小组中的所有首席信息官都承认，组织和技术挑战需要在流程的早期阶段正面应对。纳亚尔强调，创造一种重视实验和冒险的文化是多么重要，目标是为创新创造一个安全的环境。所有首席信息官要么特别提到了数据安全和治理，要么将其作为任何组织想要在 gen AI 方面取得成功所需的核心优势。
以下是首席信息官们在今天的小组讨论中给出的最佳建议：
将生成式 AI 视为学习工具并加以使用。Tozin强调，将Gen AI视为与任务引擎一样重要的学习工具和提高技能的平台。他说，一个有用的练习是让人工智能向你和你的团队传授你可能已经知道的概念，以加深你的理解。
表现出对 gen AI 的好奇心和迷恋，以减少公司对它的焦虑。 Venugopal 建议 CIO 和领导者对 gen AI 的快速发展保持好奇心，并了解它如何帮助团队。
尽早加入并确定用例的优先级，并愿意灵活调整和适应。ServiceNow 的 Bedi 认为，企业领导者需要尝试并开始将 gen AI 用于特定的用例和角色，以了解该技术是否适合组织需求。他强调，尽早了解 AI 代、用例和角色的重叠有助于将用例从试点转移到生产。
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