2024年AI发展状况采用AI面临的挑战和组织成功的关键策略

　　2024年AI发展状况采用AI面临的挑战和组织成功的关键策略

　　2024 年 AI 发展状况 -采用 AI 面临的挑战和组织成功的关键策略

　　【研报】2024年AI发展状况-采用AI面临的挑战和组织成功的关键策略

　　2024年AI发展状况-采用AI面临的挑战和组织成功的关键策略-47页

　　随着数字创新不断加快，各组织正在增加对AI的投资，以提高生产力、自动执行任务、降低成

　　组织的许多部门都将从AI提供的效率和洞察力中受益—从呼叫中心代理和软件工程师到高层

　　管理人员。虽然许多组织刚刚才开始探索潜在业务用例的范围，但很多组织正在优先考虑对基

　　近四分之三的IT运营、开发和安全团队计划使用AI来更加积极主动地开展工作。

　　尽管AI 具有明显优势，但在将该技术整合到组织的运营中并用于自动执行流程和工作流程时还

　　是会遇到一些难题。最重大的挑战之一是如何让用户信任 AI 生成的有意义的回应。众所周知，

　　生成式 AI 会产生“幻觉”，从而导致不准确或不一致的陈述。为了解决这个问题，团队需要一种

　　然而，当组织允许其团队以这种方式使用 AI 时，他们还必须注意潜在的安全和合规风险。

　　他们需要足够的防护措施来处理 AI 模型摄取的数据，否则员工可能会意外泄露敏感信息。

　　世界需要软件完美地运行。因此，Dynatrace 使用 AI 将因果、预测和生成技术结合在单一平台中，从而实现可观测性与安全分

　　析的统一。这种方法为团队提供大规模实现卓越数字体验所需的精准解决方案和智能自动化。我们全面的可观测性、安全分析

　　和自动化方法（我们称之为“正确构建云”）使全球组织能够简化云复杂性、加速创新并在现代云中实现事半功倍。

　　受访者样本包括：美国 200 人，拉丁美洲 100 人，欧洲 600 人，中东 150 人，亚太地区 250 人。有关各Kaiyun平台 开云体育官方入口地区的详细调查结果，

　　鉴于 2023 年围绕 AI 的炒作不断升温，加上资源短缺，金融服务公司正专注于自

　　动化，并计划大力增加对 AI 的投资。约 98% 的金融服务组织现在相信，AI 可以

　　采用 FinOps 实践来更好地管理和控制云支出。总体而言，约 96% 的金融服务

　　受访者担心，生成式 AI 虽然有用，但可能会导致Kaiyun平台 开云体育官方入口泄漏、不当或非法使用他人的知

　　金融服务受访者将 AI 视为降低这一复杂性的一种手段。此外，86% 的受访

　　要吸引越来越多的数字原生消费者，还要吸引经常光顾实体店的客户。AI 和自动

　　随着零售商努力实现创新，平均 73% 的技术领导者表示，他们的公司计划在未来

　　12 个月内增加 AI 投资以支持 DevOps 用例。受访者表示，他们的公司将提升客

　　户体验和加强支持视为投资生成式 AI 以支持 DevOps 用例的首要任务 (39%)。

　　上市时间也是一个关键优先事项，95% 的受访者表示，AI 可以提高软件交付和部

　　访者将提升客户体验和加强支持 (32%) 列为投资生成式 AI 以支持 DevOps 用

　　但在各个垂直领域中，99% 的政府机构受访者担心，如果使用品质低劣或不准确

　　的数据来生成解决方案，生成式 AI 可能容易受到无意的偏见、错误和错误信息

　　与其他行业一样，85% 的政府机构认为，多云复杂性使提供出色的公民和用户体

　　验变得更加困难。大多数人 (91%) 认为，AI 技术支持的问题预防和智能修复对管

　　毫不奇怪，47% 的旅游业受访者表示，改善客户体验和支持是投资生成式 AI 以

　　受访者还认为，AI 将帮助他们在更快的事件响应以及团队预测和主动解决影响

　　服务的问题（例如应用程序故障和安全漏洞）的能力等方面进行竞争。90% 的受

　　最后，92% 的运输行业受访者表示，多云复杂性使提供出色的客户体验变得更加

　　随着数字现代化和云采用的不断增加，软件即服务 (SaaS) 应用程序呈爆炸

　　以越来越快的速度进行创新。因此，该行业采用 AI 作为其 DevOps 流程的一

　　部分来加速开发 (70%)、自动执行查询 (53%) 和创建自动化工作流程 (34%)

　　(38%)。该领域的受访者指出，消除偏见 (84%) 是成功采用 AI 的一个重要考

　　• 96% 的技术领导者表示，AI 已成为必要条件，因为团队不可能手动与云环境的规模、速度和

　　• 98% 的技术领导者担心，生成式 AI 可能容易受到无意的偏见、错误和错误信息的影响

　　• 92% 的技术领导者表示，如果其他类型的 AI 提示能够提供有关当前状态的精准事实和关于

　　• 14% 的组织计划在未来 12 个月内因 AI 而调整所招聘的职位和技能

　　• 94% 的技术领导者表示，AI 已成为必要条件，因为团队不可能手动与云环境的规模、

　　• 98% 的技术领导者担心，生成式 AI 可能容易受到无意的偏见、错误和错误信息的影响

　　• 98% 的技术领导者表示，如果其他类型的 AI 提示能够提供有关当前状态的精准事实和

　　• 4% 的组织计划在未来 12 个月内因 AI 而调整所招聘的职位和技能

　　• 91% 的技术领导者表示，AI 已成为必要条件，因为团队不可能手动与云环境的规模、

　　• 90% 的技术领导者担心，生成式 AI 可能容易受到无意的偏见、错误和错误信息的影响

　　• 81% 的技术领导者表示，如果其他类型的 AI 提示能够提供有关当前状态的精准事实和

　　• 48% 的组织计划在未来 12 个月内因 AI 而调整所招聘的职位和技能

　　• 91% 的技术领导者表示，AI 已成为必要条件，因为团队不可能手动与云环境的规模、

　　• 99% 的技术领导者担心，生成式 AI 可能容易受到无意的偏见、错误和错误信息的影响

　　• 94% 的技术领导者表示，如果其他类型的 AI 提示能够提供有关当前状态的精准事实和

　　• 32% 的组织计划在未来 12 个月内因 AI 而调整所招聘的职位和技能

　　• 91% 的技术领导者表示，AI 已成为必要条件，因为团队不可能手动与云环境的规模、

　　• 99% 的技术领导者担心，生成式 AI 可能容易受到无意的偏见、错误和错误信息的影响

　　• 98% 的技术领导者表示，如果其他类型的 AI 提示能够提供有关当前状态的精准事实和

　　• 25% 的组织计划在未来 12 个月内因 AI 而调整所招聘的职位和技能

　　• 92% 的技术领导者表示，AI 已成为必要条件，因为团队不可能手动与云环境的规模、

　　• 91% 的技术领导者担心，生成式 AI 可能容易受到无意的偏见、错误和错误信息的影响

　　• 94% 的技术领导者表示，如果其他类型的 AI 提示能够提供有关当前状态的精准事实和

　　• 37% 的组织计划在未来 12 个月内因 AI 而调整所招聘的职位和技能

　　• 81% 的技术领导者表示，AI 已成为必要条件，因为团队不可能手动与云环境的规模、

　　• 100% 的技术领导者担心，生成式 AI 可能容易受到无意的偏见、错误和错误信息的影响

　　• 98% 的技术领导者表示，如果其他类型的 AI 提示能够提供有关当前状态的精准事实和

　　• 25% 的组织计划在未来 12 个月内因 AI 而调整所招聘的职位和技能

　　• 90% 的技术领导者表示，AI 已成为必要条件，因为团队不可能手动与云环境的规模、

　　• 100% 的技术领导者担心，生成式 AI 可能容易受到无意的偏见、错误和错误信息的影响

　　• 95% 的技术领导者表示，如果其他类型的 AI 提示能够提供有关当前状态的精准事实和