數(shù)字密度
其中一個轉(zhuǎn)變集中在數(shù)字密度上，你可以把幾乎任何大型企業(yè)的科技產(chǎn)業(yè)分為數(shù)字密度高或低的產(chǎn)業(yè)，高數(shù)字密度指的是在過去十年里已經(jīng)投資將大部分房地產(chǎn)轉(zhuǎn)移到云中的公司。
2024年，人們將低數(shù)字密度的房產(chǎn)轉(zhuǎn)移到云端，這些公司已經(jīng)轉(zhuǎn)移了可能轉(zhuǎn)移的東西。在獲得更多資金之前，剩下的部分將在那里保留相當長一段時間。盡管有大量房地產(chǎn)尚未進入云計算并踏上數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅，但現(xiàn)在資金緊張，而且可能會持續(xù)緊張。
企業(yè)現(xiàn)在沒有興趣在投資不足的領(lǐng)域進行大量投資，他們愿意進行更多的技術(shù)投資，以獲得更大的價值，但繼續(xù)為工作負載遷移到云中提供資金的興趣較小。
這是一種根本性的情緒轉(zhuǎn)變，不是讓IT現(xiàn)代化，這樣一家公司就可以從已經(jīng)進行的投資中獲取價值。
資金決策制定者
GenAI帶來了圍繞做出技術(shù)投資決策的高管的情緒轉(zhuǎn)變，他們是決定這些投資潛在價值的人。
從歷史上看，投資的目標是創(chuàng)造效率。遷移到云端有效地減少了技術(shù)堆棧內(nèi)部的摩擦，這些決策是以IT為基礎(chǔ)的，由一位首席執(zhí)行官和首席財務(wù)官領(lǐng)導，要求董事會提供資金，以實施、現(xiàn)代化IT和遷移到云。
相比之下，GenAI允許一家公司以不同的方式行事，這些投資的價值不是根據(jù)效率來判斷的，相反，問題在于這項技術(shù)是否能為企業(yè)創(chuàng)造價值。
因此，越來越多地，GenAI資金決策由負責業(yè)務(wù)活動的部門預算持有人負責，他們是在做出前進決定之前需要有關(guān)技術(shù)的信息的高管，負責特定業(yè)務(wù)活動的業(yè)務(wù)領(lǐng)導者需要對如何使用GenAI有明確的愿景。
想一想云問題，這是過去十年IT投資的緊迫問題，這在很大程度上是一個技術(shù)問題：如何將應(yīng)用程序放入云中。
但GenAI主要是一個商業(yè)問題，我們怎么才能使用它呢？我們?nèi)绾尾拍苁勾斯ぞ咛峁I(yè)務(wù)價值？
多學科方法
GenAI的成功需要的不僅僅是人工智能專家或數(shù)據(jù)專家及其特定的專業(yè)知識，越來越明顯的是，要充分發(fā)揮GenAI的價值——甚至獲得任何價值——需要多學科的團隊。
這不僅僅是擁有可用的工具，擁有必要的信息，也不僅僅是個人知道如何使用工具。在哪里使用它必須與其他技術(shù)協(xié)同工作，才能產(chǎn)生預期的業(yè)務(wù)結(jié)果。
對于大多數(shù)企業(yè)來說，這是一個具有挑戰(zhàn)性的問題，大多數(shù)企業(yè)雇傭特定的技能組合，通常不會通過多學科團隊來解決問題。
例如，如果一家企業(yè)將GenAI工具應(yīng)用于財務(wù)會計職能，團隊中的人需要了解財務(wù)和會計，他們還必須明白，這在企業(yè)內(nèi)部是如何獨一無二地運作的，他們必須了解如何使用數(shù)據(jù)，他們還需要了解人工智能以及它如何與其他技術(shù)相配合，這樣他們才能成功地實施。
GenAI的實施之旅是一個多學科的旅程，它需要的不僅僅是特定的、高度專注的專業(yè)知識的組合。
這對于第三方服務(wù)提供商或技術(shù)服務(wù)組織、內(nèi)部IT、外部咨詢、系統(tǒng)集成商等也是一個問題，目前使用的專家模式在多學科之旅中出現(xiàn)故障或往往難以實現(xiàn)。
如果第三方技術(shù)服務(wù)提供商想要參與圍繞GenAI的收入浪潮，他們必須重新考慮如何進入市場。
供應(yīng)商和企業(yè)都認識到需要更多的投資，但他們希望對這些投資有一個清晰的視線，這表明CIO、CTO和企業(yè)正在對如何改變他們對2024年在哪里以及如何做出科技融資決策進行思考。
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