Dynatrace的研究揭示了与人工智能实施相关的挑战和风险。
该报告强调了复合人工智能方法的必要性。这涉及到将各种人工智能类型(如生成型、预测性和因果型)与各种数据源(如可观察性、安全性和业务事件)相结合。这一整体战略旨在为人工智能输出提供精确、背景和意义，确保可靠的结果。
主要结论:
83%的技术领导者强调人工智能在驾驭云环境的动态特性方面的强制性作用。
82%的人预计人工智能将在安全威胁检测、调查和响应方面发挥关键作用。
88%的人预计人工智能将通过自然语言查询扩展非技术员工的数据分析访问权限。
88%的人认为人工智能将通过支持金融运营(FinOps)实践来提高云计算的成本效率。
Dynatrace首席技术官Bernd Greifeneder表示:“人工智能已经成为企业提高效率、提高生产力和加速创新的核心。
“去年年底ChatGPT的发布引发了一个重要的生成式人工智能炒作周期。业务、开发、运营和安全领导者对生成式人工智能抱有很高的期望，希望它能帮助他们以更少的努力和创纪录的速度提供新服务。”
虽然企业对人工智能的变革潜力表示乐观，但担忧依然存在:
随着员工越来越习惯ChatGPT等工具，93%的技术领导者担心人工智能可能会被未经批准的使用。
95%的人对使用生成式人工智能进行代码生成表示担忧，担心泄露和不当使用知识产权。
98%的人担心生成式人工智能中的无意偏见、错误和错误信息。
“特别是对于涉及自动化和依赖于数据上下文的用例，对人工智能采取复合方法至关重要。例如，自动化软件服务、解决安全漏洞、预测维护需求和分析业务数据都需要复合人工智能方法，”Greifeneder补充道。
“这种方法应该提供因果人工智能的精确性，它确定了系统行为的潜在原因和影响，以及预测人工智能，它根据历史数据预测未来事件。”
随着企业在采用人工智能方面取得进展，平衡热情与应对挑战的谨慎态度变得至关重要。该调查强调了人工智能的变革潜力，但其有效整合需要仔细考虑和多样化的人工智能战略。
“预测性人工智能和因果性人工智能不仅为生成式人工智能产生的反应提供了必要的背景，而且还可以促使生成式人工智能确保在其反应中嵌入精确的、非概率的答案，”Greifeneder说。
“如果组织的战略正确，将这些不同类型的人工智能与高质量的可观察性、安全性和业务事件数据相结合，可以显著提高其开发、运营和安全团队的生产力，并提供持久的业务价值。”
作者：法瑞恩
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2023-12-22 12:58:44
法瑞恩