德勤每年都会发布技术趋势报告，该报告深入分析了过去一年的技术形势，并确定了未来18至24个月将在数字化转型中发挥关键作用的宏观行业趋势。不出所料，人工智能（AI）在今天发布的今年的榜单中是一个关键领域——只是方式与以往不同。
尽管人工智能在今年和两年前一样流行，但在消费者和组织如何感知、适应和部署技术方面，已经发生了一些重大的行业变化，据报告称，这些技术“正在融入我们的生活结构”。
德勤首席未来学家、该报告的作者之一迈克·柏克德（Mike Bechtel）解释说，就像电力或万维网（人们很少每天考虑这些技术，但却依赖于它们的作用）一样，人工智能正在成为关键业务运营的底层。
柏克德说：“未来18到24个月与过去18到24个月的不同之处在于，人工智能正在秘密行动。”“我们看到的是，它正在逐渐成为我们需要做和考虑的所有其他面向商业的事情的基础或子结构。”
随着人工智能渗透到几乎所有的商业运营中，最初对这项技术的担忧正在消退。商业领袖们现在面临的新障碍是，决定如何利用这项技术，探索升级硬件、小型语言模型（slm）、人工智能代理等概念，而不是考虑是否应该全力投入人工智能。
当像ChatGPT这样的人工智能聊天机器人风靡全球时，底层的大型语言模型（llm）开始受到追捧，以优化业务运营。在这些情况下，企业将拥有一个可以完成所有工作的聊天机器人。
Bechtel说：“在过去的两年里，我们觉得人工智能是一个整体——一个满足我们所有需求和好奇心的聊天窗口。“我们开始看到的是这种分形爆炸，它将是人工智能（复数），几十个，然后数百个，最终，数千个特定领域的代理，在特定领域的数据上进行训练。”
此外，该报告还解释说，由于slm的灵活性，每个助理都可以帮助组织完成特定的任务，例如申请赠款、提交财务报告和总结检查报告，这些都是培训LLM效率低下的日常任务。
这些slm将一起工作，创建一个虚拟助手团队，组织可以依靠它来完成许多任务。组织可能会像对待应用程序一样对待人工智能。“有一个应用程序可以做到这一点”很可能变成“有一个代理可以做到这一点”。
“这不是一套单一的超级西装；它更像是一个团队，一个复仇者团队，如果你愿意的话，由拥有特殊超能力的特工组成，你可以在特殊需要时召唤他们，”柏克德说。
slm的其他优点是它们可以在设备上运行，更具成本效益，需要更少的数据，并且通常是开源的。
在过去的一年里，以人工智能为中心的硬件数量出现了爆炸式增长，这些硬件配备了更先进的计算能力。这种硬件可以在设备上运行人工智能应用程序，并结合人工智能功能和工作流程。
柏克德说：“企业和员工的物理电脑更新即将开始，这是我们15年来从未见过的。”“这一代人中第一次，物理设备、处理器、服务器、网络、笔记本电脑，它们可以成为实现你想要的未来和被困在过去之间的关键。”
这种发展迫使公司考虑升级员工的物理设备，因为如果没有适当的硬件支持，他们为公司设想的人工智能转型是不可能的。
为了实现数字化转型目标而优先考虑硬件投资的重新兴起，导致该报告将六大趋势之一称为“硬件正在吞噬世界”。
这种趋势最明显的例子是英伟达在过去一年中人气的大幅增长，其gpu成为最热门的商品之一，并使该公司成为世界上最有价值的公司之一。德勤预计，全球人工智能芯片市场将从2024年的500亿美元增长到2027年的1100亿美元（保守预测），或在2027年达到4000亿美元（乐观预测）。
最后，当决定何时投入资源升级组织的硬件时，Bechtel说他的建议是“以需求为导向”。
柏克德说：“如果你有一套战略能力，你正在努力实现，而你的硬件资产是你的限制试剂，那么，无论如何，是时候了。”“如果你只是在橱窗里选购闪亮的硬件，仅仅因为它很闪亮，那可能不是最有价值的决定。”
尽管与2023年相比，人工智能的整体格局发生了显著变化，但关于企业应该从哪些领域入手的建议与去年相同：数据。
最终，无论您的公司对使用LLM还是SLM感兴趣，您都需要干净、有组织和最新的数据来获得正确的结果。
贝克特尔说：“我认为，我给每个地区、每个行业的所有客户的首要建议是，在你考虑将个人数据集输入人工智能之前，要对它们进行清理、规范化和管理。”
在与他交谈的客户中，约有四分之三的人在参加会议时认为他们想要一个人工智能项目，但他们离开时意识到他们需要一个数据管理和治理项目。
为了避免“垃圾进入，垃圾平方”，该报告指出，数据标签成本是人工智能投资的一大推动力。此外，德勤在《2024年企业第三季度生成人工智能状况报告》中发现，75%的受访组织由于生成人工智能而增加了对数据周期管理的投资。
贝克特尔说：“当你看到‘IT’这个词的时候，你往往会想到‘T’这个词，比如，‘哦，技术太耀眼了’，但信息很容易就占了游戏的一半。”
