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Forrester 研究：在生成式人工智能热潮中“掘金”
软件和技术公司正在竞相采用生成式人工智能（AI），但这要付出什么代价？ 当研究表明急于求成可能会影响成效时，来探寻如何充分挖掘其潜力吧。
为什么是时候停下来、反思和制定策略了
在这项委托Forrester Consulting代表AWS进行的研究中，对全球657名软件领导者进行了调查，以了解他们的组织如何处理生成式人工智能。研究发现，许多人正在采取淘金热的心态，快速部署解决方案并加大投资力度，但这可能会为长期增长设置障碍。Forrester的研究揭示了人工智能策略中缺少的内容。
主要发现
生成式人工智能有望彻底改变我们周围的行业和世界，但昂贵且不可持续的方法阻碍了进展。
规划和准备的价值
在过去的六个月中，63％的软件公司推出了至少一种生成式人工智能产品，超过一半的受访者表示，生成式人工智能产品开发的预算增加了5％或更多。尽管人们对生成式人工智能的热情激增，但许多人正在努力开发强大、成熟的商业模式。而且，如果没有适当的规划和熟练的人才，公司可能会阻碍长期的成功。
摆脱表面级解决方案
与提高品牌知名度（39％）等相比，只有23％的软件公司认为提供更好的用户体验是至关重要的优先事项。为了提高生成式人工智能的价值，软件公司需要专注于深度集成和直接与用户利益相关的新功能。摆脱通用用例并持续评估客户需求将有助于推动差异化和投资回报。
低估信任的重要性
数据表明，大多数软件公司低估了监管合规、数据隐私和安全对客户的重要性。目前只有31％的人出售基于信任、透明度和治理功能的生成式人工智能产品的价值。这种疏忽不仅会导致客户失去信任，还会增加成本和可能的处罚。
战略伙伴关系带来切实影响
在开发生成式人工智能产品时，定价策略是与业务相关的挑战的重中之重，需求和采用的不确定性以及对商业模式可扩展性的担忧也居高不下。尽管软件合作伙伴一直专注于与技术提供商合作，但提高合作伙伴关系的战略价值可以帮助他们共同开发具有成熟和可扩展影响力的产品。
人工智能在软件行业留下了自己的印记
36%
预计到2030年生成式人工智能增长
46%
在未来 12 个月内使用基于云的生成 AI 平台
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