到 2024 年，77% 的企业正在使用数字化数据，这凸显了其在决策中的核心作用。生成式人工智能 (GenAI) 正在成为游戏规则的改变者，它不仅可以帮助企业快速有效地解释数据，还可以根据数据采取行动，从而使领先者在竞争中脱颖而出。
GenAI 在重塑我们解释和利用信息方式方面的作用怎么强调都不为过，事实证明它确实是一个差异化因素，进一步区分了早期采用者和落后者。传统上，数据一直被隔离在专家团队（科学家、工程师和分析师）内，从而导致阻碍敏捷性并减慢决策速度的瓶颈。通过实施 GenAI 产品，企业可以打破这些孤岛，使各级用户能够直接接触数据，将数据洞察力交到每个业务用户、工程师和应用程序构建者手中。当利用 GenAI 进行数据分析时，企业能够指导和自动化某些任务，从而缩短不同数据团队之间通常需要的时间，从而使用户能够提高工作效率，并帮助员工更高效地为自己服务。
EcoLab 和 Verizon 等早期采用 GenAI 进行数据分析的公司正在获得显着的回报。 EcoLab 是一家全球可持续发展提供商，它利用客户的运营和财务数据对 GenAI 进行了培训，以快速有效地为他们识别最佳资源，从而降低时间和资源成本。这证明，已经在其运营中采用该技术的公司正在看到一些好处，例如民主化的数据访问、快速提供可操作的见解的能力以及监控能够实现公司转型的好处。通过 GenAI 更快、更有效地利用、分析和做出数据驱动的决策，员工可以优先考虑其他运营，从而加速公司的发展并使其能够更快地扩大规模。
除了报告运营效益外，各公司还看到了 GenAI 的可衡量的投资回报，再次确认该技术既是金融资产，也是关键的竞争优势。例如，电信巨头 Verizon 开发了一个“卓越中心”，使他们能够监控 GenAI 获得的投资回报率，这意味着他们可以持续监控从该技术中获得的财务收益，以及它在哪些方面得到了证明才能最有利。进行投资时，重要的是要显示价值和回报，使其适合盈利。
用于跨业务层面决策的民主化数据访问使企业能够成长、扩展并提高效率。麻省理工学院最近由 ThoughtSpot 赞助的一份报告强调了这一点，该报告发现，近一半采用 GenAI 进行分析的人预计三年内将获得 100% 或更高的投资回报率。通过摆脱集中式框架，企业可以增强数据的可访问性，并提高数据驱动决策的性能，从长远来看，这对企业有利。
事实上，创新和原创性对于增强和推动企业提高效率和增长也至关重要。用于数据分析的 GenAI 在业务创新中发挥着重要作用，因为通过从多个数据集中提取见解，GenAI 可以立即构建完整且个性化的不同客户的行为和习惯。当使用传统的内部团队时，尽管他们可能能够得出相同的结论，但他们可能很难尽快做到这一点。而利用 GenAI 进行数据分析意味着可以更快地取得结果，因此每天可以取得更多成果。
就像 GenAI 已在企业中广泛采用一样，代理人工智能现在正在迅速侵入企业，并已经改变了日常运营。 Agentic AI 为企业提供了超越 GenAI 的一步——通过自主操作以类似人类的方式执行任务。 Agentic AI 使用大型语言模型 (LLM) 来管理多个代理，这些代理可以处理从数据搜索和分析到驱动复杂的数据主导决策的广泛操作。该技术的系统在端到端流程自动化、减少人工工作和提高操作效率方面表现出色，被广泛描述为“类人”。
正如公司一直在集成 GenAI 产品一样，越来越多的公司现在开始将代理人工智能产品集成到其生态系统中。像 Spotter 这样的自主代理允许企业以以前不可能的方式处理数据——允许他们像人类数据分析师一样与系统对话。通过将产品嵌入到现有的业务应用程序中，当用户询问其数据问题时，他们现在可以获得所需的结构化且高效的答案，这些答案适用于行业和用户角色。
为了释放变革性的商业价值，公司必须立即整合 GenAI 和代理人工智能。保持领先地位可以确保他们消除瓶颈，获得快速的、数据驱动的洞察，并享受可观的投资回报率——这是人工智能驱动的未来的基本优势。
