参加这场富有洞察力的闪电演讲，探索能源行业的两个引人入胜的案例研究。本次演讲涵盖了在企业环境中扩展生成式人工智能的关键考虑因素，重点关注技术、架构、设计和必要的防护措施。通过聆听这些概念和从Capgemini在生成式人工智能实施方面丰富经验中获得的宝贵见解，帮助您应对生成式人工智能的复杂性。本次演讲由亚马逊云科技合作伙伴Capgemini为您呈现。

　　在科技进步的领域中，生成式人工智能(Generative AI)的出现无疑是一场地震般的变革，其前所未有的采用速度令企业界为之着迷。Captom和ISO的NRG部门数据和人工智能团队领导人George Jacob阐述了在企业领域内扩展生成式人工智能的非凡历程，并从能源行业在过去18至24个月的经验中汲取了洞见。

　　生成式人工智能迅速成为了历史上用户采用速度最快的技术之一，在发布仅两个月内就积累了惊人的1亿用户。这种陨石般的崛起可归因于其内在的适应性和易用性，直到ChatGPT的出现推动了其广泛采用，才突破了最初的大众消费界限。

　　最新调查显示，企业界热烈拥抱生成式人工智能，在过去18至24个月内，高达65%的企业以某种形式或方式采用了这项技术。此外，令人鼓舞的是，75%的企业已经利用了人工智能的力量，凸显了这项技术的普及影响力。值得注意的是，72%的这些企业已经在多个部门采用了生成式人工智能，而令人瞩目的是，78%的企业已经增加了在这一新兴领域的投资。

　　与前几年相比，这些数字代表了一场地震般的变革，因为企业已经认识到了生成式人工智能的变革潜力。因此，68%的组织已成功将生成式人工智能概念验证(POC)或解决方案过渡到生产环境中，而令人印象深刻的是，30%的生成式人工智能POC已达到了梦寐以求的生产状态。

　　这一成就与传统或经典人工智能领域形成鲜明对比，在那里仅有20%的POC在十年的时间里设法达到生产水平。生成式人工智能解决方案被运营化的快速步伐证明了这项技术的颠覆性潜力，以及企业界渴望利用其能力的热情。

　　在2025年临近之际，George Jacob预见到企业界将迎来生成式人工智能大规模采用和扩展的时代。重点将从探索性POC转移到开发可扩展和可用的解决方案，以满足大量不同企业中各种用户的需求。这一转变凸显了生成式人工智能的成熟，以及它从一个新概念发展成为推动业务转型的关键技术。

　　要在实施生成式人工智能解决方案的竞赛中获胜，企业必须建立一个明确且令人信服的愿景，与组织目标、战略和价值传递机制保持一致。这一愿景必须建立在实用性和可行性的基础之上，确保所开发的解决方案切实有助于组织的整体战略目标。

　　此外，企业必须全面评估采用生成式人工智能的机会和风险。这一评估不应仅限于确定使用案例，还应彻底分析不采用的潜在后果，因为竞争对手可能会通过早期采用这项技术而获得重大优势。

　　制定一个健全的运营模型对于有效管理和扩展企业内部的生成式人工智能环境至关重要。这一运营模型不仅要解决技术基础设施需求，还要考虑到快速变化的步伐和持续适应的需求。与传统软件应用程序不同，在初始部署之后维护工作就会减少，生成式人工智能解决方案需要持续更新和增强才能保持相关性和有效性。

　　因此，在组织内部建立正确的运营模型、具备所需的能力和专业知识对于确保长期成功至关重要。同样重要的是，审慎选择技术和基础设施，优先考虑互操作性，并在适当情况下利用现有解决方案，而不是重新发明轮子。

　　在确定和优先考虑使用案例时，企业必须仔细评估其适应和采用技术的能力，以及是否存在内部拥护者来推动采用和变革管理工作。对底层科学和技术有深入的理解至关重要，同时所选择的使用案例也必须与组织的整体目标和战略保持一致。

　　企业应进行全面的投资组合分析，以确定生成式人工智能实施的机会，同时考虑组织的优先事项和每个使用案例的潜在战略价值。这一分析应考虑五个关键维度:可行性、战略价值、业务认可、学习机会以及与现有旗舰项目的一致性。

　　可行性评估确保了所提出的使用案例在组织当前的技术能力范围内是切实可行的。战略价值评估确保所开发的解决方案对组织的长期目标有实质性的贡献。业务认可至关重要，因为成功采用生成式人工智能通常需要改变既定的业务流程和工作流程。

　　此外，企业应将每个使用案例视为学习和完善方法的机会，从中获得的知识将为未来的实施提供参考。最后，将生成式人工智能解决方案与现有的旗舰项目保持一致，可以利用现有的动力和利益相关者的认可，从而促进变革管理工作并加速采用。

　　为了在生成式人工智能之旅中取得成功，组织必须制定一个健全的战略和架构，并创建一个专门的卓越中心(CoE)来应对这项技术的复杂性。使用案例可以分为软件工程、客户体验、知识助手和复杂使用案例等类别，每个类别都有自己的一套考虑因素和要求。

　　建议还应建立一个未来实验室，作为探索和测试不同选择的专用空间。这个未来实验室可以在更宽松的安全性和基础设施约束下运作，从而促进创新和实验，而不会危及组织的核心系统。

　　利用行业合作伙伴的专业知识和见解也至关重要，因为他们可以提供成功使用案例、最佳实践和需要避免的潜在陷阱等宝贵观点。这种合作方式可以加快学习曲线，提高成功实施的机会。

　　George Jacob从扩展生成式人工智能使用案例的经验中分享了宝贵的经验教训和关键考虑因素，这些应该指导着手这一变革性旅程的企业。首先也是最重要的考虑因素是评估所提出解决方案的业务契合度和可行性，不仅仅是概念验证，而是可扩展和可持续的实施。

　　同样重要的是确保所需的数据、文档或媒体的可用性和策展。策展不佳或不完整的数据可能会导致混乱，增加生成输出中出现幻觉或不准确的风险，从而削弱解决方案的有效性。

　　变革管理是一个不容忽视的关键方面。企业必须仔细评估谁的关键绩效指标(KPI)将受到生成式人工智能解决方案的影响，实施的理由以及组织适应和接受所需业务流程变革的准备程度。确定解决方案的受益者并确保他们的认可对于成功采用也至关重要。

　　根据使用案例的不同，企业还必须解决潜在的偏见和法律影响，确保解决方案不存在歧视倾向，并符合相关法规和道德标准。

　　生成式人工智能解决方案的实施过程与传统人工智能解决方案的生命周期类似，包括定义、实验、构建、试点和推广阶段。然而，企业必须考虑到一些微妙但至关重要的差异。

　　一个关键区别在于需要分解用户思维过程和心智模型，因为目标是制定出能够准确模拟和预测用户期望的提示。这需要更深入地理解用户如何接近和与解决方案互动，而不是简单地映射业务流程。

　　数据策展再次被强调为一个关键因素，需要完整且策展良好的数据集来为生成式人工智能模型提供支持。在实验阶段，企业可以利用持续测试提示的能力，而无需等待整个解决方案构建完成。这种迭代方法允许早期识别防护栏并完善提示制定。

　　在生成式人工智能环境中，用户验收测试采取了不同的维度。除了依赖解决方案架构师的观点外，还必须让更广泛的用户群体试点该解决方案，以捕捉用户带来的不同思维过程和心智模型。这一点在文档分析等使用案例中尤为重要，因为不同的用户可能会以不同的方式来处理任务。

　　最后，建议采用分阶段推出方式，根据地区或语言等因素逐步引入解决方案，而不是一次性部署。这种循序渐进的方式可以根据实际反馈和使用模式持续完善和调整。

　　建立在检索增强生成(RAG)模式之上的企业知识库概念，被视为一种可扩展且集中的方法，避免了分散的聊天机器人解决方案的扩散。通过在企业知识库中集中不同的知识库和可重用组件，组织可以简化新用例的部署，将开发时间从数月缩短至数周。

　　这种方法模仿了单个用例的方法，但在更大规模上，具有针对特定用例或跨多个用例共享的不同知识库。可重用组件(如分块算法)可以跨项目利用，进一步加快开发并确保一致性。

　　通过在可扩展平台(如Kubernetes)上构建企业知识库，组织可以获得更大的敏捷性和灵活性，实现新用例的快速部署，同时保持一致的用户体验。必要时可以进行定制，但集中式方法确保了高效且连贯的实施。

　　为了在企业内有效扩展生成式人工智能，George Jacob建议采用分层架构，包括核心服务(大型语言模型)、核心防护(如阻止亵渎或不当内容)、具有自身防护的人工智能服务(如聊天语气控制、最佳匹配检索)以及应用程序编排。

　　这种模块化方法允许在每一层进行细粒度控制和定制，确保在整个企业范围内执行政策和标准，同时为特定用例提供灵活性。通过在可扩展和健壮的技术上构建这些组件，组织可以为投资未来做好准备，并适应不断发展的需求和技术进步。

　　企业知识库概念与这种分层架构无缝集成，为整个组织提供了一个集中的、经过精心策划的知识和可重用组件存储库。

　　在2025年前后，George Jacob对企业领域内生成式人工智能的大规模采用和扩展持乐观态度。他设想未来组织将采用战略性、企业级的方法来发挥这项变革性技术的全部潜力，利用可重用组件、可扩展架构和集中知识库。

　　George Jacob从能源行业扩展生成式人工智能的经验中总结出的见解，为各行业的企业提供了宝贵的蓝图。通过采用整体且具有前瞻性的方法，组织可以立足于生成式人工智能革命的前沿，推动创新、效率和竞争优势，在日益数字化和数据驱动的世界中发展壮大。

　　总之，这篇演讲为寻求驾驭生成式人工智能复杂性的企业提供了全面的路线图。从确立明确的愿景和战略，到构建成功所需的组织结构、必赢官网首页优先考虑用例以及实施可扩展架构，George Jacob分享的见解为充分发挥这一颠覆性技术的变革潜力提供了实用且可操作的框架。当我们站在新时代的边缘时，企业界有望将生成式人工智能视为创新和增长的催化剂，重塑行业，重新定义可能性的边界。

　　演讲者强调了生成式人工智能前所未有的快速普及，ChatGPT仅用了2个月就达到了1亿用户，超过了其他旨在大规模采用的技术。

　　强调拥有正确的运营模式和组织能力的重要性，以便持续更新和管理快速发展的生成式人工智能环境。

　　演讲者强调在评估生成式人工智能用例时，要考虑可行性、战略价值、业务准备情况、学习机会以及与旗舰项目的潜在集成。

　　演讲者强调在启动新项目时，要考虑业务契合度、技术可行性和精心策划的数据，以确保成功和可扩展的实施。

　　演讲者强调在开发人工智能解决方案时，了解用户思维过程并策划正确的数据集的重要性，以满足用户期望。

　　演讲者强调构建可扩展和企业级解决方案的重要性，而不是单个模块，尤其是在新兴技术和情况下。

　　生成式人工智能的快速采用令人瞩目，企业热切地拥抱这项变革性技术。在能源行业，我们亲眼目睹了生成式人工智能革新核心业务流程和推动创新的潜力。在过去18-24个月的探索中，我们获得了在企业环境中扩展生成式人工智能解决方案的宝贵经验。

　　首先，与组织目标和战略保持一致的明确愿景至关重要。通过全面评估，识别高影响力机会并降低风险至关重要。建立健全的运营模式并利用合适的技术基础设施是成功实施的关键推动力。

　　其次，采用结构化方法对用例进行优先级排序至关重要。评估可行性、战略价值、业务准备情况和学习机会，可确保资源得到有效分配。将生成式人工智能集成到旗舰项目中，可加速采用并简化变革管理。

　　最后，扩展生成式人工智能解决方案需要建立明确的企业知识库，利用RAG(检索增强生成)模式。这种集中式方法有助于提高可重用性，加快部署时间，并确保用户体验的一致性。实施健全的防护措施并利用可扩展技术对于保持控制和安全至关重要。

　　展望2025年，企业环境将迎来生成式人工智能的大规模采用。通过采用战略性、结构化和可扩展的方法，组织可以释放这项技术的变革潜力，在不断发展的数字化环境中获得竞争优势。

　　亚马逊云科技（Amazon Web Services）是全球云计算的开创者和引领者。提供200多类广泛而深入的云服务，服务全球245个国家和地区的数百万客户。做为全球生成式AI前行者，亚马逊云科技正在携手广泛的客户和合作伙伴，缔造可见的商业价值 – 汇集全球40余款大模型，亚马逊云科技为10万家全球企业提供AI及机器学习服务，守护3/4中国企业出海。返回搜狐，查看更多