🔵 گزارش کاملی از وضعیت Generative AI در کمپانی های enterprise منتشر شده که اطلاعات مهمی رو در اختیارمون قرار میده
در اینجا، خلاصه نوشته شده که چطور سال ۲۰۲۴، سالی شد که هوش مصنوعی مولد (Generative AI) برای شرکتها حیاتی شد.
سال ۲۰۲۴ نقطه عطفی برای هوش مصنوعی مولد در شرکتها بود.
هزینه‌ها به ۱۳.۸ میلیارد دلار رسید، ۶ برابر ۲.۳ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۳.
دیگر AI آزمایشی نیست—هوش مصنوعی در حال تبدیل‌شدن به ستون اصلی استراتژی‌های کسب‌وکار است.
۷۲٪ از تصمیم‌گیرندگان انتظار دارند به‌زودی هوش مصنوعی گسترده‌تر پذیرفته شود. اما چالش‌ها باقی هستند:
- ۳۳٪ از سازمان‌ها استراتژی مشخصی برای هوش مصنوعی ندارند.
- پیشروها در حال پیشرفت هستند، اما بسیاری هنوز در مراحل آزمایشی‌اند.
تحول از آزمایش به تولید واقعی آغاز شده، اما این فقط شروع کار است.
پول کجا خرج می‌شود؟
- ۶۰٪ هزینه‌ها از بودجه‌های نوآوری است.
- ۴۰٪ از بودجه‌های دائمی، نشان‌دهنده تعهد بلندمدت هست.
لایه application سریع‌ترین رشد را دارد—۴.۶ میلیارد دلار در ۲۰۲۴ (۸ برابر نسبت به ۲۰۲۳).
موارد استفاده اصلی در شرکتها:
- کد کوپایلوت‌ها (۵۱٪ پذیرش): GitHub Copilot، Codeium، ابزارهای AI DevOps.
- چت‌بات‌های پشتیبانی (۳۱٪): Aisera، Sierra، Observe AI.
- جستجوی سازمانی/بازیابی اطلاعات (۲۸٪): Glean، Sana.
- خلاصه‌سازی جلسات (۲۴٪): Fireflies، Otter .ai، Fathom.
تمرکز بر پذیرش مبتنی بر ROI (بازده سرمایه‌گذاری).
روندهای (trendها) کلیدی:
- تقویت فرآیندهای انسانی > اتوماسیون کامل.
-سیستم های "AI agents" مانند Forge و Sema4 در حال ظهور هستند و فرآیندهای پیچیده را کاملاً خودکار می‌کنند.
-نگاهی به آینده «خدمات به‌عنوان نرم‌افزار» (Services-as-Software)
پیاده سازی یا خریدن؟
این روند در حال تغییر است:
- ۲۰۲۳: ۸۰٪ به فروشندگان متکی بودند.
- ۲۰۲۴: ۵۳٪ خرید می‌کنند، ۴۷٪ خودشان می‌سازند.
اعتماد به ساخت ابزارهای هوش مصنوعی داخلی در حال افزایش است.
پذیرش بدون چالش نیست:
دلایل شکست آزمایش‌ها (pilots):
- هزینه‌های غیرمنتظره اجرا (۲۶٪).
- مسائل حریم خصوصی داده (۲۱٪).
- بازده ضعیف سرمایه‌گذاری (۱۸٪).
برنامه‌ریزی فعالانه کلید جلوگیری از این مشکلات است.
تحول در بخش‌های سازمانی:
بودجه‌های هوش مصنوعی مولد اکنون به تمام گوشه‌های سازمان رسیده است.
بیشترین هزینه‌کنندگان:
- هزینه IT (۲۲٪)
- محصول/مهندسی (۱۹٪)
- تیم‌های مشتری‌محور (پشتیبانی، فروش، بازاریابی ~۲۴٪ به طور مشترک).
هوش مصنوعی خاص عمودی (Vertical-specific AI) در حال رشد است:
- سلامت (۵۰۰ میلیون دلار): دستیاران اسناد پزشکی، اتوماسیون چرخه درآمد.
- حقوقی (۳۵۰ میلیون دلار): بازبینی قراردادها، کشف الکترونیک.
- خدمات مالی (۱۰۰ میلیون دلار): حسابداری، انطباق، اتوماسیون فرآیندهای پشتیبانی.
در زیرساخت‌ها، AI stack مدرنی در حال تثبیت است:
- مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با ۶.۵ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری، تسلط دارند.
- استراتژی‌های چندمدلی غالب‌اند—شرکتها از بیشتر از۳ مدل برای موارد استفاده مختلف، استفاده می‌کنند.
سهم بازار OpenAI از ۵۰٪ به ۳۴٪ کاهش یافت، در حالی که Anthropic به ۲۴٪ رسید.
الگوهای طراحی در حال ظهور:
- سیستمهای RAG: اکنون ۵۱٪ پذیرش (۳۱٪ در ۲۰۲۳).
- فاین تیونینگ: فقط ۹٪ مدلها در production فاین تیون شده‌اند.
سیستمهای مبتنی بر RAG در حال تبدیل‌شدن به استاندارد طلایی برای سیستمهای مقیاس‌پذیر و قابل‌اعتماد هوش مصنوعی است.
با وجود پیشرفت، نارضایتی از بازیگران قدیمی در حال افزایش است:
- ۴۰٪ راه‌حل‌های فعلی را زیر سؤال می‌برند.
- ۱۸٪ ناراضی هستند.
استارتاپ‌ها با ابزارهای خاص در حال پر کردن این شکاف‌ها هستند.
هوش مصنوعی مولد دیگر "آینده" نیست—اینجاست.
از برنامه‌های کاربردی عمودی (vertical applications) تا نوآوری‌های زیرساختی، صنایع را دگرگون می‌کند.
متن گزارش اصلی
#هوش_مصنوعی #Al #GPT4
#دانشگاه #آموزش
#Prompt #الگوریتم #bot
#artificialintelligence #گزارش
#artificial_intelligence #python
#مقاله #هوش_مصنوعی #رباتیک #GPT #ChatGPT #OpenAI
➖➖➖➖➖➖➖
📖 مطالب بیشتر 👇
🔻 Join: @AI4You_IR ⚡
در اینجا، خلاصه نوشته شده که چطور سال ۲۰۲۴، سالی شد که هوش مصنوعی مولد (Generative AI) برای شرکتها حیاتی شد.
سال ۲۰۲۴ نقطه عطفی برای هوش مصنوعی مولد در شرکتها بود.
هزینه‌ها به ۱۳.۸ میلیارد دلار رسید، ۶ برابر ۲.۳ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۳.
دیگر AI آزمایشی نیست—هوش مصنوعی در حال تبدیل‌شدن به ستون اصلی استراتژی‌های کسب‌وکار است.
۷۲٪ از تصمیم‌گیرندگان انتظار دارند به‌زودی هوش مصنوعی گسترده‌تر پذیرفته شود. اما چالش‌ها باقی هستند:
- ۳۳٪ از سازمان‌ها استراتژی مشخصی برای هوش مصنوعی ندارند.
- پیشروها در حال پیشرفت هستند، اما بسیاری هنوز در مراحل آزمایشی‌اند.
تحول از آزمایش به تولید واقعی آغاز شده، اما این فقط شروع کار است.
پول کجا خرج می‌شود؟
- ۶۰٪ هزینه‌ها از بودجه‌های نوآوری است.
- ۴۰٪ از بودجه‌های دائمی، نشان‌دهنده تعهد بلندمدت هست.
لایه application سریع‌ترین رشد را دارد—۴.۶ میلیارد دلار در ۲۰۲۴ (۸ برابر نسبت به ۲۰۲۳).
موارد استفاده اصلی در شرکتها:
- کد کوپایلوت‌ها (۵۱٪ پذیرش): GitHub Copilot، Codeium، ابزارهای AI DevOps.
- چت‌بات‌های پشتیبانی (۳۱٪): Aisera، Sierra، Observe AI.
- جستجوی سازمانی/بازیابی اطلاعات (۲۸٪): Glean، Sana.
- خلاصه‌سازی جلسات (۲۴٪): Fireflies، Otter .ai، Fathom.
تمرکز بر پذیرش مبتنی بر ROI (بازده سرمایه‌گذاری).
روندهای (trendها) کلیدی:
- تقویت فرآیندهای انسانی > اتوماسیون کامل.
-سیستم های "AI agents" مانند Forge و Sema4 در حال ظهور هستند و فرآیندهای پیچیده را کاملاً خودکار می‌کنند.
-نگاهی به آینده «خدمات به‌عنوان نرم‌افزار» (Services-as-Software)
پیاده سازی یا خریدن؟
این روند در حال تغییر است:
- ۲۰۲۳: ۸۰٪ به فروشندگان متکی بودند.
- ۲۰۲۴: ۵۳٪ خرید می‌کنند، ۴۷٪ خودشان می‌سازند.
اعتماد به ساخت ابزارهای هوش مصنوعی داخلی در حال افزایش است.
پذیرش بدون چالش نیست:
دلایل شکست آزمایش‌ها (pilots):
- هزینه‌های غیرمنتظره اجرا (۲۶٪).
- مسائل حریم خصوصی داده (۲۱٪).
- بازده ضعیف سرمایه‌گذاری (۱۸٪).
برنامه‌ریزی فعالانه کلید جلوگیری از این مشکلات است.
تحول در بخش‌های سازمانی:
بودجه‌های هوش مصنوعی مولد اکنون به تمام گوشه‌های سازمان رسیده است.
بیشترین هزینه‌کنندگان:
- هزینه IT (۲۲٪)
- محصول/مهندسی (۱۹٪)
- تیم‌های مشتری‌محور (پشتیبانی، فروش، بازاریابی ~۲۴٪ به طور مشترک).
هوش مصنوعی خاص عمودی (Vertical-specific AI) در حال رشد است:
- سلامت (۵۰۰ میلیون دلار): دستیاران اسناد پزشکی، اتوماسیون چرخه درآمد.
- حقوقی (۳۵۰ میلیون دلار): بازبینی قراردادها، کشف الکترونیک.
- خدمات مالی (۱۰۰ میلیون دلار): حسابداری، انطباق، اتوماسیون فرآیندهای پشتیبانی.
در زیرساخت‌ها، AI stack مدرنی در حال تثبیت است:
- مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با ۶.۵ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری، تسلط دارند.
- استراتژی‌های چندمدلی غالب‌اند—شرکتها از بیشتر از۳ مدل برای موارد استفاده مختلف، استفاده می‌کنند.
سهم بازار OpenAI از ۵۰٪ به ۳۴٪ کاهش یافت، در حالی که Anthropic به ۲۴٪ رسید.
الگوهای طراحی در حال ظهور:
- سیستمهای RAG: اکنون ۵۱٪ پذیرش (۳۱٪ در ۲۰۲۳).
- فاین تیونینگ: فقط ۹٪ مدلها در production فاین تیون شده‌اند.
سیستمهای مبتنی بر RAG در حال تبدیل‌شدن به استاندارد طلایی برای سیستمهای مقیاس‌پذیر و قابل‌اعتماد هوش مصنوعی است.
با وجود پیشرفت، نارضایتی از بازیگران قدیمی در حال افزایش است:
- ۴۰٪ راه‌حل‌های فعلی را زیر سؤال می‌برند.
- ۱۸٪ ناراضی هستند.
استارتاپ‌ها با ابزارهای خاص در حال پر کردن این شکاف‌ها هستند.
هوش مصنوعی مولد دیگر "آینده" نیست—اینجاست.
از برنامه‌های کاربردی عمودی (vertical applications) تا نوآوری‌های زیرساختی، صنایع را دگرگون می‌کند.
متن گزارش اصلی
#هوش_مصنوعی #Al #GPT4
#دانشگاه #آموزش
#Prompt #الگوریتم #bot
#artificialintelligence #گزارش
#artificial_intelligence #python
#مقاله #هوش_مصنوعی #رباتیک #GPT #ChatGPT #OpenAI
➖➖➖➖➖➖➖
📖 مطالب بیشتر 👇
🔻 Join: @AI4You_IR ⚡
![هوش مصنوعی [ AI ] Telegram Channel](/avatar/1988/1988717109.jpg)
