2024年AI投资激增至138亿美元，企业从实验转向执行阶段

2024年，人工智能领域的投资猛增到138亿美元，比2023年增长了六倍以上，这其中孕育着庞大的机遇和挑战。众多企业都希望在这股人工智能的浪潮中找到自己的立足点，但决策者们却面临着不少难题。他们既有明确的企业转型策略，又对具体执行感到困惑。

理解人工智能投资增长趋势

在现今的数字时代，企业需对投资增长的内在原因有深刻理解。以2024年与2023年的数据为例，人工智能领域的投资显著上升，这反映出市场对人工智能未来发展的信心。2024年的巨额投资预示着人工智能领域将有更多资源投入。许多大型科技公司正不断增加人工智能项目的预算，力求在竞争中占据优势。位于科技前沿的硅谷，众多新兴企业因吸引到投资者的关注，正加速研发与人工智能相关的产品。

企业要对市场变化有所了解，留意行业资讯。像艾瑞咨询这样的机构会定期公布人工智能投资动向的相关数据。企业可以依据这些信息，更准确地判断投资趋势，避免盲目跟风，并且能合理规划自身在人工智能领域的发展路径。

应对决策者的迷茫

超过三分之一的调查对象对在单位应用生成式人工智能缺乏清晰规划。企业的高级管理者需提升自己的知识水平。比如，他们可以报名参加与人工智能有关的专业培训，比如在Coursera这样的在线平台上，众多知名院校都提供了相关课程。

可以参考那些在人工智能领域有所建树的公司做法。比如，一些互联网公司已在人工智能方面取得进展，它们设立了专业的研究团队，深入研究并制定符合自身发展的策略。企业还可以举办内部研讨会，邀请业界专家一同参与。就像某制造业公司在采纳人工智能技术时，就曾召集内部技术人员和外部专家一起商讨实施计划。

AI大事件聚焦应用程序层

2024年，AI领域的大事件多数发生在应用层面。众多企业借助大型语言模型（LLMs）的功能来提升工作效率。以内容制作企业为例，它们通过应用层的AI工具，能在极短的时间内产出大量文案素材。

企业在应用层面应重视数据的搜集与归类。比如，要清晰界定业务需求中所需数据的种类及获取途径。以一家电商平台为例，为了提升商品推荐算法，它特地搜集了消费者的浏览记录和购买记录，并利用应用层的AI技术实现精确的商品推荐。

AI应用提升生产力和运营效率

在某些情况下，人工智能的应用已经证明了其提升工作效率的潜力。比如，物流公司通过AI技术优化配送路径，有效减少了物流费用。企业在探索AI技术时，可以从具体业务环节开始。比如，某服装公司首先在库存管理中引入AI系统，借助销售数据分析来预测库存需求，从而减少了库存积压问题。

企业应关注员工对AI应用的看法。比如，一家电信公司在采纳AI客服后，依据员工在与客服互动时的建议，对AI客服的各项功能进行了改进，从而提高了客服服务的整体水平。

人工智能企业采用率和产品类型

企业使用比例达到了31%，提供了多样的产品选项。例如，Aisera等品牌能够为员工和用户提供帮助。企业在挑选产品时需考虑自身需求。以服务型企业为例，它们更倾向于选择那些能增强与最终客户交流的产品。

挑选商品时，得注意商品的质量。以前就有公司买了一个未在市场上彻底测试过的人工智能产品，用起来老出问题。因此，得留意产品的用户评价和技术评价等资讯。

从辅助增强到完全自动化的过渡

当前，行业正在经历从辅助操作向全面自动化的转变。企业需要逐步制定相应的规划。以制造业为例，正从机器人辅助生产逐步过渡到自动化生产线的全面构建。

企业在发展过程中，必须重视对员工的培养。比如，一家汽车生产企业，在引进自动化设备后，对员工进行了包括操作和保养在内的全面培训，目的是帮助员工适应新的生产流程，使得转型过程更加顺利。

感觉2024年企业面临的人工智能发展挑战挺多，需要仔细考虑。欢迎发表评论、留言点赞、转发分享。

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