“生成式人工智能是开发者的乐土现在，让我们找一些其他的应用案例”
让我们寻找一些其他的应用案例，来展示生成式人工智能为开发者带来的乐土！
有些人可能认为生成式人工智能（AI）是一种为问题寻找解决方案的技术，但该技术已经在一个领域证明了其价值：软件开发的生产力。近一半的技术专业人员使用生成式AI来构建应用程序。此外，三分之一的IT人员将AI用于数据分析。然而，研究表明，其他商业用例还没有准备好。
O’Reilly发布的对2800多名技术专业人员的调查显示，44%的受访者在他们的编程工作中使用AI，34%的人正在尝试使用AI。数据分析也是生成式AI的主要用例之一，32%的IT专业人员将其用于分析，38%的人正在尝试使用。
此外，报告还显示，已经围绕生成式AI出现了一个健康的工具生态系统。报告中指出：”正如对加利福尼亚淘金热所说，如果你想知道谁赚钱了，不要看矿工，而要看卖锄头的人”。
研究表明，16%的IT专业人员报告称他们的公司正在基于开源模型进行开发。
报告作者认为，无论管理层是否试图阻止，开发人员对AI工具的采用都将增长。Loukides补充说：”我们预计，即使在禁止使用AI的组织中，程序员也将使用AI”。
报告显示，对具有AI专业知识的专业人员的需求也在增加，特别是AI编程（66%），数据分析（59%）和AI/ML运营（54%）。普通AI素养（52%）同样至关重要，因为用户在使用生成式AI工具时有时会遇到幻觉。
生成式AI在数据分析中的采用水平不断上升，这反映了”OpenAI将高级数据分析（原为代码解释器）添加到ChatGPT的测试功能中”。
然而，研究表明，生成式AI的许多其他商业用例仍在进行中，并带有一定风险。 O’Reilly的调查显示，与客户进行互动的应用程序（包括客户支持）是最常见的直接商业用例。接近三分之二（65%）的受访者报告称，他们的公司正在尝试（43%）或使用AI（22%）进行客户支持应用。
然而，该报告警告称，“与客户互动”在与AI结合使用时“非常危险”。作者建议：“不正确的答案、偏执或性别歧视行为以及许多有关生成式AI的众多问题很快导致难以弥补的损害。”
IT专业人员将“寻找适当的业务用例”作为采用生成式AI时最突出的障碍，非用户为31%，用户为22%。Loukides写道，应该归咎于“快速行动并出错”的文化。“糟糕考虑和实施的AI解决方案可能会造成损害，因此大多数公司应谨慎思考如何适当使用AI。”
业务用例需要时间来制定的另一个原因是AI深入影响组织流程。“我们还必须认识到，许多这些用例将挑战传统的商业思维方式。认识到AI的用例，并理解AI如何让您重新想象业务本身将手牵手。”最后，值得记住的是AI仍然是新的。整体而言，38%的IT专业人员报告称，自己所在的公司在AI领域的工作时间不到一年。“即使是像GPT-4这样的基于云的基础模型，它消除了开发自己的模型或提供自己的基础设施的需求，为任何特定的用例调整模型仍然是一项重大的工作。”
