AI投資與AI采用之間的差距
盡管在AI領域的投資激增,AI技能短缺正阻礙企業的落地實施。
AI持續影響著云計算戰略,但AI的實施進度卻比大多數人預期的要慢,這讓那些在AI上押下重注的技術供應商感到沮喪,到底發生了什么?
Red Hat委托Censuswide進行的一項調查訪問了來自英國及其他主要市場的609名IT經理。超過80%的IT經理表示,AI技能短缺情況非常緊迫,尤其是在GenAI、大型語言模型和數據科學等領域,這個數字較去年的72%有明顯增長。
對AI的需求、對AI的消化需求,以及無法有效實現這些需求,導致了我稱之為“AI停滯”的現象,這是一個復雜的問題,讓許多從事AI領域的人(包括我在內)感到困惑。
AI幾乎陷入停滯
技術供應商繼續向AI開發投入大量資源,創造先進的工具、平臺和基礎設施。科技巨頭和初創公司的AI投資達到了前所未有的高度,行業觀察人士預測,單在2024年,AI初創公司就將獲得超過1200億美元的資金。英偉達、OpenAI和Anthropic等主要玩家對蓬勃發展的AI市場的貢獻讓人聯想起互聯網泡沫時代。此類資本涌入通常是積極信號,表明了對未來回報潛力的濃厚興趣和信心。
然而,盡管Microsoft、Google、Amazon等大型供應商在AI基礎設施上投入巨大,它們同樣面臨著推動企業成功落地的日益增大的壓力,它們的未來增長依賴于對前沿技術的資金注入以及用戶能否有效采用這些解決方案。
此外,隨著英偉達等公司在創新AI硬件的推出中遇到運營障礙,這種快速發展的技術所面臨的風險也被放大了。性能和可靠性問題可能會影響對AI產品的認知,導致潛在用戶更加猶豫不決,這些困境揭示了技術愿景與實際執行之間的脆弱平衡。
我們需要創造性的解決方案來確保技術供應商,特別是那些依賴廣泛AI采用的大型云公司,能夠實現持續增長。高投資與低采用率的結合可能會為技術供應商帶來不穩定的環境。隨著AI能力在云服務中變得越來越關鍵,利益攸關的風險比以往任何時候都要高。
供需失衡
故事還未結束,企業無法利用這些進展的原因在于AI人才的匱乏,這導致了一個被一些人比作即將到來的AI泡沫的瓶頸。當前的企業面臨著急需AI專家——如數據科學家、機器學習工程師和AI從業者——的局面,這些人才能推動有意義的AI項目,這種人才短缺還被高漲的薪資和競爭激烈的就業市場所加劇,企業越來越難找到具備技能的專業人員。
這種嚴重的AI人才短缺意味著企業無法實施AI技術,從而阻礙了創新進程。高投資與AI采用步伐放緩之間的脫節表明,我們需要更具戰略性的方法,來彌合技術進步與實際應用之間的差距,這正是我們擺脫AI停滯的關鍵所在。
AI停滯的影響不僅僅局限于數字層面,它直接打擊了科技行業中的競爭定位。隨著企業推遲AI實施,云服務提供商可能陷入一個反饋循環:未達預期引發失望,進而降低投資信心,這種動態可能引發市場重新評估,甚至最有前景的AI項目也會受到審視。
我們能期待什么?
實施AI不僅僅是獲得先進的工具,還需要一個包含充分培訓、文化轉變和持續支持的全面戰略。企業需要營造一個AI能夠蓬勃發展的環境,向領導層和員工保證,這些投資將帶來實實在在的回報。因此,解決人才短缺不僅僅是填補職位空缺,而是要建設能夠符合長期目標的能力。
未來AI的采用前景仍不確定。盡管壓力越來越大,大多數企業最終會克服這些初期障礙,并在長期內實現顯著的生產力提升。關鍵是在短期波動中保持樂觀,認識到當前的挑戰并非不可克服。
誰來解決這個問題?
如何讓AI重新啟動,并為大量投資帶來重大的商業價值?技術供應商和企業都需要各自承擔一些責任。
技術供應商應:
- 與教育機構合作,提供培訓項目,教授員工AI和數據科學技能。
- 創建用戶友好的工具和支持服務,簡化AI技術的企業集成過程。
- 與大學和初創公司建立戰略聯盟,共享資源,打造全面的AI解決方案。
- 根據不同領域的獨特需求量身定制AI產品,通過相關案例展示即時價值。
企業應:
- 建立內部培訓項目,提升員工技能,招聘關注AI的多元化人才。
- 鼓勵在協作環境中進行AI技術的試驗。
- 試點AI項目,了解其益處和障礙,然后再擴展規模。
- 投資于數據管理實踐,為有效使用AI做好準備。
- 將AI項目與業務目標對齊,并建立衡量成功的指標。
問題在于,現在企業和技術供應商正彼此觀望,希望對方解決問題。不幸的是,事情并不是這樣運作的。