GenAI是一股顛覆性的力量，但到底有多大的顛覆性?我們都知道“這將是一件大事”，但我們不太確定到底有多大。重點(diǎn)是GenAI將對(duì)行業(yè)、市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的顛覆性影響。今天，每個(gè)行業(yè)的公司都在追求GenAI的價(jià)值，這種追求開啟了一個(gè)時(shí)代，最終將改變行業(yè)、技術(shù)優(yōu)先事項(xiàng)、市場(chǎng)、勞動(dòng)力和政府。我們有兩個(gè)信念：

GenAI將知識(shí)激活的成本推向零。信息技術(shù)將數(shù)據(jù)成本降至零，但使用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值仍然昂貴。GenAI將顛覆圍繞這些成本建立的市場(chǎng)，因?yàn)樗梢园葱枰苑侨说囊?guī)模將信息提煉成知識(shí)。任何企業(yè)都不能幸免于這種顛覆性的力量，自然語言只是冰山一角——代碼生成、材料發(fā)現(xiàn)(僅化學(xué)一項(xiàng)就是5.7萬億美元的行業(yè))、建筑和工程規(guī)劃等。任何依賴它的人類知識(shí)或公司都不是遙不可及的。這也將對(duì)消費(fèi)者產(chǎn)生巨大影響。

GenAI結(jié)束了知識(shí)循環(huán)。GenAI創(chuàng)造了一個(gè)擴(kuò)大知識(shí)的良性循環(huán)，這將提升對(duì)更多捕獲知識(shí)的需求，以推動(dòng)GenAI。簡(jiǎn)單地說，一家公司從GenAI中獲得的越多，它就越會(huì)傾心于它，投入更多的資金，希望獲取越來越多的知識(shí)，這開啟了一個(gè)循環(huán)，將加速GenAI在每一家公司的影響，這將為那些不適應(yīng)的公司創(chuàng)造新的價(jià)值交付渠道、新的行業(yè)和巨大的威脅。GPT-3在一年前釋放了這個(gè)引擎，但它只是在加速，這將為下一代私人知識(shí)模式提供支持——圍繞、分開、向上，我們將繼續(xù)前進(jìn)。

但是，僅僅因?yàn)檫@兩個(gè)現(xiàn)實(shí)影響到每個(gè)行業(yè)，并不意味著這種顛覆將平等地打擊每個(gè)公司。我們相信，影響將建立在利用知識(shí)創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的基礎(chǔ)上。例如：

獲取高專業(yè)知識(shí)的公司將通過擴(kuò)大創(chuàng)造價(jià)值，因?yàn)槿祟惖膶Ｓ屑夹g(shù)“向左轉(zhuǎn)移”。這正是Forrester使用Izola所做的事情，Izola是面向客戶的GenAI研究工具?？蛻魜碚椅覀兊姆治鰩熓且?yàn)樗麄冊(cè)诙嗄甑难芯恐蟹e累了深厚的專業(yè)知識(shí)。我們正在利用Izola擴(kuò)大這方面的知識(shí)，以便客戶能夠超越基礎(chǔ)，與我們的分析師接觸，解決他們面臨的更深層次的挑戰(zhàn)。另一個(gè)例子是，服務(wù)公司看到了GenAI放大其提供的人類價(jià)值的潛力。他們正在試驗(yàn)GenAI，以支持重新架構(gòu)整個(gè)技術(shù)堆棧，使用能夠吸收和提取大量IT服務(wù)管理和企業(yè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的模型。我相信，高專業(yè)水平的公司將看到人類的“專有技術(shù)”集中在價(jià)值創(chuàng)造管道的開始，而GenAI將以更自動(dòng)化的方式向右分發(fā)知識(shí)。

擁有大量數(shù)據(jù)和可重復(fù)流程的公司將把效率轉(zhuǎn)化為增長。我相信，每一家依賴于擁有大量數(shù)據(jù)的可重復(fù)流程的公司都會(huì)感受到這一點(diǎn)。在軟件開發(fā)中，代碼生成TuringBots只是個(gè)開始。在未來，人類將在大多數(shù)常規(guī)軟件的開發(fā)中監(jiān)督機(jī)器人。另一個(gè)例子是谷歌DeepMind的GNOME，它已經(jīng)預(yù)測(cè)了220萬種新材料的結(jié)構(gòu)，其中700種正在創(chuàng)造和測(cè)試中。如果競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手沒有利用這樣的功能將效率提高一個(gè)數(shù)量級(jí)或更多，他們將無法跟上。領(lǐng)導(dǎo)者將利用這些節(jié)省下來的資金，并將人類人才重新用于新的價(jià)值生成。

新的軟件和服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手將利用知識(shí)獲取和私有模式交付。圍繞知識(shí)周期建立新服務(wù)的機(jī)會(huì)是巨大的。GenAI模型可以處理不完美的數(shù)據(jù)，但你需要根據(jù)特定的用例調(diào)整其中的許多模型。供應(yīng)商和合作伙伴將為你提供幫助。圖表數(shù)據(jù)庫的重要性將會(huì)上升，但數(shù)字化和鏈接數(shù)據(jù)并非易事，例如，為生命科學(xué)獲取和鏈接醫(yī)學(xué)研究信息的業(yè)務(wù)實(shí)際上尚未開發(fā)，需要新的想法、風(fēng)險(xiǎn)投資和技術(shù)創(chuàng)新來擴(kuò)大可能的規(guī)模。