德勤科技趋势报告显示，人工智能将于 2025 年在工作中悄然出现

德勤每年都会发布技术趋势报告，深入探讨过去一年的技术格局，并确定将在未来 18 至 24 个月的数字化转型中发挥关键作用的宏观行业趋势。不出所料，人工智能（人工智能）是今天发布的今年版本的一个关键领域——只是与过去的方式不同。 

尽管人工智能今年与两年前普及时一样热闹，但消费者和组织如何感知、适应和部署技术方面已经发生了一些重大的行业转变，根据该报告，“正在融入我们的生活。” 

还：OpenAI 向所有 ChatGPT 用户推出 Canvas - 它是一个强大的生产力工具

德勤首席未来学家、该报告的作者之一迈克·贝克特尔 (Mike Bechtel) 解释说，就像电力或万维网这些人们很少每天思考但却依赖其角色的技术一样，人工智能正在成为关键业务运营的底层。 

Bechtel 表示：“未来 18 至 24 个月与过去 18 至 24 个月的区别在于，人工智能正在悄然发展。”“我们看到的是，它正在某种程度上融入成为我们需要做和思考的所有其他面向业务的事情的基础或子结构。”

随着人工智能渗透到几乎所有业务运营，人们最初对该技术的担忧正在消退。企业领导者现在面临的新障碍不是考虑是否应该全力投入人工智能，而是确定如何利用该技术，探索升级硬件等概念，小语言模型（SLM），代理人工智能，等等。一个 

商业中的人工智能：一群拥有特殊能力的代理人 

什么时候人工智能聊天机器人喜欢聊天GPT风靡全球后，底层大语言模型 (LLM) 开始受到追捧，以优化业务运营。在这些情况下，企业将拥有一个可以完成所有工作的聊天机器人。 

“在过去的两年里，感觉人工智能是一个整体——一个满足我们所有需求和好奇心的聊天窗口，”贝克特尔说。“我们开始看到的是这种分形爆炸，它将是人工智能（复数），数十个，然后是数百个，最终是数千个接受特定领域数据训练的特定领域代理。”

此外，报告还解释说，由于 SLM 的灵活性，每个助理都可以帮助组织执行特定任务，例如申请拨款、提交财务报告和总结检查报告，所有这些日常任务都需要培训法学硕士的效率很低。 

还：Reddit 最新的 AI 更新让您更轻松地找到想要的答案

这些 SLM 将协同工作，创建一个虚拟助理团队，组织可以依靠该团队来完成许多任务。组织可能会像应用程序一样对待人工智能。“有一个应用程序可以做到这一点”很可能会变成“有一个代理可以做到这一点”。

“它不是一套单一的超级套装；它更像是一个团队，一个复仇者联盟，如果你愿意的话，由拥有特殊超能力的特工组成，你可以根据特殊需要召唤他们，”贝克特尔说。 

SLM 的其他优点是它们可以在设备上运行、更具成本效益、需要更少的数据，并且通常是开源的。 

硬件中的人工智能 

在过去的一年里，已经有以人工智能为中心的硬件数量激增配备更先进的计算能力。该硬件可以在设备上运行人工智能应用程序，并整合人工智能功能和工作流程。 

Bechtel 表示：“企业和员工的物理计算机更新即将开始，这是我们 15 年来从未见过的情况。”“这是一代人以来第一次，物理套件、处理器、服务器、网络、笔记本电脑，它们可以成为实现您想要的未来和陷入过去之间的关键。”

另外： Reddit 最新的 AI 更新让您更轻松地找到想要的答案

这种发展迫使公司考虑升级员工的物理设备，因为如果没有适当的硬件支持，他们为公司设想的人工智能转型是不可能的。 

优先考虑硬件投资的复苏实现数字化转型目标该报告将六大趋势之一称为“硬件正在吞噬世界”。 

这种趋势最明显的例子是Nvidia 的受欢迎程度大幅增长在过去的一年里，其 GPU 成为最热门的商品之一，并使该公司成为世界上最有价值的公司之一。德勤预计，全球人工智能芯片市场保守预测将从 2024 年的 500 亿美元增长到 2027 年的 1100 亿美元，乐观预测到 2027 年将增长到 4000 亿美元。 

最终，在决定何时投入资源升级组织的硬件时，柏克德表示，他的首要建议是“以需求为主导”。 

Bechtel 表示：“如果您拥有一套迫切需要交付的战略能力，并且您的硬件资产是您的限制因素，那么无论如何，现在就是时候了。”“如果你只是因为闪闪发光而购买闪闪发光的硬件，那可能不是最具附加值的决定。”

您可以从哪里开始使用人工智能？

尽管整体人工智能格局与 2023 年相比发生了显着变化，但关于企业应该从哪些领域入手的建议与去年相同：数据。 

最终，无论您的公司有兴趣使用 LLM 还是 SLM，您都需要干净、有组织且最新的数据以获得正确的结果。

Bechtel 表示：“我认为，我向每个地区、每个行业的所有客户提供的第一条建议是，在你考虑将个人数据集输入人工智能之前，对它们进行清理、规范化和管理。” 

在他采访的客户中，大约四分之三的客户在参加会议时认为自己想要一个人工智能项目，但在离开时意识到自己需要一个数据管理和治理项目。 

还：Cerebras 如何将 Meta 的 Llama 提升到“前沿模型”性能

为了避免“垃圾输入，垃圾平方”，报告建议数据标签成本是人工智能投资的一大推动力。此外，德勤 2024 年第三季度企业生成式人工智能状况报告发现，75% 的受访组织由于生成式人工智能而增加了在数据周期管理方面的投资。 

“当你看到‘IT’这个词的右边时，你往往会想到右边的 T，就像‘哦，技术闪亮’，但信息块很容易就占了游戏的一半，”贝克特尔说。