Dataiku和Databricks发布一项新的联合调查显示，生成式人工智能的迅速采用似乎对企业产生了革命性影响。
“今日人工智能”调查报告发现，超过70%的高级人工智能专业人士表示，他们对数据科学、分析和人工智能举措的投资回报率为正。超过一半(54%)的人表示看到了至少2倍的回报，5%的人表示他们看到了超过10倍的回报。
自从OpenAI的ChatGPT发布以来，生成式人工智能就成为主流。但Dataiku和Databricks想知道数据和人工智能专业人士是否有同样的热情;还想了解更大的人工智能环境，并设计了这项调查，以揭示有关技术堆栈、人工智能工具和服务支出以及用例范围的见解。
报告指出，那些负责数据、分析和IT功能的人最终将把生成式人工智能从一项新技术转变为工作场所的日常现实。五分之三的受访者表示，公司需要人工智能来实现其数据的全部价值。
企业正在接受生成式人工智能，64%的受访者表示计划在明年使用生成式人工智能或大型语言模型，45%的人已经在尝试。调查发现，对人工智能资源的投资也很大，47%的人表示明年数据和人工智能工具预算超过500万美元，近五分之一(17%)的人表示预算超过2000万美元。
Dataiku首席人工智能策略师Jepson Taylor表示，面临着高期望和前所未有的市场关注，人工智能和数据科学正在取得成果。
Taylor在一份声明中表示：“人工智能先驱们看到了人工智能的明确底线，这将给任何首席财务官留下深刻印象。我们的调查显示，他们最需要帮助的是正确的人工智能工具和平台，以比以往更快的速度将堆积如山的数据转化为市场动态结果，同时防范潜在风险。”
当谈到人工智能的采用时，被调查者将数据质量和部署速度等问题列为他们的首要障碍。调查指出，人工智能领导者将成本和缺乏商业用例视为从人工智能中实现更多价值的次要障碍。
Dataiku和Databricks的报告还将人工智能的先驱(或那些从人工智能实施中看到强劲回报的人)，与人工智能的落后者(或那些仍在试验人工智能或看到较低回报的人)进行了比较。调查显示，与新生组织的数据领导者(43%)相比，人工智能先驱报告其高管层中至少有一名数据领导者的可能性高出62%。落后者表示他们没有明确的数据质量负责人的可能性高出43%。
生成式人工智能的迅速普及表明了谨慎的必要性，因为人工智能模型可能生成不准确、有偏见或有害的文本和图像。调查发现，55%的人工智能领导者表示，围绕人工智能的恐惧是合理的，他们对人工智能的未来更担心而不是兴奋。此外，同样比例(55%)的人呼吁对人工智能进行官方监管。
Databricks人工智能营销主管Prem Prakash表示：“这些发现表明了人们对生成式人工智能的极大兴趣，但也表明了随之而来的挑战，从数据访问、隐私到监管。”“在我们应对这些挑战的过程中，我们与Dataiku的共同使命是坚定的：实现数据和人工智能的民主化，使每个组织都能安全、经济高效地构建其生成式人工智能解决方案。”
