导览
在业界,流行着一种说法:几乎每一场发布会都围绕人工智能(AI)展开。确实,各行各业都在探讨AI的潜力,特别是生成式AI如何革新各领域的发展。与此同时,云原生技术依然炙手可热,特别是在电信行业,云原生与软件定义基础设施紧密融合,为基站和数据中心带来了全新的能力,有效应对5G网络的高能耗挑战。
生成式AI与云原生的兴起
近期Gartner发布的《中国ICT技术成熟度曲线》显示,生成式AI与云原生技术正处于“期望膨胀期”的高峰期。生成式AI尤其在市场中占据领先地位,正为众多企业带来前所未有的变革机遇。
Gartner在媒体会上深入解析了技术成熟度曲线背后的关键因素。生成式AI从几年前的“潜流”状态,到ChatGPT 3.0/3.5版本的发布,实现了显著的突破。智能手机、个人电脑等设备通过压缩大模型,实现了本地生成式AI功能。搜索引擎、办公软件、视频编辑工具等产品也集成生成式AI特性,展现出强大的应用潜力。
生成式AI的应用场景
对于企业而言,生成式AI的应用主要集中在提升客户体验、增加营业额及降低成本三个方面。通过AI机器人辅助点餐,AI能根据顾客口味提供个性化推荐,优化餐饮服务。在成本控制方面,AI已应用于生产线管理,实现仓储优化。此外,微软365 Copilot引入的生成式AI功能,如自动撰写邮件内容,显著提升了工作效率。
云原生的进一步发展
作为技术曲线的热点,云原生技术在国内经历了长期的落地实践,尤其是在金融领域,面对新的挑战,企业开始探索更加可靠的云原生架构,以便在多云环境中快速扩展应用。云原生开发需采用松耦合的微服务架构,开放API,使应用能够在多个机器间分布运行,提升系统的可靠性与稳定性。
团队转型的重要性
随着技术的深入发展,企业意识到云原生不仅仅是改变团队结构或名称那么简单,而是要求团队成员在技能、思维乃至整个组织能力上实现转变。构建跨部门协作的团队,如开发、测试、运维之间的紧密合作,以及与业务部门的创新协作,成为关键。团队成员不仅需具备良好的沟通能力,还应成为终身学习者,负责流程优化和技术创新,确保团队能够持续适应不断变化的技术环境。
结语
汽车流水线的革新重塑了工业生产模式,而生成式AI与云原生技术的融合正引领工作理念的转变。它们不仅提高了工作效率,还在推动企业构建更加灵活、高效、创新的工作方式。面对技术的挑战,构建具备持续学习和创新能力的团队,将是企业成功拥抱未来的关键。