2024年智能炼金术：生成式 AI 如何彻底改变现代企业中的商业智能和分析白皮书

业务用户机遇

• 佩吉·苏：业务用户面临挑战，如仪表盘数据错误、无法进行数学计算、缺乏对业务问题的深入理解。建议将生成式AI聊天机器人视为可信赖的顾问，通过提问获取建议而非直接答案，并始终使用自己的智慧进行判断和行动。
• 莎莉·苏：业务分析师利用生成式AI提高生产力，创建自定义副驾，简化文档实践，并帮助初级分析师更有效地回答业务问题。生成式AI还能协助创建指标和计算方法，并帮助业务分析师更快地洞察数据。
• 戴伦·道森：数据分析师/公民数据科学家利用生成式AI进行数据增强、特征工程、自动化重复性任务，并通过自然语言与AI模型进行交互，从而提高分析质量和速度。

系统架构师机遇

• 亚历克斯·门多萨：系统架构师利用生成式AI进行数据摄取和增强、异常行为检测、财务报告总结、合成数据创建、数据湖优化，并保护数据安全。

挑战

• 业务用户：需要有效的培训，避免过度依赖技术，并确保生成式AI提供的信息准确可靠。
• 系统架构师：需要考虑基础设施升级、数据安全和访问控制、模型透明度和可解释性、以及新AI模型的集成复杂性。

建议

• 业务用户：将生成式AI聊天机器人视为可信赖的顾问，通过提问获取建议而非直接答案，并始终使用自己的智慧进行判断和行动。
• 系统架构师：优先考虑开源生成式AI解决方案，投资于容器化和业务流程，建立可重复性和可维护性，并建立生成式人工智能治理框架。