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1、2023 Dynatrace2024 年 AI 发展状况采用 AI 面临的挑战和组织成功的关键策略2024 年 AI 发展状况|2引言内容介绍行业视角 研究方法 附录：全球数据汇总结束语Dynatrace 与众不同之处 第 5 章AI 将产生广泛的组织影响第 4 章最大限度降低 AI 风险是当务之急第 3 章AI 对控制多云复杂性至关重要第 2 章AI 将改进组织流程第 1 章AI 投资不断增加AI 类型因果关系 AI 因果关系 AI 根据系统的拓扑或结构（包括系统内各个组件之间的依赖关系）确定数字系统中事件或行为的确切根本原因和影响。预测性 AI 预测性 AI 训练机器学习模型从历史数据中学

2、习，并根据该数据的模式对未来事件进行预测。生成式 AI 生成式 AI 使用其训练数据来创建文本、图像、代码或反映用户自然语言查询的其他类型的内容。复合型 AI 复合型 AI 可组合多种类型的人工智能和数据源。此技术支持更先进的推理，并通过生成式 AI 输出提供精确性、上下文信息和价值。引言人工智能已经成为组织推动效率、提高生产力和加快创新的核心。2022 年发布的 ChatGPT 开启了 AI 炒作周期，并使该技术成为全球董事会和政治议程的首要话题。ChatGPT 和 Google Bard 等对话生成式 AI 聊天机器人是变革性技术，可以通过自动执行各种组织任务来提高员工工作 效率。现在，各

3、组织正在确定这些技术在多个业务领域中表 现出的巨大潜力。他们在开发、运营和安全用例方面看到了 独特的优势，可以使用基于生成式 AI 的解决方案来编写软 件代码、创建仪表板并使用户能够通过自然语言查询数据。这些解决方案有望支持团队以创纪录的速度交付新的、更安全的应用程序和服务，从而帮助组织跟上数字创新的步伐。然而，虽然生成式 AI 具有明显优势，但是组织还需要应对 各种挑战和风险，包括可能出现的操纵和偏见。本报告探讨了这些挑战，并重点介绍技术领导者如何通过采用复合型 AI 方法来克服这些挑战，即团队组合多种数据模 式和不同类型的人工智能（例如生成式 AI、预测性 AI 和因 果关系 AI），以推

4、动实现快速、精确且值得信赖的解决方案 和自动化。2024 年 AI 发展状况|32024 年 AI 发展状况|4第 1 章AI 投资不断增加 随着数字创新不断加快，各组织正在增加对 AI 的投资，以提高生产力、自动执行任务、降低成本并跟上竞争的步伐。AI 具有巨大潜力，可为各种用例提高效率。组织的许多部门都将从 AI 提供的效率和洞察力中受益 从呼叫中心代理和软件工程师到高层管理人员。虽然许多组织刚刚才开始探索潜在业务用例的范围，但很多组织正在优先考虑对基于 AI 的工具和服务进行投资，以支持开发和运营团队。技术领导者期望 AI 实现的主要改进包括：软件部署和交付的速度 通过自然语言查询和助手

5、将数据分 析的访问范围扩大到非技术员工团队预测并主动解决影响服务的问题（例如，应用程序故障和安全漏洞）的能力 更快的事件响应 安全分析师的工作效率 93%89%88%88%79%2024 年 AI 发展状况|5技术领导者认为，投资生成式 AI 的首要任务如下：提升客户体验和加强客户支持加快软件开发速度提高 IT 运营效率提高应用程序的安全性34%26%22%18%83%的技术领导者表示，AI 已成为与云环境动态特性保持同步的必要条件。2024 年 AI 发展状况|6第 2 章AI 将改进组织流程 在提高开发、运营、安全和业务团队的工作效率方面，AI 发挥着巨大作用。它可以加快关键任务，例如编写

6、新的软件代码和提出错误修复建议。组织 还可以使用 AI 来减少应用程序漏洞管理中的手动操作，使团队能够实时 应对威胁，从而加强安全态势。这些 AI 应用程序使团队能够专注于更具战略性的高级别任务，例如规划新功能、构建更安全的软件架构以及提升客户体验。最终，这将使团队能够将更多时间用于推动创新，帮助组织预测并满足客户和最终用户的需求。近四分之三的 IT 运营、开发和安全团队计划使用 AI 来更加积极主动地开展工作。76%74%73%60%59%IT 运营团队 开发团队安全团队DevOps 团队业务团队2024 年 AI 发展状况|7在未来 12 个月内，技术领导者将加大对 AI 的投资，以支持以