乔布斯曾经把电动机比作新技术的民主化。当电动机刚被发明出来的时候，它只能在工厂里大规模生产。它们有很好的应用，但需要大量的资源来维护，从复杂的皮带和滑轮到熟练的机械师团队。要产生真正持久的影响是难以控制的。在发展过程中，这些大型电动机被缩小为小马力电动机，并进入每个家庭。
生成式人工智能（GenAI）正处于类似的十字路口，我们将看到这种新兴技术的扩散，它将被应用于几乎所有可能的用途。Alteryx的一项调查发现，近80%的受访者已经看到了GenAI在实现其组织目标方面的好处，同时预测他们的组织对GenAI的使用将在未来3年内从32%增加到53%。
GenAI被认为是许多企业应对挑战的解决方案。希望大规模实现数据和分析民主化的企业发现，GenAI被证明是富有成效的。原因是人工智能通过提高企业分析工具的可用性，然后以一种大众可消费的方式演进，从而增强了企业分析工具。
GenAI如何帮助释放企业分析的全部潜力。要做到这一点，重要的是要了解许多组织在分析民主化方面面临的障碍。
确定障碍
实现企业范围内的分析对于增强员工的能力至关重要——尤其是那些通常不具备深厚数据技能的业务人员。为了在竞争日益激烈的市场中取胜，各行各业的领导者都需要做出非常明智的决策。这说起来容易做起来难。对大多数人来说，这些可以归结为三个关键挑战:
人员：企业通常没有足够的数据科学家、人工智能或分析专家来满足对整个业务层面所需见解的需求。
系统：通常情况下，企业受到竖井和遗留系统的限制，这些系统难以跟上现代业务问题的步伐。
数据：不断增加的复杂性和数据量使得企业要最大化其价值变得更具挑战性。有意义地使用数据往往是一个缓慢、痛苦和效率低下的过程，往往会留下一个未开发的可用数据的金矿。
利用GenAI提高效率
好消息是，GenAI可以在克服这些挑战方面发挥变革性作用。可以利用它使所有业务领域中的更多人在日常决策中使用分析。
GenAI使分析工具更容易使用，因为它能够结合自然语言界面，基本上允许用户使用基本的自然语言来执行复杂的任务。几年前，分析任务只能用代码来执行——这是一项需要特定技术专长的技能，需要花费数年时间才能真正掌握。然后，可视化工具使分析更容易获得。现在，GenAI通过使用户能够轻松地提出自然语言问题来执行分析任务，进一步改变了这种模式。
我们还看到了在整个数据分析生命周期中提高自动化质量的巨大收益。人工智能工具不仅可以翻译自然语言。通过熟悉各种编码语言和数据格式，人工智能可以成为一个强大的自动化工具，可以将企业陈述的期望快速转换为执行系统，而无需手动处理复杂的工具。
平衡GenAI与统一分析方法
与每一项新兴技术一样，GenAI也面临着一些挑战、风险和限制。这包括对数据隐私、过高成本、幻觉或产生虚假信息的担忧。
平衡GenAI的好处和潜在挑战的关键是找到一个解决方案或平台，该解决方案或平台包含能够控制这些挑战的不同机制，并遵循负责任的人工智能原则。包括使AI输出可信和可靠的即时工程技术，以及确保数据治理的数据和元数据管理功能。此外，分析是实践负责任的人工智能的完美领域，因为了解组织数据形状的领域专家分析师总是在场，了解询问结果。有了这样的企业级防护措施，企业就可以真正利用GenAI的潜力，从数据中创造新的价值。
GenAI在扩展和优化企业分析方面的影响是显而易见的。当与受治理的企业级解决方案和优先考虑数据及分析民主化访问的整体方法相结合时，公司可以更好地利用GenAI，并释放其全部潜力，以推动更好、更明智的业务成果。