·GenAI將知識激活的成本推向零。信息技術將數據成本降至零，但使用數據創造價值仍然昂貴。GenAI將顛覆圍繞這些成本建立的市場，因為它可以按需以非人的規模將信息提煉成知識。任何企業都不能幸免于這種顛覆性的力量，自然語言只是冰山一角——代碼生成、材料發現(僅化學一項就是5.7萬億美元的行業)、建筑和工程規劃等。任何依賴它的人類知識或公司都不是遙不可及的。這也將對消費者產生巨大影響。

 

·GenAI結束了知識循環。GenAI創造了一個擴大知識的良性循環，這將提升對更多捕獲知識的需求，以推動GenAI。簡單地說，一家公司從GenAI中獲得的越多，它就越會傾心于它，投入更多的資金，希望獲取越來越多的知識，這開啟了一個循環，將加速GenAI在每一家公司的影響，這將為那些不適應的公司創造新的價值交付渠道、新的行業和巨大的威脅。GPT-3在一年前釋放了這個引擎，但它只是在加速，這將為下一代私人知識模式提供支持——圍繞、分開、向上，我們將繼續前進。

 

但是，僅僅因為這兩個現實影響到每個行業，并不意味著這種顛覆將平等地打擊每個公司。我們相信，影響將建立在利用知識創造商業價值的基礎上。例如：

 

·獲取高專業知識的公司將通過擴大創造價值，因為人類的專有技術“向左轉移”。這正是Forrester使用Izola所做的事情，Izola是面向客戶的GenAI研究工具。客戶來找我們的分析師是因為他們在多年的研究中積累了深厚的專業知識。我們正在利用Izola擴大這方面的知識，以便客戶能夠超越基礎，與我們的分析師接觸，解決他們面臨的更深層次的挑戰。另一個例子是，服務公司看到了GenAI放大其提供的人類價值的潛力。他們正在試驗GenAI，以支持重新架構整個技術堆棧，使用能夠吸收和提取大量IT服務管理和企業系統數據的模型。我相信，高專業水平的公司將看到人類的“專有技術”集中在價值創造管道的開始，而GenAI將以更自動化的方式向右分發知識。

 

·擁有大量數據和可重復流程的公司將把效率轉化為增長。我相信，每一家依賴于擁有大量數據的可重復流程的公司都會感受到這一點。在軟件開發中，代碼生成TuringBots只是個開始。在未來，人類將在大多數常規軟件的開發中監督機器人。另一個例子是谷歌DeepMind的GNOME，它已經預測了220萬種新材料的結構，其中700種正在創造和測試中。如果競爭對手沒有利用這樣的功能將效率提高一個數量級或更多，他們將無法跟上。領導者將利用這些節省下來的資金，并將人類人才重新用于新的價值生成。

 

·新的軟件和服務競爭對手將利用知識獲取和私有模式交付。圍繞知識周期建立新服務的機會是巨大的。GenAI模型可以處理不完美的數據，但你需要根據特定的用例調整其中的許多模型。供應商和合作伙伴將為你提供幫助。圖表數據庫的重要性將會上升，但數字化和鏈接數據并非易事，例如，為生命科學獲取和鏈接醫學研究信息的業務實際上尚未開發，需要新的想法、風險投資和技術創新來擴大可能的規模。

 

 

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