技術發展和迭代一直都很快，報告指出，GenAI的性質讓它變得更快。重要的是，開發人員從一開始就提出了高質量的工作——曾經需要七到八次迭代的東西，現在需要在兩到三個新版本之后才能適應。

 

那么，這怎么可能奏效呢？該報告提供了一個跨行業廣泛適用的三步流程：創建數據護城河 - 繪制出數據及其工作流程，并確定將該系統開發為一個可以做出有用推斷的系統所需的成本，返回用戶想要的信息類型，然后，使用代理來加強用例 - 開發和迭代系統的UX，并組建一個AI團隊，以及測試準備情況 - 確保一切正常運行，并符合政府規定。

 

要做的事情很多，但它幾乎是每個企業的首要IT任務，因此企業的支持應該是充足的。

 

隨著谷歌宣布在其Bard聊天機器人中推出第一代Gemini模型，谷歌可能會在GenAI開發競賽中迎頭趕上。AI模型Gemini是多模式的，這意味著它可以同時識別和理解包括文本、代碼、音頻、圖像和視頻在內的不同類型的信息。谷歌的Gemini Ultra模型是最頂級的“高度復雜任務”模型，它是第一個在大規模多任務語言理解方面“超越人類專家”的AI。據谷歌稱，該模型測試了57門學科的世界知識和解決問題的能力，包括數學、歷史、醫學和倫理學。Gemini還可以理解和生成包括Python、Java和C++在內的編程語言的代碼。Bard今年早些時候的首次發布相當艱難，這款聊天機器人返回的答案不正確，理解非英語的問題也有困難。如果Gemini能夠像公司承諾的那樣表現，谷歌首次進入AI領域的平淡無奇的表現可能很快就會被遺忘。

 

由于GenAI是最熱門的技術，該領域的許多公司都在努力籌集資金。Replate擁有大量開源的GenAI模型庫，該公司宣布在B輪融資中籌集了4000萬美元，使其終身資金達到5800萬美元，這輪融資對該公司的估值為3.5億美元，由Andreessen Horowitz牽頭，Nvidia的風險投資部門NVentures、Heavybit、紅杉資本和Y Combinator參與其中。Replate的3萬名付費客戶包括Buzzfeed和Getty旗下的Unspash等公司，以及Character AI和Labelbox等初創公司使用Replate運行開源模型。Replate的領導人表示，他們正在滿足對各種開發人員的需求。

 

首席執行官Ben Firshman告訴《福布斯》：“人們更感興趣的是轉向開源模式，因為他們不想被困在一個可能會在某一時刻消失的專有平臺上。”

 

根據本周提交給監管機構的文件，馬斯克正尋求通過出售股權為其Xai平臺籌集總計10億美元的資金。馬斯克是OpenAI的聯合創始人之一，于2018年離開該平臺，今年7月創立了xAI，將其作為競爭對手，該公司的Grok聊天機器人上個月首次亮相，建立在一個大型語言模型的基礎上，該公司聲稱，通過訪問馬斯克擁有的社交網絡X，它可以實時了解世界。盡管xAI可能會被證明是AI聊天機器人領域的主要競爭對手，但更大的問題是，馬斯克能否從其他投資者那里籌集到這么多資金。畢竟，他是世界上最富有的人——福布斯估計他的凈資產為2449億美元——而且他有充足的資金來打造這家公司。馬斯克最近還對X(前身為Twitter)發表了攻擊性言論，疏遠了商界的許多大型參與者。目前尚不清楚投資者是否會對這款新的AI產品感興趣，特別是因為它的數據來自一個越來越以虛假信息和右翼陰謀論而聞名的平臺。

 

然而，在本周于新加坡舉行的2023年福布斯30歲以下亞洲峰會上，一個投資者小組表示，在AI領域工作的公司可能是明年最有可能獲得風險投資的公司。畢馬威10月份的一份報告顯示，2023年前9個月，風險投資資金下降27%，至770億美元，為四年來的最低點。總部位于新加坡的Insignia Ventures Partners的創始管理合伙人譚英蘭在會上表示：“明年的情況會更糟。”如今，考慮到高資本成本、日益加劇的地緣政治緊張局勢和全球經濟放緩等風險，投資者在投入資金之前會密切關注公司的盈利能力和公司治理。

 

在當今世界，數據對商業中的一切都是核心，包括職業體育。在上個月的福布斯CIO Next峰會上，福布斯撰稿人Peter High與美國國家橄欖球聯盟的首席數據和分析官Paul Ballew談論了數據是如何進入這項運動的。在加入NFL之前，Ballew在多家大公司從事數據和分析工作，包括加拿大雜貨巨頭Loblaws和福特汽車公司。

 

High：你正在考慮的組成群體非常多樣化，從球迷到球員，從贊助商到球隊高管，再到網絡。跟我談談你是如何看待如何管理這么多不同的成員，并以一種增值的方式利用數據的。

 

Ballew：如果我們認真學習如何管理數據，你必須將其作為橫向資產進行管理。你不能在豎井中管理數據。我們在聯盟做出的承諾是管理數據，無論是球員的健康和安全，還是足球或運營，當然還有球迷，這是我們最大的倡議，橫向管理。然后你根據你的商業伙伴的需求支持他們，無論是俱樂部、市場營銷、媒體等等。我們的結構是數據集中管理，然后我們的分析小組面對并支持業務，因為這是我們在業務中所要做的。我們是一個支持職能部門。歸根結底，我們必須有企業的背景、知識和參與度來推動消費，所以我們把這個模型應用到了足球上，這有一點不同，因為這32家俱樂部是獨立的實體，但有趣的是，當你滿足他們的需求時，當你在幫助他們優化運營方面提供價值時，無論是連接球迷還是改進游戲本身，需求仍然非常沉重。

 

你的最終目標是成為值得信賴的顧問，當你是值得信賴的顧問時，這就變得容易得多，因為你不需要坐在那里試圖說服人們利用這些能力。有一種自然的動力在發揮作用。

 

High：考慮到你提供的32個團隊的通用數據，決定哪些團隊最好使用這些數據的區別因素是什么？

 

Ballew：治理很重要，當我們想到治理，考慮到我們必須做些什么才能達到這個規模，30年前，鐘擺很大程度上依賴于分析方法。現在，鐘擺很大程度上依賴于數據，而且它的數據方面不僅僅是標準化，這不僅僅是數據質量的問題，數據的管理和使用方式也越來越重要。

 

無論你是談論AI還是其他應用程序，如果你不能正確管理數據，如果你不能正確地組織數據，如果你不能根據如何使用它，誰在使用它，你會在公司內部遇到各種風險，其中一些是合法的或監管的，其中一些是運營和品牌，其中一些是壓力，因此，在我們的情況下，有非常嚴格的治理，以及如何在俱樂部之間共享數據，它就在我的店里，我們必須非常認真地對待這一點，因為如果你和巨人隊分享噴氣機隊專有的球迷數據，你會從他們的所有者那里聽到他們的消息，所以你必須做好準備。

 

High：(在從事分析行業幾十年后)它如何引導你思考這對未來的就業意味著什么？

 

Ballew：我每天都試著集中精力學習一些我認為我們都必須學習的課程。第一個問題是，我們在解決什么問題？我的團隊喜歡聽我談論要完成的工作。要做的工作有哪些？我們如何才能讓他們做得更好？我們如何才能更有效地完成這些任務？

 

其次，在這段旅程中要謙虛，意識到當你早上起床時，你認為你已經解決了我們空間中已知的每一個方程，你錯了，因為壓力點就在那里。

 

我們總是說要聰明、善良和好奇心強。在我們的領域里，好奇的一面很重要。我從來沒有見過一個偉大的數據和分析從業者不對與他們相關的好奇心有一個健康的看法，因為你必須愿意不斷學習、成長和發展。每天，我都感到謙卑，從同事那里學到了一些東西，因為我們試圖以不同的方式解決這個方程。

 

如果我們把自己固定在這一點上，我認為這就是我們都繼續進步的地方，因為無論我們今天認為什么是我們領域最緊迫的挑戰，三年后都不會是我們領域最緊迫的挑戰。20年前，數據治理甚至不是一個概念，我們沒有數據架構師，我們沒有數據工程師，我們沒有數據科學，我們有市場研究專家，我們有預測者，我們有大量的計量經濟學專家和其他人，因此，領域將會發生變化，但它總是與你試圖做的事情聯系在一起：要完成的工作。

 

 

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