數字密度
其中一個轉變集中在數字密度上，你可以把幾乎任何大型企業的科技產業分為數字密度高或低的產業，高數字密度指的是在過去十年里已經投資將大部分房地產轉移到云中的公司。
2024年，人們將低數字密度的房產轉移到云端，這些公司已經轉移了可能轉移的東西。在獲得更多資金之前，剩下的部分將在那里保留相當長一段時間。盡管有大量房地產尚未進入云計算并踏上數字化轉型之旅，但現在資金緊張，而且可能會持續緊張。
企業現在沒有興趣在投資不足的領域進行大量投資，他們愿意進行更多的技術投資，以獲得更大的價值，但繼續為工作負載遷移到云中提供資金的興趣較小。
這是一種根本性的情緒轉變，不是讓IT現代化，這樣一家公司就可以從已經進行的投資中獲取價值。
資金決策制定者
GenAI帶來了圍繞做出技術投資決策的高管的情緒轉變，他們是決定這些投資潛在價值的人。
從歷史上看，投資的目標是創造效率。遷移到云端有效地減少了技術堆棧內部的摩擦，這些決策是以IT為基礎的，由一位首席執行官和首席財務官領導，要求董事會提供資金，以實施、現代化IT和遷移到云。
相比之下，GenAI允許一家公司以不同的方式行事，這些投資的價值不是根據效率來判斷的，相反，問題在于這項技術是否能為企業創造價值。
因此，越來越多地，GenAI資金決策由負責業務活動的部門預算持有人負責，他們是在做出前進決定之前需要有關技術的信息的高管，負責特定業務活動的業務領導者需要對如何使用GenAI有明確的愿景。
想一想云問題，這是過去十年IT投資的緊迫問題，這在很大程度上是一個技術問題：如何將應用程序放入云中。
但GenAI主要是一個商業問題，我們怎么才能使用它呢？我們如何才能使此工具提供業務價值？
多學科方法
GenAI的成功需要的不僅僅是人工智能專家或數據專家及其特定的專業知識，越來越明顯的是，要充分發揮GenAI的價值——甚至獲得任何價值——需要多學科的團隊。
這不僅僅是擁有可用的工具，擁有必要的信息，也不僅僅是個人知道如何使用工具。在哪里使用它必須與其他技術協同工作，才能產生預期的業務結果。
對于大多數企業來說，這是一個具有挑戰性的問題，大多數企業雇傭特定的技能組合，通常不會通過多學科團隊來解決問題。
例如，如果一家企業將GenAI工具應用于財務會計職能，團隊中的人需要了解財務和會計，他們還必須明白，這在企業內部是如何獨一無二地運作的，他們必須了解如何使用數據，他們還需要了解人工智能以及它如何與其他技術相配合，這樣他們才能成功地實施。
GenAI的實施之旅是一個多學科的旅程，它需要的不僅僅是特定的、高度專注的專業知識的組合。
這對于第三方服務提供商或技術服務組織、內部IT、外部咨詢、系統集成商等也是一個問題，目前使用的專家模式在多學科之旅中出現故障或往往難以實現。
如果第三方技術服務提供商想要參與圍繞GenAI的收入浪潮，他們必須重新考慮如何進入市場。
供應商和企業都認識到需要更多的投資，但他們希望對這些投資有一個清晰的視線，這表明CIO、CTO和企業正在對如何改變他們對2024年在哪里以及如何做出科技融資決策進行思考。
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