2024 年 AI 發(fā)展?fàn)顩r -采用 AI 面臨的挑戰(zhàn)和組織成功的關(guān)鍵策略

內(nèi)容介紹AI投資不斷增加AI將改進(jìn)組織流程AI對控制多云復(fù)雜性至關(guān)重要6dynatrace研究方法最大限度降低AI風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)務(wù)之急研究方法AI將產(chǎn)生廣泛的組織影響結(jié)束語附錄：全球數(shù)據(jù)匯總Dynatrace與眾不同之處行業(yè)視角技術(shù)成為全球董事會和政治議程的首要話題。這些解決方案有望支持團(tuán)隊(duì)以創(chuàng)紀(jì)錄的速度交付6dynatraceAIAI類型據(jù)的模式對未來事件進(jìn)行預(yù)測。戶自然語言查詢的其他類型的內(nèi)容。息和價(jià)值。AI投資不斷增加技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者期望AI實(shí)現(xiàn)的主要改進(jìn)包括：93%89%88%88%79%軟件部署和交付的速度更快的事件響應(yīng)通過自然語言查詢和助手將數(shù)據(jù)分析的訪問范圍擴(kuò)大到非技術(shù)員工團(tuán)隊(duì)預(yù)測并主動(dòng)解決影響服務(wù)的問題安全分析師的工作效率6dynatrace2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|4提升客戶體驗(yàn)和加強(qiáng)客戶支持加快軟件開發(fā)速度提高應(yīng)用程序的安全性18%18%34%22%26%境動(dòng)態(tài)特性保持同步的必要條件。6dynatraceAI將改進(jìn)組織流程60%60%59%近四分之三的IT運(yùn)營、開發(fā)和安全團(tuán)隊(duì)計(jì)劃使用AI來更加積極主動(dòng)地開展工作。2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|654%使用戶能夠構(gòu)建互動(dòng)式查詢以進(jìn)行分析使用戶能夠創(chuàng)建新的自動(dòng)化工作流程32%54%使用戶能夠構(gòu)建互動(dòng)式查詢以進(jìn)行分析使用戶能夠創(chuàng)建新的自動(dòng)化工作流程32%在未來12個(gè)月內(nèi)，技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者將加大對AI的投資，以支持以下領(lǐng)域：通過自動(dòng)生成代碼加快開發(fā)速度通過自動(dòng)生成代碼加快開發(fā)速度使用戶能夠輕松定制儀表板使用戶能夠輕松定制儀表板48%通過預(yù)測影響服務(wù)的問題并使團(tuán)隊(duì)能夠主動(dòng)解決這些問題，通過預(yù)測影響服務(wù)的問題并使團(tuán)隊(duì)能夠主動(dòng)解決這些問題，降低運(yùn)營支持成本43%6dynatrace2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|7技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者表示，AI對以下開發(fā)、安全和運(yùn)營用例的成功至關(guān)重要：63%63%自動(dòng)執(zhí)行復(fù)雜的運(yùn)營任務(wù)消除錯(cuò)誤警報(bào)和驗(yàn)證消除錯(cuò)誤警報(bào)和驗(yàn)證代碼部署的手動(dòng)工作6dynatrace2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|8AI對控制多云復(fù)雜性至關(guān)重要成的海量數(shù)據(jù)。的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者表示，的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者表示，AI技術(shù)支持的問題預(yù)防和修復(fù)對管理多云復(fù)雜性至關(guān)重要88%87%6dynatrace2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|96dynatrace73%73%73%73%件數(shù)據(jù)中生成洞察力技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)增加AI投資，以支持以下用例：81%81%*這包括混合云和多云環(huán)境中的用戶行為、轉(zhuǎn)化率和情緒分析數(shù)據(jù)。2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|1095%創(chuàng)建代碼可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露以及知識產(chǎn)權(quán)的不當(dāng)或非法使用98%93%95%創(chuàng)建代碼可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露以及知識產(chǎn)權(quán)的不當(dāng)或非法使用98%93%最大限度降低AI風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)務(wù)之急95%95%狀態(tài)的數(shù)據(jù)和關(guān)于未來的準(zhǔn)確有益****基于全部樣本庫中較小的一部分2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|11AI將產(chǎn)生廣泛的組織影響數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。更復(fù)雜的用例需要組合多種類型的AI和不同數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)持久的業(yè)務(wù)價(jià)值。6dynatrace的組織已因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能所招聘的職位和技能2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|1289%86%提高AI攝取信息的準(zhǔn)確性89%86%提高AI攝取信息的準(zhǔn)確性和質(zhì)量87%團(tuán)隊(duì)技能或培訓(xùn)86%增強(qiáng)AI提供的解決方案的可解釋性86%用作模型訓(xùn)練和提示工程輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者確定影響AI成功采用的主要挑戰(zhàn)如下：控制監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)82%82%消除偏見6dynatrace2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|13Dynatrace與眾不同之處2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|14研究方法請參閱全球數(shù)據(jù)摘要附錄。2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|15行業(yè)聚焦2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|16金融服務(wù)零售6dynatrace2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|17政府理多云復(fù)雜性至關(guān)重要。運(yùn)輸6dynatrace2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|18軟件和數(shù)字服務(wù)軟件和技術(shù)公司受訪者也率先采用AI和自動(dòng)化技術(shù)6dynatrace2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|19全球數(shù)據(jù)匯總區(qū)域重點(diǎn)介紹2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|20技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者期望AI實(shí)現(xiàn)的主要改進(jìn)包括：軟件部署和交付的速度88%88%團(tuán)隊(duì)預(yù)測并主動(dòng)解決影響服務(wù)的問題的能力，例如應(yīng)用程序故障和安全漏洞86%通過自然語言查詢和助手將分析的訪問范圍擴(kuò)大到非技術(shù)員工84%82%動(dòng)態(tài)特性保持同步?92%的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者表示，如果其他類型的AI提示能夠*基于數(shù)據(jù)樣本中較小的一部分2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|21技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為影響AI成功采用的主要因素如下：?86%的組織已因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能團(tuán)隊(duì)技能或培訓(xùn)94%控制監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)92%90%90%增強(qiáng)AI提供的解決方案的可解釋性82%用作模型訓(xùn)練和提示工程輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量82%80%2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|22墨西哥技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者期望AI實(shí)現(xiàn)的主要改進(jìn)包括：通過自然語言查詢和助手將分析的訪問范圍擴(kuò)大到非技術(shù)員工92%軟件部署和交付的速度90%團(tuán)隊(duì)預(yù)測并主動(dòng)解決影響服務(wù)的問題的能力，例如應(yīng)用程序故障和安全漏洞82%80%72%速度和動(dòng)態(tài)特性保持同步?98%的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者表示，如果其他類型的AI提示能夠*基于數(shù)據(jù)樣本中較小的一部分2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|23??4%的組織計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能墨西哥技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為影響AI成功采用的主要因素如下：?96%的組織已因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能96%團(tuán)隊(duì)技能或培訓(xùn)92%90%88%增強(qiáng)AI提供的解決方案的可解釋性88%用作模型訓(xùn)練和提示工程輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量86%控制監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)84%2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|24英國技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者期望AI實(shí)現(xiàn)的主要改進(jìn)包括：軟件部署和交付的速度92%團(tuán)隊(duì)預(yù)測并主動(dòng)解決影響服務(wù)的問題的能力，例如應(yīng)用程序故障和安全漏洞92%通過自然語言查詢和助手將分析的訪問范圍擴(kuò)大到非技術(shù)員工90%87%速度和動(dòng)態(tài)特性保持同步*基于數(shù)據(jù)樣本中較小的一部分2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|25??48%的組織計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能英國技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為影響AI成功采用的主要因素如下：?46%的組織已因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能團(tuán)隊(duì)技能或培訓(xùn)93%增強(qiáng)AI提供的解決方案的可解釋性92%控制監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)90%87%用作模型訓(xùn)練和提示工程輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量85%2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|26法國技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者期望AI實(shí)現(xiàn)的主要改進(jìn)包括：軟件部署和交付的速度93%92%通過自然語言查詢和助手將分析的訪問范圍擴(kuò)大到非技術(shù)員工90%89%團(tuán)隊(duì)預(yù)測并主動(dòng)解決影響服務(wù)的問題的能力，例如應(yīng)用程序故障和安全漏洞88%速度和動(dòng)態(tài)特性保持同步?94%的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者表示，如果其他類型的AI提*基于數(shù)據(jù)樣本中較小的一部分2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|27??32%的組織計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能法國技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為影響AI成功采用的主要因素如下：?64%的組織已因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能用作模型訓(xùn)練和提示工程輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量94%團(tuán)隊(duì)技能或培訓(xùn)94%增強(qiáng)AI提供的解決方案的可解釋性86%85%控制監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)83%82%79%2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|28德國技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者期望AI實(shí)現(xiàn)的主要改進(jìn)包括：軟件部署和交付的速度93%通過自然語言查詢和助手將分析的訪問范圍擴(kuò)大到非技術(shù)員工93%89%86%團(tuán)隊(duì)預(yù)測并主動(dòng)解決影響服務(wù)的問題的能力，例如應(yīng)用程序故障和安全漏洞82%速度和動(dòng)態(tài)特性保持同步?98%的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者表示，如果其他類型的AI提示能夠*基于數(shù)據(jù)樣本中較小的一部分2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|29??25%的組織計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能德國技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為影響AI成功采用的主要因素如下：?74%的組織已因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能團(tuán)隊(duì)技能或培訓(xùn)95%用作模型訓(xùn)練和提示工程輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量94%89%增強(qiáng)AI提供的解決方案的可解釋性88%87%控制監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)83%2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|30意大利技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者期望AI實(shí)現(xiàn)的主要改進(jìn)包括：軟件部署和交付的速度93%通過自然語言查詢和助手將分析的訪問范圍擴(kuò)大到非技術(shù)員工93%團(tuán)隊(duì)預(yù)測并主動(dòng)解決影響服務(wù)的問題的能力，例如應(yīng)用程序故障和安全漏洞88%87%速度和動(dòng)態(tài)特性保持同步?94%的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者表示，如果其他類型的AI提*基于數(shù)據(jù)樣本中較小的一部分2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|31??37%的組織計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能意大利技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為影響AI成功采用的主要因素如下：?60%的組織已因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能團(tuán)隊(duì)技能或培訓(xùn)94%89%用作模型訓(xùn)練和提示工程輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量88%控制監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)86%86%增強(qiáng)AI提供的解決方案的可解釋性85%79%2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|32西班牙技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者期望AI實(shí)現(xiàn)的主要改進(jìn)包括：軟件部署和交付的速度92%通過自然語言查詢和助手將分析的訪問范圍擴(kuò)大到非技術(shù)員工86%85%84%團(tuán)隊(duì)預(yù)測并主動(dòng)解決影響服務(wù)的問題的能力，例如應(yīng)用程序故障和安全漏洞80%速度和動(dòng)態(tài)特性保持同步?98%的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者表示，如果其他類型的AI提示能夠*基于數(shù)據(jù)樣本中較小的一部分2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|33??25%的組織計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能西班牙技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為影響AI成功采用的主要因素如下：?72%的組織已因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能控制監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)89%89%增強(qiáng)AI提供的解決方案的可解釋性84%83%82%用作模型訓(xùn)練和提示工程輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量80%團(tuán)隊(duì)技能或培訓(xùn)79%2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|34瑞典技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者期望AI實(shí)現(xiàn)的主要改進(jìn)包括：軟件部署和交付的速度92%團(tuán)隊(duì)預(yù)測并主動(dòng)解決影響服務(wù)的問題的能力，例如應(yīng)用程序故障和安全漏洞90%88%通過自然語言查詢和助手將分析的訪問范圍擴(kuò)大到非技術(shù)員工84%速度和動(dòng)態(tài)特性保持同步?95%的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者表示，如果其他類型的*基于數(shù)據(jù)樣本中較小的一部分2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|35??20%的組織計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能瑞典技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為影響AI成功采用的主要因素如下：?76%的組織已因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能增強(qiáng)AI提供的解決方案的可解釋性94%用作模型訓(xùn)練和提示工程輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量94%88%控制監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)86%團(tuán)隊(duì)技能或培訓(xùn)84%82%2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|36比荷盧經(jīng)濟(jì)聯(lián)盟技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者期望AI實(shí)現(xiàn)的主要改進(jìn)包括：軟件部署和交付的速度96%通過自然語言查詢和助手將分析的訪問范圍擴(kuò)大到非技術(shù)員工94%團(tuán)隊(duì)預(yù)測并主動(dòng)解決影響服務(wù)的問題的能力，例如應(yīng)用程序故障和安全漏洞90%86%80%速度和動(dòng)態(tài)特性保持同步?94%的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者表示，如果其他類型的AI提*基于數(shù)據(jù)樣本中較小的一部分2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|37??24%的組織計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)因AI比荷盧經(jīng)濟(jì)聯(lián)盟技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為影響AI成功采用的主要因素如下：?74%的組織已因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能用作模型訓(xùn)練和提示工程輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量94%94%團(tuán)隊(duì)技能或培訓(xùn)92%86%84%控制監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)82%增強(qiáng)AI提供的解決方案的可解釋性78%2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|38技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者期望AI實(shí)現(xiàn)的主要改進(jìn)包括：軟件部署和交付的速度90%84%團(tuán)隊(duì)預(yù)測并主動(dòng)解決影響服務(wù)的問題的能力，例如應(yīng)用程序故障和安全漏洞84%通過自然語言查詢和助手將分析的訪問范圍擴(kuò)大到非技術(shù)員工83%速度和動(dòng)態(tài)特性保持同步?93%的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者表示，如果其他類型的*基于數(shù)據(jù)樣本中較小的一部分2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|39?15%的組織計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)因AI?15%的組織計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)因AI技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為影響AI成功采用的主要因素如下：?81%的組織已因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能89%87%82%團(tuán)隊(duì)技能或培訓(xùn)控制監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)79%增強(qiáng)AI提供的解決方案的可解釋性77%用作模型訓(xùn)練和提示工程輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量77%2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|40澳大利亞技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者期望AI實(shí)現(xiàn)的主要改進(jìn)包括：軟件部署和交付的速度94%團(tuán)隊(duì)預(yù)測并主動(dòng)解決影響服務(wù)的問題的能力，例如應(yīng)用程序故障和安全漏洞92%90%通過自然語言查詢和助手將分析的訪問范圍擴(kuò)大到非技術(shù)員工86%63%速度和動(dòng)態(tài)特性保持同步?95%的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者表示，如果其他類型的*基于數(shù)據(jù)樣本中較小的一部分2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|41??29%的組織計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能澳大利亞技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為影響AI成功采用的主要因素如下：?41%的組織已因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能92%90%增強(qiáng)AI提供的解決方案的可解釋性90%用作模型訓(xùn)練和提示工程輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量89%團(tuán)隊(duì)技能或培訓(xùn)79%控制監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|42技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者期望AI實(shí)現(xiàn)的主要改進(jìn)包括：97%軟件部署和交付的速度92%團(tuán)隊(duì)預(yù)測并主動(dòng)解決影響服務(wù)的問題的能力，例如應(yīng)用程序故障和安全漏洞92%通過自然語言查詢和助手將分析的訪問范圍擴(kuò)大到非技術(shù)員工86%83%速度和動(dòng)態(tài)特性保持同步?97%的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者表示，如果其他類型的A*基于數(shù)據(jù)樣本中較小的一部分2024年AI發(fā)展?fàn)顩r|43??27%的組織計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為影響AI成功采用的主要因素如下：?65%的組織已因AI而調(diào)整所招聘的職位和技能用作模型訓(xùn)練和提示工程輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量93%增強(qiáng)AI提供的解決方案的可解釋性90%87%團(tuán)