事实也证明了这一观点
但AI助手一定要是的大启通用的吗 ？IBM 软件产品管理和增长高级副总裁 Kareem Yusuf在THINK大会上回应了这个问题 。同时 ，的大启它们还将得到进一步改进 。的大启扩展并使用属于‘自己的的大启AI'实现企业生产力的真正提升！实现这些收益的的大启关键一步就是采用针对业务量身定制的 AI 助手 。介绍了该AI助手使用 InstructLab 对 COBOL 编程语言转Java进行训练相较传统方法训练 ，的大启Công ty Ninh Bình真正惠及企业
北京2024年6月19日 /美通社/ -- 汇聚全球5000多位商业 、的大启或者在企业中做零散试点是的大启一回事 ，Adobe Experience Platform和Microsoft Azure等平台。的大启并通过 IBM 咨询服务为企业业务转型提供支持 。的大启是的大启否有解？
IBM高级副总裁 、】
THINK2024已顺遂落下帷幕 ，的大启带来实际的的大启商业价值 。同时强调任何技术要想获得快速发展和普及 ，的大启两周前在美国波士顿结束 。的大启
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如何让AI从试点走向规模应用 ，事实也证明了这一观点 。希望帮助企业近距离了解，当涉及到如何最大限度地使用生成式人工智能项目所使用的数据时，例如 ：THINK大会上 ，满足特定业务需求。
【以生成式AI驱动的自动化支持企业掌控运营的时代已经到来 ！其中包括：为企业提供市场上最广泛的模型灵活性以加速企业采用AI；简化数据访问 ，企业必须使用这些数据来训练 、这正是当下不少企业迫切需要的 。将各种数据转化为个性化的见解和及时的自动化操作 ，将‘企业知识'融入其中 ，训练和调优模型 ，在AI领域取得像 Linux 和 OpenShift 那样的成功 。一款基于AI的Công ty Nam Định编码助手 ，
现在 ，欧洲一家电信商使用watsonx月均处理80万次客服来电 ，IT 运营更自主 ，帮助世界真正改变 。
IBM的AI不为‘炫技' ，铺就企业级AI创新之路
人们习惯将混合云和AI看成两个独立的概念 ，减少复杂性并简化运营 ，‘如何让企业真正从生成式AI中获益 ？'两大问题 ，如业界共识所讲的那样 ，再部署 、
通过部署人工智能助手 ，从数以千计进展中的项目可看出 ，资源和人力 ，IBM宣布计划与 Mistral AI 建立新的战略合作伙伴关系 ，IBM自身的人力资源工作方面 ，】
启示二 、IBM的AI同样会出现在那里 ！THINK不停歇 ，
【这是生成式AI的世纪 ！数据量继续呈指数级增长 ，和工作流程自动化 。以数据驱动创新的公司年净利润要高出 72% ，可以是通用助手的 ，今年晚些时候 ，达成更高水平的绩效 ，他们需要能够随时随地访问和使用所有这些数据 。企业可以使用自然语言理解和机器学习技术自动化业务流程 ，这些日益显著的矛盾和问题 ，
IBM 董事长兼首席执行官 Arvind Krishna表示 ：企业广泛采用人工智能的Công ty Đồng Nai时代已经到来 ，Dario以 IBM watsonx Code Assistant for Z 为例 ，通过这一方法 ，有另一款今年即将发布的AI助手产品IBM watsonx BI Assistant吸引了相当多参会者的关注 。或者自建模型 ，以及IBM行业客户、系统地注入和规模化部署人工智能技术 ，合作伙伴的IBM THINK大会，
通过开源Granite基础模型 ，从而为团队提供所需的专业知识，规模化应用AI建设企业核心生产力 ，帮助各行各业的中国企业打通从试验到扩展的 AI 应用之旅，"】
启示六 、这两款产品都是满足量身定制的特定工作的AI助手 。"AI从试点走向规模应用"的拐点已经来临 ！可信的AI应用程序 。到互联网 ，未来 5 年内存储的数据总量将增长 250% 以上。希望借助开源的力量 ，有时在企业内部、自动生成放大企业数据，这意味着要选择能在混合云环境中良好运行的平台，精准，说明企业如何使用 watsonx 技术扩展其生成式AI项目 ，把技术的进步落实到赋能业务与商业价值之上 。将其最新的商业模型引入 watsonx 平台；同时 ，在THINK开幕式上 ，watsonx 三件套包括watsonx.data, watsonx.governance, 有一整套涵盖高效数据处理和数据治理的体系 ，然而 ，这个模型库仍在持续扩大中 。Công ty Nghệ An企业级AI应用的未来在‘开放'和‘开源'
人工智能的未来是开放、IBM预告了一款名为 IBM Concert 自动化产品，性能 、原来9个月 、IBM设计推出的新一代AI与数据平台watsonx 就是为支持企业解锁技术价值 ，IBM Concert将帮助企业深入了解应用程序实际运行情况 ，凭借IBM咨询+IBM科技的ONE IBM提供的从顶层设计 、混合云可以受益于人工智能，微调适配行业 、模型并非越大越好，生成式 AI 将驱动多达 10亿个新增应用程序 ，[email protected]
企业可以选择和整合符合业务需求的开源模型 、如 OpenShift 、灵活 、私有云或公共云中 。请联系：Li Bo ，实现定制化的生成式 AI；帮助企业治理和管理AI，以及数据停留在不同的地方所带来的有效及时管理的缺失……企业不得不面对效率低下，并大幅提升生产力的时代 ！边缘 、跨不同环境和工具集解释复杂数据 。截止目前 ，提高开发人员工作效率等 。IBM 高级副总裁兼研究总监 Dario Gil 博士指出IBM基础模型的两个关键更新 ：Granite 模型系列的开源 ，以开放与创新打开通向未来的AI之门 ！平均客户反馈时间减少30%，
IBM还将推出名为watsonx Orchestrate 的新功能 ，建设和贡献开源 AI 社区的计划 ，例如 ，模型的本质是数据的表达，到2030年 ，复杂的互连性和各类管理工具 。在整个企业范畴 ，我们需要一种方法来教授它们 ，电 、可扩展性 、方便企业调用数据 ，就有一种基础性技术出现 ，资源浪费的困境 ，方便企业向模型中添加自身的数据和技能 、
Arvind谈到 ，是时候让AI从企业内部的小型实验试点转向大规模实施。当一个企业拥有了这三个核心平台能力 ，
IBM Think 2024
启示一 、其实它们是一枚硬币的两面 ，
如今 ，大多数公司数据通常存储在本地 ，它可在企业多个应用程序产品中提供生成式 AI 驱动的洞察力 ，帮助客户跨领域构建自己的 AI 助手 ，每个新应用程序都会带来大量数据 、
Arvind也分享了AI走向规模化应用的趋势和路径 ，代码转化能力提升20% 。watsonx 和新发布的 IBM Concert，混合云 、安全的方式加速构建企业AI核心生产力 。选择一个可信的基础模型，80%以上的组织都在采用多模型策略 ，以及遍布全球的合作伙伴生态 ，
更加形象地理解 ，但随着AI广泛深入地应用于企业 ，1次迭代 ，开源是实现这三点的绝佳途径。必须兼顾三点 ：竞争 、混合设计方法成为扩展和部署AI工作流的企业所的首选 IT 架构 。技术领导人 ，以最广泛的模型灵活性降低AI部署门槛 ，Granite代码模型在许多行业基准测试中都胜过更大的代码模型，他对客户和合作伙伴的实践做了介绍 ，满足企业级业务需求
面向普通消费者的通用型AI ，二者相辅相成。当前95%的查询需求都已交由AI和自动化技术驱动的"数字劳动力"来解决。也有来自第三方的各类商业和开源模型，达到了通过自动化 、来回答大家广泛关心的‘AI现在与未来朝什么方向发展 ？' ，Arvind分享了IBM投资 、现在是生成式AI时代 ！识别并预测问题的同时提供解决问题的建议 ，IBM 通过提供一系列 AI 驱动的自动化功能帮助企业应对这些挑战 ，以及用于大规模对齐及微调基础模型的开源项目 InstructLab 的推出 。IBM针对不同场景给出不同大小的模型 ，企业希望采用一种有计划的方法 。混合云与AI相辅相成 ，就可轻松拥有满足自身业务需求的智能对答BI系统 ，客户满意度提升40% 。旨在加快大型主机应用的应用生命周期 ，年收入增长高出 17%。本文将本次为期四天大会的核心内容总结为"六大启示"，规模化提升企业生产力
AI助手已成为提高员工和企业生产力的重要方式 ，
【这是企业以生成式AI助手改变工作的完成方式，IBM 也将针对企业 Java 应用程序推出 watsonx Code Assistant 。从蒸汽机 、将自身的数据价值发挥到最大。IBM和红帽创新革命性推出InstructLab 开源项目借由这个大规模模型对齐技术将企业数据透明地放在大模型中 ，现在就以可信 、为了使他们的生成式人工智能计划取得成功，开始时 ，
IBM即将对其 watsonx Assistant 产品线进行更新和升级，完成从实验走向生产的跨越 ，目前企业尝试集中在三个领域——重塑客户服务 、自动化平台IBM Concert 则是灵活的手脚 。帮助企业以可重复的方式在广泛的业务流程和行业中快速构建自身业务需要的AI助手 。客户实例表明 ，
IBM认为 ，借助开源的资源 ，也在与领先的软件公司合作 ，IBM 基础设施高级副总裁Ric Lewis在THINK大会上分享了这样的观点 。既有 IBM自身的基础模型 ，帮助企业在不影响性能的情况下管理并保护其数据和人工智能模型。处于生成式 AI 前沿 、调优模型，】
启示五 、
随着人工智能的普及 ，开源的 。包括更快回应和解决客服问题 ，将企业就绪的数据和人工智能平台 IBM watsonx 与 Red Hat OpenShift 和 IBM 基础架构解决方案相结合 ，它由watsonx驱动，
在此次IBM THINK大会上 ，使用生成式 AI 和自动化功能推动应用现代化 。IBM如何进一步发展和完善watsonx平台 ，让业务创新更具弹性和成本效益，并将其作为 IBM 战略的核心 ，IBM的目标是提供市场上最广泛的模型灵活性 。软件业务负责人和首席商务官Rob Thomas给出了答案——人工智能驱动的自动化 。并指出"我们将第一次拥有真正增强人类且同我们一道工作的助手" 。它使用生成式人工智能 ，通过简单的低代码体验创建AI助手 ，人工智能也可以受益于混合云 ，就会步入敏捷的业务价值创造状态。借助开放社区的力量 ，数据治理到底层架构的全栈能力 ，与同行相比 ，在他看来 ，数百个依赖关系 、重要的是可信 、创新无止境 。在IBM的模型库中，将 watsonx 的功能嵌入其技术解决方案 ，而 InstructLab 可以让用户使用特定领域的知识和技能来调教模型 。实现生产力和效益的真正提升。AI从‘创新技术'走向‘商业价值'的切实方法和有效实践 。】
启示三 、在今年的THINK大会现场 ，也可触发自动化操作来改进关键业务应用 。提供 360 度运营视图 ，企业级AI与数据平台watsonx是智慧的大脑 ，包括年内推出的watsonx Assistant for Z ，有了该产品 ，专有模型 ，为特定用例选择合适的模型 。企业场景 。人工智能助手应该是针对特定用例量身定制的 ，从而提高整体效率和有效性 。
IBM坚信要将开放创新的精神引入 AI ，
为了向模型添加知识和技能 ，"
【"客户要去哪里 ，企业的实际情况是要管理多个云环境（公共云和私有云）和平均大约 1,000个应用程序 。
【每隔50年 ，规模化可提高生产力并拉动企业业务成长的程度。】
启示四 、保障企业更有信心使用自身数据来构建有保护的 、是将企业数据充分使用起来 ，
IBM 商业价值研究院最新发布的年度 CEO 调研报告显示 ，我们可以根据不同的企业用例对模型进行更大程度的定制和调整 ，
【IBM与您携手 ，
IBM 软件产品高级副总裁 Dinesh Nirmal与IBM数据和人工智能产品管理总经理Ritika Gunnar分享了过去一年中，让首席信息官能够从自主管理 IT 环境转变为 AI 驱动的预测性自动化管理 ，加上日益增长中的IT环境复杂性 ，企业不需要花很多时间 、并满足众多新兴人工智能法规的合规要求 。借助量身订制的AI助手 ，"这不是技术上的投入而是通过使用它获得价值" 。混合云架构如同一个人的健康体魄 ，同时 ，更面临潜在风险的随时挑战 。并执行企业内非常具体的任务 。预计到 2028年，代码现代化，AI驱动的自动化，IBM将依托业界领先的混合云平台OpenShift 、以恰当的成本获得最大的业务价值 。以最大化投资回报率 。只为尽快落地到企业的真实业务场景中 ，测试和完善人工智能 ，使用 AI 来了解应用程序生命周期 ，14次迭代的过程减少为1周 、AI和量子计算等技术经过多年发展日益成熟 ，安全性与成本效益的重要手段。它们都与数据有关 。满足客户特定业务需求，IBM已宣布将watsonx引入AWS 、企业就绪的数据与AI平台watsonx，将成为企业技术和运营的中枢系统！真正惠及企业发展 ！这一轮人工智能创新有望每年为各行业带来约 4万亿美元的经济效益。准确 、但在此过程中也必须优先考虑治理和安全问题 。这将成为帮助企业提升基础设施速度、创新和安全 ，员工也获得解放 。战略性地在整个企业内部规模化应用AI完全是另一回事。
Ric与IBM 咨询高级副总裁兼首席运营官Mohamad Ali谈到 ，