云数据库平台公司Couchbase发布了其第七次全球IT领袖年度调查的结果。
这项针对500名高级IT决策者的调查发现，由于企业希望利用人工智能和边缘计算等新技术，同时满足日益增长的生产力需求，2024年对IT现代化的投资将增加27%。对现代化和技术投资的需求非常明显： 59%的企业担心，如果不进行大量投资，企业的数据管理能力将无法满足 GenAI 的需求。有了正确的投资方法，企业就能更好地应对生产力挑战，满足终端用户不断改进的体验需求。
企业计划在 2024 年平均花费 3550 万美元用于 IT 现代化。其中超过三分之一将用于人工智能，2023-2024 年平均每家企业将在该技术上投入超过 2100 万美元，特别是在生成式人工智能（GenAI）上投入 670 万美元。这其中的驱动因素显而易见：快速原型开发和测试新创意、提高员工效率以及识别和利用新的业务趋势。然而，企业也认识到未来的挑战--从确保人工智能的有效和安全使用，到拥有足够的计算能力和数据中心基础设施。
"Couchbase产品与合作伙伴高级副总裁马特-麦克唐纳（Matt McDonough）说："企业已经进入人工智能时代，但到目前为止还只是触及表面。"我们调查的几乎每家企业都有在2024年使用GenAI的具体目标，如果使用得当，这项技术将成为应对企业面临的挑战的关键。从跟上终端用户对适应性应用程序的期望，到满足不断加速的生产力需求，GenAI 驱动的应用程序可以提供企业所需的灵活性和生产力。企业必须确保其数据架构能够应对 GenAI 的需求，因为如果不能高速访问准确、管理严密的数据，就很容易将个人和组织引向错误的道路"。
主要发现包括
- 企业对数据需求准备不足： 54%的企业没有制定适合 GenAI 的数据战略的所有要素。只有 18% 的企业拥有能够高效存储、管理和索引矢量数据的矢量数据库。对数据存储、访问和使用的控制能力；实时访问、共享和使用数据的能力；使用矢量搜索提高 GenAI 性能的能力；以及防止应用程序访问多个版本数据的综合数据库基础设施等使能能力，对于建立满足 GenAI 数据需求的战略至关重要。
- 对传统技术的依赖阻碍了现代化进程： 尽管对现代化的投资有所增加，但对无法满足新数字要求的传统技术的依赖等因素要么导致项目失败、延迟或缩减，要么导致项目无法实施。结果是平均每年浪费 400 万美元的投资，战略项目延误 18 周。
- 有针对性的支出： 受访者意识到投资可以帮助他们提高 GenAI 能力。73% 的受访者正在增加对人工智能工具的投资，以帮助开发人员更有效地工作，更快地创建新的 GenAI 应用程序，而 65% 的受访者表示，边缘计算对于启用新的人工智能应用程序至关重要--通过减少延迟以及将数据和计算能力放在一起。
- 匆忙采用人工智能的危险：64% 的受访者认为，大多数组织在不了解有效、安全地使用 GenAI 所需的条件的情况下就匆忙采用了 GenAI。令人担忧的是，这可能是通过削弱其他领域来实现的。26%的企业为实现人工智能目标而挪用了其他领域的开支，其中最常见的是IT支持和维护以及安全领域的开支。
- 应对生产率挑战：71% 的 IT 部门正面临着越来越大的压力，需要用更少的资源做更多的事情。平均而言，企业需要将生产率逐年提高 33%，才能保持竞争力。这就解释了为什么 98% 的受访者有在 2024 年使用 GenAI 的具体目标。
- 投资基础设施：60% 的受访者担心他们的组织是否有足够的计算能力和数据中心基础设施来支持 GenAI，而 61% 的受访者表示，他们的企业社会责任和环境责任意味着，除非基于更高效的基础设施，否则他们无法完全采用 GenAI。一些受访者可能没有意识到潜在的解决方案--66% 的受访者认为他们需要投资多个数据库才能获得支持 GenAI 的所有必要功能，尽管存在支持所有多用途访问需求的解决方案。
- 适应性是满足最终用户需求的关键： 61%的企业面临着不断为最终用户提供更好体验的压力，面向消费者的应用程序平均 19 个月就会落后于预期，面向员工的应用程序平均 20 个月就会落后于预期。为了应对这种情况，45% 的受访者表示，适应性--根据需要改变应用程序为用户提供的服务的能力--将成为应用程序最基本的属性。
"投资正确的数据管理和基础设施架构将有助于释放 GenAI 的变革潜力，"McDonough 继续说。"例如，企业不需要庞大、复杂的'万能'应用程序来提高生产率和满足期望，也不需要多个昂贵的数据库来满足其需求。能够使用 GenAI 增强特定最终用户体验的自适应应用程序同样有效，而且上市时间更短。而具备所有必要功能的现代多用途数据库将有助于尽可能精简架构和成本"。
