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2033年生成式AI在知識管理市場將達到52億美元商機

根據Market.us的報告,全球生成式AI在知識管理市場的規模預計將從2023年的1.773億美元增長到2033年的52.022億美元,年均增長率(CAGR)為40.2%(2024年至2033年預測期)。

生成式AI正在革新知識管理,通過自動化創建、組織和分發信息,促使各平台間的協作更加高效。這項技術提升了組織捕捉隱性知識並將其轉換為明確、可訪問格式的能力,支持即時決策和問題解決,通過從海量數據集中生成洞察並以易於理解的形式呈現。生成式AI在知識管理中的應用包括自動內容創建、大型文檔摘要及從非結構化數據中生成知識庫。

隨著企業尋求利用AI提升競爭優勢,生成式AI在知識管理市場的需求快速增長。這一增長受到動態知識庫和改進決策過程需求增加的驅動。在IT、醫療和金融等行業中,生成式AI的應用尤為廣泛,這些行業利用AI系統提升運營效率、客戶服務和合規管理。該市場特徵是眾多初創公司和既有企業將AI能力融入其產品中,專注於可擴展性、安全性以及與現有IT基礎設施的整合。

 

生成式AI在知識管理中的需求正在不斷攀升,這是由於企業每日生成的龐大數據和信息量,迫使它們需要更有效地進行管理。這項AI技術增強了知識的積累、處理和檢索方式,成為企業優化決策和創新的寶貴工具。

通過自動化和個性化內容策劃,生成式AI促進了更有洞察力的分析和更好的信息分發,確保相關知識能夠在整個組織內獲得。更進一步的是,生成式AI能夠生成類似人類的文本和見解,使企業在擴展其知識管理工作時,不需要成比例地增加人力,這使它成為當今信息密集型、快速變動的工作環境中的關鍵資產。

推動生成式AI在知識管理中增長的幾個關鍵因素包括技術進步,特別是在深度學習和神經網絡架構方面的突破。這些改進提高了AI執行自然語言處理和決策的能力,而這些正是知識管理應用中至關重要的任務。此外,向雲端平台的過渡也支持了這一增長,因為這些平台提供了可擴展性、成本效益和易於整合的優勢,讓先進的AI工具能夠被更多企業所使用。

生成式AI在知識管理市場中充滿機會,特別是在開發自動化內容生成等能力方面,這在各行各業中日益受到青睞,用於生成大量、高品質的定制內容。隨著企業不斷要求更高效地處理大量信息並改善決策過程,生成式AI的角色將顯著擴展。轉向更先進的多模態模型,這些模型能夠處理並生成多樣的數據類型,也為該領域的創新和應用開辟了新的道路。

關鍵要點

  1. 市場規模預測:全球生成式 AI 在知識管理市場預計將從2023年的1.773億美元增長至2033年的52.022億美元,年均增長率(CAGR)達到40.2%。

  2. 雲端與本地部署:2023年,雲端部署領域在市場中佔主導地位,超過了本地部署領域的市場份額。

  3. 中小型企業領先:在2023年,中小型企業(SMEs)在市場份額上領先大企業,成為主要市場推動力。

  4. 內容生成應用領先:在各種應用領域中,內容生成在2023年占據市場主導地位,超過了其他應用,如文件摘要、問答系統和知識發現。

  5. 醫療行業領先:在行業縱向領域中,醫療行業在2023年占據市場領先地位,超過了銀行、金融服務及保險(BFSI)、零售與電子商務以及IT和通信等領域。

  6. 北美市場領先:在地理區域上,北美在2023年占據市場的主導地位,佔市場份額的40%以上,並創造了7092萬美元的收入。

生成式 AI 在知識管理領域的統計數據

  • 市場增長預測:生成式 AI市場預計將從2023年的135億美元增長至2033年的2558億美元,年均增長率(CAGR)達到34.2%。
  • HR與業務領袖的採用:約86%的HR和業務領袖目前正在將生成式AI納入他們的營運策略中。
  • 知識保留的重要性:根據2023年德勤研究,87%的組織認識到知識保留的重要性,但只有42%擁有正式的策略。
  • 使用者年齡分布:約65%的生成式AI使用者為千禧世代或Z世代,其中72%為在職員工。
  • 技術掌握情況:接近60%的使用者表示他們已經在掌握這項技術的道路上。
  • Z世代的使用情況:70%的Z世代報告使用生成式AI,其中52%信任該技術有助於做出明智的決策。
  • 使用增長:52%的使用者表示隨著時間推移,他們對生成式AI的使用有所增加。
  • 自動化與溝通:75%的使用者正在利用生成式AI來自動化任務並增強工作中的溝通。
  • 娛樂與學習:38%的使用者將生成式AI用於娛樂,34%用於學習感興趣的話題。
  • IT專業人士的觀點:92%的IT專業人士認為自動化對處理常規任務和降低成本至關重要。
  • 顧客滿意度的提升:85%的公司在實施有效的信息管理實踐後,顧客滿意度顯著提高。
  • 知識管理與員工滿意度:64%的品牌報告稱,適當的知識管理能提升專業人員的工作滿意度。
  • 客服勞動成本的潛力節省:生成式AI有望到2026年幫助減少約800億美元的聯絡中心勞動成本,顯示出其在客服和支持部門的運營優化潛力。
  • 知識管理效率提升:使用生成式AI進行知識管理的組織報告提高了效率;55%的組織使用至少一種知識庫工具,31%管理多個系統,顯示出對更具整合性的解決方案的需求。

新興趨勢

  1. 與數據湖倉的整合:越來越多的公司利用數據湖倉來處理海量數據,並將其與生成式AI整合,以增強數據可訪問性和治理能力,從而提高知識管理的效率。

  2. 信任與安全管理:隨著生成式AI在知識管理系統中的應用日益普及,對於管理信任、風險和安全的關注也在增長。這包括制定強大的框架,確保AI算法的完整性和透明度。

  3. 跨部門知識共享:企業內部越來越傾向於打破部門間的壁壘,促進不同部門之間的知識共享。這種方式有助於提升協同決策和創新。

  4. 自動化內容生成與管理:生成式AI正被越來越多地用來自動化內容的生成與管理,使知識變得更易於訪問並根據特定組織需求進行量身定制。

  5. 聚焦於AI治理與倫理:企業更加關注AI的倫理問題和治理框架,確保AI的負責任使用並維護公眾的信任。

主要應用案例

  1. 增強客戶支持:生成式AI能夠透過上下文特定的互動來改善客服服務,幫助快速檢索和利用組織知識,更有效地回答客戶查詢。

  2. 應用現代化:通過自動化摘要和內容生成,生成式AI能幫助IT團隊和開發人員減少學習時間,將更多精力集中在戰略性任務上。

  3. 問答與知識捕捉:利用生成式AI強化知識平台上的問答功能,幫助捕捉隱性知識,使其更易於訪問,並促進組織內部的持續學習環境。

  4. 內容個性化與管理:生成式AI能根據不同用戶群體的需求定制知識內容,確保相關信息可以快速且輕鬆地獲取。

  5. 培訓與發展:基於AI的平台也可以用來開發和部署專門針對員工需求的培訓模塊,提升學習效果和運營效率。

主要挑戰

  1. 數據隱私與安全:生成式AI處理大量敏感信息,確保數據的安全與隱私是一大挑戰。企業必須在複雜的法律與倫理環境中導航,保護數據免於泄漏並遵守嚴格的法規。

  2. 準確性與可靠性:儘管生成式AI追求高度準確,但它有時可能會“幻想”或基於訓練數據生成錯誤或誤導性內容,這對維持所生成信息的可靠性構成挑戰。

  3. 整合複雜性:將生成式AI整合進現有的知識管理系統可能十分複雜且需大量資源,這需要對當前工作流程和系統進行顯著調整。

  4. 對技術的依賴:過度依賴AI技術可能帶來風險,尤其是在企業未能保持足夠的人類監督時。過度依賴AI進行知識管理任務,可能限制創新和批判性思維。

  5. 倫理問題與偏見:生成式AI的輸出可能反映訓練數據中存在的偏見,從而導致扭曲或不公平的結果。解決這些倫理問題並確保AI系統的中立性至關重要。

主要機會

  1. 增強的數據分析與洞察:生成式AI能夠分析大量數據,識別模式並生成洞察,這是人類能力無法達到的規模與速度。這有助於做出更明智的決策並推動創新策略。

  2. 日常任務的自動化:AI可以自動化處理繁瑣的知識管理任務,如數據輸入、長文檔總結及報告生成,從而釋放人力資源,用於更具戰略性的工作。

  3. 個性化知識傳遞:生成式AI能根據每個用戶的互動和偏好定制信息和回應,從而增強學習效果和信息的記憶,促進整個組織的知識傳播。

  4. 改善可達性與共享:AI工具有助於打破地理和部門界限,促進更好的知識共享與協作,通過無縫整合和檢索信息來提升效率。

  5. 實時知識生成:生成式AI能夠即時創建知識文章、常見問題解答和支持文件,顯著縮短從構思到發佈的時間。

最近發展

2023年1月:微軟擴展了與OpenAI的合作夥伴關係,通過數十億美元的投資來加速AI技術的發展,包括在知識管理系統中的應用。2023年2月:谷歌推出了Bard,一個由AI驅動的對話服務,旨在與現有的生成式AI模型競爭,旨在改善信息訪問和知識管理。
2023年4月:亞馬遜網絡服務(AWS)推出了Bedrock,這是一項提供來自AI21 Labs、Anthropic和Stability AI的基礎模型的服務,使開發者能夠構建和擴展生成式AI應用程序,用於知識管理。
2023年6月:IBM推出了Watsonx,一個新的AI和數據平台,旨在促進生成式AI模型的開發和部署,用於企業知識管理解決方案。
2023年8月:Nuance Communications(微軟旗下公司)宣布其對話式AI解決方案的進展,將生成式AI融入其中,以改善醫療領域的知識管理和病患互動。

結論

生成式AI已顯著改變了知識管理領域,帶來了巨大的挑戰和卓越的機遇。這項技術提升了數據在組織內的分析、共享和利用方式,推動了效率和創新。然而,生成式AI的實施伴隨著一系列複雜性,包括數據隱私、準確性、依賴性以及道德問題等方面的挑戰。隨著生成式AI的持續發展,組織需要積極應對這些挑戰,同時充分利用這項技術的能力,以保持競爭力並有效管理組織知識。擁抱生成式AI的潛力與風險,將對未來知識管理策略的進步至關重要。

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