自适应应用程序使用人工智能智能、动态、自动地适应不断变化的环境和用户的偏好。
译自 How Adaptive Applications Unlock Innovation in a New AI Age，作者 Tyler Mitchell。
我们正站在生成式人工智能 (GenAI) 革命的边缘。根据 Couchbase 的 最新研究，约 98% 的组织为 2024 年制定了特定的 GenAI 目标——占去年和 2024 年数字化现代化支出的近三分之一。我们的调查显示，除了许多其他宣扬的好处外，首席信息官对提高生产力、快速原型制作和客户体验 (CX) 改进的前景感到兴奋。但现有的 IT 基础设施能否支持大规模人工智能项目？
许多首席信息官的答案是“不”。为了开启由 GenAI 驱动的 自适应应用程序 新时代，组织必须首先对其数据管理策略进行现代化改造，以控制人工智能日益增长的对高速数据分析和处理的需求。
增长限制
我们的研究表明，每个组织在数字化现代化方面的平均投资在 2023 年为 2800 万美元，预计今年将增长 27%，超过 3500 万美元。然而，技术、资源和组织支持仍然是关键障碍。我们计算得出，平均而言，组织每年浪费 400 万美元在失败、缩减或延迟的项目上。近三分之二 (63%) 的项目由于 IT 现代化问题而遭受超过三个月的延迟。
在 GenAI 领域，即使只有几个月的时间，也可能是长期业务成败的关键。企业每年需要将生产力提高三分之一以上才能保持竞争力。他们无法承受项目失败或延迟。
挑战 在于，大多数组织尚未做好准备来支持下一代自适应人工智能应用程序，这些应用程序将通过超个性化和实时更新来改变用户体验。他们没有必要的安全和隐私护栏。他们无法提供快速数据访问、共享和使用所需的低延迟。而且他们没有多用途数据库来帮助 减少 GenAI 幻觉，方法是创建一个可信赖的数据单一池来与外部模型交互。
将各个部分整合到位
如果首席信息官希望推动 GenAI 成功，他们必须考虑不仅在技术层面，而且在文化层面进行变革。这将要求他们为技术所能做的事情设定切合实际的目标和期望，以让高级领导层参与进来，并为项目提供最佳成功机会。
速度也很关键。共享和访问数据必须快速进行才能达到峰值性能。如果不是这样，应用程序将提供过时信息，并且出现幻觉的风险会更大。安全和隐私也至关重要：首席信息官需要防止敏感知识产权的无意泄露。最后，至关重要的是不要忘记技术的最终用户。必须对员工进行培训，以确保 GenAI 的最佳和安全使用。
在不减少其他领域投资的情况下维护和提高 GenAI 能力将是一个挑战。但这是可以做到的。关注数据架构是一个不错的起点。值得注意的是，超过一半 (54%) 的企业承认，他们目前尚未具备所有要素来确保全面支持 GenAI 的数据策略。需要考虑多个方面。
组织首先需要控制数据的存储位置、谁有权访问以及如何使用数据，以便无法不当访问或使用数据。他们还需要制定专门的工具和程序，以防止专有数据和客户信息在组织外部泄露。应向开发人员提供明确且详细的最佳实践建议，以安全有效地使用数据。
接下来，考虑数据架构本身。如前所述，至关重要的是，任何系统都可以通过确保以最小的延迟访问、共享和使用数据来支持实时 GenAI 应用程序。能够高速管理非结构化数据的高性能数据库将防止 GenAI 在查询数据方面受到限制。这也将支持 接近实时数据 分析——这是 GenAI 向其用户提供准确答案的另一个重要要求。只有 18% 的企业拥有可以高效存储、管理和索引向量数据的向量数据库，但这也有助于提高 GenAI 性能。
然而，值得记住的是，GenAI 通常需要不同级别的 数据处理。因此，IT 基础设施必须能够根据即时需求进行扩展，而不会产生不必要的开支。最后，考虑 幻觉的挑战。组织应整合其数据库架构，以防止 AI 应用程序访问（并因访问）多个版本的数据而感到困惑。不到三分之一（31%）的企业进行了这项投资。
是时候创造了
有了这些部分，组织可以认真考虑创建由 GenAI 驱动的 自适应应用程序。这些应用程序执行一项任务，但使用 AI 智能、动态和自动地适应不断变化的环境及其用户的特定偏好。例如，预订应用程序可能会根据实时旅行信息、事件和用户的历史记录定期更新，以建议行程和个性化优惠。
我们估计，如果企业提供的应用程序不再满足预期，一半（46%）的企业将失去客户，36% 的企业将失去员工。随着这些期望不断提高，企业不能再停滞不前。他们必须提供这些用户要求的超个性化和情境化体验，否则就会对其业务构成生存威胁。
从数据开始
实现这一目标并不容易。但现在有数据库技术可以支持这些雄心壮志。这些多用途平台提供对数据存储和访问的控制，可以高速管理结构化和非结构化数据，按需扩展，并支持基于向量的搜索和实时分析等技术。它们还支持 边缘计算，以实现高速 数据共享和访问 和增强的安全性。
它们不同于旧的单功能数据库，它们提供了组织支持其自适应应用程序所需的全部内容。未来就在眼前。
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