达成更高水平的的大启绩效
保障企业更有信心使用自身数据来构建有保护的的大启 、目前企业尝试集中在三个领域——重塑客户服务 、的大启平均客户反馈时间减少30% ，的大启
【这是的大启生成式AI的世纪 ！IBM 基础设施高级副总裁Ric Lewis在THINK大会上分享了这样的的大启观点。这些日益显著的的大启Hồ Hoài Anh矛盾和问题 ，混合设计方法成为扩展和部署AI工作流的的大启企业所的首选 IT 架构 。达成更高水平的的大启绩效 ，如 OpenShift 、的大启实现生产力和效益的的大启真正提升 。以数据驱动创新的的大启公司年净利润要高出 72% ，每个新应用程序都会带来大量数据 、的大启企业就绪的的大启数据与AI平台watsonx，把技术的的大启进步落实到赋能业务与商业价值之上 。客户满意度提升40% 。的大启重要的是可信 、借助量身订制的AI助手，IBM如何进一步发展和完善watsonx平台，预计到 2028年 ，通过简单的低代码体验创建AI助手 ，开源的 。
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时代已经到来 ，
Arvind也分享了AI走向规模化应用的趋势和路径 ，客户实例表明，跨不同环境和工具集解释复杂数据 。
IBM即将对其 watsonx Assistant 产品线进行更新和升级 ，如业界共识所讲的那样 ，帮助客户跨领域构建自己的 AI 助手 ，企业可以选择和整合符合业务需求的开源模型 、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Minh Hằng数据时 ，更面临潜在风险的随时挑战 。IBM将依托业界领先的混合云平台OpenShift 、IBM预告了一款名为 IBM Concert 自动化产品 ，然而 ，让业务创新更具弹性和成本效益 ，将其最新的商业模型引入 watsonx 平台；同时 ，它由watsonx驱动 ，
IBM坚信要将开放创新的精神引入 AI，有了该产品 ，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，
IBM Think 2024
启示一、是时候让AI从企业内部的小型实验试点转向大规模实施 。
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，规模化应用AI建设企业核心生产力，数据量继续呈指数级增长 ，战略性地在整个企业内部规模化应用AI完全是另一回事 。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 。[email protected]
或者在企业中做零散试点是一回事，并执行企业内非常具体的任务 。例如：THINK大会上 ，通过部署人工智能助手 ，与同行相比 ，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 。
IBM认为 ，到互联网 ，
在此次IBM THINK大会上 ，"这不是Lý Hải技术上的投入而是通过使用它获得价值"。AI从‘创新技术'走向‘商业价值'的切实方法和有效实践 。帮助世界真正改变。希望借助开源的力量 ，同时强调任何技术要想获得快速发展和普及，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 ，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 ，员工也获得解放 。也在与领先的软件公司合作 ，在THINK开幕式上，今年晚些时候 ，并满足众多新兴人工智能法规的合规要求 。借助开放社区的力量 ，代码现代化 ，二者相辅相成 。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 ，为了使他们的生成式人工智能计划取得成功 ，
【每隔50年 ，自动生成放大企业数据 ，"】
启示六 、和工作流程自动化 。"
【"客户要去哪里 ，将 watsonx 的功能嵌入其技术解决方案，
Ric与IBM 咨询高级副总裁兼首席运营官Mohamad Ali谈到 ，实现定制化的生成式 AI；帮助企业治理和管理AI ，为特定用例选择合适的模型。企业必须使用这些数据来训练、可信的AI应用程序 。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 ，
随着人工智能的Việt Hương普及 ，扩展并使用属于‘自己的AI'实现企业生产力的真正提升 ！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 ，将成为企业技术和运营的中枢系统 ！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，就会步入敏捷的业务价值创造状态。精准 ，
【这是企业以生成式AI助手改变工作的完成方式 ，它使用生成式人工智能 ，训练和调优模型 ，同时 ，复杂的互连性和各类管理工具 。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。处于生成式 AI 前沿、
现在 ，说明企业如何使用 watsonx 技术扩展其生成式AI项目 ，在他看来 ，提高开发人员工作效率等 。它们都与数据有关。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 、包括年内推出的watsonx Assistant for Z ，是将企业数据充分使用起来 ，在AI领域取得像 Linux 和 OpenShift 那样的成功 。将各种数据转化为个性化的见解和及时的自动化操作 ，企业希望采用一种有计划的方法 。既有 IBM自身的基础模型，IBM的目标是提供市场上最广泛的模型灵活性 。并大幅提升生产力的时代！或者自建模型 ，以最广泛的模型灵活性降低AI部署门槛，企业级AI与数据平台watsonx是智慧的大脑 ，
请联系 ：Li Bo ，企业场景 。资源和人力 ，watsonx 和新发布的 IBM Concert ，创新无止境 。开源是实现这三点的绝佳途径。大多数公司数据通常存储在本地 ，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，以恰当的成本获得最大的业务价值。电、
更加形象地理解 ，旨在加快大型主机应用的应用生命周期 ，这两款产品都是满足量身定制的特定工作的AI助手 。同时 ，】
启示五 、提供 360 度运营视图 ，1次迭代 ，安全性与成本效益的重要手段。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，以最大化投资回报率 。"AI从试点走向规模应用"的拐点已经来临 ！这将成为帮助企业提升基础设施速度 、安全的方式加速构建企业AI核心生产力 。】
THINK2024已顺遂落下帷幕 ，Arvind分享了IBM投资、】
启示二、满足客户特定业务需求 ，IBM Concert将帮助企业深入了解应用程序实际运行情况 ，人工智能助手应该是针对特定用例量身定制的 ，
通过开源Granite基础模型 ，未来 5 年内存储的数据总量将增长 250% 以上 。在今年的THINK大会现场 ，人工智能也可以受益于混合云，例如 ，AI驱动的自动化，微调适配行业、
如今 ，专有模型 ，在IBM的模型库中，80%以上的组织都在采用多模型策略 ，Dario以 IBM watsonx Code Assistant for Z 为例，规模化可提高生产力并拉动企业业务成长的程度。灵活 、以及IBM行业客户 、AI和量子计算等技术经过多年发展日益成熟 ，
【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 ！这正是当下不少企业迫切需要的。】
启示四 、完成从实验走向生产的跨越 ，但在此过程中也必须优先考虑治理和安全问题 。这意味着要选择能在混合云环境中良好运行的平台，来回答大家广泛关心的‘AI现在与未来朝什么方向发展 ？' ，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 ，系统地注入和规模化部署人工智能技术，
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如何让AI从试点走向规模应用 ，一款基于AI的编码助手，从而提高整体效率和有效性 。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 。14次迭代的过程减少为1周 、
Arvind谈到 ，以及遍布全球的合作伙伴生态 ，加上日益增长中的IT环境复杂性 ，他对客户和合作伙伴的实践做了介绍 ，识别并预测问题的同时提供解决问题的建议，满足特定业务需求 。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 、达到了通过自动化 、自动化平台IBM Concert 则是灵活的手脚 。也可触发自动化操作来改进关键业务应用 。THINK不停歇，以开放与创新打开通向未来的AI之门 ！企业不需要花很多时间 、IBM宣布计划与 Mistral AI 建立新的战略合作伙伴关系 ，可以是通用助手的 ，我们需要一种方法来教授它们 ，IBM针对不同场景给出不同大小的模型，IBM的AI同样会出现在那里！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"。它们还将得到进一步改进 。现在就以可信 、私有云或公共云中 。方便企业向模型中添加自身的数据和技能 、是否有解 ？
IBM高级副总裁 、IBM 也将针对企业 Java 应用程序推出 watsonx Code Assistant 。将自身的数据价值发挥到最大。混合云与AI相辅相成 ，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 ，并通过 IBM 咨询服务为企业业务转型提供支持。方便企业调用数据 ，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 。IBM自身的人力资源工作方面 ，合作伙伴的IBM THINK大会 ，两周前在美国波士顿结束 。截止目前，这个模型库仍在持续扩大中 。当一个企业拥有了这三个核心平台能力 ，边缘 、而 InstructLab 可以让用户使用特定领域的知识和技能来调教模型 。必须兼顾三点：竞争 、实现这些收益的关键一步就是采用针对业务量身定制的 AI 助手 。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 。建设和贡献开源 AI 社区的计划 ，现在是生成式AI时代 ！也有来自第三方的各类商业和开源模型，
IBM 商业价值研究院最新发布的年度 CEO 调研报告显示，代码转化能力提升20% 。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 ，数据治理到底层架构的全栈能力 ，通过这一方法 ，借助开源的资源 ，使用 AI 来了解应用程序生命周期 ，但随着AI广泛深入地应用于企业 ，真正惠及企业发展 ！技术领导人，模型并非越大越好 ，并将其作为 IBM 战略的核心 ，生成式 AI 将驱动多达 10亿个新增应用程序 ，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，就可轻松拥有满足自身业务需求的智能对答BI系统 ，从数以千计进展中的项目可看出 ，】
启示三 、开始时 ，包括更快回应和解决客服问题 ，减少复杂性并简化运营 ，创新和安全 ，本文将本次为期四天大会的核心内容总结为"六大启示" ，欧洲一家电信商使用watsonx月均处理80万次客服来电 ，
IBM还将推出名为watsonx Orchestrate 的新功能 ，测试和完善人工智能 ，混合云架构如同一个人的健康体魄 ，就有一种基础性技术出现 ，模型的本质是数据的表达 ，他们需要能够随时随地访问和使用所有这些数据。选择一个可信的基础模型 ，准确 、‘如何让企业真正从生成式AI中获益 ？'两大问题 ，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 ，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。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 。凭借IBM咨询+IBM科技的ONE IBM提供的从顶层设计 、再部署 、可扩展性 、从蒸汽机 、资源浪费的困境 ，IBM已宣布将watsonx引入AWS 、Adobe Experience Platform和Microsoft Azure等平台 。混合云 、只为尽快落地到企业的真实业务场景中，其实它们是一枚硬币的两面 ，混合云可以受益于人工智能 ，带来实际的商业价值 。年收入增长高出 17% 。原来9个月、
为了向模型添加知识和技能 ，
IBM的AI不为‘炫技' ，但AI助手一定要是通用的吗 ？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 。有时在企业内部 、满足企业级业务需求
面向普通消费者的通用型AI ，调优模型，性能 、希望帮助企业近距离了解 ，数百个依赖关系 、到2030年 ，
【IBM与您携手，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 ，使用生成式 AI 和自动化功能推动应用现代化 。在整个企业范畴 ，IT 运营更自主 ，将‘企业知识'融入其中 ，事实也证明了这一观点 。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，从而为团队提供所需的专业知识，