·GenAI将知识激活的成本推向零。信息技术将数据成本降至零，但使用数据创造价值仍然昂贵。GenAI将颠覆围绕这些成本建立的市场，因为它可以按需以非人的规模将信息提炼成知识。任何企业都不能幸免于这种颠覆性的力量，自然语言只是冰山一角——代码生成、材料发现(仅化学一项就是5.7万亿美元的行业)、建筑和工程规划等。任何依赖它的人类知识或公司都不是遥不可及的。这也将对消费者产生巨大影响。
·GenAI结束了知识循环。GenAI创造了一个扩大知识的良性循环，这将提升对更多捕获知识的需求，以推动GenAI。简单地说，一家公司从GenAI中获得的越多，它就越会倾心于它，投入更多的资金，希望获取越来越多的知识，这开启了一个循环，将加速GenAI在每一家公司的影响，这将为那些不适应的公司创造新的价值交付渠道、新的行业和巨大的威胁。GPT-3在一年前释放了这个引擎，但它只是在加速，这将为下一代私人知识模式提供支持——围绕、分开、向上，我们将继续前进。
但是，仅仅因为这两个现实影响到每个行业，并不意味着这种颠覆将平等地打击每个公司。我们相信，影响将建立在利用知识创造商业价值的基础上。例如：
·获取高专业知识的公司将通过扩大创造价值，因为人类的专有技术“向左转移”。这正是Forrester使用Izola所做的事情，Izola是面向客户的GenAI研究工具。客户来找我们的分析师是因为他们在多年的研究中积累了深厚的专业知识。我们正在利用Izola扩大这方面的知识，以便客户能够超越基础，与我们的分析师接触，解决他们面临的更深层次的挑战。另一个例子是，服务公司看到了GenAI放大其提供的人类价值的潜力。他们正在试验GenAI，以支持重新架构整个技术堆栈，使用能够吸收和提取大量IT服务管理和企业系统数据的模型。我相信，高专业水平的公司将看到人类的“专有技术”集中在价值创造管道的开始，而GenAI将以更自动化的方式向右分发知识。
·拥有大量数据和可重复流程的公司将把效率转化为增长。我相信，每一家依赖于拥有大量数据的可重复流程的公司都会感受到这一点。在软件开发中，代码生成TuringBots只是个开始。在未来，人类将在大多数常规软件的开发中监督机器人。另一个例子是谷歌DeepMind的GNOME，它已经预测了220万种新材料的结构，其中700种正在创造和测试中。如果竞争对手没有利用这样的功能将效率提高一个数量级或更多，他们将无法跟上。领导者将利用这些节省下来的资金，并将人类人才重新用于新的价值生成。
·新的软件和服务竞争对手将利用知识获取和私有模式交付。围绕知识周期建立新服务的机会是巨大的。GenAI模型可以处理不完美的数据，但你需要根据特定的用例调整其中的许多模型。供应商和合作伙伴将为你提供帮助。图表数据库的重要性将会上升，但数字化和链接数据并非易事，例如，为生命科学获取和链接医学研究信息的业务实际上尚未开发，需要新的想法、风险投资和技术创新来扩大可能的规模。
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