如果要介绍人工智能（AI），它既是一门学科，也是由计算机系统或算法组合体现的认知和智力能力，能够以类似于人类的智能执行某些任务。这只是众多定义中的一种，因为可以说人工智能的复杂性可与人类自然相媲美。

这意味着，与人类一样，人工智能没有单一的定义或类型。然而，可以通过一些步骤来理解它，从“自然语言处理”开始，即信息传递的方式。其次，是如何表示和存储已理解和获取的知识，然后是如何内化这些知识并在回答问题时加以利用。

将无形的东西变为有形是人类能够实现的任务，这引发了两个核心问题：他们是如何做到的？以及为什么对他们来说这样做很重要？人工智能目前处于所有对话的中心，也是所有信息技术战略的目标，正迎来它的黄金时代。

在这一领域快速发展的同时，选择开源方法的创新策略备受推崇，因为它们能够在与人工智能相关的应用中受益于灵活性和透明性。开源，如大多数该生态系统中的软件供应商所理解的，是实现人工智能的方式。如今，开源社区是创新的起点，尤其是在人工智能领域。

可以完全肯定地说，人工智能正在重新定义传统计算机的使用，作为一种技术，它首次在很长时间以来刺激了创新，激发了关于其应用领域的讨论，并不断扩展边界。在过去二十年中经历了许多阶段后，我们面临着一个重大的结论：现在可以释放人工智能的全部潜力。

这种潜力直接取决于IT领域的参与者对人工智能的重视程度，取决于他们在市场上的地位。Gartner描述人工智能为“通过提高生产力、改善决策并创造新的增长和创新机会，为企业带来巨大附加值的潜力”，但也指出一些企业将人工智能的使用限制在单一任务，以限制其范围。毫无疑问，人工智能是推动工业和政府发展的重要资产，无论是在数据分析、欺诈检测和预防方面，还是在健康领域的重大进展中。

生成性人工智能是当前信息访问时代最引人注目的概念，作为一种能够通过使用大型数据集训练的深度学习模型生成新内容的技术。这种类型的人工智能模型被用于生成新数据，而与之相对的是区分性人工智能模型，它们用于根据数据的差异进行分类。它们被用于创建文本、图像和代码，例如聊天机器人、图像创建和编辑、软件代码生成和科学研究。

企业需要软件供应商提供解决方案，以便每天部署生成性人工智能技术（例如，为系统管理员提供平台的智能分析或修复，或为开发人员生成辅助代码等）。供应商必须保持对这些技术的端到端控制。

这里的一个主要优势是掌握机器学习模型（如LLM）的整个生命周期，从准备数据集，到与数据科学家一起训练模型，再到与操作人员一起进行大规模扩展，最后在企业应用中完成生产部署。

不仅仅是用户受到人工智能的影响：企业也是如此，有些企业选择将数字和文化转型战略作为其未来项目的唯一指导原则。那些拒绝搭乘这一列车的企业风险被抛弃。必须随着人工智能的发展而成功演变，以期望释放其全部潜力。