像云、移動電話時代、元宇宙和現(xiàn)在的人工智能等技術(shù)趨勢，都依賴于隱藏在表面下的賦能技術(shù)。它們的結(jié)構(gòu)完整性取決于這些賦能技術(shù)的無缺操作，而在許多情況下，這些賦能技術(shù)就是應用程序編程接口（API）。因此，它們的成功取決于API的采用。在快速普及人工智能技術(shù)（如生成式人工智能）的領(lǐng)域，這一點尤為明顯，這些技術(shù)需要一個簡單且非常易于使用的界面，讓每個人都能夠訪問該技術(shù)。這里的秘密是，這些人工智能工具只是連接到大型語言模型（LLM）的高度復雜和密集工作之上的界面。

重要的是要記住，人工智能模型并不會自己思考，它們只是看起來是這樣，以便我們可以以熟悉的方式與它們互動。API實際上是作為人工智能平臺的翻譯器發(fā)揮作用，因為它們在技術(shù)層面上相對簡單、高度結(jié)構(gòu)化和標準化。大多數(shù)人所認為的“人工智能”應該通過API產(chǎn)品的視角來看待；有了這種思維方式，組織可以最好地準備可能的用例，并確保他們的員工具備將其付諸實踐的技能。

人工智能和API

精明的工作者已經(jīng)將ChatGPT整合到他們的日常辦公例程中，用于頭腦風暴、總結(jié)長文本、替代搜索引擎、翻譯或撰寫例行電子郵件。但是，這些功能受到一個事實的限制，即它依賴于截至2021年的公共數(shù)據(jù)，這使得在快節(jié)奏的商業(yè)環(huán)境中難以信任。

所有跡象都指向更強大的人工智能模型、多模態(tài)人工智能模型（結(jié)合文本、語音、圖像）以及不斷從互動中學習的模型的發(fā)展。這些人工智能模型將被公司用于構(gòu)建面向普通市場的人工智能支持產(chǎn)品，或者作為內(nèi)部專有的人工智能應用。未來的人工智能應用將在許多方面與ChatGPT等應用程序有所不同。最大的區(qū)別在于，公司的數(shù)據(jù)和功能（通過API訪問）與人工智能模型（反過來通過API訪問）的集成潛力。對于某些任務，一個先進的人工智能平臺甚至可能能夠搜索合適的API來完成任務并自動與之交互。當公司的數(shù)據(jù)和功能通過API可用時，許多用例變得可能，因為它們允許人工智能模型以安全和封閉的方式與專有信息進行交互。例如，人工智能模型與API交互的一些較簡單的練習可能是為客戶生成個性化電子郵件或回應客戶服務請求。更高級的用例將涉及創(chuàng)建新的數(shù)字產(chǎn)品和接觸點。

值得注意的是，隨著人工智能的普及，數(shù)據(jù)隱私、安全性和安全性將受到更多關(guān)注。雖然現(xiàn)在還為時過早來詳細說明這將如何發(fā)展，但適當?shù)腁PI治理需要提供確切控制這些方面的機制：安全性、數(shù)據(jù)流、隱私和訪問。

推動商業(yè)技術(shù)專家的崛起

為了實現(xiàn)人工智能解決方案所承諾的效率提升，它們必須無縫地集成到各種業(yè)務功能的日常運營中。人們可能會認為將數(shù)據(jù)和功能打包成易于使用的API是IT部門的領(lǐng)域。傳統(tǒng)上，IT部門負責這些集成活動。然而，集中的IT部門通常缺乏業(yè)務知識和背景，無法創(chuàng)建有效的API，并且業(yè)務需求往往變化太快，超出了他們繁重的工作量，使他們不堪重負。

幸運的是，有一種解決方案，即商業(yè)技術(shù)專家：具備技術(shù)知識以更高效地執(zhí)行相關(guān)集成工作的知識工作者。他們不一定具備編寫符合技術(shù)架構(gòu)的可擴展、可靠代碼的深層技術(shù)技能，而是可以利用低代碼開發(fā)工具來正確編排和使用API。雖然全球只有2700萬開發(fā)人員，但有超過10億知識工作者。將知識工作者提升為商業(yè)技術(shù)專家將比尋找越來越昂貴的開發(fā)人員更容易。希望適當賦予他們權(quán)力的組織將需要提供全面的文檔、構(gòu)建和管理解決方案的權(quán)限，以及最佳的API，以提供直觀的體驗。

不要低估API的價值

乍一看，API似乎對人工智能革命無關(guān)緊要。人工智能可能看起來像魔法，但在幕后，API對于從LLM請求結(jié)果并將平臺與現(xiàn)有功能和數(shù)據(jù)集成起到至關(guān)重要的作用。投資于API創(chuàng)新、采用和使用意味著投資于為所有希望確保人工智能將其公司推向新高度的工作者提供強大基礎的基礎。