在不到一年的时间里，生成式人工智能已经成为全球企业的首要战略重点。随着行业在客户服务、编码、自动化和许多其他业务案例中部署生成式人工智能，用户认识到这种变革性技术需要大量数据、强大的计算能力、先进的安全架构和快速的可扩展性，而混合云在这方面发挥了其成熟的优势。此外，企业需要混合云的变革力量来加速生成人工智能，支持可持续性并提高员工的技能。

IBM的新数据探索了生成式人工智能和混合云采用之间的关系，发现了云转型对其现代化工作的影响的几个有趣的结论，如下:

-大约68%的混合云采用者已经建立了正式的、组织范围的政策，以指导他们采用生成式人工智能，这突显了生成式人工智能与混合云采用和集成之间日益增长的联系。

然而，许多阻碍混合云采用的障碍阻碍了生成式人工智能的全面实施。在推动实现生成式人工智能的过程中，网络安全和隐私仍然是数据和信息保密性的主要挑战。

例如，45%从事云计算项目的高管表示，在采用生成式人工智能时，他们担心网络安全和数据和信息的机密性。另有61%的云计算领导者强调将特定工作负载从公共云迁移到私有云或本地数据中心的原因是安全或合规性问题。

生成式人工智能是最新的，但不是企业考虑云议程的唯一因素。强大的云基础设施对于管理跨组织及其更广泛的生态系统的可持续性举措也至关重要。事实上，超过三分之一(36%)的全球领导者使用云来管理内部或第三方的可持续发展目标，他们表示，技术将对他们的可持续发展战略产生最大的影响。

为了应对减缓新一代人工智能采用的挑战，加快采用的拟议行动包括:

1. 采用组织范围的战略来开发和部署生成式人工智能，并使其与企业级人工智能和数字化转型保持一致。

2. 必要时，将敏感工作负载从公共云迁移到私有云或内部部署，以解决安全或合规性问题。

3.。解决阻碍生成式人工智能的网络安全问题，以及该技术为威胁检测和自动化带来的好处。

-混合云对于采用生成式人工智能和帮助企业实现可持续发展目标至关重要，但拥有足够多具备必要云技能的员工继续阻碍进步。平均而言，58%的全球决策者表示，云计算技能仍然是一个相当大的挑战，这表明需要加大技能提升力度。这将使更多的员工能够使用混合云和生成式人工智能工具和技术，并从中受益更多。

由于对稀缺的云计算技能的担忧日益突出，IBM的研究强调了以下行动方案:

1. 使用混合云在内部以及为合作伙伴和第三方部署、跟踪和管理可持续性目标。

2. 扩展混合云和生成式人工智能技能，使更多员工能够更有效地使用这些转型技术。

3.。将生成式人工智能集成到工作流程和应用程序中，以帮助确保组织为未来做好准备。