在接受调研的企业级(规模超千人)公司中,约 42% 表示已在业务中积极部署 ai。
另有 40% 表示目前正在探索或试验 ai,但尚未部署其模型。
59% 已经在探索或部署 ai 的公司表示已加速 ai 的技术推广或投资。
阻碍 ai 部署的主要障碍包括有限的 ai 技能与专业知识 (33%)、数据过于复杂 (25%) 和对 ai 伦理的担忧 (23%)。
由 ibm(nyse:ibm)委托开展的一项新研究发现,在接受调研的企业级(规模超过 1000名员工)组织当中,约有 42% 已经在其业务中积极使用人工智能。早期采用者正在引领潮流,59% 已经在使用 ai 的受访企业打算加速和增加对 ai 技术的投资。企业采用 ai 的持续挑战仍然存在,缺乏具备合适技能的员工、数据的复杂性,以及 ai 伦理方面的担忧,仍是阻碍企业在其运营当中采用 ai 技术的主要障碍。
ibm 软件部高级副总裁 rob thomas 表示:“我们看到,克服重重障碍部署了 ai 的早期采用者正在进一步投资,这证明他们已经体验到 ai 带来的好处。唾手可得的 ai 工具、关键流程自动化的驱动力以及越来越多的 ai 嵌入到企业现有的业务应用中,是推动 ai 在企业层面扩展的主要因素。我们看到企业利用 ai 的一些用例,包括 it 自动化、数字劳动力和客服,相信这些是 ai 技术能够最快速地产生深远影响的用例。对于 40% 还停留在验证阶段的受访企业,我相信 2024年将是他们解决和克服技能差距和数据复杂性等入门障碍的一年。”
由 ibm 委托 morning consult 进行调研而发布的 《 2023年全球 ai 采用指数 》的要点包括:
第一,过去几年,接受调研的大型组织,其 ai 采用率保持稳定:
如今,大型企业中有 42% 的 it 专业人员表示,他们已经积极部署了 ai,另有 40% 的人正在积极探索使用该项技术。
此外,38% 的企业 it 专业人员表示,他们的公司正在积极实施生成式 ai,另有 42% 的人正在进行探索。
印度(59%)、阿联酋(58%)、新加坡(53%)和中国(50%)的企业在使用 ai 方面较为激进,而西班牙(28%)、澳大利亚(29%)和法国(26%)保守。
金融服务业的公司最有可能使用 ai,该行业约有一半的 it 专业人员表示其公司已积极部署 ai。电信行业 37% 的 it 专业人员表示,他们的公司也在部署 ai。
第二,在积极部署或探索 ai 的受访公司中,大多数在过去 24个月当中加快了 ai 的推广或投资:
在部署或探索 ai 的公司中,59% 的 it 专业人员表示,他们的公司在过去 24 个月中加快了对 ai 的投资或推广。
中国(85%)、印度(74%)和阿联酋(72%)是最有可能加速推广 ai 的市场,而英国(40%)、澳大利亚(38%)和加拿大(35%)的企业在加速推广 ai 方面最为保守。
在探索或部署 ai 的企业中,研发(44%)和技能再培训/员工发展(39%)是最主要的 ai 投资。
第三,更易使用的 ai 工具以及降低成本和实现流程自动化的需求,正在推动受访公司采用 ai:
ai 工具的进步使其更容易获得(45%),降低成本和实现关键流程自动化的需求(42%),以及越来越多的 ai 嵌入到标准的现有业务应用程序当中(37%),是推动ai采用的首要因素。
对于 it 专业人员来说,近年来ai最重要的两个变化是更易于部署的解决方案(43%)以及数据、ai 和自动化技能的日益普及(42%)。
对于目前正在探索或部署 ai 的受访公司而言,推动其采用 ai 的用例横跨业务运营的许多关键领域,包括:
- it 流程自动化(33%)
- 安全和威胁检测(26%)
- ai 监控或治理(25%)
- 业务分析或智能(24%)
- 文档处理、理解和流转的自动化(24%)
- 客户或员工自助服务应答与操作的自动化(23%)
- 业务流程自动化(22%)
- 网络流程自动化(22%)
- 数字劳动力 (22%)
- 营销与销售 (22%)
- 欺诈检测 (22%)
- 搜索和知识发现 (21%)
- 人力资源和人才招聘 (19%)
- 财务规划与分析 (18%)
- 供应链情报 (18%)
第四,同样的障碍也让下一波接受调研的公司无法从 ai 中获益:
在探索或部署 ai 的企业中,阻碍其成功采用 ai 的最大障碍是有限的 ai 技能和专业知识(33%)、数据过于复杂(25%)、对 ai 伦理的担忧(23%)、ai 项目太难整合和扩展(22%)、价格太高(21%)以及缺乏 ai 模型开发工具(21%)。
第五,生成式 ai 与传统 ai 模式的入门障碍有所不同:
尚未探索或实施生成式 ai 的受访企业的 it 专业人员认为,数据隐私(57%)以及信任和透明度(43%)的问题是采用生成式 ai 的最大障碍。
35% 的受访者还表示,缺乏实施技能也是一大阻碍因素。
第六,接受调研的企业表示,ai 已经对企业员工产生了影响:
五分之一的企业表示,他们缺乏具备恰当技能的员工来使用新的 ai 或自动化工具,16% 的企业无法找到具备相关技能的新员工来弥补这一缺口。
提到使用 ai 来解决劳动力或技能短缺问题的公司,他们正在利用 ai 来尝试一些事情,如使用自动化工具来减少人工或重复性任务(55%)或者实现客户自助服务应答与操作(47%)。
目前只有 34% 的企业正在对员工进行技能培训或再培训,使他们能够与新的自动化与 ai 工具协同工作。
第七,it 专业人员都明白,ai 必须值得信赖并得到有效治理,但由于种种障碍,接受调研的公司很难将其付诸实践:
it 专业人员普遍认为,消费者更倾向于选择 ai 实践透明且符合伦理规范的公司所提供的服务(85% 表示 “非常同意”或 “比较同意”),他们认为能够解释 ai 如何做出决策对他们的业务至关重要(在探索或部署 ai 的公司中有 83% 持此观点 )。
但是,由于许多已在部署 ai 的公司在此过程中面临多重障碍,只有不到一半的公司表示他们正在采取关键步骤来实现值得信赖的 ai,如减少偏见(27%)、跟踪数据来源(37%)、确保能够解释其 ai 模型如何做出决策(41%)或制定合乎伦理的 ai 政策(44%)。
调研方法 :
本调研于 2023年 11月进行,调研区域涵盖澳大利亚、加拿大、中国、法国、德国、印度、意大利、日本、新加坡、韩国、西班牙、阿联酋、英国、美国和拉丁美洲及加勒比海地区(阿根廷、巴西、智利、哥伦比亚、墨西哥和秘鲁),调研受众包括具有代表性的 8584名 it 专业人员。参与调研的人员必须是全职员工,担任经理或更高级别的职务,并且至少对公司如何运营和使用 it 有一定了解。全球调研结果的误差范围为 +/- 1 个百分点。
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