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IBM發布《2023年全球AI采用指數》:生成式AI最快產生影響的企業用例----IT 自動化、數字勞動力、客服
  • 點擊數:1554     發布時間:2024-01-18 15:44:31
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IBM軟件部高級副總裁Rob Thomas表示:"我們看到,克服重重障礙部署了AI的早期采用者正在進一步投資,這證明他們已經體驗到AI帶來的好處。唾手可得的AI工具、關鍵流程自動化的驅動力以及越來越多的AI嵌入到企業現有的業務應用中,是推動AI在企業層面擴展的主要因素。我們看到企業利用AI的一些用例,包括IT 自動化、數字勞動力和客服,相信這些是AI技術能夠最快速地產生深遠影響的用例。對于40% 還停留在驗證階段的受訪企業,我相信 2024 年將是他們解決和克服技能差距和數據復雜性等入門障礙的一年。"
關鍵詞: AI技術 , IBM , IT 自動化

·  在接受調研的企業級(規模超千人)公司中,約42%表示已在業務中積極部署AI。 

·  另有 40% 表示目前正在探索或試驗 AI,但尚未部署其模型。 

·  59% 已經在探索或部署AI的公司表示已加速AI的技術推廣或投資。 

·  阻礙AI部署的主要障礙包括有限的AI技能與專業知識 (33%)、數據過于復雜 (25%) 和對AI倫理的擔憂 (23%)。


由IBM(NYSE: IBM))委托開展的一項新研究發現,在接受調研的企業級(規模超過1000名員工)組織當中,約有42%已經在其業務中積極使用人工智能。早期采用者正在引領潮流,59%已經在使用AI的受訪企業打算加速和增加對AI技術的投資。企業采用AI的持續挑戰仍然存在,缺乏具備合適技能的員工、數據的復雜性,以及AI倫理方面的擔憂,仍是阻礙企業在其運營當中采用AI技術的主要障礙。


IBM Global AI Adoption Index 2023

IBM Global AI Adoption Index 2023


IBM軟件部高級副總裁Rob Thomas表示:"我們看到,克服重重障礙部署了AI的早期采用者正在進一步投資,這證明他們已經體驗到AI帶來的好處。唾手可得的AI工具、關鍵流程自動化的驅動力以及越來越多的AI嵌入到企業現有的業務應用中,是推動AI在企業層面擴展的主要因素。我們看到企業利用AI的一些用例,包括IT 自動化數字勞動力客服,相信這些是AI技術能夠最快速地產生深遠影響的用例。對于40% 還停留在驗證階段的受訪企業,我相信 2024 年將是他們解決和克服技能差距和數據復雜性等入門障礙的一年。"


由IBM 委托Morning Consult 進行調研而發布的 《2023 年全球AI采用指數》的要點包括:


第一,過去幾年,接受調研的大型組織,其AI采用率保持穩定:


·  如今,大型企業中有 42% 的 IT 專業人員表示,他們已經積極部署了AI,另有 40% 的人正在積極探索使用該項技術。

·  此外,38% 的企業 IT 專業人員表示,他們的公司正在積極實施生成式AI,另有 42% 的人正在進行探索。

·  印度(59%)、阿聯酋(58%)、新加坡(53%)和中國(50%)的企業在使用AI方面較為激進,而西班牙(28%)、澳大利亞(29%)和法國(26%)保守。

·  金融服務業的公司最有可能使用AI,該行業約有一半的 IT 專業人員表示其公司已積極部署AI。電信行業 37% 的 IT 專業人員表示,他們的公司也在部署AI。


第二,在積極部署或探索AI 的受訪公司中,大多數在過去 24 個月當中加快了AI的推廣或投資:


·  在部署或探索AI的公司中,59% 的 IT 專業人員表示,他們的公司在過去 24 個月中加快了對AI的投資或推廣。

·  中國(85%)、印度(74%)和阿聯酋(72%)是最有可能加速推廣AI的市場,而英國(40%)、澳大利亞(38%)和加拿大(35%)的企業在加速推廣AI方面最為保守。

·  在探索或部署AI的企業中,研發(44%)和技能再培訓/員工發展(39%)是最主要的AI投資。


第三,更易使用的AI工具以及降低成本和實現流程自動化的需求,正在推動受訪公司采用AI:


·  AI工具的進步使其更容易獲得(45%),降低成本和實現關鍵流程自動化的需求(42%),以及越來越多的AI嵌入到標準的現有業務應用程序當中(37%),是推動AI采用的首要因素。

·  對于 IT 專業人員來說,近年來AI最重要的兩個變化是更易于部署的解決方案(43%)以及數據、AI和自動化技能的日益普及(42%)。

·  對于目前正在探索或部署AI的受訪公司而言,推動其采用AI的用例橫跨業務運營的許多關鍵領域,包括: 

IT 流程自動化(33%)

安全和威脅檢測(26%)

AI監控或治理(25%) 

業務分析或智能(24%) 

文檔處理、理解和流轉的自動化(24%)

客戶或員工自助服務應答與操作的自動化(23%) 

業務流程自動化(22%) 

網絡流程自動化(22%)

數字勞動力 (22%)

營銷與銷售 (22%)

欺詐檢測 (22%)

搜索和知識發現 (21%)

人力資源和人才招聘 (19%)

財務規劃與分析 (18%)

供應鏈情報 (18%)


第四,同樣的障礙也讓下一波接受調研的公司無法從AI中獲益:


·  在探索或部署AI 的企業中,阻礙其成功采用AI的最大障礙是有限的AI技能和專業知識(33%)、數據過于復雜(25%)、對AI倫理的擔憂(23%)、AI項目太難整合和擴展(22%)、價格太高(21%)以及缺乏AI模型開發工具(21%)。


第五,生成式AI與傳統AI模式的入門障礙有所不同: 


·  尚未探索或實施生成式AI的受訪企業的 IT 專業人員認為,數據隱私(57%)以及信任和透明度(43%)的問題是采用生成式AI的最大障礙。

·  35%的受訪者還表示,缺乏實施技能也是一大阻礙因素。


第六,接受調研的企業表示,AI已經對企業員工產生了影響: 


·  五分之一的企業表示,他們缺乏具備恰當技能的員工來使用新的AI或自動化工具,16%的企業無法找到具備相關技能的新員工來彌補這一缺口。

·  提到使用AI來解決勞動力或技能短缺問題的公司,他們正在利用AI來嘗試一些事情,如使用自動化工具來減少人工或重復性任務(55%)或者實現客戶自助服務應答與操作(47%)。

·  目前只有 34% 的企業正在對員工進行技能培訓或再培訓,使他們能夠與新的自動化與AI工具協同工作。


第七,IT 專業人員都明白,AI必須值得信賴并得到有效治理,但由于種種障礙,接受調研的公司很難將其付諸實踐:


·  IT 專業人員普遍認為,消費者更傾向于選擇AI實踐透明且符合倫理規范的公司所提供的服務(85% 表示 "非常同意"或 "比較同意"),他們認為能夠解釋AI如何做出決策對他們的業務至關重要(在探索或部署AI的公司中有83%持此觀點 )。

·  但是,由于許多已在部署AI的公司在此過程中面臨多重障礙,只有不到一半的公司表示他們正在采取關鍵步驟來實現值得信賴的AI,如減少偏見(27%)、跟蹤數據來源(37%)、確保能夠解釋其AI模型如何做出決策(41%)或制定合乎倫理的AI政策(44%)。


調研方法:


本調研于 2023 年 11 月進行,調研區域涵蓋澳大利亞、加拿大、中國、法國、德國、印度、意大利、日本、新加坡、韓國、西班牙、阿聯酋、英國、美國和拉丁美洲及加勒比海地區(阿根廷、巴西、智利、哥倫比亞、墨西哥和秘魯),調研受眾包括具有代表性的 8584 名 IT 專業人員。參與調研的人員必須是全職員工,擔任經理或更高級別的職務,并且至少對公司如何運營和使用 IT 有一定了解。全球調研結果的誤差范圍為 +/- 1 個百分點。


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