企业中人工智能采用的现状

在11月14日，数字化转型活动将重点关注人工智能的投资及其在企业中的应用，为与会者提供重要的见解和策略。

德勤的一份近期报告揭示了生成性人工智能在采用过程中的进展与挑战。调查显示，各组织之间的经验水平差异较大，每位参与者以某种形式参与了人工智能的实验或实施。一个重要的发现是，有67%的受访者计划增加对这一变革性技术的投资。

然而，尽管对生成性人工智能潜力的热情高涨，数据管理和扩展挑战已经成为显著的障碍。 组织领导者对人工智能表示强烈兴趣，但初期的兴奋感正在减退。相比之下，EXECUTIVES和CEO的参与水平自2024年初以来有所下降，许多项目仍处于实验阶段。

此外，数据治理的重要性急剧上升，75%的组织正在增加对数据管理的投资。然而，数据问题相关的意外障碍使得55%的受访者避免了某些人工智能使用案例。

关于技术风险的担忧也普遍存在，许多人承认合规性增加了复杂性，并可能阻碍实施。 为了建立信心，企业正在建立保护措施，如治理框架和增加内部审计。随着组织努力证明人工智能创造的价值，迫切需要明确的绩效指标来证明这些投资的合理性。

随着人工智能领域的不断发展，企业需要在这一领域走在前列以有效利用其潜力。无论您是高管还是技术爱好者，了解如何应对人工智能实施的复杂性可以大大增强您的战略方法。以下是一些对您在人工智能旅程中大有裨益的基本技巧、生活窍门和有趣事实。

1. 从小处着手，逐步扩展
许多组织陷入了在没有适当基础的情况下试图实施大规模人工智能解决方案的陷阱。开始时从小规模、易于管理的项目着手，以获得快速胜利。这不仅有助于增强内部信心，还为未来更大规模的项目奠定坚实基础。

2. 利用数据治理
正如德勤近期报告所强调的，数据治理在人工智能领域日益重要。建立明确的数据管理框架，以降低合规性和数据完整性相关的风险。确保使用的数据质量高，以提高您的人工智能应用的准确性和有效性。

3. 培养实验文化
鼓励您的团队尝试不同的人工智能方法和工具。创建一个将失败视为成功垫脚石的环境。这可以导致创新解决方案和更深刻的理解人工智能如何为您的组织创造价值。

4. 投资于教育和培训
为您的团队提供适应新人工智能技术所需的技能。提供培训项目或研讨会可以显著提升他们充分利用人工智能潜力的能力。一个知识丰富的员工队伍是克服人工智能采用相关挑战的关键。

5. 监控和衡量绩效
为了证明您的人工智能投资是合理的，设定明确的绩效指标和基准。定期评估您的人工智能项目的有效性，以识别改进领域，并确保与您的商业目标保持一致。这一做法有助于保持热情和高管的支持。

有趣的事实：人工智能投资的增长
令人震惊的是，67%的受访组织表达了增加对人工智能投资计划的意愿，显示出对这一变革性技术的强大承诺。然而，平衡这种热情与应对治理和数据管理挑战的务实方法同样重要。

生活窍门：创建跨职能的人工智能团队
由于人工智能涵盖了多个业务领域，考虑组建一个跨职能团队，其成员来自IT、数据科学、合规及其他相关领域。这个多样化的团队可以提供不同的视角，丰富人工智能项目并确保考虑到实施的所有方面。

总之，尽管围绕生成性人工智能的兴奋感显而易见，但谨慎应对相关挑战至关重要。通过投资于数据治理、培养实验文化和设定明确的绩效目标，组织可以自信地释放人工智能的变革潜力。

欲获取有关数字转型领域的更多见解，请访问德勤。