近日，Gartner發(fā)布最新調(diào)研結(jié)果顯示，中國(guó)企業(yè)正在將人工智能項(xiàng)目從原型轉(zhuǎn)向生產(chǎn)，大多數(shù)企業(yè)已不再糾結(jié)于為何需要AI能力，而更加關(guān)注AI工程化能力的建設(shè)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策為目標(biāo)，持續(xù)為業(yè)務(wù)創(chuàng)造價(jià)值。一些領(lǐng)先的中國(guó)AI企業(yè)已經(jīng)在各個(gè)場(chǎng)景中運(yùn)用生成AI和其他新型AI技術(shù)，構(gòu)建原生AI企業(yè)。

盡管CIO們普遍認(rèn)為AI對(duì)業(yè)務(wù)具有巨大的價(jià)值，但董事會(huì)成員對(duì)AI持有懷疑態(tài)度，其實(shí)際效果未能達(dá)到預(yù)期。然而，ChatGPT的推出使得董事會(huì)成員和企業(yè)高管首次接觸到生成AI的巨大潛力，開(kāi)始相信生成AI能夠?yàn)闃I(yè)務(wù)帶來(lái)變革和巨大價(jià)值。這給CIO們帶來(lái)了一些焦慮和壓力，他們擔(dān)心錯(cuò)過(guò)了生成AI的投資機(jī)會(huì)。

Gartner發(fā)布中國(guó)企業(yè)人工智能趨勢(shì)浪潮3.0，旨在幫助企業(yè)首席信息官(CIO)更好地規(guī)劃AI能力，提升業(yè)務(wù)效果。

目前，中國(guó)企業(yè)平均已部署超過(guò)5個(gè)AI用例，每個(gè)企業(yè)平均已開(kāi)始部署24個(gè)AI用例。雖然許多業(yè)務(wù)用戶或企業(yè)高管認(rèn)為AI只是像安裝插件一樣簡(jiǎn)單，但實(shí)際上，運(yùn)營(yíng)AI涉及數(shù)據(jù)加工、業(yè)務(wù)指標(biāo)梳理、數(shù)據(jù)集成、業(yè)務(wù)集成、持續(xù)監(jiān)控和優(yōu)化等多個(gè)環(huán)節(jié)，需要全局考慮端到端的AI用例和流程。

5個(gè)中國(guó)企業(yè)中僅有1個(gè)企業(yè)的AI能夠完全滿足業(yè)務(wù)需求，這也是為什么越來(lái)越多的領(lǐng)先企業(yè)不再將AI視為單個(gè)項(xiàng)目的投入，而是以產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)和組合運(yùn)營(yíng)的方式，從端到端、業(yè)務(wù)結(jié)果導(dǎo)向的角度來(lái)整體運(yùn)營(yíng)AI，使其在全生命周期中持續(xù)產(chǎn)生業(yè)務(wù)效果。

對(duì)于一些企業(yè)而言，進(jìn)行流程，算法，系統(tǒng)的全局創(chuàng)新可能帶來(lái)更有價(jià)值的應(yīng)用，但也伴隨著較大的風(fēng)險(xiǎn)。在最新的中國(guó)企業(yè)調(diào)研中，有75%的企業(yè)認(rèn)為生成式AI的未來(lái)能力可能超過(guò)其帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。盡管目前企業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的感知較低，但一旦出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，可能會(huì)對(duì)企業(yè)造成巨大商譽(yù)損失和客戶流失。

在應(yīng)用生成型AI時(shí)，企業(yè)往往會(huì)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，即在不引起嚴(yán)重后果或潛在爭(zhēng)議的情況下使用AI技術(shù)。這種謹(jǐn)慎的態(tài)度是合理的，但也可能導(dǎo)致錯(cuò)失一些潛在的商業(yè)機(jī)會(huì)。因此，企業(yè)需要在實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值和管理風(fēng)險(xiǎn)之間尋求平衡。

為了確保AI應(yīng)用的可信度和可解釋性，企業(yè)應(yīng)該采取透明度和可解釋性的方法，確保AI決策過(guò)程的透明度，以及提供對(duì)AI決策的解釋和辯解能力。在應(yīng)用生成型AI時(shí)，企業(yè)需要仔細(xì)評(píng)估可能涉及的道德、法律和社會(huì)問(wèn)題，并確保符合相關(guān)法規(guī)和道德標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)建立明確的監(jiān)管和治理框架，企業(yè)可以在平衡創(chuàng)新和風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)AI的商業(yè)潛力。

在明確風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)值之后，我們還需要思考如何選擇人才和調(diào)整組織架構(gòu)，以幫助AI戰(zhàn)略性地落地。在中國(guó)企業(yè)落地AI時(shí)，超過(guò)一半的企業(yè)認(rèn)為人才是最大的挑戰(zhàn)。與此相比，在國(guó)外只有不到30%的企業(yè)認(rèn)為AI人才是最大的挑戰(zhàn)。這可能是因?yàn)椴煌慕M織對(duì)人才和組織關(guān)系的要求不同。領(lǐng)先的機(jī)構(gòu)通常能夠整合不同的業(yè)務(wù)理解、IT技能和數(shù)據(jù)科學(xué)技能，使AI能夠更完整、更全面、更有效地落地。