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一、報告概述

2024 年《AI 實際應用報告》由 IBM 與 The Harris Poll 合作完成，通過對全球 2000 家組織的調查研究，深入探討了企業(yè)在 AI 應用中的實際情況，明確了 AI 引領者與跟隨者的差異，并為企業(yè)提供了 AI 應用的實踐指導。該報告旨在幫助企業(yè)更好地理解 AI 的價值，制定有效的 AI 戰(zhàn)略，從而在快速發(fā)展的 AI 時代中脫穎而出。

二、AI 引領者與跟隨者的差異

（一）成果表現(xiàn)

引領者在 AI 應用中取得了顯著成果，2/3 的引領者表示 AI 推動收入增長率提高 25% 以上，27% – 38% 的引領者在工作效率、網(wǎng)絡安全、客戶體驗、營銷效果和流程簡化等關鍵價值領域有顯著改善。而跟隨者在這些方面的表現(xiàn)相對較弱。

（二）戰(zhàn)略制定

1. 引領者：制定以行動為導向的路線圖，綜合考慮機會、需求和內部能力。他們注重從戰(zhàn)略、工具包、數(shù)據(jù)管理和應用程序四個維度制定路線圖，涵蓋更多領域，傾向于整體戰(zhàn)略部署，優(yōu)先考慮改善客戶體驗、IT 運營和自動化、外部應用程序的虛擬助理以及網(wǎng)絡安全等用例。
2. 跟隨者：通常采用碎片化方法，缺乏整體戰(zhàn)略，容易盲目追逐潮流，在制定 AI 路線圖時缺乏清晰的規(guī)劃和協(xié)調。

（三）數(shù)據(jù)管理

1. 引領者：對數(shù)據(jù)管理充滿信心，61% 的引領者認為自身有能力訪問和有效管理數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)架構打破孤島，確保數(shù)據(jù)互操作性，利用數(shù)據(jù)湖可視化數(shù)據(jù)沿襲，提高治理水平，通過強有力的數(shù)據(jù)標簽、合成數(shù)據(jù)生成和數(shù)據(jù)采集彌補數(shù)據(jù)缺口，構建獨特數(shù)據(jù)語料庫支持定制 AI，嘗試多種模型或創(chuàng)建獨特模型。
2. 跟隨者：在數(shù)據(jù)管理方面能力較弱，僅有 11% 的跟隨者認為自身具備相應能力，更多依賴現(xiàn)成技術和預定義場景，較少進行數(shù)據(jù)管理和模型定制的創(chuàng)新。

（四）文化態(tài)度

1. 引領者：營造開放文化，避免陷入 “完美陷阱”，快速將 AI 項目投入生產，不斷迭代改進，通過建立專家團隊和 AI 卓越中心，確保創(chuàng)新在合規(guī)框架內進行，積極借助第三方力量擴充人才，注重選擇能促進合規(guī)、數(shù)據(jù)安全和端到端治理的合作伙伴。
2. 跟隨者：常陷入追求完美的困境，在概念驗證中徘徊，對 AI 價值認識不夠清晰，在投資 AI 方面相對保守，對新技術的嘗試和應用較為遲緩，組織內部對 AI 的接受和推進速度較慢。

三、AI 引領者的成功實踐

（一）制定清晰的 AI 路線圖

1. 明確目標與愿景：引領者的戰(zhàn)略需要清晰的愿景和投資規(guī)劃，確保 AI 應用與組織使命緊密結合，如 Cathy Reese 所說，要進行嚴謹?shù)膬r值分析，說明 AI 如何實現(xiàn)組織使命。
2. 多維度考量：從戰(zhàn)略、工具包、數(shù)據(jù)管理和應用程序四個維度構建路線圖，充分考慮技術人員支持、基礎架構靈活性、數(shù)據(jù)可訪問性與治理以及應用程序對目標用例的處理能力。
3. 廣泛覆蓋與重點優(yōu)先：路線圖涵蓋多個領域，采用整體戰(zhàn)略部署，同時優(yōu)先考慮對業(yè)務有重大影響的用例，如改善客戶體驗、IT 運營自動化等，投資前 4 個用例的可能性比跟隨者高出約 80%。

（二）重視數(shù)據(jù)推動創(chuàng)新

1. 定制 AI 工具：引領者深知定制 AI 工具的重要性，根據(jù)自身情況創(chuàng)新，為客戶量身定制解決方案，零售組織在這方面表現(xiàn)突出，44% 的零售企業(yè)采用定制 AI 解決方案實現(xiàn)價值優(yōu)化。
2. 數(shù)據(jù)管理與利用：構建強大的數(shù)據(jù)基礎，包括采用混合云戰(zhàn)略和基于平臺的多模型方法，投資數(shù)據(jù)架構獲取高質量數(shù)據(jù)，利用專有數(shù)據(jù)調整模型，提高 AI 的準確性和效率，62% 的引領者使用多種模型，61% 的引領者使用 API 創(chuàng)建解決方案。

（三）營造開放創(chuàng)新文化

1. 快速迭代與持續(xù)改進：秉持 “開個頭就好” 的理念，勇于嘗試，快速將 AI 項目投入生產，在實踐中不斷迭代優(yōu)化，避免過度追求完美而阻礙進步。
2. 建立專家團隊與卓越中心：通過建立專家團隊賦予其職能，設立 AI 卓越中心，確保組織在創(chuàng)新過程中遵循內部原則和外部法規(guī)，集中問責指導方針，促進風險管理和監(jiān)管合規(guī)。
3. 尋求外部合作：84% 的引領者借助服務提供商擴充人才，57% 的引領者受外部合作伙伴影響，選擇合作伙伴時注重其促進合規(guī)、數(shù)據(jù)安全和端到端治理的能力。

（四）關注文化變革與挑戰(zhàn)應對

1. 積極面對挑戰(zhàn)：對未來持樂觀態(tài)度，同時正視 AI 面臨的數(shù)據(jù)安全、黑客攻擊、法規(guī)變化、不準確數(shù)據(jù)和偏見、不負責任使用等挑戰(zhàn)。
2. 反思戰(zhàn)略領域：從愿景、運營模式、數(shù)據(jù)和技術、工程和運營、變革管理、人員、職業(yè)道德等七個方面反思組織戰(zhàn)略，確保各業(yè)務線有共同 AI 目標，衡量價值產生，提升組織整體競爭力。

四、對企業(yè) AI 應用的啟示

（一）戰(zhàn)略規(guī)劃與路線圖制定

企業(yè)應制定清晰、全面的 AI 戰(zhàn)略路線圖，明確 AI 在組織中的定位和目標，充分考慮自身業(yè)務需求、技術能力和資源狀況，確保路線圖的可行性和可操作性。

（二）數(shù)據(jù)管理與創(chuàng)新驅動

1. 加大對數(shù)據(jù)管理的投入，建立完善的數(shù)據(jù)架構，提高數(shù)據(jù)質量和可訪問性，打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效治理和利用。
2. 鼓勵創(chuàng)新，根據(jù)企業(yè)特點定制 AI 解決方案，嘗試多種模型，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)在驅動創(chuàng)新中的關鍵作用，提升企業(yè)的差異化競爭力。

（三）文化塑造與人才培養(yǎng)

1. 營造開放、包容的創(chuàng)新文化，鼓勵員工勇于嘗試，接受失敗，在實踐中不斷學習和進步。
2. 建立 AI 專家團隊和卓越中心，培養(yǎng)和引進具備 AI 技能的人才，提升員工對 AI 的理解和應用能力，為 AI 項目的推進提供堅實的人才保障。

（四）風險管理與合規(guī)遵循

1. 關注 AI 應用中的風險，建立健全風險管理機制，加強對數(shù)據(jù)安全、隱私保護、法規(guī)合規(guī)等方面的管理，確保企業(yè)在合法合規(guī)的框架內開展 AI 業(yè)務。
2. 積極參與行業(yè)討論，與合作伙伴共同應對 AI 倫理和管理挑戰(zhàn)，建立信任，促進 AI 技術的可持續(xù)發(fā)展。

五、總結

2024 年 AI 實際應用報告為企業(yè)提供了寶貴的 AI 應用洞察，AI 引領者在戰(zhàn)略規(guī)劃、數(shù)據(jù)管理、文化創(chuàng)新等方面的成功實踐為其他企業(yè)樹立了榜樣。企業(yè)應借鑒引領者的經(jīng)驗，積極應對 AI 時代的挑戰(zhàn)，制定適合自身發(fā)展的 AI 戰(zhàn)略，通過合理的規(guī)劃、有效的數(shù)據(jù)管理、積極的文化塑造和穩(wěn)健的風險管理，充分釋放 AI 的潛力，實現(xiàn)業(yè)務增長和競爭力提升，在不斷變化的市場環(huán)境中取得成功。同時，企業(yè)還需持續(xù)關注 AI 技術的發(fā)展趨勢和市場動態(tài)，靈活調整戰(zhàn)略，以適應未來的發(fā)展需求。