IBM发布《2023年全球AI采用指数》:生成式AI最快产生影响的企业用例—-IT 自动化、数字劳动力、客服

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  • 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%)。

北京2024年1月17日 /美通社/ — 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 Global AI Adoption Index 2023
IBM Global AI Adoption Index 2023

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。

关于IBM

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