近日，Gartner發(fā)布最新調(diào)研結(jié)果顯示，中國企業(yè)正在將人工智能項目從原型轉(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)動決策為目標，持續(xù)為業(yè)務(wù)創(chuàng)造價值。一些領(lǐng)先的中國AI企業(yè)已經(jīng)在各個場景中運用生成AI和其他新型AI技術(shù)，構(gòu)建原生AI企業(yè)。

盡管CIO們普遍認為AI對業(yè)務(wù)具有巨大的價值，但董事會成員對AI持有懷疑態(tài)度，其實際效果未能達到預(yù)期。然而，ChatGPT的推出使得董事會成員和企業(yè)高管首次接觸到生成AI的巨大潛力，開始相信生成AI能夠為業(yè)務(wù)帶來變革和巨大價值。這給CIO們帶來了一些焦慮和壓力，他們擔心錯過了生成AI的投資機會。

Gartner發(fā)布中國企業(yè)人工智能趨勢浪潮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，中國企業(yè)平均已部署超過5個AI用例，每個企業(yè)平均已開始部署24個AI用例。雖然許多業(yè)務(wù)用戶或企業(yè)高管認為AI只是像安裝插件一樣簡單，但實際上，運營AI涉及數(shù)據(jù)加工、業(yè)務(wù)指標梳理、數(shù)據(jù)集成、業(yè)務(wù)集成、持續(xù)監(jiān)控和優(yōu)化等多個環(huán)節(jié)，需要全局考慮端到端的AI用例和流程。

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

對于一些企業(yè)而言，進行流程，算法，系統(tǒng)的全局創(chuàng)新可能帶來更有價值的應(yīng)用，但也伴隨著較大的風險。在最新的中國企業(yè)調(diào)研中，有75%的企業(yè)認為生成式AI的未來能力可能超過其帶來的風險。盡管目前企業(yè)對風險的感知較低，但一旦出現(xiàn)風險，可能會對企業(yè)造成巨大商譽損失和客戶流失。

在應(yīng)用生成型AI時，企業(yè)往往會規(guī)避風險，即在不引起嚴重后果或潛在爭議的情況下使用AI技術(shù)。這種謹慎的態(tài)度是合理的，但也可能導(dǎo)致錯失一些潛在的商業(yè)機會。因此，企業(yè)需要在實現(xiàn)商業(yè)價值和管理風險之間尋求平衡。

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決策過程的透明度，以及提供對AI決策的解釋和辯解能力。在應(yīng)用生成型AI時，企業(yè)需要仔細評估可能涉及的道德、法律和社會問題，并確保符合相關(guān)法規(guī)和道德標準。通過建立明確的監(jiān)管和治理框架，企業(yè)可以在平衡創(chuàng)新和風險的基礎(chǔ)上實現(xiàn)AI的商業(yè)潛力。

在明確風險和價值之后，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。在中國企業(yè)落地AI時，超過一半的企業(yè)認為人才是最大的挑戰(zhàn)。與此相比，在國外只有不到30%的企業(yè)認為AI人才是最大的挑戰(zhàn)。這可能是因為不同的組織對人才和組織關(guān)系的要求不同。領(lǐng)先的機構(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。