42%大企業已部署AI技術 IBM全球AI採用指數顯示AI投資加速

| 李兆城 | 28-01-2024 18:11 | |
42%大企業已部署AI技術 IBM全球AI採用指數顯示AI投資加速

在IBM最近發布的《2023年全球AI採用指數》中指出,生成式人工智能(Generative AI,GenAI)正快速成為企業中影響力最大的技術之一,尤其在IT自動化、數碼勞動力和客服等領域。調查涉及超過8584名來自不同國家和地區的IT專業人員,顯示全球大型企業在AI採用方面的最新趨勢。

調查發現,有42%的規模過千人的大型企業,已積極部署AI技術,而40%的企業仍在探索階段。值得注意的是,儘管許多公司正面臨技能差距和數據複雜性等挑戰,但已部署AI技術的企業中有59%計畫加速其AI的投資和推廣。這表明企業對AI技術的好處有更深入認識,並將其視為業務增長的驅動力。

在阻礙AI採用的因素中,有限的AI技能和專業知識、數據複雜性,以及對AI倫理的擔憂被認為是主要的障礙。此外,生成式AI的採用面臨著與傳統AI模式不同的挑戰,其中資料隱私和信任透明度問題尤其突出。

從地理分布上,印度、阿聯酋、新加坡和中國的企業在積極使用AI方面處於領先地位,而西班牙、澳洲和法國則相對落後。在行業方面,金融服務業是AI採用最為廣泛的領域,約有一半的IT專業人員表示其公司已積極部署AI。

 

AI技術的進步、成本降低、流程自動化需求的提升以及AI的商業應用嵌入,是推動AI在企業層面擴展的主要因素。企業採用AI的主要用例,包括:IT流程自動化、安全性和威脅偵測、商務流程自動化等多個關鍵業務運營領域。

由IBM 委託Morning Consult 進行研究而發布的 《2023 年全球AI採用指數》的要點包括:

第一,過去幾年,參與研究的大型企業機構,其AI採用率保持穩定:

  • 如今,大型企業中有 42% 的 IT 專業人員表示,他們已經積極部署了AI,另有 40% 的人正在積極探索使用該技術。
  • 此外,38% 的企業 IT 專業人員表示,他們的公司正在積極實施生成式人工智慧,另有 42% 正在探索。
  • 印度(59%)、阿聯酋(58%)、新加坡(53%)和中國(50%)的企業在積極使用 AI 方面處於領先地位,而西班牙(28%)、澳洲(28%)等( 29%)和法國(26%)則落後。
  • 金融服務業的公司最有可能使用AI,該行業約有一半的 IT 專業人員表示其公司已積極部署AI。 電訊業 37% 的 IT 專業人員表示,他們的公司也在部署AI。

第二,在積極部署或探索AI 的受訪公司中,大多數在過去 24 個月中加快了AI的推廣或投資:

  • 在部署或探索AI的公司中,59% 的 IT 專業人員表示,他們的公司在過去 24 個月中加快了對AI的投資或推廣。
  • 中國(85%)、印度(74%)和阿聯酋(72%)是最有可能加速推廣 AI 的市場,而英國(40%)、澳洲(38%)和加拿大(35%)的企業正在加速推廣 AI 方面最為保守。
  • 在探索或部署AI的企業中,研發(44%)和技能再培訓/員工發展(39%)是最主要的AI投資。

第三,更易於使用的 AI 工具以及降低成本和實現流程自動化的需求,正在推動受訪公司採用 AI

  • AI 工具的進步使其更容易獲得(45%),降低成本和實現關鍵流程自動化的需求(42%),以及越來越多的 AI 嵌入到標準的現有業務應用程式中(37%) ,是推動AI採用的首要因素。
  • 對 IT 專業人員來說,近年來 AI 最重要的兩個變化是更容易部署的解決方案(43%)以及數據、AI 和自動化技能的日益普及(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 流程自動化(33%)
    • 安全性和威脅偵測(26%)
    • AI監控或管治(25%)
    • 業務分析或情報 (24%)
    • 自動處理、理解和傳輸文件 (24%)
    • 客戶或員工自助服務應答和操作的自動化 (23%)
    • 商務流程自動化(22%) 
    • 網絡流程自動化(22%)
    • 數碼勞動力(22%)
    • 行銷與銷售 (22%)
    • 欺詐檢測 (22%)
    • 搜索和知識發現 (21%)
    • 人力資源和人才招聘 (19%)
    • 財務規劃與分析 (18%)
    • 供應鏈情報 (18%)

第四,同樣的障礙也讓下一波受訪公司無法從 AI 中獲益:

  • 在探索或部署AI 的企業中,阻礙其成功採用AI的最大障礙是有限的AI技能和專業知識(33%)、數據過於複雜(25%)、對AI倫理的擔憂(23%)、AI 專案太難整合和擴展(22%)、價格太高(21%)以及缺乏AI模型開發工具(21%)。

第五,生成式AI與傳統AI模式的入門障礙有所不同:

  • 尚未探索或實施生成式 AI 的受訪企業 IT 專業人員認為,資料隱私(57%)以及信任和透明度(43%)的問題是採用生成式 AI 的最大障礙。
  • 35%的受訪者也表示,缺乏實施技能也是一大阻礙因素。 

第六,接受研究的企業表示,AI已經對企業員工產生了影響:

  • 五分之一的企業表示,他們缺乏具備恰當技能的員工來使用新的AI或自動化工具,16%的企業無法找到具備相關技能的新員工來彌補這一缺口。
  • 提到使用AI來解決勞動力或技能短缺問題的公司,他們正在採用 AI 來嘗試一些事情,例如使用自動化工具來減少人工或重複性任務(55%)或實現客戶自助服務應答與操作(47% )。
  • 目前只有 34% 的企業正在對員工進行技能培訓或再培訓,使他們能夠與新的自動化與AI工具協同工作。 

第七,IT 專業人員都明白,AI必須值得信賴並得到有效管治,但由於種種障礙,受訪公司很難付諸實行:

  • IT 專業人員普遍認為,消費者更傾向於選擇AI實踐透明且符合倫理規範的公司所提供的服務(85% 表示「非常同意」或「比較同意」),他們認為能夠解釋AI如何做出決策對他們的業務至關重要(在探索或部署AI的公司中有83%持此觀點)。
  • 但是,由於許多已在部署AI的公司在此過程中面臨多重障礙,只有不到一半的公司表示他們正在採取關鍵步驟來實現值得信賴的AI,如減少偏見(27%)、跟蹤數據來源( 37%)、確保能夠解釋其AI模式如何做出決策(41%)或製定合乎倫理的AI政策(44%)。

Source:IBM

相關文章

Page 1 of 15