立足当下，谋定未来：生成式人工智能应用现状前沿洞察

德勤《企业生成式人工智能应用现状》第一季度报告2024年3月 目录 前言 简介 立足当下：主要发现 1生成式AI热潮仍在持续，预计该技术将在未来三年内带来变革性影响。2许多领导者对其组织的生成式AI专精水平充满信心。3具备“很高”生成式AI专精水平的组织，往往对该技术持更积极态度，但同时面临更大压力和威胁。 4企业当前的主要重心仍是降本增效和提高生产力，而非促进创新和加速增长。5大多数组织主要依靠现成解决方案。6企业在与生成式AI部署相关的人才、治理和风险等关键方面准备不足。7领导者预计生成式AI即将产生重大社会影响。8领导者认为有必要加强全球监管和协作。 谋定未来：展望 作者和致谢关于德勤人工智能研究院关于德勤综合研究中心关于德勤科技、传媒和电信中心研究方法 © 2024。欲了解更多信息，请联系德勤中国。 前言立足当下，谋定未来 生成式AI的问世为各行各业带来颠覆性变革和机遇。企业正积极探索如何利用生成式AI释放商业价值，极大提高效率和生产力，创造新的产品、服务和商业模式。在企业领导者采取应对措施，并决定企业生成式AI的未来发展时，了解生成式AI的应用现状将大有裨益。 从本季度洞察报告中，我们可以更清晰地了解领导者如何利用生成式AI，以及到目前为止面临的挑战和汲取的经验教训。这有助于领导者弄清目前需要应对的关键问题以及采取的行动，以便为企业接下来的发展做好准备。 《企业生成式人工智能应用现状：立足当下，谋定未来》访问了2,835位正为所在企业开展生成式AI试点或实施项目的业务和技术领导者。在这份首次发布的季度调研系列报告中，受访领导者对生成式AI的应用表现出持续兴趣，许多人预计该技术将在短期内带来重大变革。但随着生成式AI的广泛应用，不得不承认其对劳动力和社会存在不确定的潜在影响，需要加大对人才、治理和全球协作的投入。 生成式AI仍有许多问题有待探索。随着该技术的逐步成熟以及在各种应用程序中的大规模部署，新的问题和挑战将浮出水面。我们的季度调研报告将帮助您了解这一快速发展的领域，同时，根据调研结果提供实用指引，并展望企业生成式AI的未来发展。 简介 立足当下，谋定未来：生成式人工智能应用现状前沿洞察 生成式人工智能（GenAI）会成为史上最伟大、最具影响力的技术创新吗？它会颠覆人类的工作和生活方式吗？又或者它也只是一项承诺了革命性变革但最终只带来渐进式改进的技术？这些问题目前尚无法定论。 生成式AI似乎也在遵循同样的模式，只不过发展速度要快得多。ChatGPT在2022年11月30日公开发布时主要作为一种技术演示。两个月后，它已经吸引了约1亿活跃用户，成为史上增长最快的消费应用程序。1 从那时起，生成式AI技术一路突飞猛进，新的工具和用例层出不穷，让人们看到了这项技术在改变工作和生活方式方面的巨大潜力。 但可以确定的是，过去许多突破性技术的应用都遵循一种共同的模式：进入人们视野；热潮引发过度宣传；过度宣传与现实碰撞后的略微失望；该技术达到规模临界点并证明其价值后的爆发式增长。 简介 前沿洞察（续） 关于《企业生成式人工智能应用现状》 为明智决策，领导者需要客观、及时地了解生成式AI的发展现状以及未来趋势。这也是德勤持续开展季度调研的原因。我们旨在洞察生成式AI应用现状，发表对热点问题的看法，追踪不断变化的态度和活动，并提出切实可行的建议，帮助领导者在人工智能、战略、投资和部署方面做出明智、可靠的决策。 在发展和应用生成式AI的热潮中，商业、技术和公共部门的领导者们面临巨大压力，不仅要了解何谓生成式AI，还要知道如何最有效地利用它（至少避免受到冲击）。领导者们意识到必须“立足当下，谋定未来”，当下的决策和行动将极大影响生成式AI的未来发展。 为帮助商业、技术和公共部门的领导者了解生成式AI的快速发展和应用现状，德勤正开展一系列季度调研。该调研与德勤连续五年发布的年度报告《企业人工智能应用现状》一脉相承。本季度调研于2023年10月至12月进行，访问了超过2,800名总监至首席高管级别受访者，范围覆盖六大行业和全球16个国家及地区。涉及行业包括消费；能源、资源与工业；金融服务；生命科学与医疗；科技、传媒和电信，以及政府和公共服务。欲了解更多信息，请访问deloitte.com/us/state-of-generative-ai。 人们往往高估一项新技术的短期影响，但低估其长期影响。这种现象屡见不鲜，很可能生成式AI也不例外。生成式AI技术的发展日新月异，无法以“年”或“十年”为单位衡量短期和长期之间的差距，而要以“天”、“周”或“月”来衡量。 在本报告中，我们将基于德勤与来自各主要行业和众多地区的企业的人工智能相关经验，详细分析第一次季度调研结果。我们还将为您提供前瞻性建议，帮助您在生成式AI领域采取适合您组织和处境的合理行动。 本报告及其图表中所有统计数据均来自德勤2023年10月至12月进行的首次季度调研；系列报告《企业生成式人工智能应用现状：立足当下，谋定未来》。N（受访领导者总数）=2,835 生成式人工智能，简称“GenAI”，是一种人工智能技术，通过生成文本、图像、视频等多模态数据对请求做出反应。生成式AI系统一般通过大语言模型（LLM）实现与人类互动。 立足当下：主要发现 首次生成式AI季度调研于2023年12月完成，访问了全球超过2,800位业务和技术领导者。受访者均拥有丰富的人工智能经验，直接参与所在企业的生成式AI试点或实施项目。关于生成式AI问世后产生的情绪、用例、挑战等，他们的看法如下。 生成式AI引发的情绪 立足当下：主要发现 1生成式AI热潮仍在持续，预计该技术将在未来三年内带来变革性影响。 在受访业务和技术领导者中，近三分之二（62%）的人表示对生成式AI技术主要感到兴奋，这种兴奋中同时夹杂着不确定性（30%）（图1）。绝大多数受访者（79%）预计生成式AI将在未来三年内为组织和行业带来实质性变革，近三分之一的受访者预计实质性变革将在当下（14%）或不到一年内（17%）发生（图2）。 调研结果表明，许多由人工智能赋能的企业将进一步推动生成式AI带来实质性变革。这与市场情况一致。全球企业都在争先恐后地从实验和概念验证向在各种用例和数据类型中更大规模部署生成式AI转向——速度与价值并求，同时控制潜在下行风险和社会负面影响。 在今后的调研中，我们将密切关注这方面的进展，特别是关于各组织的生成式AI专精水平、能力、实际成果以及对快速发展的生成式AI技术的应对措施。 31% 的受访领导者预计生成式AI将在一年内带来实质性变革；48%预计需要一至三年。 立足当下：主要发现 生成式AI何时会为您的企业带来变革？ 的受访者认为所在组织的生成式AI专精水平“较高”或“很高”，但考虑到该技术的发展速度，这样的专精水平可能吗？ 44% 立足当下：主要发现 许多领导者对其组织的生成式AI专精水平充满信心。 受访者普遍认为所在组织的生成式AI专精水平较高 很大一部分受访者（44%）认为所在组织当前生成式AI专精水平“较高”（35%）或“很高”（9%）。在生成式AI急速发展的情况下，这个结果有些出人意料（图3）。 但本次调研受访者均拥有丰富的人工智能经验，直接参与所在大型组织的人工智能项目，这些组织已经试点或实施生成式AI解决方案，受访者极度自信似乎也合情合理。但生成式AI发展速度如此之快，或许值得一问的是：领导者应该在多大程度上对其组织的专精水平和准备工作充满信心。事实上，即使是当今最顶尖的生成式AI技术开发专家，有时也会对生成式AI的能力发出由衷的惊叹。2 认为其组织具有“较高”专精水平的部分领导者所主要依据的知识和经验是否来源于仅利用了少量生成式AI工具的小规模试点项目呢？如果是这样的话，随着生成式AI的部署规模逐步扩大，领导者和组织在更大挑战中积累了更多经验后，可能不会再如此自信。换句话说，越了解生成式AI，越会发现对这项技术所知甚少。这种趋势在其他技术发展过程中屡见不鲜，在今后的调研中我们也将密切关注这一点。 3 具备“很高”生成式AI专精水平的组织，往往对该技术持更积极态度，但同时面临更大压力和威胁。 与其他受访者相比，认为所在组织总体生成式AI专精水平“很高”的领导者往往对该技术持更积极态度，但面临应用部署压力，认为该技术会对业务和运营模式构成威胁（图4）。 据分析，该组领导者使用了更多模态，在更多职能部门中部署了生成式AI，并产生了更多用例。如图4所示，认为所在组织专精水平“很高”的领导者也更可能具有更高信任度和更低不确定性。他们也往往对生成式AI表现出更广泛兴趣，并期望所在组织更快转型。 与此同时，受访者对生成式AI的进一步了解似乎也影响着他们对潜在影响的看法是积极还是消极。许多受访者认为大规模部署该技术将对其组织的运营模式和业务开展方式构成威胁，使其面临更大压力和紧迫感。 具备“很高”专精水平的组织的领导者更有可能认为生成式AI会对业务和运营模式构成威胁。 立足当下：主要发现 企业当前的主要重心仍是降本增效和提高生产力，而非促进创新和加速增长。 大多数受访企业正以提高效率/生产力（56%）和/或降低成本（35%）等战术性效益为目标。此外，91%的组织希望生成式AI能够提高组织生产力，27%的组织希望能大幅提高生产力。小部分组织表示将促进创新和加速增长等战略性效益作为目标（29%）（图5）。 这与过去的技术应用模式相一致。起初，大多数组织都会自然地把重心放在逐步改进现有流程和能力上——从容易实现的目标中获取价值，同时积累有关新技术的知识、经验和信心。之后，将重心扩大或转移到更具创新性、战略性和变革性的改进上——利用新技术来推动增长，并通过以前根本不可能实现的能力来实现竞争差异化和优势。 受访者中，人工智能专精水平较高组织的领导者较早表现出向前发展的趋势。他们更关注获取新思路和新洞察（23%，受访者总数中这一占比为19%），不太关注效率和生产力（44%，受访者总数中这一占比为61%）以及降低成本（26%，受访者总数中这一占比为38%）——尽管这些战术性效益仍是他们较为关注的重点。 立足当下：主要发现 此外，近四分之三生成式AI专精水平“很高”的组织已经开始将该技术融入产品开发和研发活动中，这正是促进创新和加速增长的关键驱动力。 随着越来越多的组织获得生成式AI的专精知识和经验，它们会否将提高效率和生产力所得红利再次投入到促进创新和加速增长等更具战略性的效益上？还是另有所用？未来的调研也会密切关注这一问题。 当然，生产力和效率能够发生变革性提升，特别是考虑到生成式AI有可能实现大规模应用。但只有利用该技术进行创新，才有可能实现价值最大化和战略差异化。首先，创造不可能通过其他方式实现的新产品、新服务和新能力。其次，为整个企业实现新的业务模式和工作方式。 此外，具备“很高”生成式AI专精水平的组织对生成式AI的全面部署程度高于平均水平，在各种职能部门的应用水平显著更高。在人力资源以及法务、风险与合规等部门，这些组织的生成式AI应用率比全体受访者高出近三倍（图6）。 91% 的组织预期生成式AI将提高生产力。 立足当下：主要发现 生成式AI的应用水平 图6 问题：目前，贵组织下列职能部门的生成式AI应用水平如何？ （2023年10月至12月）N（总数）= 2,835；N（很高专精水平）=267;N（较高专精水平）=1,003;N（一定专精水平）=1,273;N（较低专精水平）=274 生成式AI：我们看过这部电影吗？ 谈及商业和技术，“前所未有”常被提及，甚至有些老生常谈。然而，用“前所未有”来形容生成式AI的问世和发展速度以及它对商业（乃至人类）的巨大潜在影响则显得轻描淡写了。 此外，初期的成功很可能有助于节约成本和创造动力，然后转化为更具战略性和差异化的更高价值创造机会，例如实现生成式AI问世之前根本不可能实现的新产品、服务、商业模式和工作方式。