人工智能商业应用研究 – 主要发现

面向商业研究的 TCS AI主要调查结果报告 Contents 03前言 ： K. Krithivasan 首席执行官 ， TCS04AI 是如何重新定义业务的06面向商业的 AI 的转变14AI 的当前状态20AI 实现面临的主要挑战27AI 的未来35将 AI 的 poten - al 转化为性能47TCS AI 方法49TCS 方法50研究人口统计学 前文 用 AI 重新构想您的业务K. Krithivasan 塔塔咨询服务公司首席执行官 我荣幸地发布这份TCS AI for Business研究关键发现报告，显示大多数高级执行官对人工智能对公司潜在影响持乐观态度，并且94%的企业已经制定了相关计划或已经在业务中部署了人工智能——这彰显了这一技术浪潮的快速渗透。本报告分享了关于全球各行各业组织如何应对人工智能的变革潜力的独特见解。 本研究包含来自24个国家近1300位高级领导人的视角，使其成为此类调查中规模最大的之一，并继续体现TCS致力于利用与全球领先企业合作的独特地位，解锁我们所有人共有的知识，并创建一个见解和学习的生态系统。 最新的人工智能发展——特别是其生成型AI的能力——有潜力帮助公司重新构想整个价值链条，实现普遍的性能提升，并创造新的工作方式。同时，我们的AI研究发现以及我们在大型组织中的实践经验表明，大多数公司在推进人工智能战略时也在考虑如何平衡风险与机遇在接受调查的领导人中 ， 81% 的人要求制定一套更 “全球化 ” 的人工智能规则和标准。 目前，大多数组织使用AI来辅助人类。随着AI技术的成熟，我们将越来越多地看到AI用于增强人类活动，并最终通过提升基于机器输出进行创意思考的能力来变革企业。根据研究，大多数 executives 认为人类创造力或战略思维将在未来三到五年内成为关键的竞争优势。AI 可以帮助将这种创造力提升到前所未有的水平。. 研究还表明为了充分利用最新的人工智能波浪并缓解相关风险，近三分之二的公司已重新审视或调整了其战略或运营模式。它并不令人意外，许多组织尚未制定有效的长期AI战略和KPIs，因为其进化过程中持续且快速的变化。 AI 为全球组织创造了前所未有的机会，使其能够利用其独特的上下文知识来提升并维持卓越绩效。而在 TCS，我们自豪地参与了这一 AI 革命，与企业合作，帮助他们有效地构建一个由行业引领、生态系统支持和数据驱动的“整体企业”基础平台，该平台设计初衷是将 AI 的潜力转化为可持续的绩效。 我非常自豪能与TCS的研究贡献者、慷慨提供见解的客户和合作伙伴一起工作，并希望这份独特的研究能够促进我们思考的进化，带来一种新颖的数据驱动视角，为更广泛的AI对话注入新的活力。 INTRODUCTION AI 是如何重新定义业务的 关于这项研究 在2024年初，TCS思想领导力研究院开展了一项全面的全球调查，旨在了解人工智能的 adoption状态及其对各行业企业的影响。 最新的人工智能浪潮不仅重塑了社会格局，还提供了通过根本性地重新定义商业运作方式来创造新机会的机会。生成式AI与传统AI的结合现在可以提升企业在业务中的贡献，并赋能组织从其独特数据中获得最大价值。 该研究调查了近1,300位CEO及其他具有利润和损失责任的高级管理人员。这些公司横跨12个行业和地区，全球24个国家。大约一半公司的年收入在10亿美元至50亿美元之间，而另一半公司的年收入超过50亿美元。 这份由TCSThought Leadership Institute发布的全面研究显示，大多数高管对人工智能持积极态度，认为人工智能对未来业务的影响潜力巨大。事实上，大多数受访者表示他们对人工智能在企业中的作用持乐观态度。大多数高级领导人也相信，在未来几年内，人工智能将继续辅助和增强人类活动，而不是在工作中取代人类。尽管员工每天使用生成式人工智能（GenAI）的频率预计会增加，但人类的创造力和战略思维对于竞争力差异化依然至关重要。 我们还希望了解我们在调查中发现的最具财务成功的企业在AI战略方面的思考和行动；在相关情况下，我们将它们与其他受访者公司进行比较。在整个报告中，我们将这些表现最出色的公司称为Pacese者，而将其他较不成功的公司称为跟随者。 研究发现，尽管企业领导者认识到投资人工智能的价值，但他们缺乏一致的战略或衡量AI实施成功的方法——这或许并不令人意外，因为人工智能的发展速度正在加快。然而，在没有成功指标的情况下，要获得董事会对AI实施的支持可能会颇具挑战性。公司领导者也意识到，为了充分利用人工智能所能提供的所有优势，他们需要对其商业模式和基础设施进行重大变革——这也是组织领导者高度关注的事项之一。此外，管理一种对人工智能的准备文化以及人才培养也位居组织领导者关注之列。这份报告揭示了来自全球各个行业的大型企业的领导者们的这些及其他见解。 该报告提供了对企业领导人关于人工智能现状的全面概述。它给予我们非常宝贵的见解，特别是在生成式人工智能（GenAI）时代背景下，企业当前关注的人工智能重点是什么，企业预计人工智能将如何影响其业务，以及企业在制定全球监管框架时期望政府采取什么行动。对于正在制定人工智能战略的企业而言，这是一篇必读的文章。 - Claudionor N. Coelho Jr ， 博士 / MBA ， Zscaler ， Inc. The study inves � gates: 世界各地的首席执行官和其他高级决策者如何回应人工智能的变革 ？ 他们如何管理他们的 AI 战略 ？ 随着人工智能的步伐加快 ， 他们的组织已经准备好了吗 ？ 他们了解 AI 对其业务的潜在价值吗 ？ 他们是否在这些机会与风险之间取得了平衡 ？ 他们是在内部管理 AI 实现 ， 还是与技术合作伙伴合作 ， 制定他们独特的 AI 方法 ？ AI 可以使公司更具生产力和优势。但是 ， 它也可以使它们成为 … … 该研究探索 ： 顶级业务目标 - 推动 AI实施 - AI 战略的计划方向 定义的 AI 对于本研究，AI 被定义为生成式 AI，以及更为成熟的 AI 工具，如预测分析和 forecasting、个性化和推荐引擎、机器人技术、智能自动化、模拟、机器学习等。 围绕 AI 和相关 KPI 的当前组织状态和感知 AI 有望在多大程度上提升整体业务绩效 员工经验、技能和角色的含义 对客户参与和创造客户体验的影响 该报告包含独特的见解和方向性信息，旨在帮助高层管理人员更有效地穿越 hype 并引领其企业进入快速演变的人工智能时代。 HIGHTS 人工智能对商业的变革潜力 少数技术进步像人工智能一样抓住了公众的想象力。研究发现，大多数高级 executives 预期人工智能的影响将与其或甚至超过互联网和智能手机问世带来的变革相匹敌。 大多数 executives 认为人工智能对其业务模式的影响将大于或至少等于此前的颠覆性技术。 人工智能对商业的影响将大于或等于智能手机 相信它对互联网的影响会更大或相等 全球执行人员也对 AI 的 Poten 进行了错误的操作 ， 以改变他们的业务。 AI 有望重塑歌剧 ， 创造新的价值链 ， 并重塑客户体验。 行业中最多关于 AI 的观点： 银行、金融服务和保险 说他们对 AI 的 poten 对他们的业务产生的影响感到兴奋 技术 Manufacturing 问 ： 以下哪一项最接近您对 AI 对您的业务的潜在影响的感觉 ？ 我们相信，通过利用如Google的Gemini家族模型等战略AI实施，特别是其在复杂推理和多模态能力方面的潜力，将推动业务增长、创新以及生产效率的提升，从而增强人类的能力。 通过利用Google Cloud AI全面的解决方案，企业可以实施创新的生成式AI，从而实现更好的灵活性、响应性和韧性，进而提高效率并开创新的工作方式，以实现TCS这项深入研究的成果。 这有望几乎改善日常工作中的每一个方面，应对复杂任务，并以更快的速度生成更具洞察力和创新性的输出。 Ali Arsanjani 博士 ， Google Cloud AI / ML 合作伙伴工程总监 成功故事 # 1 现实世界的 AI 实现 - on ： 对一家大型企业的蒙面采访 深入了解客户的需求和需求 AI能力使大型矿业公司通过订阅服务实现更高的收入，通过将误差率降低20%来提高预测准确性，并提升客户满意度。 去年，ChatGPT 推出后，人们对此趋之若鹜，纷纷询问：“我们如何围绕 AI 做些什么？”我的看法是，我们必须从“商业原因”开始。无论我们做什么，首先都要问自己：“我为什么要这样做？我试图解决什么样的商业问题？我面临的顶级商业挑战是什么？我在这里试图实现什么目标？”因此，你总是要从设计思维等方法开始。当然，你需要利用所有可用的技术和平台来解决这些商业挑战。但这并不意味着你应该围绕 AI 目标设定十种应用场景，这并没有帮助，对吧？……我们应该更多地关注那些能够带来变革的 AI 技术，并讨论创新。“你知道你是如何与竞争对手区分开来的吗？”这才是我们要投资的方向。 国家:瑞典 AI & Automa 负责人Role: 100 亿美元至不到 200 亿美元收入: Overview 这家瑞典公司从人工智能中获得了显著的好处，包括预测性和生成性人工智能。该公司将人工智能视为一种“机会雷达”，分为四个象限。在第一个象限中，人工智能是公司购买的产品和服务的一部分（例如，GitHub、微软Copilot等现成的解决方案）。未来，越来越多的产品和服务将融入人工智能。其第二个象限关注客户体验，更可能包括生成性人工智能解决方案。第三个象限专注于内部效率提升，如利用人工智能进行质量检查、需求预测等，以提高供应链效率。第四个象限则是竞争力差异化因素：将人工智能嵌入产品中。该公司拥有超过1,200台采矿机。 它们与人工智能相连，并利用其进行预测性和处方性维护。这使公司能够主动提供解决方案以在机器故障之前解决问题，并有助于保护矿井深处的工人。当他们向矿业公司出售机器时，其预测性维护选项是人工智能最强的应用案例之一——但正如这位执行官所指出的，还有许多其他好处。 例如，通过增强AI需求预测，他们将误差率改善了20%。此外，通过从销售产品转变为提供基于AI的产品服务捆绑包，他们还实现了更高的收入和销量，这减少了停机时间并为客户提供成本节约的好处。 借助生成式AI，客户可以独立解决显著比例的问题，从而减少对大量服务技术人员的需求。满意的客户带来更高的销售和订阅量，进一步提升收入。AI在提高生产效率和质量检测过程中发挥着至关重要的作用，最终提升了产品的整体质量。 Business objec � ves 通过专注于销售预测、需求计划和库存计划， 减少高净营运资本 (NWC) 将机器销售转换为产品服务订阅 - 收入 使用关键绩效指标（KPIs）专注于性能改进，通过远程监控服务最大限度地减少停机时间并提高客户满意度。（例如，利用预测性AI主动改善机器维护和员工安全，并通过预测性维护防止客户进行不必要的机器维修） 将人工智能整合到 ERP 中也是为了增强内部的 e - ciencies 。AI 是公司从其公司的竞争中脱颖而出的 ， 推动了建设与购买 AI 解决方案的战略考虑。 AI 实现的基础和含义 经验教训 将公司从产品销售组织转变为捆绑的产品服务订阅。 利用边缘组件进行数据访问在 AI 中获得商业领袖的认可和信任 预测性维护通过软件订阅和增加机器销售产生了收入，同时通过优化服务时间表、减少停机时间和为客户创造成本节约来确保可持续性。 利用中央资金创造成功案例确保外部数据伙伴关系的内部监督 招募顶尖人才保持对数字技能提升的关注，伦理考量，以及培养实践社区，以确保成功实现人工智能集成，并应对不断变化的技术和组织需求。建立集中的 AI 支持团队 ， 以浏览分散的组织 需求预测的可