前言
TCS AI for Business 研究显示，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，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。本报告基于对来自24个国家近1300位高级领导人的调查，探讨了人工智能的采用状态及其对各行业企业的影响。
AI 是如何重新定义业务的
报告调查了世界各地的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，以及随着人工智能的步伐加快，他们的组织是否已经准备好了。
AI 的当前状态
研究显示，大多数组织都在进行或完成 AI 实现，每个行业中，组织已经在各个主要部门和 C 级管理层实现了 AI 解决方案的启动或完成部署。然而，作为核心业务驱动力的 AI 的变革力量尚未得到充分利用。
AI 实现面临的主要挑战
根据调查，企业在将 AI 整合到业务中时面临多个关键挑战，包括：
- 当前的 IT 基础架构： 现有的企业 IT 基础设施通常是不相连的系统，无法无缝集成 AI 技术。
- 客户期望： 随着 AI 解决方案开始更直接地与客户交互，企业正努力确保这些技术能够提升而非削弱客户体验。
- 当前的 IT 服务提供商： 公司通常依赖外部供应商的专业知识和预先构建的 AI 技术解决方案，以及 AI 系统的部署和维护。
- 人才开发与培养： 随着 AI 转型改变工作岗位，对相关技能的需求急剧上升。
- 文化： 随着 AI 应用从概念验证扩展到企业领域的更广泛范围，其全面整合需要一种接纳创新、持续学习和适应性的企业文化。
AI 的未来
大多数 executives 表示他们将在可预见的未来继续高度依赖人类创造力和思维来驱动竞争优势。人工智能将用于通过极端个性化提升客户体验、改进销售支持、扩大聊天机器人的使用范围并获得更深入的洞察。
将 AI 的 poten - al 转化为性能
报告提出了 6 条建议，帮助企业将 AI 的潜力转化为性能：
- 专注于价值，而不是技术
- 采用基于价值链的 AI 战略方法
- 将数据移动到云中
- 承认他们的公司尚未充分利用人工智能
- 创建更高层次的客户关系
- 利用外部合作伙伴进行 AI 实施
TCS AI 方法
为了使组织从 AI中获得最大收益，需要采用多层次的战略，构建一个旨在加速生产效率、创新和绩效的基础平台。TCS 采用了一种最佳实践方法论来推动人工智能的应用，该方法从多层 approach 开始，包括评估价值、识别用例、制定蓝图、缩放、推动组织变革、管理风险。
研究人口统计学
本报告中的数据代表了 12 个行业的 24 个国家的 1272 名执行人员的总调查样本。其中，408 家公司被归类为 Pacese - ers（具有最佳财务业绩的公司），485 家公司被归类为追随者（财务业绩不太成功的公司）。
