2024年AI实际应用报告

1think报告系列 作为引领者，创造价值是永恒的商业使命，也是获得成功并保持成功（两者同等重要）的最佳途径。在当今这个创新驱动的市场，AI 是实现价值的途径。全面的 AI 战略将为公司从当前良好的经营模式走向未来的成功卓越奠定基础。 2024 年《AI 实际应用报告》指出了 AI 引领者与 AI 跟随者的区别。现在，这些 AI 引领者正从工作效率到盈利能力等各方面收获 AI 带来的可观回报。事实上，2/3 的引领者表示，AI 已经推动收入增长率提高 25% 以上。此外，还有 27%–38% 的引领者强调以下五个关键价值领域的显著改善：工作效率、网络安全、客户体验、营销效果和流程简化。 卓越的领导力是一种可以培养的品质。正是这种学习精神的引领，我们很高兴与您分享成为 AI 引领者的品质和技能。我们鼓励您花点时间阅读 2024 年《AI 实际应用报告》。报告中，专家结合研究结果与背景进行分析，提供了各种洞察分析和关联，助力您在 AI 之旅快速前进。 未来在指引我们前行。这些洞察分析将帮助您负责任地部署 AI，创造更多价值并加速增长，助您从众多企业中脱颖而出。 Mohamad AliIBM Consulting 高级副总裁 人工智能的晨曦AI 时代的晨曦 经过数十年的基础建设和不断进步，人工智能 (AI) 已经取得了指数级的巨大飞跃。曾经的新奇事物如今已成为企业的必需品。 围绕 AI 的热潮引发了无休止的炒作和夸大。不乏各种猜测。《AI 实际应用报告》将真实数据引入对话，深度探讨一个朴素的问题：在这一关键时期，我们从已见成效的 AI 先锋应用本身中可以学到哪些经验教训？ 事实上，2/3 的引领者表示，AI 已经推动收入增长率提高 25%以上。参见第 9 页的数据 AI 实际应用报告对引领者进行了清晰的评估，并就跟随者（其余 85% 的受访者）如何加入他们的行列提供了明确的专家评论。 为此，IBM 与 The Harris Poll 合作，邀请全球2,000 家组织展开调查和研究。我们发现，有 15%的组织（我们称之为”引领者”）戒虚务实，取得了可量化的实际成果。 我们发现，引领者不会盲目地追逐潮流。相反，他们会寻找机会、需求和内部能力之间的交集，制定以行动为导向的路线图。他们会通过清晰、真实的沟通，促进整个组织的行动协调一致。 我们来深入了解他们已经开辟的道路。如果您是引领者，并且希望保持这种状态，请继续阅读。 27–38% 的引领者已经看到五个关键价值领域的显著改善：网络安全和弹性；客户满意度、参与度和保留率；营销效果；简化流程；以及员工工作效率。 引领者还知道，强大的数据基础可提供定制AI 的灵活性。他们依靠混合云战略和基于平台的多模式方法。他们了解”完美陷阱”的危险性，寻求能够建立信任的合作伙伴，并致力于通过不断尝试来逐步改进成果。 关注 AI 路线图 AI 的潜力巨大。组织必须在各种茫然无绪的机会中把握重点，制定切实可行的路线图，根据自己独特的实际情况摸索出一条道路，而不是陷入理想化的虚无状态。 遵循 AI 路线图，而不是采取更为投机的方法的受访者 调查数据显示，引领者从 4 个 AI 维度来制定路线图：战略、工具包、数据管理和应用程序。战略需要愿景和投资；工具包必须得到技术人员和灵活的基础架构的支持；数据管理以可访问性和治理为基础；且应用程序应可靠地处理各种目标用例。 清晰的路线图能促进高级管理层保持协调一致，从而将引领者和跟随者予以明确区分。它在时间线上绘制了具体目标，并定义了用于衡量这些目标成功实施的指标。 4 个 AI 维度 战略战略需要愿景和投资。 “为了实现 AI 扩大规模，您必须进行非常严谨的价值分析，说明 AI将如何实现贵组织的使命。” 高精确度的路线图需要反馈。引领者会倾听所有利益相关者的意见，并会注意内部局限性导致的问题。 工具包工具包必须得到技术人员和灵活基础架构的支持。 Cathy ReeseIBM Consulting 数据与技术转型高级合伙人 数据管理数据管理以可访问性和治理为基础。 当引领者拥有共同的愿景时，他们就能避免在整个组织中制造混乱和惰性。IBM Consulting 高级合伙人兼服务线负责人 Kurup Prasad 警告说：”管理层的轻微犹豫就会成为下属的巨大障碍。” 应用程序应用程序应可靠地处理各种目标用例。 认为其高级管理层与 IT 领导层在实现 AI 成熟度所需采取措施方面完全一致的受访者 愿景分布的广度也是区分引领者和跟随者的一个因素；引领者的路线图涵盖了更多领域。与碎片化方法相比，他们更倾向于采取整体战略部署。 认为其领导层明确了解 AI 投资商业价值的受访者百分比 对于引领者来说，广泛并不意味着模糊。根据调查数据，他们优先考虑 4 个用例：改善客户体验、IT 运营和自动化、外部应用程序的虚拟助理以及网络安全。 引领者投资前 4 个用例的可能性比跟随者高出约 80%。 Reese 解释说：”无论您的技术技能、平台和能力有多么出色，如果您没有展现出强大的领导力和变革管理能力，就永远不会取得成功。必须把用户放在第一位。” 关键要点 IBM Consulting 美洲区生成式 AI、IoT 引领者副总裁兼高级合伙人 Shobhit Varshney 敦促组织通过强调影响力而不是便利性来确定用例。他指出：”以最快的方式开启 AI 之旅很有诱惑力，但引领者可发现能够带来重大改变的巨大机遇。” Varshney 建议侧重于端到端工作流。他说：”AI 和自动化部署可让混乱的流程变得智能。” Reese 呼吁各组织避免使用几乎成为陈词滥调的专业术语和那些过于乐观的论点。用商业语言来说，没有什么比成功更有说服力，因此 Reese 认为，预示和展现 AI的成功极为重要。调查数据显示，引领者有很多值得庆祝的事情。 没有人比一线员工更能深切地感受到内部痛点。广大员工越来越迫切地希望摆脱文书工作和手动数据录入等机械重复的任务，以便专注于价值更高的活动。让他们参与到 AI 战略中可以让他们感受到关注和参与，并激发他们对这项技术的兴趣，否则他们可能会害怕这项技术。 盈利能力 收入增长 1 3 2 受访者表示，AI 计划使收入增长率实现中等改善，提高了 25% 以上，但不到 50% 受访者表示，开始采用 AI计划以来，利润率实现中等改善，提高了 25% 以上，但不到 50% 受访者表示，开始采用 AI计划以来，利润率实现显著改善，提高了 50% 以上 受访者表示，AI 计划使收入增长率实现显著改善，提高了 50% 以上 引领者追求整体 AI 战略，并让整个组织的利益相关者参与进来，以便他们能够优先将 AI 融入最有影响力的地方。它们为员工提供了重新设计工作的机会，确保其能够从事更高价值的工作。 AI 路线图在纸面上是否可行并不重要，在实践中路线图必须发挥作用。制定路线图需要对业务目标、内部技术能力和组织的变革管理进行清晰的评估。 引领者必须具备很强的叙事能力，才能激发人们的兴趣并获得支持。成功是可复制的。庆祝胜利，真诚交流。 数据推动创新 当一种新技术逐渐普及时，创新可能会变得单调。曾经磨砺竞争优势的东西，现在却变得黯淡无光。引领者认识到，他们必须定制自己的 AI 工具，才能脱颖而出。数据可以成就非凡，而致力于夯实强大的技术基础（包括混合云战略和基于平台的多模型方法）可提高敏捷性。 “跟随者通常会使用现成的技术，照搬预定义的场景。但引领者会根据自身情况进行创新。” 对于营销和客户体验等受益于个性化的用例来说，定制尤为重要。因此，零售组织最有可能报告说，他们采用了 AI 定制解决方案以实现价值最优化，也就不足为奇了。 Varshney 解释说：”只要提供正确的数据，AI 就能为问题提供真正有意义的答案。现在，我们可以毫无阻碍地获取外部知识。下一个前沿领域是让 AI 跨越鸿沟，进入企业内部，让它吸收、学习并成为您的竞争优势。” Stephan Bloehdorn 博士IBM Consulting DACH执行合伙人兼 AI、分析和自动化业务负责人 同意”我们为客户量身定制 AI解决方案来实现最佳价值”这句话很好地描述了他们的受访者 这类受访者认为，自身有能力实现 AI 定制策略，从而实现价值最优化 构建独特的数据语料库可以为定制 AI 提供支持。引领者认识到，尝试多种模型或创建独特的模型也能实现差异化。 这类受访者认为，自身有能力访问和有效管理所在组织数据，从而为 AI 应用计划和行动提供支持 调查显示，对数据管理的信心是引领者与跟随者之间最明显的区别之一。 Varshney 解释说，将 AI 资产集中于一个平台还有助于提高灵活性，扩大规模。内置工具和库可提高生产力、增强安全性并简化数据管理。 许多引领者采用数据架构来打破孤岛，确保具备良好的互操作性，并协调跨平台的流畅数据移动。同样，数据湖可以帮助组织追踪数据的来源、数据在系统中的流动方式以及数据在传输过程中的转换方式。这种可视化的数据沿袭可提高治理水平和信心。 选择合适的模型需要权衡各种因素，例如规模、成本、速度、安全性和独特输出的重要性。现成的模型往往功能强大，但不透明且不灵活。当引领者利用其专有数据调整开放模型或建立利基模型时，他们就掌握了控制权。他们可以降低风险，根据用例调整规模，并获得与上下文相关的输出结果。 “当您在平台之上进行构建工作时，”他解释说，”您可以更快、更自信地投入生产。” 此外，混合云战略还能促进在定制基础架构上扩展 AI 项目所需的经济高效和灵活性。 强有力的数据标签也是数据管理的重要组成部分。同样，合成数据生成和数据采集可以弥补数据缺口。 “如果采用混合云战略，您就可以转向不同的部署方案，并迅速适应技术变化和不断变化的营销需求。例如，您可以投入更多 GPU 和更多计算资源。” Key要点 Stephan Bloehdorn 博士IBM Consulting DACH执行合伙人兼 AI、分析和自动化业务负责人 非常同意没有混合云战略，就很难充分发挥 AI战略潜力的受访者 有点同意很难充分发挥 AI 战略潜力的受访者。 2 3 1 将高质量的专有数据融入 AI，有助于引领者培养竞争优势。投资于促进 AI就绪数据的工具和流程，是实现 AI 成熟度的重要组成部分。 基于平台的多模型方法可以提高灵活性，并帮助降低风险。利用专有数据对模型进行微调可以提高准确性和效率。 混合云战略可帮助引领者实现AI 目标。 完美是进步之敌AI 不仅仅是一种产生短期影响的杠杆，它还是一个需要约束才能永久产生红利的领域。引领者明白，他们必须营造一种具备深思熟虑、循序渐进特征的开放文化。Prasad 观察到：”跟随者经常陷入’完美陷阱’。他们在追求完美上浪费了太多时间。” Reese 遇到过一些跟随者，他们陷入了一个又一个概念验证的困境：”这是一个恶性循环。跟随者最终会认为自己是炒作的受害者，但实际上，这是一个需要约束的问题。” 不同意”AI 被大肆炒作，其价值尚不明确”这一说法的受访者 “开个头就好。一开始就害怕迭代和重复，就会妨碍进步”，Adobe 全球联盟经理 Dylan Titherley 说道。”要想在这里取得成功，您当然需要大胆的想法，但更重要的是，您需要勇于尝试，敢于犯错，敢于改正，并始终保持前进的动力。” 表示其组织在投资 AI 方面非常积极的受访者百分比 引领者目前在生产环境中的 AI 应用程序比跟随者多40%，并计划在 12 个月后将其 AI 应用程序的数量增加一倍。 “没有放之四海而皆准的模型。每一种模型都有独特的优点和缺点，并且都在不断发展。您希望构建一个选项清单，以便在需要时灵活地进行更改。该清单应包括特定领域的模型，这些模型针对对贵组织最重要的任务进行了微调。” Bloehdorn 认为：”您的第一个用例可能不会成功，或者可能没有显著的投资回