2024 年发掘生成式人工智能转型的价值 ： 解锁组组织内 Gen 变 AI 变革成果的突起报

核心观点与关键数据

• GenAI 潜力与现状差距：超过一半受访者认为 GenAI 是战略业务资产，且其重要性将在未来一年内增加，但仅有 22% 的组织正在全面释放 GenAI 价值。多数企业已具备技术和基础设施基础，但在数据准备、治理能力和技术技能方面存在挑战。
• GenAI 策略基础：大多数 GenAI 策略建立在商业基础模型和云供应商基础设施上，但 89% 的受访者表示需要帮助整合和简化企业数据用于 GenAI 模型。
• 数据准备挑战：仅 42% 的受访者可以训练 GenAI 模型，且 89% 在准备业务数据方面遇到困难。仅 24% 的企业出台治理政策，且多数在理解、技能、伦理、风险和隐私意识方面存在挑战。
• 合作伙伴需求：88% 的受访者认为更深入的技术专长对于数据集成、模型优化、用例开发和应用开发至关重要，且绝大多数希望合作伙伴具备更强的技术能力和行业特定用例理解。
• 价值实现差异：成功解锁 GenAI 价值的企业（价值收割者）比仍在努力实现的企业（价值寻求者）更可能使用商业基础模型、云供应商，拥有更先进的数据能力和治理政策，并更有效地利用合作伙伴。

研究结论

• 竞争优势：在整个业务中解锁 GenAI 价值是一种竞争优势，成功企业通过提升自身知识和能力，并借助具有深厚技术和行业专长的合作伙伴，实现了比竞争对手更快的战略业务收益。
• 成功关键因素：价值收割者更注重数据能力、治理、技能发展，并寻找能够帮助加速实施和执行的合作伙伴，从而在成功部署用例、获取收益和为未来用例做准备方面获得显著回报。
• 主要建议：跟踪组织准备和技能方面的进展，使数据准备成为战略基础，寻找可以在整个组织中代理 GenAI 战略的合作伙伴，并定期更新 ROI 和影响评估。

组织属性差异

• 地域：美国受访者比其他地区受访者更可能成为价值收割者。
• 行业：零售业受访者比金融服务/保险业受访者更可能成为价值收割者。
• 公司规模：收入低于 200 亿美元的企业比收入超过 50 亿美元的企业更可能成功释放 GenAI 价值。