该研报基于对506位企业高管和领导者的深入访谈,分析了企业在智能系统领域的现状、发展路径和成功要素。研究将企业分为六种类型,并根据预期投资回报率和智能系统发展成熟度,进一步将企业分为三类:萌芽期、实验期和承诺期。
企业类型:
- 承诺并表现优异 (16%):深信业务特斯拉化,预期回报率远高于其他企业,投资集中于基础建设,如实时工作流程和自动化学习。
- 承诺但表现不佳 (10%):相信数据驱动未来,但过程愿景过于狭窄,投资重点为模拟、公共云和员工辅助系统。
- 实验并实现规模化 (23%):相信数字业务模式,需要从成功经验中发展,并结合边缘计算和任务关键能力实现增长。
- 实验但收益较低 (22%):未完全投入智能系统,对回报率认识不足,认为需要更多证据支持。
- 萌芽期并取得一定成功 (18%):对收入创造和产品销售有较高期望,关注网络安全和敏捷开发,但可能低估实时工作流程的影响。
- 萌芽期且不确定 (12%):对智能系统趋势缺乏信心,缺乏愿景和动力,认为需要更多证据支持。
关键数据:
- 2022年,超过50%的数据将在智能边缘收集。
- 2030年,全球经济增长的70%将来自人工智能、机器人和自动化。
- 最成功的类型预期回报率是其他类型的四倍。
研究结论:
- 成功的智能系统需要数字反馈循环、自动化、机器学习和安全等要素。
- 企业需要根据自身情况,确定智能系统发展的关键节点和投资需求。
- 企业需要关注员工满意度、工作流程优化和业务模式创新等因素,以推动智能系统发展。
- 企业需要克服技能差距、网络安全、行业监管等障碍,才能实现智能系统的广泛应用。
- 企业需要关注边缘计算、任务关键能力和实时性等因素,以应对未来挑战。