电信人工智能：2024年第四季度市场状况

核心观点与关键数据

• AI 策略普及：65% 的运营商已制定 AI 策略，将其作为独立计划或整合到整体目标中。然而，仍有约 25% 的运营商采用临时性方法，10% 完全没有 AI 策略。
• AI 部署阶段：约 50% 的运营商仍处于 AI 部署的早期阶段，探索用例或进行试点。领先运营商平均在 13 个关键领域中的 9 个领域部署了 AI，主要应用于网络优化、客户体验和新收入流的发现。
• AI 部署方法：运营商采用多样化的 AI 部署方法，包括使用现成解决方案、与合作伙伴共同开发以及内部开发定制应用程序。
• 人才与技能：近 40% 的运营商表示在 AI 人才方面资源不足，而近 60% 表示资源充足或强大。人才招聘和留住是主要挑战，超过一半的运营商认为留住 AI 人才“有点困难”。
• 投资：近 50% 的运营商将 5-15% 的数字预算分配给 AI，平均而言，这与其他行业在生成式 AI 上的预算分配相当。
• 网络安全：近 50% 的运营商将网络安全视为实现 AI 目标的最大障碍。运营商面临的主要威胁包括网络钓鱼/短信诈骗、勒索软件和供应链攻击。

研究结论

• AI 部署正在成熟：运营商正在从 AI 探索阶段过渡到将其整合到核心运营中。
• 负责任的 AI 实践至关重要：运营商认识到负责任的 AI 实践对于最大化价值、造福客户和合作伙伴的重要性。
• 衡量 AI 投资回报率 (ROI) 需要更全面的方法：传统的财务回报指标不足以衡量 AI 的全部影响。建议采用更全面的方法，将财务、业务转型、人员技能和道德与合规纳入考虑范围。
• 运营商需要解决人才和技能差距：运营商需要持续投资于 AI 技能建设和留住人才。
• 网络安全是关键挑战：运营商需要采取先进的策略来应对不断发展的网络安全威胁。

行动建议

• 制定全面的 AI 策略，并获得领导层的支持。
• 优先考虑负责任的 AI 实践，并建立治理框架。
• 投资于人才和技能发展，并建立强大的数据文化。
• 建立强大的网络安全防御措施。
• 采用更全面的 ROI 衡量方法，以评估 AI 的全部影响。