2024年，40%的大型组织将采用生成式人工智能 | 报告

2024年，40%的大型组织将采用生成式人工智能 | 报告

Analytics Insight发布了一份关于《2024年企业采用生成式人工智能》的详细报告，其中推断生成式人工智能技术给企业界带来了巨大的变革。这一见解是基于对1000名全球跨行业高管的调查得出的。其由人工智能、技术实施、战略和风险管理方面的深厚专业知识提供支持。

展望2024年，人们会相信生成式人工智能并非昙花一现的趋势，而是企业运营演变中非常重要的基石。

报告强调了生成式人工智能在大多数面向数字化的行业中的强大而快速的集成，包括servlet、快速的技术进步、密集的数据可用性、低成本的改进的计算能力和高速互联网，这确保了生成式人工智能在各个行业中的应用将是不可避免的。

所有这些力量共同作用，使生成性人工智能成为改变游戏规则的关键因素之一，定义新的商业运作方式，为增长和与技术互动提供新的机会。

人工智能应用的量变飞跃

Analytics Insight的《2024年企业对生成式人工智能的采用》报告所做的定量分析清楚地揭示了这一趋势：约75%的高层领导和高管认为，生成式人工智能是不同行业中最具影响力的新兴技术。

这种观点也体现在战略计划中，约有43%的企业将在未来两年内推出其首个生成式人工智能解决方案。

跨企业规模采用生成式人工智能

Analytics Insight的调查结果，几乎与企业在生成式人工智能方面的规模成正比。数据显示，在技术融合方面处于领先地位的大型企业中，有40%已经将人工智能融入到传统运营中。中型企业紧随其后，占30%，小型企业占29%，微型企业占22%。

不同规模的企业采用率存在明显差异，但并不“明显”，可以解释为一种普遍趋势，即愿意接受人工智能技术带来的进步潜力。这基于盈利能力以外的其他因素。

一些问题阻碍了解决方案的开发和人才的获取，例如资源过少和缺乏专业知识。另一方面，规模较大的实体更有能力享受可扩展性优势，包括快速跟踪生产流程。

生成式人工智能的无可匹敌的地位

该报告指出，在先进机器人、5G甚至量子计算超越的其他技术中，生成式人工智能占据主导地位，75%的受访者认识到其在重新定义企业技术方面具有无可比拟的潜力。

集成人工智能的关键技能

报告显示，从所需技能的性质来看，“编程”位居榜首，占55%，大数据管理占46%，机器学习或建模系统占42%。云计算和机器人技术稍微落后，分别占35%和33%。

组织内部生成式人工智能的深度集成

该报告衡量了企业工作流程中生成式人工智能工具的采用程度。约41%的组织已采用一种或多种生成式人工智能工具进行日常使用，从而为将人工智能集成到其运营工作流程中建立了最低基础。

另外29%的企业超越了上述范围，集成了三到四种人工智能工具。这反映了企业致力于将AI用于各种应用，并可能希望优化其业务流程的不同领域。

据报道，一小部分（10%）的企业使用五到六种工具，甚至与人工智能技术进行了更深入的集成。也许这些组织正在更认真地研究更高端的功能，并真正探索人工智能如何潜在地影响其运营。

7%的精英群体正在使用超过7种生成式人工智能工具，这表明人工智能的部署程度很高。因此，这种使用水平与复杂的人工智能战略相对应，这可能是由不断走在技术创新前沿的需求所驱动。

另一方面，只有24%的受访实体在日常活动中没有使用任何生成式人工智能工具。这可能是由于多种不同因素造成的：可能是他们对新技术持保守态度，不知道或不了解人工智能将如何帮助推动生态系统的利益，也可能存在成本和复杂性等其他障碍。

多样化的生成式人工智能工具及其采用率

Analytics Insight调查显示，各行各业都开始采用各种生成式人工智能工具，呈现出巨大的趋势。最著名的聊天机器人是OpenAI的ChatGPT，在调查中以52%的采用率位居榜首，根据受访组织的数据，这是目前使用的工具中最主要的。

这一采用率非常高，使其成为一种强大的工具，并正在逐渐被接受为对话界面中可靠的人工智能伴侣。

榜单上，排名第二的是CopyAI，有37%的组织在使用。这款工具因其出色的营销文案和创意内容生成功能而备受青睐——这是非常重要的，也是企业提升品牌和推广力度的革命性工具。

Anyword位列第三，有30%的受访者在使用。它被用于优化从广告到客户参与等各个方面的文本，进一步证明了对人工智能驱动的内容个性化的需求日益增长。

这些生成式人工智能服务最常应用于专业、科学和技术服务，信息和技术，以及金融和保险。这些行业的企业越来越多地转向人工智能工具，将非常复杂的任务自动化，创新服务产品，并通过效率和准确性获得竞争优势。

未来的挑战以及如何应对

尽管这些数字很有前景，但集成生成式人工智能的道路并不顺利。这些挑战涉及安全性、可靠性、工作影响以及对切实利益的追求。调查发现，阻碍进一步实施的主要因素包括：精确的工作量区分、缩小技能差距、对数据隐私的担忧以及经济限制。

因此，Analytics Insight的《2024年企业采用生成式人工智能》报告带来了宝贵的见解，并为目标消费者（CEO、商业领袖和高管）提供了竞争优势。

这是一份非常独特的推理文件，可助于在快速转型的技术领域中领先。该文件具有多方面的优势，使其成为实现战略决策和卓越运营的相关参考点。

明智的决策

这份报告最重要的好处之一是决策功能的增强。该报告充满了饱和的定量分析，自然而然地为领导者提供了组织需要的所有有意义的数据，以了解有关采用生成式人工智能的现状和未来轨迹。

这些信息对于技术投资、资源分配和长期计划的战略决策至关重要。其将帮助高管总结信息，并专注于实现组织目标、简化技术组合和推动可持续增长的生成性人工智能活动。

人工智能集成战略路线图

企业采用生成式人工智能是人工智能集成的战略路线图，其结合了最佳实践、关键考虑因素以及各个企业的潜在缺陷。更重要的是，这对于处于不同人工智能采用水平的企业都非常有用：初步设置、全面部署和高级部署。

遵循上述策略有助于组织顺利实施大规模人工智能计划，降低实施风险，加快价值实现时间。其可以指导企业应对安全、数据隐私和技能差距等常见挑战，帮助企业预防可能成为采用和集成人工智能障碍的问题。

技能发展和员工授权

因此，重点将放在培养具有编程、大数据管理和人工智能等关键技能的劳动力发展上。报告指出，在整个生成式人工智能战略中，需要某些技能来执行和管理这些解决方案，这反过来又为技能提升和再培训计划提供了一个具体的框架。

投资于培养这些能力的企业将拥有更有能力和更敏捷的员工队伍，随时准备探索生成式人工智能的全部潜力。除此之外，对技能发展的关注有助于留住和吸引员工，因为这些投资于最新培训和发展机会的组织也吸引了商界的顶尖人才。

竞争优势和市场定位

报告强调了生成式人工智能具有无可比拟的潜力，可以一次又一次地重新定义企业技术；这种认可带来了巨大的竞争优势。早期采用可以让企业有能力成为行业领导者和创新者，从而实现差异化定位。

报告中提供的见解指出了生成式人工智能如何实现生产力、运营效率和创新能力等体验。这些经验还有助于构建任何特定组织开展的任何人工智能项目的价值主张，使其更接近利益相关者，包括投资者、客户和合作伙伴。

所有这些增强的市场地位都会对增加市场份额、客户保留率和改善财务业绩产生最终影响。

克服经济和运营挑战

报告认识到采用人工智能的成本和运营障碍，例如高技术实施成本和将人工智能集成到工作流程中的复杂性。因此，其通过指出这些挑战并提出切实可行的解决方案，帮助此类企业设计具有成本效益和效率的人工智能战略。

关于如何利用云计算、模块化人工智能解决方案和增量实施方法的建议，使组织能够在逐步改进人工智能功能的同时管理成本。即使是资源匮乏的组织，通过这种现实的方法，也可以开始人工智能之旅，并取得有意义的成果。

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