在接受調(diào)研的企業(yè)級(jí)（規(guī)模超千人）公司中，約 42% 表示已在業(yè)務(wù)中積極部署 AI。

另有 40% 表示目前正在探索或試驗(yàn) AI，但尚未部署其模型。

59% 已經(jīng)在探索或部署 AI 的公司表示已加速 AI 的技術(shù)推廣或投資。

阻礙 AI 部署的主要障礙包括有限的 AI 技能與專(zhuān)業(yè)知識(shí) （33%）、數(shù)據(jù)過(guò)于復(fù)雜 （25%） 和對(duì) AI 倫理的擔(dān)憂(yōu) （23%）。

由 IBM（NYSE：IBM）委托開(kāi)展的一項(xiàng)新研究發(fā)現(xiàn)，在接受調(diào)研的企業(yè)級(jí)（規(guī)模超過(guò) 1000名員工）組織當(dāng)中，約有 42% 已經(jīng)在其業(yè)務(wù)中積極使用人工智能。早期采用者正在引領(lǐng)潮流，59% 已經(jīng)在使用 AI 的受訪企業(yè)打算加速和增加對(duì) AI 技術(shù)的投資。企業(yè)采用 AI 的持續(xù)挑戰(zhàn)仍然存在，缺乏具備合適技能的員工、數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，以及 AI 倫理方面的擔(dān)憂(yōu)，仍是阻礙企業(yè)在其運(yùn)營(yíng)當(dāng)中采用 AI 技術(shù)的主要障礙。

IBM 軟件部高級(jí)副總裁 Rob Thomas 表示：“我們看到，克服重重障礙部署了 AI 的早期采用者正在進(jìn)一步投資，這證明他們已經(jīng)體驗(yàn)到 AI 帶來(lái)的好處。唾手可得的 AI 工具、關(guān)鍵流程自動(dòng)化的驅(qū)動(dòng)力以及越來(lái)越多的 AI 嵌入到企業(yè)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)應(yīng)用中，是推動(dòng) AI 在企業(yè)層面擴(kuò)展的主要因素。我們看到企業(yè)利用 AI 的一些用例，包括IT 自動(dòng)化、數(shù)字勞動(dòng)力和客服，相信這些是 AI 技術(shù)能夠最快速地產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的用例。對(duì)于 40% 還停留在驗(yàn)證階段的受訪企業(yè)，我相信 2024年將是他們解決和克服技能差距和數(shù)據(jù)復(fù)雜性等入門(mén)障礙的一年。”

由 IBM 委托 Morning Consult 進(jìn)行調(diào)研而發(fā)布的 《 2023年全球 AI 采用指數(shù) 》的要點(diǎn)包括：

第一，過(guò)去幾年，接受調(diào)研的大型組織，其 AI 采用率保持穩(wěn)定：

如今，大型企業(yè)中有 42% 的 IT 專(zhuān)業(yè)人員表示，他們已經(jīng)積極部署了 AI，另有 40% 的人正在積極探索使用該項(xiàng)技術(shù)。

此外，38% 的企業(yè) IT 專(zhuān)業(yè)人員表示，他們的公司正在積極實(shí)施生成式 AI，另有 42% 的人正在進(jìn)行探索。

印度（59%）、阿聯(lián)酋（58%）、新加坡（53%）和中國(guó)（50%）的企業(yè)在使用 AI 方面較為激進(jìn)，而西班牙（28%）、澳大利亞（29%）和法國(guó)（26%）保守。

金融服務(wù)業(yè)的公司最有可能使用 AI，該行業(yè)約有一半的 IT 專(zhuān)業(yè)人員表示其公司已積極部署 AI。電信行業(yè) 37% 的 IT 專(zhuān)業(yè)人員表示，他們的公司也在部署 AI。

第二，在積極部署或探索 AI 的受訪公司中，大多數(shù)在過(guò)去 24個(gè)月當(dāng)中加快了 AI 的推廣或投資：

在部署或探索 AI 的公司中，59% 的 IT 專(zhuān)業(yè)人員表示，他們的公司在過(guò)去 24 個(gè)月中加快了對(duì) AI 的投資或推廣。

中國(guó)（85%）、印度（74%）和阿聯(lián)酋（72%）是最有可能加速推廣 AI 的市場(chǎng)，而英國(guó)（40%）、澳大利亞（38%）和加拿大（35%）的企業(yè)在加速推廣 AI 方面最為保守。

在探索或部署 AI 的企業(yè)中，研發(fā)（44%）和技能再培訓(xùn)/員工發(fā)展（39%）是最主要的 AI 投資。

第三，更易使用的 AI 工具以及降低成本和實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化的需求，正在推動(dòng)受訪公司采用 AI：

AI 工具的進(jìn)步使其更容易獲得（45%），降低成本和實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵流程自動(dòng)化的需求（42%），以及越來(lái)越多的 AI 嵌入到標(biāo)準(zhǔn)的現(xiàn)有業(yè)務(wù)應(yīng)用程序當(dāng)中（37%），是推動(dòng)AI采用的首要因素。

對(duì)于 IT 專(zhuān)業(yè)人員來(lái)說(shuō)，近年來(lái)AI最重要的兩個(gè)變化是更易于部署的解決方案（43%）以及數(shù)據(jù)、AI 和自動(dòng)化技能的日益普及（42%）。

對(duì)于目前正在探索或部署 AI 的受訪公司而言，推動(dòng)其采用 AI 的用例橫跨業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的許多關(guān)鍵領(lǐng)域，包括：

- IT 流程自動(dòng)化（33%）

- 安全和威脅檢測(cè)（26%）

- AI 監(jiān)控或治理（25%）

- 業(yè)務(wù)分析或智能（24%）

- 文檔處理、理解和流轉(zhuǎn)的自動(dòng)化（24%）

- 客戶(hù)或員工自助服務(wù)應(yīng)答與操作的自動(dòng)化（23%）

- 業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化（22%）

- 網(wǎng)絡(luò)流程自動(dòng)化（22%）

- 數(shù)字勞動(dòng)力 (22%)

- 營(yíng)銷(xiāo)與銷(xiāo)售 (22%)

- 欺詐檢測(cè) (22%)

- 搜索和知識(shí)發(fā)現(xiàn) (21%)

- 人力資源和人才招聘 (19%)

- 財(cái)務(wù)規(guī)劃與分析 (18%)

- 供應(yīng)鏈情報(bào) (18%)

第四，同樣的障礙也讓下一波接受調(diào)研的公司無(wú)法從 AI 中獲益：

在探索或部署 AI 的企業(yè)中，阻礙其成功采用 AI 的最大障礙是有限的 AI 技能和專(zhuān)業(yè)知識(shí)（33%）、數(shù)據(jù)過(guò)于復(fù)雜（25%）、對(duì) AI 倫理的擔(dān)憂(yōu)（23%）、AI 項(xiàng)目太難整合和擴(kuò)展（22%）、價(jià)格太高（21%）以及缺乏 AI 模型開(kāi)發(fā)工具（21%）。

第五，生成式 AI 與傳統(tǒng) AI 模式的入門(mén)障礙有所不同：

尚未探索或?qū)嵤┥墒?AI 的受訪企業(yè)的 IT 專(zhuān)業(yè)人員認(rèn)為，數(shù)據(jù)隱私（57%）以及信任和透明度（43%）的問(wèn)題是采用生成式 AI 的最大障礙。

35% 的受訪者還表示，缺乏實(shí)施技能也是一大阻礙因素。

第六，接受調(diào)研的企業(yè)表示，AI 已經(jīng)對(duì)企業(yè)員工產(chǎn)生了影響：

五分之一的企業(yè)表示，他們?nèi)狈邆淝‘?dāng)技能的員工來(lái)使用新的 AI 或自動(dòng)化工具，16% 的企業(yè)無(wú)法找到具備相關(guān)技能的新員工來(lái)彌補(bǔ)這一缺口。

提到使用 AI 來(lái)解決勞動(dòng)力或技能短缺問(wèn)題的公司，他們正在利用 AI 來(lái)嘗試一些事情，如使用自動(dòng)化工具來(lái)減少人工或重復(fù)性任務(wù)（55%）或者實(shí)現(xiàn)客戶(hù)自助服務(wù)應(yīng)答與操作（47%）。

目前只有 34% 的企業(yè)正在對(duì)員工進(jìn)行技能培訓(xùn)或再培訓(xùn)，使他們能夠與新的自動(dòng)化與 AI 工具協(xié)同工作。

第七，IT 專(zhuān)業(yè)人員都明白，AI 必須值得信賴(lài)并得到有效治理，但由于種種障礙，接受調(diào)研的公司很難將其付諸實(shí)踐：

IT 專(zhuān)業(yè)人員普遍認(rèn)為，消費(fèi)者更傾向于選擇 AI 實(shí)踐透明且符合倫理規(guī)范的公司所提供的服務(wù)（85% 表示 “非常同意”或 “比較同意”），他們認(rèn)為能夠解釋 AI 如何做出決策對(duì)他們的業(yè)務(wù)至關(guān)重要（在探索或部署 AI 的公司中有 83% 持此觀點(diǎn) ）。

但是，由于許多已在部署 AI 的公司在此過(guò)程中面臨多重障礙，只有不到一半的公司表示他們正在采取關(guān)鍵步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)值得信賴(lài)的 AI，如減少偏見(jiàn)（27%）、跟蹤數(shù)據(jù)來(lái)源（37%）、確保能夠解釋其 AI 模型如何做出決策（41%）或制定合乎倫理的 AI 政策（44%）。

調(diào)研方法 :

本調(diào)研于 2023年 11月進(jìn)行，調(diào)研區(qū)域涵蓋澳大利亞、加拿大、中國(guó)、法國(guó)、德國(guó)、印度、意大利、日本、新加坡、韓國(guó)、西班牙、阿聯(lián)酋、英國(guó)、美國(guó)和拉丁美洲及加勒比海地區(qū)（阿根廷、巴西、智利、哥倫比亞、墨西哥和秘魯），調(diào)研受眾包括具有代表性的 8584名 IT 專(zhuān)業(yè)人員。參與調(diào)研的人員必須是全職員工，擔(dān)任經(jīng)理或更高級(jí)別的職務(wù)，并且至少對(duì)公司如何運(yùn)營(yíng)和使用 IT 有一定了解。全球調(diào)研結(jié)果的誤差范圍為 +/- 1 個(gè)百分點(diǎn)。

關(guān)于 IBM

IBM 是全球領(lǐng)先的混合云、人工智能及企業(yè)服務(wù)提供商，幫助超過(guò) 175 個(gè)國(guó)家和地區(qū)的客戶(hù)，從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)洞察，簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)流程，降低成本，并獲得行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。金融服務(wù)、電信和醫(yī)療健康等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的超過(guò) 4000 家政府和企業(yè)實(shí)體依靠 IBM 混合云平臺(tái)和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM 在人工智能、量子計(jì)算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務(wù)方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶(hù)提供了開(kāi)放和靈活的選擇。對(duì)企業(yè)誠(chéng)信、透明治理、社會(huì)責(zé)任、包容文化和服務(wù)精神的長(zhǎng)期承諾是 IBM 業(yè)務(wù)發(fā)展的基石。

審核編輯：湯梓紅