2024年利用生成式人工智能的价值：第二版：跨行业的顶级用例

核心观点

• 生成式AI投资和采用加速：80%的组织在2023年增加了对生成式AI的投资，近四分之一（24%）的组织已将其集成到部分或全部运营中，较2023年的6%显著提升。各行业采用率均有所增长，例如零售行业实施率翻倍至40%。
• 实际效益显著：组织在已实施生成式AI的领域实现了平均7.8%的生产力提升和6.7%的客户参与度及满意度提升。
• 战略转型潜力：超过半数（54%）的企业认为生成式AI将从根本上改变商业策略，40%的企业认为将促使他们审查商业模式。74%的企业认为生成式AI将推动收入和创新。
• AI代理兴起：82%的组织计划在1-3年内采用AI代理，预计将促进自动化并减轻人类操作员的重复性工作。组织对AI代理在特定任务上的执行能力表现出信任，但强调需要建立治理和安全机制。
• 数据基础挑战：近五分之三的高管认识到，为了充分发挥生成式AI的潜力，需要对数据收集、存储、检索、重复利用和治理进行重大调整。大多数组织（87%）尚未利用外部数据源进行生成式AI项目。
• 小型语言模型（SLMs）应用：24%的组织目前正在使用SLMs，超过一半（56%）的计划在接下来三年内使用。SLMs因其成本效益高、开发速度快而受到青睐。

关键数据

• 80%的组织在2023年增加了对生成式AI的投资。
• 近四分之一（24%）的组织已将生成式AI集成到部分或全部运营中。
• 组织平均为生成式AI分配了约1.1亿美元的投资。
• 组织在过去一年内实现了平均7.8%的生产力提升和6.7%的客户参与度及满意度提升。
• 82%的组织计划在1-3年内采用AI代理。
• 24%的组织目前正在使用SLMs，超过一半（56%）的计划在接下来三年内使用。

研究结论

• 生成式AI正迅速改变商业，为推动创新、运营效率和增长具有重大意义。
• 组织应建立健壮的数据治理与管理框架，加强数据平台建设并培养信任。
• 通过战略培训和人才发展培养专业能力，确保所有级别和角色均具备适当的熟练度。
• 部署生成式AI平台以规模化管理用例，关注于开发和影响未来商业及支付领域的生成式AI技术与应用。
• 拥抱AI代理等新兴趋势，以提升竞争力和创新。
• 组织正准备进入一个未来，届时人类员工将与AI代理在无缝的混合工作团队中协同工作。