AI转型的进展洞察报告

AI转型的进展洞察报告 2025.01 理论篇 AI转型的定义和内涵 AI转型本质上是对⼈和机器智能在⽣产和经营中关系的重新设计 ⼼智重塑 持续学习、适应变化 AI转型本质上是对⼈和机器智能在⽣产和经营中关系的重新设计，是企业通过引⼊和应⽤⼈⼯智能技术，在研发、⽣产、运营和服务等各个环节实现智能化升级，同时推动组织结构与⽂化的深度变⾰，以满⾜客户需求、提⾼员⼯幸福感，并实现财务可持续增长的过程。 AI转型的层次框架 组织变⾰ ⼈⼒增强、AI员⼯ 客户满意员⼯幸福财务健康 智能增强 研发、⽣产、运营、服务 智能变⾰客户需求 驱动⼒路径/内容⽬标 智能增强 是指通过⼈⼯智能技术的赋能，在研发、⽣产、运营、服务等核⼼业务环节中，优化和重构⽣产服务流程、辅助和增强决策制定能⼒，从⽽显著提升企业的整体⽣产⼒和价值创造能⼒的过程。 智能增强 汽车⾏业使⽤智能问答提升服务质量 产品⽰例 1 ⼀键导⼊汽车使⽤⼿册 2 ⼤模型⾃动提取FAQ对 3 ⼈⼯校验⼊库 4 ⼤模型问答API调⽤ 产品价值 问答准确率：35%->84% •答案出图率提升：模型出图率0%->70%。 •知识构建效率⼤幅提升83.3% 之前⼈⼯梳理单个汽车⼿册形成问答对⾄少需要30⼈天⼯作量，现在⽤⼤模型只需要5⼈天，预计每个⼿册知识梳理 ⾄少节省了25⼈天⼯作量，知识构建效率提升83.3% •已有2款车型接⼊使⽤，覆盖车主⽤户数 百万 案例来源：腾讯云 智能增强 ⼴告⾏业使⽤AI模特提升素材⽣产效率 利⽤AI模特和背景⽣成提升⼴告素材⽣成效率，不仅能够降低⼴告成本，也能极⼤提升⼴告点击率。 案例来源：易点天下 组织变⾰ 是指企业在AI转型过程中，对其组织结构、⼯作模式、流程设计和⼈才体系进⾏全⾯调整，以适应⼈⼯智能技术的引⼊和应⽤。⼀⽅⾯，已有⼈⼒在AI智⼒资源的⽀持下得到增强，另⼀⽅⾯，AIAgent被引⼊⽣产体系发挥价值，通过⼈机协同、智能资源整合与流程优化，迭代出更加灵活、敏捷、⾼效和应对变化的组织体系。 组织变⾰ 多个⾏业使⽤数智⼈员⼯/AIAgent 短视频带货主播⾦融营销助⼿企业发布会代⾔⼈ 银⾏开户专员汽车展厅导购景区IP代⾔⼈ 业务办理用户运营营销获客品牌宣传 案例来源：腾讯云智能⾏业案例 医疗⾏业强化⼈机协作配合 节省医⽣时间 增加诊疗选择 减少 ⼈为误差 增加及时协助 弥补 ⼈⼒缺⼝ 医护⼈员+AI= ⽂档⼯作时间73% •AI转录记录就诊内容 •创建结构化的病历记录 病历撰写效率30倍 •1分钟内完成病例撰写整个过程 分析准确率95%+ •精准定位知识图谱关键知识，提供决策⽀持 ⽂档记录员 ⼈⼯筛查成本88.5% 肿瘤类项⽬平均节省88.5%⼈⼯筛查成本 ⼈⼯筛查成本69.8% ⾮肿瘤类项⽬平均节省69.8%⼈⼯筛查成本 实验助理 诊断准确率95%+ 实现针对脑⾎管病以及脑部、颈部和胸部等⼗⼏个部位的肿瘤、感染类疾病等上百种疾病给出诊断意见，经过近千例病例验证 放射科医⽣ 可协助87%外科医师 87%使⽤传统腹腔镜⼿术的外科医师在长时间⼿术后会出现 ⾻骼肌⾁系统紊乱的现象。 使⽤⼿术机器⼈系统开展⼿术，可以有效降低肌⾁负荷，同时控制器具有过滤⽣理性颤动的功能，减少意料之外的创伤，提⾼⼿术的安全性。 ⼿术操作助理 检测异常率60%+ 去年引⼊该平台并建设记忆门诊以来，门矿医院已经利⽤数字技术为周边居民提供了千余次认知筛查测评服务，绝⼤多数是50⾄70岁的中⽼年居民，检测异常率⾼达60%⾄70%。 经济负担120亿+ 提早开展认知筛查和⼲预，每年可为全国认知障碍患者及其家庭减轻120亿⾄190亿元的经济负担 家庭医⽣ 组织变⾰ [1]FreedAI [2][3]腾讯迈瑞启元重症⼤模型 [1][2]医渡科技与北京⼤学肿瘤医院 [1]北京天坛医院与北京理⼯ ⼤学–“龙影”⼤模型 [1]达芬奇⼿术机器⼈–北美调查 [1]宣武医院认知障碍疾病数字诊疗平台 ⼼智重塑 是指企业在AI转型中，为适应快速变化的外部环境和技术⾰新，对员⼯和管理者的思维⽅式、学习模式、决策逻辑进⾏持续性的重塑和迭代升级。其核 ⼼在于培养开放、多样化和适应变化的组织⽂化和学习⼼态，把持续成长作 为企业和员⼯的发展⽬标。 ⼼智重塑 程序员在代码助⼿助⼒下⼯作流程持续进化 50%+ 每⽇使⽤率 20%+ 开发效率提升 40% 编程时间减少 37% 每次运⾏采纳率 1.5H 1H 技术对话与 知识检索的问答， 遗留代码解释 解决⽅案设计 4H 2.5H 代码补全 代码优化 需求开发 （编码与测试） 1H 40min ⼀键⽣成 单元测试 ⽤例 单元测试 30min 15min AI代码审查 ⽤于⾃动 代码修改 代码审查 1H 30min 安全问题 的建议与修复 问题解决 (缺陷与安全风险) 案例来源：腾讯云 ⼼智重塑 每⼀个员⼯都需要终⾝学习和迭代进化 ⽅法 ·⾓⾊扮演 ·问答对话式 ·步骤拆解 ·解释答案 引导式思 考 实时反馈 与⽀持 ·问题分析 ·⾃动批改及评分 ·⽣成结果报告 ·提出改进建议 ⾃动⽣成 框架 个性化辅 导 ·指定特定主题和资 源，⽣成⼤纲和课 程 ·根据历史数据推荐学 习资料 ·游戏化⼯具激发兴趣 提出问题 思路引导 总结反馈 ⼯具 在线学习平台 ·随时随地学习，海量资料 AI研究助理 ·⽣成全⾯的研究报告，涵盖事实、数据、分析和结论 AI⾏政助⼿ ·通讯、⾏政平台，优化效率 应⽤篇 AI转型的应⽤调查 调研说明 项⽬组在2024年10⽉，通过腾讯企鹅有调聚焦中⼩微企业管理者开展问卷调研，共回收3164份问卷，其中有效样本 2887份，受调查者覆盖全国 31个省、⾃治区、直辖市。 本次调研样本量，超过在95%的置信度和3%的误差率条件下所需的最低样本数量，样本符合统计学有效性要求。 受访者企业规模 0.9% 7.4% 24.0% 29.1% 38.5% <20⼈20-100⼈ 101-300⼈ 301-1000⼈ 1000⼈以上 受访者所处城市 15.0% 19.5% 16.6% 12.1% 36.8% ⼀线城市三线城市五线城市 ⼆线城市四线城市 受访者⾏业分布 农业3.8% 其 ⾦融他1.3 2.3%% 交通/出⾏/物流12.1% 法律/商业咨询 3.3% 教育4.1% 医疗/健康/医药5.3% 建筑/房地产7.0% 传媒/⽂化/体育9.4% IT/互联⽹/电信13.2% 制造/能源/电⼒14.8% 零售/消费品23.3% 观点：企业探索⽣成式企业将⽣成式AI应⽤在哪些环节⽣成式AI在企业各环节应⽤的成熟度 AI的开放性较⾼，⽣成式 AI的探索主要集中在核⼼ 销售和客户服务 39.2% IT/⽹络安全 30.0% 45.3% 18.8%4.3% 业务环节，但职能性环节成熟度更⾼ ⽣产/制造/供应链 产品研发和创新 35.6% 34.5% ⼈⼒资源 法务和合规 27.2% 26.4% 44.2% 42.9% 20.3%5.5% 21.7%6.4% 应⽤⽣成式AI的企业中，近⼋ 市场营销 34.3% 企业战略和财务 25.2% 47.2% 20.1%5.4% 成企业应⽤AI进⾏探索的环节数量在两个及以上，反映了企业对⽣成式AI潜⼒的认可。 ⽣产式AI在企业研、产、供、销、服等核⼼环节是应⽤重点， 在这些环节探索的企业占⽐均 IT/⽹络安全 企业战略和财务 27.7% 销售和客户服务 21.8% 46.5% 23.7% 7.1% ⼈⼒资源 27.0% 市场营销 20.2% 47.5% 24.2% 7.0% 法务和合规 20.4% 29.7% ⽣产/制造/供应链 产品研发和创新 23.9% 17.2% 45.3% 49.7% 23.1%6.5% 22.3%7.8% 超过30%。 在IT/⽹络安全、企业战略和财务、⼈⼒资源、法务和合规等职能环节业占⽐普遍不超过30%。 但是职能性环节应⽤的成熟度更为突出，这些场景中认为应 ⽤成熟和⾮常成熟的企业占⽐ 其他 21.02% 总体样本：N=2887 应⽤⾮常成熟应⽤成熟⼀般应⽤不成熟应⽤⾮常不成熟 应⽤⽣成式AI的场景数量分布 ⼀个场景两个场景三个场景四个场景五个场景及以上 31.89% 25.70% 6.48% 6.16% 之和均超过70%。 问题：您所在的企业将生成式AI应用在哪些环节？（多选），您认为当前生成式AI在您所在企业的应用成熟度怎么样？ 观点：企业应⽤⽣成式AI以多⽬标为导向，优先聚焦提升核⼼能⼒和优化现有业务，同时对创新探索保持谨慎 ⼤多数企业选择多个⽬标，如两到三个⽬的占⽐最⾼，分别为39.7%和24.9%，表明⽣成式AI被视为多功能⼯具。⽽选择单⼀⽬标的企业仅占18.7%，说明企业对AI的应⽤正在向综合性、全⾯性⽅向发展。 提升产品/服务能⼒和价值 提升品牌影响⼒和客户满意度 降低现有业务成本 增加现有业务收⼊ 孵化新的业务/创造新收⼊来源 企业使⽤⽣成式AI的⽬的 40.60% 49.70% 47.70% 45.70% 45.60% 从具体⽬的来看，提升产品和服务能⼒（49.7%）的企业占⽐最⾼，⽣成式AI与产品融合⽣产价值是重要⽅向。但⽤于孵化新业务的⽐例仅 为40.6%，占⽐最少，表明 企业使⽤⽣成式AI的⽬的数量 ⼀个⽬的两个⽬的三个⽬的四个⽬的五个⽬的 39.7% 18.7% 24.9% 8% 1%4. 3. 多数企业仍以优化现有业务 为主，创新探索较为谨慎。 总体样本：N=2887 问题：您所在的企业使用生成式AI的主要目标是什么？（多选） 观点：与供应商联合开发产品或服务成为企业引⼊⽣成式AI的最主要 ⽅式 ⽣成式AI的应⽤⽅式中，与供应商联合开发产品或服务最为 普遍，占⽐50.2%。这种合作 企业使⽤⽣成式AI的⽅式 与供应商联合开发 模式能快速利⽤供应商技术与 ⾏业经验，结合企业需求实现定制化开发，更贴合具体场景。 其次，34.6%的企业选择采⽤标准成熟产品，以快速落地AI能⼒。 仅有15.3%的企业选择⾃主研发⼤模型或产品。尽管这种⽅式具备技术掌控⼒与差异化优势，但⾼投⼊、⾼风险和专业团队门槛使其仅为少数企业的选择。 产品或服务50.2% ⾃主研发⼤模型/产品/服务15.3% 采⽤标准的成熟产品34.6% 总体样本：N=2887 问题：您所在的企业引入生成式AI产品方式是什么？ 观点：企业使⽤⽣成式AI的⽬标成效评价较为积极，特别是中⼩企业认为降本增效⽅⾯成效显著。 受访者对⽣成式AI的应⽤⽬标成效总体整体评价积极。企业规模越⼩对使⽤⽣成式AI的效果评价越⾼。 从各环节来看，100⼈以下的 ⼩微企业对于降低业务成本、 孵化新业务的⽬标成效评价最 ⾼，1000⼈以上的企业对增加现有业务收⼊的评价略⾼于其他环节。 <20⼈ 20-100⼈ 101-300⼈ 301-1000⼈ 1000⼈以上 不同规模企业对⽣成式AI在各⽬标上的成效评价 说明中⼩型公司可运⽤⽣成式 降低现有业务孵化新的业务增加现有业务 提升产品/服 提升品牌影响 成本 AI更好地提升效率，⽤更低的 /创造新收⼊ 来源 收⼊务能⼒和价值⼒和客户满意 度 成本挖掘新的创收⽅式，撬动 企业效能。总体样本：N=1376 问题：在这些目标上，生成式AI应用后的成效如何？ 评分量表：1–没有看到显著效果，2–一般，3–显著，4–非常显著 投资篇 AI转型的投资情况 观点：企业对⽣成式AI的投资普遍保持适度，在IT投资中占⽐越⾼，对投资回报率的满意度也越⾼ 60.83% 31.67% 17% 4. 对⽣成式AI的投资（或者付费）占总IT预算的百分⽐ 对⽣成式AI的投资回报率的评价 36.04% 45.83% %12.29% .17 超过30% 4.16% 21%-30%