2024年人工智能就绪度状况报告

TDWI 的研究考察了当前人工智能 (AI) 的状态，以及组织准备实施 AI 的情况，并突出了 AI 成功的关键领域：组织准备、数据准备、技能和工具准备、运营准备和治理准备。研究发现，组织在 AI 准备方面处于“标准化”阶段，整体得分为 62 分（满分 100 分）。各维度得分均处于“标准化”阶段，表明组织正在制定 AI 策略，进行初步用例探索和概念验证，但领导层对 AI 的理解有限，资源投入不足，数据整合和分析能力有待提升，技能和运营准备不足，治理体系尚未完善。

组织准备得分最高，但仅有约 30% 的组织已制定 AI 策略并执行，超过 35% 的组织仍在考虑制定策略。领导层对 AI 投入资源的承诺不足，不到一半的受访者表示其领导层已承诺为 AI 发展提供资金。

数据准备得分居中，表明组织在数据基础设施方面取得了一定进展，但仍存在挑战。约 40% 的组织能够整合来自多个来源的数据，但多数组织仍处于多平台、多数据孤岛的环境，缺乏对多样化数据类型的支持。约 59% 的受访者不确定或不同意其组织拥有用于分析的可靠数据基础。

技能和运营准备方面，组织在数据科学家招聘方面取得了一定进展，但数据工程师和运营团队的准备仍显不足。约 50% 的受访者表示其组织聘有数据工程师，但不到 30% 的受访者认为其组织拥有将模型部署到生产环境并进行有效监控和管理所需的工具和技能。此外，约 70% 的受访者表示其组织尚未具备将 AI 应用于业务流程的能力。

治理准备方面，组织在数据治理方面取得了一定进展，但仍需进一步完善。约 20% 的受访者表示其组织拥有完善的数治理由体系，但不到 40% 的受访者表示其组织了解数据来源并制定了相应的政策。

研究建议组织采取以下措施提升 AI 准备水平：

• 获得自上而下的高管支持
• 构建对业务有意义的 AI 应用
• 投资培训，提升数据和分析技能
• 明确 AI 解决的业务问题
• 建立健全的治理体系
• 将 AI 嵌入业务流程
• 考虑负责任的 AI 实践
• 与专业服务机构或供应商合作

总之，组织在 AI 准备方面仍处于起步阶段，需要从组织、数据、技能、运营和治理等多个方面进行全面提升，才能成功实施 AI 并获得价值。