企业 AI 现状及趋势总结
企业 AI 采用现状
- 企业 AI 采用正在加速，员工对生成式 AI 工具的访问权限和日常使用频率都在增加。
- Microsoft 365 Copilot 和 ChatGPT 是使用最广泛的生成式 AI 工具，但阴影 AI 工具的使用也在增长。
- 大多数企业从试点项目开始 AI 之旅，重点评估数据安全性和就绪情况。
- 数据安全是 AI 部署的主要障碍，75.1% 的组织报告了数据安全事件。
AI 治理和合规性
- AI 可接受使用政策正在成为标准做法，预计 98% 的组织将在未来 12 个月内实施。
- 组织认为 AI 指南的开发是共同的责任，其中内部团队承担主要责任。
- AI 政策需要不断发展，以跟上技术变化。
AI 实施现状和障碍
- 超过 85% 的组织因数据质量和数据安全担忧而减缓了生成式 AI 助手的部署。
- 81.3% 的组织因数据安全和/或数据管理问题而延迟了生成式 AI 助手的部署。
- 大多数组织正在使用内置或第三方治理工具来评估 AI 输出的准确性和与数据治理政策的一致性。
数据安全和管理
- AI 相关的安全漏洞很普遍，75.1% 的组织在过去 12 个月内经历了至少一次 AI 相关的安全漏洞。
- 许多组织计划增加对第三方工具的投资，特别是用于评估 AI 输出的治理工具。
- 大多数组织认为他们有信息管理策略，但只有 30.3% 的组织认为他们的数据分类是有效的。
- 数据量在快速增长，79.2% 的组织管理着 1 PB 或更多的数据，预计未来一年数据量将增长 31.6%。
- 生成式 AI 助手是数据增长的主要驱动力，预计明年将占新数据的 40%。
数据质量问题
- 组织最担心的是员工无法区分 AI 输出的真实性和虚构性。
- 数据质量问题会阻碍 AI 价值的实现，导致 AI 输出不准确，侵蚀人类判断力。
AI 投资回报
- 组织认为 AI 成功的主要衡量标准是增强客户洞察力和个性化，以及提高客户参与度和满意度。
- AI 投资的回报在短期内被认为是可行的，但许多组织发现难以实现预期结果。
- 81.9% 的组织预计在 12 个月内获得 AI 投资回报。
AI 素养
- 99.5% 的组织已经实施了干预措施来提高员工的 AI 素养。
- 基于角色的指南和用例被认为是对员工影响最大的干预措施。
- AI 素养对于保持人类判断力和批判性思维至关重要。
建议
- 在扩大规模之前建立信任。
- 将 AI 治理视为关键业务系统。
- 优先考虑数据质量、有意治理和员工素养。
- 重新定义 AI 成功，围绕弹性和影响。
- 从衡量 AI 采用转向衡量 AI 影响。
