Bridge the AI preparedness gap for medium-sized enterprises in the Asia-Pacific region: Data-driven diagnosis for governments, industries, and enterprises

亚太地区中端市场在人工智能（AI）采用方面存在日益扩大的差距。尽管各国政府和大型企业积极投资AI，但拥有200至3,000名员工的中端市场公司却因缺乏基础先决条件而被落下。亚太中端市场准备指数通过分析数字成熟度、人才密集度和战略承诺等可观察行为信号，评估了510家中等规模企业的AI准备情况，并分析了12个市场生态系统的背景。

核心发现：

• 数据荒漠： 亚太地区中端市场在西方数据平台上的系统性不可见性导致市场被低估。覆盖缺口（企业缺失）和代表性差距（企业存在但信号难以捕捉）限制了对其AI准备度的准确评估。
• 人才限制： 云服务普及率较高，但专业AI和数据处理人才匮乏。12个市场中，AI人才库得分没有一个超过65分。
• 可见性与执行差异： 印度和韩国等国家可见度与实际执行深度存在差异。印度人才可见性高，但韩国AI能力嵌入其互联网生态系统，导致可见性低。
• 市场与行业差异： 新加坡、澳大利亚等市场得分较高，而泰国、马来西亚等市场得分较低。科技/金融科技公司领先，制造业落后。

关键数据：

• 指数V2覆盖510家公司，平均技术准备度（TRS）为17.3/100，最高为73.2/100（Secretlab，新加坡）。
• 60%的公司处于风险等级，需要干预。
• 10%的公司属于领先层，是行业的佼佼者。

研究结论：

• 亚太地区中端市场的AI准备度差距是真实存在的，需要政府、行业协会和企业领导者的协同行动来弥合。
• 政府应建立国家级中端市场AI准备基准，提供针对性的技能项目和AI采纳补助金，并投资数据基础设施。
• 行业协会应利用指数数据创建基准和同行学习网络，倡导将中端市场纳入国家AI战略。
• 企业领导者应根据自身情况识别差距，制定优先级路线图，并投资人才和基础设施建设。
• 弥合可见性差距是弥合准备差距的前提。全球商业智能生态系统需要更好地覆盖亚太地区中端市场。