德勤:74% 的企业已实现 GenAI 计划,但挑战依然存在
大多数企业实际上都达到或超过了自己对人工智能 ROI 的预期
全球各种规模的企业都在试图理解生成式人工智能,并确定它可以在哪些方面带来价值。好消息是大多数企业都在实际运用它。
与一年前发布的第一版报告相比,该报告取得了长足的进步,当时企业领导者表达了多方面的担忧。
与第三季度报告相比也取得了积极进展,第三季度报告显示,由于数据问题,大多数组织都避免了一些人工智能用例。
在投资回报率和成功推广方面,网络安全和信息技术部门处于领先地位 。
其他主要发现包括:
- 企业需要至少 12 个月的时间来解决采用人工智能所面临的主要挑战
- IT、网络安全、运营、市场营销和客户服务部门的采用率和效果最高
- 合规性已成为人工智能部署的首要障碍
- 78% 的受访者预计将在下一财年增加人工智能总支出
德勤人工智能主管 Jim Rowan 在接受采访时表示, “企业报告称使用人工智能的最大收益是提高效率和节约成本 。我们正在从日常任务和活动中抽出时间,提高个人效率。”
企业技术是企业运行的基础。对于许多类型的技术来说,企业采用这些技术可能需要数年时间,因为企业首先需要验证用例和投资回报潜力。
虽然人工智能技术的快速发展吸引了公众的想象力,但在应用方面,企业的步伐往往要慢得多。
这种速度上的差异,因许多企业仍在应对基础技术挑战而变得更加复杂,比如数据治理和平台现代化。
Rowan 指出,企业必须先解决这些根本问题,才能充分利用生成式人工智能的潜力。
Rowan 强调, 与其匆忙部署最新的人工智能工具,不如采取更加审慎的战略方法,重点建设必要的基础设施和文化准备 。
通过花时间将人工智能适当融入现有的运营和工作流程,企业可以确保该技术带来实实在在的长期价值,而不仅仅是昙花一现的新鲜事物。
这种耐心、审慎的方法虽然在短期内可能会慢一些,但最终可能会在推动持久转型方面更有效。
02. 当今企业 AI 投资回报率最高的领域
企业从人工智能中看到实际价值的关键领域之一是软件开发周期。
Rowan 补充道:“另一个大的用例是围绕联络中心、客户服务以及这两者的参与。因此,这些往往是我们看到效率提高最多的领域。”
在企业寻求量化其人工智能投资的影响时,Rowan 强调了同时关注定量和定性指标的重要性。
在定量方面,Rowan 列举了几个关键指标:
- 通过节约成本来衡量效率
增加创收
- 在某些活动中每名全职员工(FTE)的效率提高
- 员工发展、持续学习和业务流程整体转型指标
2025 年,企业需要考虑的最大创新领域或许是 AI 代理。报告显示,52% 的企业正在寻求 AI 代理,其中 45% 专门探索多代理系统。
在最初推出 GenAI 时,企业往往侧重于概念验证(PoC)部署,AI 代理需要采用不同的方法。企业不应只关注单个用例,而应着眼于更广泛的流程链。
Rowan 还提到,“ AI 代理的真正价值将来自于重新思考整个业务流程 ,使之成为人工智能驱动的流程,而不仅仅是实施个别用例。”
要想实现人工智能,实际上必须考虑如何重建流程,而这一切都将由人工智能驱动,而不是人力驱动。
05. 克服应用挑战
尽管人工智能具有明显的优势,但企业在扩大人工智能部署规模方面仍面临重大障碍。
德勤认为,关键障碍之一是员工对人工智能工具的访问和使用有限。报告显示, 在大多数企业中,只有不到 40% 的员工能够使用人工智能工具 。
这种缺乏广泛采用的情况表明,需要进行文化层面的转变,不仅要向员工提供工具,还要让他们了解使用 AI 辅助日常工作的重要性。
Rowan 最后表示:“如果现在有人每天工作中一点都不用 AI,不管是公司相关工具,还是一些消费级的工具,我觉得他已经落后了。”
原文来源于:
1.https://venturebeat.com/ai/deloitte-reports-that-74-of-enterprises-hit-gen-ai-roi-targets-though-challenges-remain/
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