【ITBEAR科技资讯】6月14日消息，在今天举办的2023大中华区高管交流大会上，Gartner发布了一项关于中国企业在人工智能领域的最新调研结果。调研显示，中国企业正将人工智能项目从原型转向实际应用，并开始注重AI工程化能力的建设，以数据驱动决策为目标，不断为业务创造价值。
报告指出，尽管CIO们普遍认为人工智能对业务具有巨大的价值，但董事会成员对其持有怀疑态度，因为实际效果未能达到预期。然而，新兴的生成AI技术的推出改变了这种局面，使得董事会成员和企业高管首次意识到生成AI的潜力，并开始相信其能够为业务带来变革和巨大价值。这给CIO们带来了一些焦虑和压力，他们担心错过了投资生成AI的机会。
根据Gartner发布的中国企业人工智能趋势浪潮3.0报告，中国企业平均已经部署了超过5个人工智能应用案例，每个企业平均已开始部署24个案例。尽管很多业务用户或企业高管认为人工智能的应用就像安装插件一样简单，但实际上，运营人工智能涉及多个环节，包括数据加工、业务指标梳理、数据集成、业务集成、持续监控和优化等。要实现端到端的人工智能应用和流程，需要全局考虑。调研结果显示，只有五分之一的中国企业的人工智能能够完全满足业务需求。因此，越来越多的领先企业开始将人工智能视为产品运营和组合运营的方式，从端到端、业务结果导向的角度来整体运营人工智能，以持续产生业务效果。
据ITBEAR科技资讯了解，Gartner高级研究总监方琦表示：“大多数企业会继续保持现有业务成果，并利用生成AI进行算法改进类的局部创新。然而，一些企业也开始考虑进行流程、算法和系统的全局创新，虽然这可能带来更大的风险，但可能会产生更有价值的应用。”调研结果显示，75%的企业认为生成AI的未来能力可能超过其带来的风险。然而，企业对风险的感知较低，一旦风险发生，可能会对企业造成巨大商誉损失和客户流失。
在应用生成AI时，企业通常会采取谨慎的态度，规避潜在的风险和争议。然而，这种谨慎也可能导致错失一些商业机会。为了平衡风险和价值，企业需要寻求价值和风险之间的平衡点。方琦指出：“我们应该延续巩固已有投资，持续应对已知的风险，并将精力投入到机会或高业务价值低风险的持续投入中。对于高风险低价值的用例，我们应果断地去除它们。同时，我们也可以从创新的角度追求高业务价值和高风险的用例，并通过隐私计算等方式保护用户数据隐私，实现AI的商业潜力。”
此外，在落地人工智能战略时，选择合适的人才和调整组织架构也是重要的一环。调研结果显示，超过一半的中国企业认为人才是最大的挑战。领先的企业通常能够整合不同领域的业务理解、IT技能和数据科学技能，以更完整、全面、有效的方式落地人工智能。
总体而言，中国企业正在将人工智能项目从原型转向实际应用，并更加关注AI工程化能力的建设，以持续为业务创造价值。然而，在应用人工智能时，企业需要平衡风险和价值，同时注重透明度、可解释性和合规性。选择合适的人才和调整组织架构也是成功落地人工智能的重要因素。
