• 在接受调研的企业级（规模超千人）公司中，约42%表示已在业务中积极部署AI。 
  • 另有 40% 表示目前正在探索或试验 AI，但尚未部署其模型。 
  • 59% 已经在探索或部署AI的公司表示已加速AI的技术推广或投资。 
  • 阻碍AI部署的主要障碍包括有限的AI技能与专业知识 （33%）、数据过于复杂 （25%） 和对AI伦理的担忧 （23%）。

由IBM（NYSE： IBM)）委托开展的一项新研究发现，在接受调研的企业级（规模超过1000名员工）组织当中，约有42%已经在其业务中积极使用人工智能。早期采用者正在引领潮流，59%已经在使用AI的受访企业打算加速和增加对AI技术的投资。企业采用AI的持续挑战仍然存在，缺乏具备合适技能的员工、数据的复杂性，以及AI伦理方面的担忧，仍是阻碍企业在其运营当中采用AI技术的主要障碍。

IBM Global AI Adoption Index 2023
IBM Global AI Adoption Index 2023

IBM软件部高级副总裁Rob Thomas表示："我们看到，克服重重障碍部署了AI的早期采用者正在进一步投资，这证明他们已经体验到AI带来的好处。唾手可得的AI工具、关键流程自动化的驱动力以及越来越多的AI嵌入到企业现有的业务应用中，是推动AI在企业层面扩展的主要因素。我们看到企业利用AI的一些用例，包括IT 自动化、数字劳动力和客服，相信这些是AI技术能够最快速地产生深远影响的用例。对于40% 还停留在验证阶段的受访企业，我相信 2024 年将是他们解决和克服技能差距和数据复杂性等入门障碍的一年。"

由IBM 委托Morning Consult 进行调研而发布的 《2023 年全球AI采用指数》的要点包括：

第一，过去几年，接受调研的大型组织，其AI采用率保持稳定：

  • 如今，大型企业中有 42% 的 IT 专业人员表示，他们已经积极部署了AI，另有 40% 的人正在积极探索使用该项技术。
  • 此外，38% 的企业 IT 专业人员表示，他们的公司正在积极实施生成式AI，另有 42% 的人正在进行探索。
  • 印度（59%）、阿联酋（58%）、新加坡（53%）和中国（50%）的企业在使用AI方面较为激进，而西班牙（28%）、澳大利亚（29%）和法国（26%）保守。
  • 金融服务业的公司最有可能使用AI，该行业约有一半的 IT 专业人员表示其公司已积极部署AI。电信行业 37% 的 IT 专业人员表示，他们的公司也在部署AI。

第二，在积极部署或探索AI 的受访公司中，大多数在过去 24 个月当中加快了AI的推广或投资：

  • 在部署或探索AI的公司中，59% 的 IT 专业人员表示，他们的公司在过去 24 个月中加快了对AI的投资或推广。
  • 中国（85%）、印度（74%）和阿联酋（72%）是最有可能加速推广AI的市场，而英国（40%）、澳大利亚（38%）和加拿大（35%）的企业在加速推广AI方面最为保守。
  • 在探索或部署AI的企业中，研发（44%）和技能再培训/员工发展（39%）是最主要的AI投资。

第三，更易使用的AI工具以及降低成本和实现流程自动化的需求，正在推动受访公司采用AI：

  • AI工具的进步使其更容易获得（45%），降低成本和实现关键流程自动化的需求（42%），以及越来越多的AI嵌入到标准的现有业务应用程序当中（37%），是推动AI采用的首要因素。
  • 对于 IT 专业人员来说，近年来AI最重要的两个变化是更易于部署的解决方案（43%）以及数据、AI和自动化技能的日益普及（42%）。
  • 对于目前正在探索或部署AI的受访公司而言，推动其采用AI的用例横跨业务运营的许多关键领域，包括：
    • IT 流程自动化（33%）
    • 安全和威胁检测（26%）
    • AI监控或治理（25%） 
    • 业务分析或智能（24%） 
    • 文档处理、理解和流转的自动化（24%）
    • 客户或员工自助服务应答与操作的自动化（23%） 
    • 业务流程自动化（22%） 
    • 网络流程自动化（22%）
    • 数字劳动力 (22%)
    • 营销与销售 (22%)
    • 欺诈检测 (22%)
    • 搜索和知识发现 (21%)
    • 人力资源和人才招聘 (19%)
    • 财务规划与分析 (18%)
    • 供应链情报 (18%)

第四，同样的障碍也让下一波接受调研的公司无法从AI中获益：

  • 在探索或部署AI 的企业中，阻碍其成功采用AI的最大障碍是有限的AI技能和专业知识（33%）、数据过于复杂（25%）、对AI伦理的担忧（23%）、AI项目太难整合和扩展（22%）、价格太高（21%）以及缺乏AI模型开发工具（21%）。

第五，生成式AI与传统AI模式的入门障碍有所不同：

  • 尚未探索或实施生成式AI的受访企业的 IT 专业人员认为，数据隐私（57%）以及信任和透明度（43%）的问题是采用生成式AI的最大障碍。
  • 35%的受访者还表示，缺乏实施技能也是一大阻碍因素。

第六，接受调研的企业表示，AI已经对企业员工产生了影响：

  • 五分之一的企业表示，他们缺乏具备恰当技能的员工来使用新的AI或自动化工具，16%的企业无法找到具备相关技能的新员工来弥补这一缺口。
  • 提到使用AI来解决劳动力或技能短缺问题的公司，他们正在利用AI来尝试一些事情，如使用自动化工具来减少人工或重复性任务（55%）或者实现客户自助服务应答与操作（47%）。
  • 目前只有 34% 的企业正在对员工进行技能培训或再培训，使他们能够与新的自动化与AI工具协同工作。

第七，IT 专业人员都明白，AI必须值得信赖并得到有效治理，但由于种种障碍，接受调研的公司很难将其付诸实践：

  • IT 专业人员普遍认为，消费者更倾向于选择AI实践透明且符合伦理规范的公司所提供的服务（85% 表示 "非常同意"或 "比较同意"），他们认为能够解释AI如何做出决策对他们的业务至关重要（在探索或部署AI的公司中有83%持此观点 ）。
  • 但是，由于许多已在部署AI的公司在此过程中面临多重障碍，只有不到一半的公司表示他们正在采取关键步骤来实现值得信赖的AI，如减少偏见（27%）、跟踪数据来源（37%）、确保能够解释其AI模型如何做出决策（41%）或制定合乎伦理的AI政策（44%）。

调研方法：

本调研于 2023 年 11 月进行，调研区域涵盖澳大利亚、加拿大、中国、法国、德国、印度、意大利、日本、新加坡、韩国、西班牙、阿联酋、英国、美国和拉丁美洲及加勒比海地区（阿根廷、巴西、智利、哥伦比亚、墨西哥和秘鲁），调研受众包括具有代表性的 8584 名 IT 专业人员。参与调研的人员必须是全职员工，担任经理或更高级别的职务，并且至少对公司如何运营和使用 IT 有一定了解。全球调研结果的误差范围为 +/- 1 个百分点。

关于IBM

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