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2023年6月13日 –在近期举办的2023大中华区高管交流大会上， gartner发布最新调研结果显示，中国企业正在将人工智能项目从原型转向生产，大多数企业已不再纠结于为何需要ai能力，而更加关注ai工程化能力的建设，以数据驱动决策为目标，持续为业务创造价值。领先的中国ai企业已经采用生成ai和其他新型ai技术，在不同的场景中建立了原始的ai企业。
尽管CIO们普遍认为AI对业务具有巨大的价值，但董事会成员对AI持有怀疑态度，其实际效果未能达到预期。然而，ChatGPT的推出使得董事会成员和企业高管首次接触到生成AI的巨大潜力，开始相信生成AI能够为业务带来变革和巨大价值。CIO们感到焦虑和压力，因为他们担心错过了投资于人工智能生成的机会。
Gartner发布中国企业人工智能趋势浪潮3.0，旨在帮助企业首席信息官（CIO）更好地规划AI能力，提升业务效果。
守成和创新
目前，中国企业平均已部署超过5个AI用例，每个企业平均已开始部署24个AI用例。虽然许多业务用户或企业高管认为AI只是像安装插件一样简单，但实际上，运营AI涉及数据加工、业务指标梳理、数据集成、业务集成、持续监控和优化等多个环节，需要全局考虑端到端的AI用例和流程。5个中国企业中仅有1个企业的AI能够完全满足业务需求，这也是为什么越来越多的领先企业不再将AI视为单个项目的投入，而是以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AI，使其在全生命周期中持续产生业务效果。
Gartner高级研究总监方琦表示：“大多数企业会保持现有业务成果，并在有能力的情况下利用生成式AI进行算法改进类的局部创新。全局性地创新企业的流程、算法和系统，可能会带来更有价值的应用，但也有着较大的风险。根据最新的中国企业调查，有75%的企业相信生成式人工智能未来的能力可能会超过其带来的风险。尽管目前企业对风险的感知较低，但一旦出现风险，可能会对企业造成巨大商誉损失和客户流失。”
平衡风险和价值
企业通常会采取避免风险的措施来应用生成型人工智能技术，只有在不会引起严重后果或潜在争议的情况下才会使用该技术。这种谨慎的态度是合理的，但也可能导致错失一些潜在的商业机会。因此，企业需要在实现商业价值和管理风险之间寻求平衡。
Gartner高级研究总监方琦表示：“为了平衡价值和风险，我们应该延续巩固已有投资，持续应对已知的风险，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逐高业务价值和高风险的用例，通过隐私计算等方式保护用户数据隐私，并通过数据的统计值帮助业务持续实现其价值，打造差异性能力。”
为了确保AI应用的可信度和可解释性，企业应该采取透明度和可解释性的方法，确保AI决策过程的透明度，以及提供对AI决策的解释和辩解能力。在应用生成型AI时，企业需要仔细评估可能涉及的道德、法律和社会问题，并确保符合相关法规和道德标准。通过建立明确的监管和治理框架，企业可以在平衡创新和风险的基础上实现AI的商业潜力。
融合团队
一旦我们明确了风险和价值，我们需要考虑如何选择人才和调整组织架构，以助于我们在AI战略方面落地。在中国企业落地AI时，超过一半的企业认为人才是最大的挑战。相对而言，国外仅有不到30%的企业认为AI人才是最大的挑战。这可能是因为不同的组织对人才和组织关系的要求不同。机构的领先之处在于能够综合不同的业务知识、IT技能和数据科学技能，以更全面、完整的方式应用AI，从而实现更有效的落地。
Gartner高级研究总监方琦表示：“在落地AI方面，选择合适的人才是首要任务，但也不能忽视组织架构和企业文化对人才适配的重要作用。通过坚守原则、风险管理和人才选择三个理念，更加战略性地规划、实施和运用相应的人工智能能力。”
