德勤最新发布的“生成性人工智能现状报告”基于对全球14个国家2773位领导者的调查，深入探讨了企业在生成性人工智能应用中的进展和挑战。报告显示，尽管企业在应用生成性AI的过程中面临数据问题和技术瓶颈，但大多数组织的投资回报率已达到或超过预期，尤其在网络安全和IT领域表现突出。报告还分析了企业利用AI的主要领域、衡量AI影响的关键指标以及对未来代理人工智能的探索，为企业在生成性人工智能浪潮中更好地把握机遇和应对挑战提供了 valuable insights。
在全球范围内，各类企业正在努力理解生成性人工智能（gen AI），并探索其可能带来的价值。根据德勤近日发布的 “生成性人工智能现状报告”，大多数组织实际上在实现投资回报方面表现良好。此次报告基于对2773位领导者的调查，涵盖了14个国家的企业情况，揭示了组织在生成性人工智能应用中的进展与挑战。
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报告指出，与一年前发布的第一版相比，企业的进展明显加快。当时，许多商业领导者对生成性人工智能的应用表达了多项担忧。而在2023年第三季度的报告中，大部分组织因数据问题而避免了一些生成性人工智能的用例。
令人振奋的是，尽管回报的实现时间比预期更长，但接近四分之三（74%）的受访者表示，他们最先进的生成性人工智能项目已经达到了或超过了投资回报预期。其中，网络安全和 IT 功能在回报率和成功扩展方面表现最佳。
德勤的人工智能负责人吉姆・罗万（Jim Rowan）表示，企业在使用人工智能方面报告的最大收益是效率和成本节约。他指出，企业正在将日常任务的时间减少，从而提高员工的工作效率。
然而，企业在快速发展的生成性人工智能技术面前，依然面临着一些挑战。罗万强调，企业的技术采纳通常速度较慢，需要先验证用例和投资回报潜力。此外，许多企业还在努力解决数据治理和平台现代化等基础技术问题。
在当前，企业利用人工智能获得回报的主要领域是软件开发生命周期和客户服务。通过自动化某些任务和交互，企业能够显著提高效率和响应速度。
企业在衡量生成性人工智能影响时，需要关注定量和定性指标。罗万指出，成本节约和效率提升是重要的定量指标，而员工技能的提升和企业文化的变化则是定性方面的重要考量。
值得注意的是，报告还指出，52% 的企业正在探索代理人工智能，45% 的企业则专注于多代理系统的研究。虽然代理人工智能的潜力巨大，但企业需要采取战略性的方法来逐步整合这一技术。
划重点:
74% 的企业已实现或超越生成性人工智能的投资回报。
企业在软件开发和客户服务领域获得显著效率提升。
52% 的组织正在探索代理人工智能，以推动业务流程转型。
总而言之，德勤的报告清晰地展现了生成性人工智能在企业应用中的快速发展和巨大潜力，同时也指出了企业在实施过程中需要关注的关键挑战和应对策略。 未来，随着技术的不断成熟和企业经验的积累，生成性人工智能将为各行各业带来更多价值。