德勤最新發布的“生成性人工智能現狀報告”基於對全球14個國家2773位領導者的調查，深入探討了企業在生成性人工智能應用中的進展和挑戰。報告顯示，儘管企業在應用生成性AI的過程中面臨數據問題和技術瓶頸，但大多數組織的投資回報率已達到或超過預期，尤其在網絡安全和IT領域表現突出。報告還分析了企業利用AI的主要領域、衡量AI影響的關鍵指標以及對未來代理人工智能的探索，為企業在生成性人工智能浪潮中更好地把握機遇和應對挑戰提供了valuable insights。
在全球範圍內，各類企業正在努力理解生成性人工智能（gen AI），並探索其可能帶來的價值。根據德勤近日發布的“生成性人工智能現狀報告”，大多數組織實際上在實現投資回報方面表現良好。此次報告基於對2773位領導者的調查，涵蓋了14個國家的企業情況，揭示了組織在生成性人工智能應用中的進展與挑戰。
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報告指出，與一年前發布的第一版相比，企業的進展明顯加快。當時，許多商業領導者對生成性人工智能的應用表達了多項擔憂。而在2023年第三季度的報告中，大部分組織因數據問題而避免了一些生成性人工智能的用例。
令人振奮的是，儘管回報的實現時間比預期更長，但接近四分之三（74%）的受訪者表示，他們最先進的生成性人工智能項目已經達到了或超過了投資回報預期。其中，網絡安全和IT 功能在回報率和成功擴展方面表現最佳。
德勤的人工智能負責人吉姆・羅萬（Jim Rowan）表示，企業在使用人工智能方面報告的最大收益是效率和成本節約。他指出，企業正在將日常任務的時間減少，從而提高員工的工作效率。
然而，企業在快速發展的生成性人工智能技術面前，依然面臨著一些挑戰。羅萬強調，企業的技術採納通常速度較慢，需要先驗證用例和投資回報潛力。此外，許多企業還在努力解決數據治理和平台現代化等基礎技術問題。
在當前，企業利用人工智能獲得回報的主要領域是軟件開發生命週期和客戶服務。通過自動化某些任務和交互，企業能夠顯著提高效率和響應速度。
企業在衡量生成性人工智能影響時，需要關注定量和定性指標。羅萬指出，成本節約和效率提升是重要的定量指標，而員工技能的提升和企業文化的變化則是定性方面的重要考量。
值得注意的是，報告還指出，52% 的企業正在探索代理人工智能，45% 的企業則專注於多代理系統的研究。雖然代理人工智能的潛力巨大，但企業需要採取戰略性的方法來逐步整合這一技術。
劃重點:
74% 的企業已實現或超越生成性人工智能的投資回報。
企業在軟件開發和客戶服務領域獲得顯著效率提升。
52% 的組織正在探索代理人工智能，以推動業務流程轉型。
總而言之，德勤的報告清晰地展現了生成性人工智能在企業應用中的快速發展和巨大潛力，同時也指出了企業在實施過程中需要關注的關鍵挑戰和應對策略。 未來，隨著技術的不斷成熟和企業經驗的積累，生成性人工智能將為各行各業帶來更多價值。