這份名為《GenAI在企業中的現狀：現在決定未來》的報告基于對14個國家的2770名從主管到C級高管的受訪者的調查。盡管受訪者對GenAI的專業水平各不相同，但他們都具有AI的實際經驗，并正在其企業中試點或實施GenAI。
Deloitte Consulting LLP的應用AI負責人兼首席合伙人Jim Rowan表示：“隨著有前景的實驗和用例開始帶來回報，很明顯我們已經到達了GenAI的一個關鍵時刻，在領導者的高期望與數據質量、投資成本、有效測量和不斷變化的監管環境等挑戰之間尋找平衡。我們的第三季度調查顯示，變革管理和深度的組織整合比以往任何時候都更加重要，這對于克服障礙、釋放價值以及為GenAI的未來做好準備至關重要。”
Deloitte Global的GenAI負責人Costi Perricos說：“我們看到各企業對GenAI的持續熱情，領導者通過將其深度嵌入關鍵的業務功能和流程中，從這項技術中獲得了最大的價值。我們的研究表明，GenAI的主要收益不僅限于提高效率、生產力和降低成本，超過一半的受訪者還指出了創新的增加、產品和服務的改進、客戶關系的增強以及其他類型的價值，這些價值來源的多樣性強調了這項變革性技術的巨大潛力和多功能性。”
解決數據差距是GenAI成功的關鍵
調查受訪者表示，盡管他們的高級管理人員和董事會成員仍對GenAI感興趣，但隨著“新技術”光環的消退，這種熱情開始顯現出減弱的跡象。
大多數高級管理人員（63%）和董事會成員（53%）的興趣仍然保持在“高”或“非常高”的水平，然而，與2024年第一季度的調查相比，這些數字分別下降了11個百分點和8個百分點。
盡管選擇并迅速擴展最有潛力創造價值的GenAI項目是目標，但許多GenAI的努力仍處于試點或概念驗證階段，68%的受訪者表示，他們的企業將30%或更少的GenAI實驗完全投入生產。
數據管理成為AI精通領導者的焦點，75%的企業由于GenAI而增加了在數據管理方面的技術投資，然而，隨著企業希望擴大規模，意想不到的障礙浮現——與數據相關的問題導致55%的受訪企業避免了某些GenAI用例。
解決數據缺陷已成為應對GenAI數據架構特定需求的關鍵步驟。為了提升與數據相關的能力，企業正在加強數據安全（54%）、改進數據質量實踐（48%）以及更新數據治理框架和/或制定新的數據政策（45%）。
GenAI部署的主要障礙
盡管受訪者認識到管理GenAI風險至關重要，但他們報告的四大障礙中有三項與風險相關，包括對監管合規性的擔憂（36%）、管理風險的難度（30%）以及缺乏治理模型（29%）。
這些擔憂可能源于GenAI特有的風險，如模型偏見、幻覺、隱私問題、新的信任問題和保護新的攻擊面。為了幫助建立信任并確保負責任的使用，企業正在努力構建新的防護措施和監督能力。
企業正在采取的主要行動包括：為使用GenAI工具和應用程序建立治理框架（51%）、監控監管要求并確保合規性（49%）以及對GenAI工具和應用程序進行內部審計/測試（43%）。
盡管接受調查的企業正在逐步擴展超越概念驗證階段，但41%的企業在定義和衡量其GenAI工作的確切影響方面遇到了困難，只有16%的企業為CFO提供了有關GenAI所創造價值的定期報告。
隨著應用和用例的成熟，領導者將不再僅僅因為高遠的愿景和錯失良機的恐懼而投資，這使得衡量GenAI的價值成為維持C級高管和董事會興趣和支持的關鍵因素。
為了展示價值，企業正在使用特定的KPI來評估GenAI的性能（48%），構建評估GenAI投資的框架（38%），并跟蹤員工生產力的變化（38%）。
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