企业如何克服将AI融入业务的过程中面临的挑战

调查数据显示，全球只有14%的企业完全准备好部署和利用由AI支持的技术。报告强调了企业准备使用和部署AI，展示了关键业务支柱和基础设施之间的关键差距，这些差距对不久的将来构成严重风险。

领头羊率先拥抱AI

虽然AI的采用几十年来一直进展缓慢，但GenAI的进步，加上过去一年的可用性，促使人们更多地关注这项技术带来的挑战、变化和新的可能性。

虽然84%的受访者认为AI将对他们的业务运营产生重大影响，但它也引发了围绕数据隐私和安全的新问题。当涉及到利用AI和他们的数据时，公司面临的挑战最大。事实上，81%的受访者承认，这是由于其企业中存在各自为政的数据。

调查结果显示，公司正在采取许多积极主动的措施，为以AI为中心的未来做准备。当谈到构建AI战略时，近三分之一的受访者被归类为标兵(充分准备)，这表明C级高管和IT领导层非常关注这一问题。

这可能是因为97%的受访者表示，在他们的企业中部署AI技术的紧迫性在过去六个月里有所增加，据报道，IT基础设施和网络安全是AI部署的首要关注方面。

AI应用的竞赛已经开始，企业面临着从战略规划转向执行模式的巨大压力，以利用AI所代表的变革潜力。

为了实现AI产品和服务的好处，公司需要解决方案来保护和遵守他们的AI模型和工具链，以确保性能，保护敏感数据和系统，并提供值得信赖和负责任的AI结果。

除了总体上只有14%的公司是标兵(充分准备)之外，研究还发现，全球52%的公司被认为是落后者(未做好准备)，4%的公司被认为是落后公司，48%的公司被认为是追随者(准备不足)。

公司在一年内面临负面影响

61%的受访者认为，在他们的企业开始招致重大负面业务影响之前，他们最多有一年的时间来实施AI战略。

战略

73%的企业被评为领先者或追赶者，只有4%的企业被发现是落后者，此外，95%的企业已经制定或正在制定高度明确的AI战略，这是一个积极的迹象，但也表明还有更多的工作要做。

基础设施

95%的企业意识到AI将增加基础设施工作负载，但只有17%的企业拥有完全灵活的网络来处理这种复杂性，23%的公司在其当前IT基础设施中应对新的AI挑战时，可扩展性有限或根本没有。

为了适应AI日益增长的能力和计算需求，超过75%的公司将需要更多的数据中心GPU来支持当前和未来的AI工作负载，此外，30%的受访者表示，他们的网络延迟和吞吐量不是最优或次佳的，48%的受访者认为他们需要在这方面进一步改进，以满足未来的需求。

数据

虽然数据是AI运营所需的中坚力量，但它也是准备就绪最薄弱的领域，与其他支柱相比，落后人数最多(17%)，81%的受访者声称其企业中存在一定程度的孤立或碎片化数据。

这构成了一个关键挑战，因为集成驻留在各种来源中的数据并使其可用于AI影响的复杂性可能会影响利用这些应用程序的全部潜力的能力。

人才

董事会和领导团队最有可能拥抱AI带来的变化，两组中都有82%的人表现出高或中等的接受度，然而，在22%的中层管理人员对AI的接受度有限或没有接受AI的员工中，还有更多的工作要做，近三分之一(31%)的企业报告称，员工采用AI的意愿有限或完全抵制AI。

对AI技能的需求揭示了新时代的数字鸿沟，虽然90%的受访者表示，他们已投资于提升现有员工的技能，但29%的受访者对能否找到足够熟练的人才表示怀疑。

AI政策采用起步缓慢

治理

76%的企业报告没有全面的AI政策，这是一个必须解决的问题，因为公司正在考虑和管理所有可能侵蚀信心和信任的因素。

这些因素包括数据隐私和数据主权，以及对全球法规的理解和遵守，此外，必须密切关注数据和算法中的偏见、公平性和透明度的概念。

文化

与其他类别相比，这一支柱的领头羊数量最少(9%)，这主要是因为只有21%的人拥有广泛采用AI的全面变革管理计划。C级高管最愿意接受内部AI的变化，必须带头制定全面的计划，并将这些计划清楚地传达给接受率相对较低的中层管理人员和员工。

好消息是，人们的积极性很高，近80%(79%)的受访者表示，他们的企业正在以中等到高度的紧迫感拥抱AI，只有2%的人表示他们抵制变革。

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