据6月14日消息，在近日举行的2023年大中华区高管交流会上，Gartner发布最新调查结果显示，中国企业正在人工智能转型随着原型转向生产，大多数企业不再担心为什么需要AI能力，而是更加专注于构建AI工程能力，旨在数据驱动决策，持续为业务创造价值。中国一些领先的人工智能企业已将生成式人工智能等人工智能新技术应用于各种场景，打造本土人工智能企业。
虽然CIO普遍认为AI对业务具有巨大价值，但董事会成员对AI持怀疑态度，其实际效果未能达到预期。然而ChatGPT的推出让董事会成员和企业高管第一次接触到生成式AI的巨大潜力，并开始相信生成式AI可以给业务带来改变和巨大价值。这给首席信息官们带来了一些焦虑和压力，因为他们担心错过投资生成式人工智能的机会。
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，提升业务成果。
保护与创新
目前，中国企业平均部署了5个以上的AI用例，每家企业已开始部署平均24个AI用例。虽然很多业务用户或企业高管认为AI就像装个插件那么简单，但实际上，运营AI涉及到数据处理、业务指标梳理、数据整合、业务整合、持续监控和优化等，需要整体考虑。端到端人工智能用例和流程。这五家中国企业中只有一家的人工智能能够完全满足业务需求。这就是为什么越来越多的领先企业不再将AI视为单一项目的投资，而是以产品运营、组合运营的形式进行。从端到端、以业务结果为导向的角度来整体运营AI，使其在整个生命周期中持续产生业务效应。
Gartner高级研究总监方奇表示：“大多数企业在有能力的情况下，都会维持现有的业务成果，利用生成式AI进行算法改进等本土创新。对于一些企业来说，算法和系统的全球创新过程可能会带来更有价值的应用，但也伴随着更大的风险。在最新的中国企业调查中，75%的企业认为生成式AI的未来能力可能超过风险。虽然目前企业对风险的认知度较低，但一旦发生风险，可能会给企业带来巨大的商誉损失和客户流失。”
平衡风险和价值
在应用生成式人工智能时，企业往往会规避风险，即在不造成严重后果或潜在争议的情况下使用人工智能技术。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机。因此，企业需要在实现商业价值和管理风险之间找到平衡。
Gartner高级研究总监方琪表示：“为了平衡价值和风险，我们应该继续巩固现有投资，继续应对已知风险，将精力投入到机会或具有高商业价值的持续投资上且风险低。对于我们应该果断去除高风险、低价值的用例。同时，我们还可以从创新的角度追求高商业价值和高风险的用例，通过隐私计算等方法保护用户数据隐私，帮助数据的统计价值业务不断实现其价值和价值。打造差异化能力。”
为了保证AI应用的可信性和可解释性，企业应采用透明性和可解释性的方法，保证AI决策过程的透明性，并为AI决策提供解释和理由。企业在应用生成式人工智能时，需要仔细评估可能涉及的道德、法律和社会问题，并确保遵守相关法规和道德标准。通过建立明确的监管和治理框架，公司可以在平衡创新和风险的同时实现人工智能的商业潜力。
融合团队
明确了风险和价值之后，我们还需要思考如何选拔人才、调整组织架构，帮助AI战略落地。中国企业在实施人工智能时，超过一半的企业认为人才是最大的挑战。相比之下，只有不到30%的外资企业认为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。领先的组织往往能够整合不同的业务理解、IT 技能和数据科学技能，使人工智能能够更完整、更全面、更有效地实施。
Gartner高级研究总监方奇表示：“在实施人工智能时，选择合适的人才是首要任务，但组织结构和企业文化在人才适应中的重要作用也不容忽视。诚信第一、管理风险、用人、担当这三个理念，我们就可以更有战略性地规划、实施和运营相应的AI能力。”
