生成式AI的投资回报远超预期——企业借助生成式AI大获成功的最佳实践_29页_8mb

报告摘要

全球调研总结：生成式AI的投资回报与应用现状

核心内容

生成式AI已成为企业数字化转型的重要工具，其投资回报率显著高于预期。根据对全球1900名企业及IT专业人士的调研，生成式AI已广泛部署，并在多个领域展现出强大的应用潜力和实际成效。

主要观点

生成式AI投资回报显著：92%的早期采用者表示已获得投资回报，且41%的受访者量化了投资回报率（ROI），平均达到41%。
企业应用生成式AI的主要动机：提升运营效率（51%）、改善客户体验（43%）、加速创新成果（40%）。
应用成效显著：88%的受访者认为生成式AI显著提升了运营效率，84%表示改善了客户体验，84%认为加速了创新成果。
企业规模与应用场景相关：大型企业（员工超过5000人）更倾向于将生成式AI应用于客户场景，而中小型企业则更偏向于内部应用。
数据是关键障碍：80%–90%的企业数据是非结构化的，但仅有11%的受访者表示已有超过一半的非结构化数据可用于训练和优化大语言模型（LLMs）。
数据管理挑战突出：数据质量（45%）、数据范围/多样性不足（38%）、数据敏感性（50%）、数据管理任务（55%）是企业面临的主要挑战。
云端成为主流部署方式：80%的受访者采用云端与本地结合的方式，而49%主要依赖云端。
多模型策略普遍采用：91%的受访者已采用商用模型，且59%预计未来将使用三种或以上大语言模型。
智能体将成为未来趋势：72%的受访者预计到2025年底，自主智能体将接管部分任务，且67%的受访者仅将现有生成式AI应用场景的四分之一或更少投入实际运营。
行业差异显著：科技行业在生成式AI的采用率最高，而市场营销/广告行业则相对滞后，但仍在积极尝试。

关键信息

生成式AI的应用场景

IT开发与网络安全：70%的企业在IT运维中使用生成式AI，65%在网络安全领域采用。
销售、营销与客户服务：38%的销售团队、44%的市场营销团队、56%的客户服务团队使用生成式AI。
人力资源与采购：45%的人力资源团队、42%的采购团队使用生成式AI。
制造与供应链：79%的受访者表示生成式AI在制造与供应链环节产生显著影响。

ROI与成本管理

ROI表现良好：92%的受访者对生成式AI表示满意，并实现了投资回报。
成本超支普遍：96%的受访者表示生成式AI项目中一个或多个组件的成本超出预期。
预算持续增长：98%的受访者预计将在未来12个月内增加生成式AI相关预算，其中数据（81%）、大语言模型（78%）、支持性软件（83%）和基础设施（82%）是主要增长领域。