企业人工智能应用现状分析（第五版）：_加快人工智能转型-助推人工智能释放巨大价值的四项关键行动-德勤_50页_12mb

加快人工智能转型：德勤《企业人工智能应用现状分析（第五版）》指出，当前企业虽加大AI部署力度，但成果仍显不足。报告通过调研全球企业领导者，揭示成功应用于AI的四项关键行动，包括投资文化与领导力、转变运营模式、协调技术和人才、选择高价值用例。

调查显示，79%的企业已部署三种以上AI应用，但22%的受访企业仍处于“高部署/低成果”状态，表明AI实施仍存在显著差距。高成果企业（变革者和探路者）更倾向将AI用于创收而非仅削减成本，如进入新市场、开发新产品或优化业务流程。调查显示，87%的企业认为AI投资回报期在预期之内，但部分企业过度侧重成本削减，忽视转型潜力。

行动1：投资文化与领导力
企业需重塑文化以适应AI带来的变革。变革者展现出跨组织协作、员工对AI潜力的乐观态度以及对AI专业人才的培养与保留。82%的员工认为AI技术可提高工作表现和满意度。然而，仅36%的企业重新设计了人机协作的实践，且仅有30%的企业积极培训员工使用AI。高成果企业更注重变革管理，其投资比例显著高于低成果企业。

行动2：转变运营模式
AI的伦理性和质量保障需依赖运营模式转型。高成果企业更注重制定书面化流程，如跟踪AI模型的投资回报率、实施MLOps程序以及管理数据治理。76%的高成果企业采用统一平台进行AI开发，而仅63%的低成果企业做到这一点。此外，管理AI风险成为关键挑战，50%的企业认为风险相关问题阻碍AI扩展，仅33%将AI风险管理纳入整体框架。

行动3：协调技术和人才
技术引进与人才招募需同步推进。企业依赖外部供应商提供AI解决方案（65%），但内部人才培养仍是关键。高成果企业通过创新奖励机制激励员工使用AI，而多数企业仍优先从外部获取AI人才。案例显示，部分行业（如科技、传媒及电信）更倾向于快速落地AI，尤其是通过云服务和数据分析提升效率。

行动4：选择高价值用例
用例选择直接影响AI实施成效。高成果企业优先聚焦高价值但复杂的应用，如智能制药、预测性维护和个性化客户服务。不同行业侧重不同领域：消费行业关注定价优化和供应链管理，生命科学领域侧重药物研发与患者参与，能源行业聚焦安全性和流程优化。例如，某食品配料公司通过AI驱动的价格优化策略实现年收入增长2%；某美国银行利用AI精准营销提升转化率。

报告强调，企业需从早期阶段建立AI文化与流程，并结合行业特性选择用例。高信任度的AI治理框架（如高可信AI）和持续的风险管理措施是成功要素。AI在政府及公共服务领域的应用亦显潜力，如通过预测模型优化疫情应对策略，提升决策效率。

德勤调研覆盖2620名全球企业领导者，样本涵盖13个国家。分析模型将企业分为四个类型：变革者（高部署与高成果）、探路者（低部署与高成果）、后进者（高部署与低成果）及起步者（低部署与低成果）。数据显示，高成果企业在技术整合、风险管理和用例选择上更具优势，而行业差异显著，需针对性策略。

核心结论为：AI成功依赖文化变革、流程优化、技术与人才协同及高效用例选择。企业需超越短期成本考量，关注长期价值创造，并通过跨部门协作推动AI落地。