2025年AI行业洞察_企业如何通过AI创造价值_26页_5mb

报告摘要

随着生成式人工智能（gen AI）技术的发展，越来越多的企业开始调整其组织结构和流程以实现真正的价值创造。尽管仍处于早期阶段，但企业在AI治理、流程重塑、风险管理以及人才招聘等方面已展现出显著的进展。

AI治理与CEO领导：CEO对AI治理的监督与参与是实现企业AI价值的关键因素。在大型企业中，CEO的参与对EBIT（息税前利润）的影响尤为显著。约28%的受访者表示其CEO负责AI治理，而17%则由董事会负责。
流程重塑：流程的重新设计是AI带来实际价值的主要驱动因素。约21%的受访者表示其组织已对部分流程进行了根本性调整。
风险管理：企业正在积极应对与AI相关的风险，包括不准确、网络安全和知识产权侵权等。大型企业比中小企业更倾向于管理这些风险。
最佳实践：尽管大多数企业尚未全面实施AI部署的最佳实践，但部分企业已开始采用。跟踪KPI和制定清晰的AI采用路线图是最重要的两项实践。
人才招聘与技能提升：企业在AI相关岗位的招聘上表现出持续的需求，尤其是数据科学家和机器学习工程师。然而，AI合规和伦理专家的招聘比例相对较低。同时，企业正在加强员工的再培训，预计未来三年将有更多员工接受AI相关技能的培训。
AI对劳动力的影响：尽管有担忧AI会取代部分岗位，但大多数受访者认为AI对组织规模的影响有限。在某些职能如服务运营和供应链管理中，预计员工数量会减少，而在软件工程和产品开发等职能中则可能增加。

AI使用率上升：截至2024年7月，78%的受访者表示其组织在至少一个业务职能中使用AI，较2024年初增长了3个百分点，较2023年增长了23个百分点。
gen AI使用率增长：71%的受访者表示其组织在至少一个业务职能中定期使用gen AI，较2024年初增长了6个百分点。
最佳实践实施情况：不到三分之一的受访者表示其组织遵循了大部分12项AI部署和扩展的最佳实践，其中跟踪KPI和制定路线图对实现价值影响最大。
AI部署的集中化趋势：风险与数据治理等职能通常采用完全集中化管理，而技术人才和AI解决方案的采用则多为混合模式。大型企业更倾向于采用集中化策略。
员工再培训需求：许多企业已开始对员工进行再培训，预计未来三年将有更多员工参与AI技能提升。但仍有38%的受访者认为AI对员工数量的影响不大。
AI对劳动力的预测：在服务运营和供应链管理等职能中，预计员工数量会减少；而在IT和产品开发等职能中，员工数量可能增加。C级高管比中层管理者更倾向于预测员工数量会增加。