【印孚瑟斯】2023_北美生成式_AI_雷达报_（_中文版_）_54页_6mb

生成式AI雷达2023北美报告总结

2023年，生成式人工智能（生成AI）在北美企业中快速普及，投资额达33亿美元，预计2024年将增长至56亿美元（增长67%）。企业普遍将其视为推动增长、提升效率和改善用户体验的核心工具。然而，实际应用效果与早期高期望存在差距，部分领域如内容创作和创造力尚未充分验证。

投资趋势与行业差异

• 大企业领先：超过100亿美元收入的公司73%已采用生成AI，而小型企业仅27%。大公司更易利用生成AI获取商业价值，尽管传统观点认为小企业更具灵活性。
• 行业分布：医疗保健、生命科学和金融服务行业采用率最高，分别达到524%、419%和316%（基于用例实施情况）。高科技行业虽在生成AI应用数量上领先，但对内容生成和创造力的预期作用较低（仅5%）。零售、酒店和物流行业则相对保守，部分领域如产品开发和设计的采用率仅为3%（物流行业）。

领导层参与与治理

• 高管层（CEO、CISO）直接参与生成AI战略规划的比例显著提升，26%的公司由CEO主导，18%由CISO推动。这表明生成AI被视为变革性技术，需高层介入确保资源分配和风险管理。
• 生成AI治理涉及数据安全、伦理和模型透明度。董事会和CIO在推动治理政策方面表现积极，部分公司已建立AI伦理框架。

技术应用场景

• 用户体验优化：42%企业认为生成AI能提升客户个性化体验，如聊天机器人、营销内容生成和销售支持工具。
• 运营效率与自动化：用于流程优化、测试脚本生成、数据分析报告和重复性任务自动化。例如，高盛利用生成AI分类内容库，制造行业通过模拟预测设备故障。
• 产品开发与设计：医疗保健领域使用合成数据加速药物研发，制造行业通过生成AI精简设计流程。

挑战与风险

• 数据问题：数据质量、隐私安全和可用性是主要障碍。78%的公司表示需清理和分类数据才能有效使用生成AI。合成数据虽能补充不足，但可能复制原始数据偏见。
• 伦理与法律风险：生成AI的不透明性和潜在偏见引发对社会不公的担忧。版权争议频发，如美国法院裁定AI生成内容无法受版权保护，但相关诉讼仍在审理中。
• 技能缺口：仅18%企业将缺乏技能列为最大挑战。公司普遍选择提升内部员工能力（41%）或与供应商合作（33%），而非直接招聘AI专家（26%）。

未来展望

• 企业需平衡短期实验与长期价值实现。2024年生成AI支出将增长23亿美元，但风险可能促使部分公司调整策略。
• 技术成熟度需与组织运营模式结合。生成AI更适合作为辅助工具，而非完全取代现有流程，且需跨部门协作和开放设计方法。

附录与研究方法

• 调查覆盖北美1000家公司，涉及汽车、医疗、金融等12个行业。通过估算支出范围和行业代表性调整，得出投资数据。
• 生成AI的采用仍处于早期阶段，企业需警惕“炒作”风险，确保技术应用与组织目标一致。

结论：生成AI的快速采用反映了其作为颠覆性技术的潜力，但数据治理、伦理问题和技能储备仍是关键挑战。北美企业需持续投入，通过试点项目验证价值，并平衡创新与风险控制。