一马当先_AI_规模化应用指南_行业领跑者的经验分享_39页_7mb

一马当先：规模化应用指南总结

关键概念

• 规模化应用：在全企业范围内扩展部署AI，涵盖多样化业务流程、广泛应用、系统集成和驱动创新。
• 生成式AI：能够生成文本、图像、视频、音频和代码等全新内容的人工智能技术。
• 企业分类：
  • 探索者：应用尚处于试验阶段。
  • 推进者：正努力推进基础能力，但尚未规模化。
  • 快速追随者：无规模化举措，但部分处于早期阶段。
  • 领跑者：已规模化落地多项战略举措。

行业进展

• 生命科学行业领跑者占比最高(29%)，零售最低(6%)。
• 各行业前三战略举措差异化明显，如生命科学关注“加速药物审批”、保险关注“反欺诈检测”。

规模化关键挑战

• 共性挑战：
  • 组建跨学科团队
  • 构建高质量数据基座
  • 针对特定用例定制基础模型
  • 验证用例的投资回报率
  • 管理安全与隐私风险

领跑者优势（相对其他三类企业）

• 将AI作为CEO及董事会主导的战略优先级
• 约89%具备三项及以上“新型数据与AI核心能力”（如LLMOps、数据治理、基础模型实践）
• 领导层参与度高(19%)，明确投资回报率衡量指标
• 人才战略高效，以有限预算实现投资回报最大化

规模化五大关键要务

1. 价值引领

   • 高管层深度参与
   • 制定明确的投资回报率衡量指标
   • 优先投资推动增长的AI领域

2. 重塑人才与工作方式

   • 打造跨学科AI人才体系
   • 实施覆盖AI战略专家、计算科学家、智能体架构师等人才技能提升计划
   • 培养“人类+智能体”高效协作模式

3. 构建AI赋能的安全数字核心

   • 打造现代化数据生态系统
   • 部署自主智能架构
   • 保障AI解决方案安全、透明且可追溯

4. 弥合负责任AI差距

   • 从合规到价值创造，将负责任AI作为战略引擎
   • 部署前瞻性治理框架，持续评估新型风险

5. 推动持续重塑

   • 构建稳健变革管理体系
   • 动态追踪AI投资回报率，及时调整资源分配
   • 培养人机协作、文化适应和持续创新的企业生态

核心发现

• 57家受访企业（占总数的55%）至少已规模化落地一项战略举措。
• 在新型数据与AI核心能力成熟度上，大约64%的领先企业具备三项及以上能力。
• 领跑者在财务表现上显著优于其他类别企业，收入增速平均高于探索者8个百分点（达7.4%），股东回报也更高。