立足当下，谋定未来：_生成式人工智能应用现状前沿洞察_35页_13mb

<p>以下是德勤《企业生成式人工智能应用现状》2024年第一季度报告的总结。</p>

报告基本信息

• 这份报告是德勤人工智能研究院的《立足当下，谋定未来：生成式人工智能应用现状前沿洞察》系列首次季度调研报告。
• 研究机构：德勤人工智能研究院、德勤综合研究中心、德勤科技、传媒和电信中心。

核心内容与要点

1. 报告简介与目的：

   • 目的：帮助商业、技术和公共部门领导者理解生成式AI的快速发展和应用情况，发表观点，追踪态度和活动变化，提供明智决策建议。
   • 背景：生成式AI发展迅猛，需有能力较快地、客观地了解其发展现状和未来趋势，以做出明智可靠的决策。德勤持续进行季度调研即为此目的。

2. 受访者与方法：

   • 数量：约2,835位业务和技术领导者，调研时间为2023年10月至12月。
   • 受访者范围：全球16个国家和地区，涵盖消费、能源、资源与工业、金融服务、生命科学与医疗、科技、传媒和电信、政府和公共服务等主要行业，职位从总监到首席高管。
   • 入选标准：受访者直接参与其所在企业的生成式AI试点或实施项目，并在人工智能和数据科学战略、投资、实施方法或价值衡量方面能影响决策或最终决策。

3. 态度与预期 (立足当下)：

   • 热情持续： 近三分之二（62%）的受访者对生成式AI技术感到“兴奋”，认为其将在未来三年内为组织和行业带来实质性变革（近三分之一预计变革在当前或不到一年内发生）。
   • 信心与忧虑并存： 受访者普遍对其组织的生成式AI“专精水平”评价较高（44%认为较高，9%认为很高），但对未来其带来的挑战（如颠覆工作方式、构成业务威胁等）感到不确定甚至警惕。
   • 社会影响与监管期待： 78%的领导者支持加强全球监管；72%认为现有全球协作不足，无法确保负责任地开发AI。对生成式AI的社会影响（如经济力量集中化、加剧不平等、降低机构信任度）有不同看法，担忧其负面社会影响。

4. 应用现状与挑战 (立足当下)：

   • 重点领域： 绝大多数企业将生成式AI用于降低成本和提高效率/生产力。
   • 解决方案依赖： 主要依赖标准的、集成了生成式AI的现成解决方案（如生产力工具、企业平台、标准AI应用、公开LLM如ChatGPT）。
   • 关键准备不足： 在人才、治理和风险准备方面明显不足（约40-41%的领导者认为其组织在这些方面准备“不足”或“略有准备”）。技术基础设施准备相对较好，但仍有提升空间。
   • 治理与风险焦点： 治理方面关注透明度、遵纪守法、风险管理等；主要风险包括不准确的信息（“幻觉”）、法律风险（抄袭、版权侵权）、缺乏透明度、潜在的偏见（加剧社会不公、传播虚假信息等）。
   • 人才壁垒： 缺乏具备相关开发和维护技能的人才被识别为最大的应用障碍。
   • 技术知名度： 当前许多应用场景仍集中在初步了解和验证生成式AI在传统职能（如人力资源、法务、风险）中提升效率的作用。领先的组织在跨职能的更广泛应用上更为活跃。

5. 战略思考与建议 (谋定未来)：

   • 扩大规模与再投资： 应优先选择能扩展规模、改变端到端流程的业务用例，而非仅改进狭隘任务。考虑如何将效率提升的红利再投资于更有战略意义的项目或员工技能提升。
   • 平台化与一致性： 构建支持多用例的平台功能，适应新模型，并确保一致的治理和风险控制。
   • 外部协作： 积极与合作伙伴和第三方协作，共建生态。
   • 平衡购买与自研： 根据企业目标、解决方案复杂度、独特性、数据控制需求等因素，审慎选择购买即用方案、微调供应商模型或自建/本地化部署之间的关系。
   • 创造差异化： 在标准化AI工具之上，努力开发能创造独特竞争优势的定制化生成式AI解决方案。
   • 关注短期与长期： 初期追求易得的机会和速赢，但不应放弃更战略性、周期更长但价值更高的机遇。
   • 投资人才： 招聘具备技能（如提示工程师、AI架构师）的人才，并投资现有员工培训，提升其与生成式AI协作的能力和信心，关注其创造力和满意度。
   • 负责任应用： 重视治理和风险管理，确保生成式AI的应用负责任，并与社会保护措施保持一致。

总结

德勤报告指出，生成式AI正在经历与历史技术类似的采用曲线，目前处于热潮引发兴趣和应用向规模化、商业转化过渡的阶段。领导者对其应用潜力普遍持积极态度，但在人才、技术和风险治理准备方面存在明显不足。未来成功将依赖于企业能否从战术性应用转向战略性投资，扩大规模、创造差异化价值，并负责任地管理其技术和社会影响。报告强调了快速学习、实验、敏捷性以及跨学科协作的重要性，并呼吁加强全球监管和合作。