IBM+企业生成式+AI：市场现状-20页_1mb

企业生成式AI市场现状总结

关键发现

生成式AI在企业中正逐步采用，但伴有谨慎态度。根据IBM商业价值研究院和牛津经济研究院的调研，2022年仅有23%的企业高管表示其组织在积极采用生成式AI，预计到2024年这一比例将增至62%。调研预计到2025年，生成式AI项目的投资回报率将超过10%，高于资本成本。企业关注生成式AI的潜力，但担心网络安全、隐私和准确性等问题，这些是主要阻碍因素。企业高管优先考虑生成式AI在安全、创新和互动领域的应用，但许多组织缺乏战略焦点。

主要优势

生成式AI项目可提升内容质量、增强竞争优势和扩展员工专业知识。基础模型（如大语言模型）是关键技术创新，提供灵活性和支持多种应用方式，降低了AI部署成本，同时能显著提高效率。例如，基础模型能处理生成文本、图像等，帮助企业实现自动化和优化决策。

案例研究

• 劳埃德银行集团: 利用生成式AI改进客户服务搜索功能，减少无效查询，优化用户体验。
• BouyguesTlcom: 为电信联络中心生成对话摘要，提高客户服务效率并降低运营成本。

风险与挑战

主要阻碍源于信任问题，包括网络安全、隐私和准确性风险。基础模型带来的新挑战包括能源消耗和潜在偏见，企业需建立稳健的治理实践和数据管理策略。伦理问题也日益突出，如AI团队多样性不足和数据侵权风险。

行动指南

企业领导者应转变观念，从“增加AI”转向“以AI为出发点”，并设定可衡量的目标，覆盖财务和非财务方面。还需建立伦理准则、数据管理框架和风险缓解策略。具体步骤包括:

• 转变观念: 强调AI的战略重要性。
• 设定目标: 定义采用的财务和运营指标。
• 建立准则: 确保AI使用符合隐私和公平原则。
• 平台管理: 评估数据需求，选择符合标准的平台。
• 风险治理: 监控输出可靠性并确保合规。