在接受調研的企業級（規模超千人）公司中，約 42% 表示已在業務中積極部署 AI。

另有 40% 表示目前正在探索或試驗 AI，但尚未部署其模型。

59% 已經在探索或部署 AI 的公司表示已加速 AI 的技術推廣或投資。

阻礙 AI 部署的主要障礙包括有限的 AI 技能與專業知識 （33%）、數據過于復雜 （25%） 和對 AI 倫理的擔憂 （23%）。

由 IBM（NYSE：IBM）委托開展的一項新研究發現，在接受調研的企業級（規模超過 1000名員工）組織當中，約有 42% 已經在其業務中積極使用人工智能。早期采用者正在引領潮流，59% 已經在使用 AI 的受訪企業打算加速和增加對 AI 技術的投資。企業采用 AI 的持續挑戰仍然存在，缺乏具備合適技能的員工、數據的復雜性，以及 AI 倫理方面的擔憂，仍是阻礙企業在其運營當中采用 AI 技術的主要障礙。

IBM 軟件部高級副總裁 Rob Thomas 表示：“我們看到，克服重重障礙部署了 AI 的早期采用者正在進一步投資，這證明他們已經體驗到 AI 帶來的好處。唾手可得的 AI 工具、關鍵流程自動化的驅動力以及越來越多的 AI 嵌入到企業現有的業務應用中，是推動 AI 在企業層面擴展的主要因素。我們看到企業利用 AI 的一些用例，包括IT 自動化、數字勞動力和客服，相信這些是 AI 技術能夠最快速地產生深遠影響的用例。對于 40% 還停留在驗證階段的受訪企業，我相信 2024年將是他們解決和克服技能差距和數據復雜性等入門障礙的一年。”

由 IBM 委托 Morning Consult 進行調研而發布的 《 2023年全球 AI 采用指數 》的要點包括：

第一，過去幾年，接受調研的大型組織，其 AI 采用率保持穩定：

如今，大型企業中有 42% 的 IT 專業人員表示，他們已經積極部署了 AI，另有 40% 的人正在積極探索使用該項技術。

此外，38% 的企業 IT 專業人員表示，他們的公司正在積極實施生成式 AI，另有 42% 的人正在進行探索。

印度（59%）、阿聯酋（58%）、新加坡（53%）和中國（50%）的企業在使用 AI 方面較為激進，而西班牙（28%）、澳大利亞（29%）和法國（26%）保守。

金融服務業的公司最有可能使用 AI，該行業約有一半的 IT 專業人員表示其公司已積極部署 AI。電信行業 37% 的 IT 專業人員表示，他們的公司也在部署 AI。

第二，在積極部署或探索 AI 的受訪公司中，大多數在過去 24個月當中加快了 AI 的推廣或投資：

在部署或探索 AI 的公司中，59% 的 IT 專業人員表示，他們的公司在過去 24 個月中加快了對 AI 的投資或推廣。

中國（85%）、印度（74%）和阿聯酋（72%）是最有可能加速推廣 AI 的市場，而英國（40%）、澳大利亞（38%）和加拿大（35%）的企業在加速推廣 AI 方面最為保守。

在探索或部署 AI 的企業中，研發（44%）和技能再培訓/員工發展（39%）是最主要的 AI 投資。

第三，更易使用的 AI 工具以及降低成本和實現流程自動化的需求，正在推動受訪公司采用 AI：

AI 工具的進步使其更容易獲得（45%），降低成本和實現關鍵流程自動化的需求（42%），以及越來越多的 AI 嵌入到標準的現有業務應用程序當中（37%），是推動AI采用的首要因素。

對于 IT 專業人員來說，近年來AI最重要的兩個變化是更易于部署的解決方案（43%）以及數據、AI 和自動化技能的日益普及（42%）。

對于目前正在探索或部署 AI 的受訪公司而言，推動其采用 AI 的用例橫跨業務運營的許多關鍵領域，包括：

- IT 流程自動化（33%）

- 安全和威脅檢測（26%）

- AI 監控或治理（25%）

- 業務分析或智能（24%）

- 文檔處理、理解和流轉的自動化（24%）

- 客戶或員工自助服務應答與操作的自動化（23%）

- 業務流程自動化（22%）

- 網絡流程自動化（22%）

- 數字勞動力 (22%)

- 營銷與銷售 (22%)

- 欺詐檢測 (22%)

- 搜索和知識發現 (21%)

- 人力資源和人才招聘 (19%)

- 財務規劃與分析 (18%)

- 供應鏈情報 (18%)

第四，同樣的障礙也讓下一波接受調研的公司無法從 AI 中獲益：

在探索或部署 AI 的企業中，阻礙其成功采用 AI 的最大障礙是有限的 AI 技能和專業知識（33%）、數據過于復雜（25%）、對 AI 倫理的擔憂（23%）、AI 項目太難整合和擴展（22%）、價格太高（21%）以及缺乏 AI 模型開發工具（21%）。

第五，生成式 AI 與傳統 AI 模式的入門障礙有所不同：

尚未探索或實施生成式 AI 的受訪企業的 IT 專業人員認為，數據隱私（57%）以及信任和透明度（43%）的問題是采用生成式 AI 的最大障礙。

35% 的受訪者還表示，缺乏實施技能也是一大阻礙因素。

第六，接受調研的企業表示，AI 已經對企業員工產生了影響：

五分之一的企業表示，他們缺乏具備恰當技能的員工來使用新的 AI 或自動化工具，16% 的企業無法找到具備相關技能的新員工來彌補這一缺口。

提到使用 AI 來解決勞動力或技能短缺問題的公司，他們正在利用 AI 來嘗試一些事情，如使用自動化工具來減少人工或重復性任務（55%）或者實現客戶自助服務應答與操作（47%）。

目前只有 34% 的企業正在對員工進行技能培訓或再培訓，使他們能夠與新的自動化與 AI 工具協同工作。

第七，IT 專業人員都明白，AI 必須值得信賴并得到有效治理，但由于種種障礙，接受調研的公司很難將其付諸實踐：

IT 專業人員普遍認為，消費者更傾向于選擇 AI 實踐透明且符合倫理規范的公司所提供的服務（85% 表示 “非常同意”或 “比較同意”），他們認為能夠解釋 AI 如何做出決策對他們的業務至關重要（在探索或部署 AI 的公司中有 83% 持此觀點 ）。

但是，由于許多已在部署 AI 的公司在此過程中面臨多重障礙，只有不到一半的公司表示他們正在采取關鍵步驟來實現值得信賴的 AI，如減少偏見（27%）、跟蹤數據來源（37%）、確保能夠解釋其 AI 模型如何做出決策（41%）或制定合乎倫理的 AI 政策（44%）。

調研方法 :

本調研于 2023年 11月進行，調研區域涵蓋澳大利亞、加拿大、中國、法國、德國、印度、意大利、日本、新加坡、韓國、西班牙、阿聯酋、英國、美國和拉丁美洲及加勒比海地區（阿根廷、巴西、智利、哥倫比亞、墨西哥和秘魯），調研受眾包括具有代表性的 8584名 IT 專業人員。參與調研的人員必須是全職員工，擔任經理或更高級別的職務，并且至少對公司如何運營和使用 IT 有一定了解。全球調研結果的誤差范圍為 +/- 1 個百分點。

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審核編輯：湯梓紅