根据Deloitte的调查，GenAI的应用已进入关键阶段，67%的受访者报告称，由于迄今为止取得了显著成效，他们的企业正在增加对GenAI的投资。
这份名为《GenAI在企业中的现状：现在决定未来》的报告基于对14个国家的2770名从主管到C级高管的受访者的调查。尽管受访者对GenAI的专业水平各不相同，但他们都具有AI的实际经验，并正在其企业中试点或实施GenAI。
Deloitte Consulting LLP的应用AI负责人兼首席合伙人Jim Rowan表示：“随着有前景的实验和用例开始带来回报，很明显我们已经到达了GenAI的一个关键时刻，在领导者的高期望与数据质量、投资成本、有效测量和不断变化的监管环境等挑战之间寻找平衡。我们的第三季度调查显示，变革管理和深度的组织整合比以往任何时候都更加重要，这对于克服障碍、释放价值以及为GenAI的未来做好准备至关重要。”
Deloitte Global的GenAI负责人Costi Perricos说：“我们看到各企业对GenAI的持续热情，领导者通过将其深度嵌入关键的业务功能和流程中，从这项技术中获得了最大的价值。我们的研究表明，GenAI的主要收益不仅限于提高效率、生产力和降低成本，超过一半的受访者还指出了创新的增加、产品和服务的改进、客户关系的增强以及其他类型的价值，这些价值来源的多样性强调了这项变革性技术的巨大潜力和多功能性。”
解决数据差距是GenAI成功的关键
调查受访者表示，尽管他们的高级管理人员和董事会成员仍对GenAI感兴趣，但随着“新技术”光环的消退，这种热情开始显现出减弱的迹象。
大多数高级管理人员(63%)和董事会成员(53%)的兴趣仍然保持在“高”或“非常高”的水平，然而，与2024年第一季度的调查相比，这些数字分别下降了11个百分点和8个百分点。
尽管选择并迅速扩展最有潜力创造价值的GenAI项目是目标，但许多GenAI的努力仍处于试点或概念验证阶段，68%的受访者表示，他们的企业将30%或更少的GenAI实验完全投入生产。
数据管理成为AI精通领导者的焦点，75%的企业由于GenAI而增加了在数据管理方面的技术投资，然而，随着企业希望扩大规模，意想不到的障碍浮现——与数据相关的问题导致55%的受访企业避免了某些GenAI用例。
解决数据缺陷已成为应对GenAI数据架构特定需求的关键步骤。为了提升与数据相关的能力，企业正在加强数据安全(54%)、改进数据质量实践(48%)以及更新数据治理框架和/或制定新的数据政策(45%)。
GenAI部署的主要障碍
尽管受访者认识到管理GenAI风险至关重要，但他们报告的四大障碍中有三项与风险相关，包括对监管合规性的担忧(36%)、管理风险的难度(30%)以及缺乏治理模型(29%)。
这些担忧可能源于GenAI特有的风险，如模型偏见、幻觉、隐私问题、新的信任问题和保护新的攻击面。为了帮助建立信任并确保负责任的使用，企业正在努力构建新的防护措施和监督能力。
企业正在采取的主要行动包括：为使用GenAI工具和应用程序建立治理框架(51%)、监控监管要求并确保合规性(49%)以及对GenAI工具和应用程序进行内部审计/测试(43%)。
尽管接受调查的企业正在逐步扩展超越概念验证阶段，但41%的企业在定义和衡量其GenAI工作的确切影响方面遇到了困难，只有16%的企业为CFO提供了有关GenAI所创造价值的定期报告。
随着应用和用例的成熟，领导者将不再仅仅因为高远的愿景和错失良机的恐惧而投资，这使得衡量GenAI的价值成为维持C级高管和董事会兴趣和支持的关键因素。
为了展示价值，企业正在使用特定的KPI来评估GenAI的性能(48%)，构建评估GenAI投资的框架(38%)，并跟踪员工生产力的变化(38%)。
