新調查顯示企業 AI 採用取得進展，但規模化仍是關鍵挑戰

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由摩根大通、Coinbase、黑石、Klarna等公司高管閱讀

企業AI漸獲關注，但規模化問題依然存在——DataIQ最新調查發現

AI正逐步融入企業工作流程，但大規模採用仍面臨常見障礙。這是DataIQ與Blend聯合發布的新報告所呈現的圖景，該報告調查了跨行業的資深數據與分析專業人士，包括DataIQ 100榜單成員。

這項研究捕捉了AI工具在企業中的部署情況，以及它們在哪些方面仍未達到預期。

超過半數受訪組織報告至少使用了12個AI應用，且通常以孤立的概念驗證形式部署。然而，仍有28%的組織表示僅使用3至5個，顯示從初步測試擴展到更廣泛實施存在困難。這些數據凸顯了企業在從實驗階段邁向將AI嵌入營運系統時，存在不平衡的發展軌跡。

雖然對AI整合的興趣正在增長——與2023年相比，企業級採用的意願提升了25%——但對基礎要素的投資仍然有限。僅三分之一的受訪者表示其組織正在優先考慮AI工具的培訓或變革管理，這表明戰略抱負與實施準備之間可能存在錯位。

報告也反映了生成式AI在企業環境中的使用方式轉變。在數據工程領域的使用量在過去一年中增長了一倍以上，目前有65%的受訪者應用生成式AI來支持後端數據功能。而2023年，這一比例僅為28%。

除了實施率之外，該報告還探討了領導力和組織文化在塑造AI成果中的作用。 擁有成熟數據策略的公司似乎更能系統性地整合AI，而那些更依賴直覺決策的組織則顯示出較慢的採用軌跡。

信任與治理也持續影響AI部署的速度與成效。隨著組織應對監管審查與內部風險擔憂，正式的監督與問責結構日益被視為大規模負責任部署的必要條件。

調查結果表明，雖然AI正成為企業規劃中的標準配置，但將其操作化的能力仍然參差不齊。許多企業在抱負與執行之間仍存在脫節——尤其是在賦能員工、確保透明度以及將AI整合到複雜的遺留系統等方面。