新调查显示企业人工智能采用取得进展，但规模化仍是关键挑战

发现顶尖金融科技新闻和活动！

订阅FinTech Weekly的通讯

由JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna等高管阅读

企业人工智能获得 traction，但扩展问题依然存在，新的DataIQ调查发现

人工智能正越来越多地融入企业工作流程，但大规模采用仍面临熟悉的障碍。这是DataIQ和Blend的一份新报告所描绘的情况，该报告调查了各行业的高级数据和分析专业人士，包括DataIQ 100名单的成员。

该研究捕捉了人工智能工具在企业中的应用情况——以及它们在何处仍未达到预期。

调查中超过一半的组织报告称正在使用至少12个人工智能应用程序，通常在孤立的概念验证中部署。然而，28%的受访者仍报告仅使用3-5个，这表明从初始测试到更广泛实施的扩展困难。这些数据凸显了企业在如何超越实验，将人工智能嵌入操作系统方面的不均衡轨迹。

尽管对人工智能集成的兴趣正在增长——对企业范围内采用的需求比2023年增长了25%——但对基础要素的投资仍然有限。只有三分之一的受访者表示，他们的组织正在优先考虑人工智能工具的培训或变更管理，这表明战略雄心与实施准备之间可能存在不匹配。

该报告还反映了生成性人工智能在企业环境中的使用方式发生变化。过去一年中，数据工程中的使用量增加了两倍，65%的受访者现在应用生成性人工智能来支持后端数据功能。2023年，这一数据仅为28%。

除了实施率，该报告还探讨了领导力和组织文化在塑造人工智能成果中的作用。 拥有成熟数据战略的公司似乎更能系统性地整合人工智能，而那些更依赖直觉决策的公司则显示出较慢的采用轨迹。

信任和治理也继续影响人工智能部署的速度和有效性。随着组织在监管审查和内部风险问题之间进行导航，正式的监督和问责结构被越来越多地视为负责任地扩展所必需的。

研究结果表明，尽管人工智能正成为企业规划中的标准特征， 但将其付诸实践的能力仍然参差不齐。许多企业仍面临雄心与执行之间的脱节——特别是在赋能员工、确保透明度和将人工智能整合到复杂的遗留环境中时。