新调查显示企业AI采用取得进展，但规模化仍是一大挑战

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由摩根大通、Coinbase、贝莱德、Klarna 等公司的高管阅读

企业人工智能获得关注，但扩展问题依然存在，新 DataIQ 调查发现

人工智能正更加深入地嵌入企业工作流程，但大规模采用仍面临熟悉的障碍。这是 DataIQ 和 Blend 联合发布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 榜单的成员。

该研究捕捉了人工智能工具如何在企业中部署——以及它们在哪些方面仍然达不到预期。

超过一半的受调查组织报告称，其在使用至少 12 个人工智能应用，这些应用通常部署在孤立的验证性测试中。然而，仍有 28% 的组织仅使用 3-5 个应用，这表明从初步测试向更广泛实施扩展存在困难。这些数据突显了企业在从试验阶段转向将人工智能嵌入运营系统过程中的不均衡轨迹。

虽然对人工智能集成的兴趣正在增长——与 2023 年相比，企业全面采用的意愿提高了 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，其组织正在优先考虑人工智能工具的培训或变革管理，这表明战略雄心与实施准备之间可能存在脱节。

该报告还反映了生成式人工智能在企业环境中使用方式的转变。在数据工程中的使用量在过去一年中翻了一番以上，65% 的受访者现在应用生成式人工智能来支持后端数据功能。而 2023 年，这一比例仅为 28%。

**除了实施率之外，该报告还探讨了领导力和组织文化在影响人工智能成果方面的作用。**拥有成熟数据战略的公司似乎更有能力更系统性地整合人工智能，而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着人工智能部署的速度和有效性。随着组织应对监管审查和内部风险问题，正式的监督和问责结构越来越被视为负责任地扩展的必要条件。

研究结果表明，虽然人工智能正成为企业规划的标准特征，但其运营能力仍然参差不齐。许多企业仍然面临雄心与执行之间的脱节——尤其是在赋能员工、确保透明度以及将人工智能集成到复杂的遗留环境方面。