Infosys 研究报告: 虽然只有2%的公司已做好准备, 但大多数公司都希望通过企业人工智能提高10-40%的生产率

Infosys（NSE, BSE, NYSE: INFY）旗下研究机构 Infosys知识研究所（IKI）的一项新研究显示，全球公司都认识到人工智能（AI）的潜力，并渴望采用企业人工智能，但由于基本的人工智能准备程度存在巨大差距，大多数公司还远远没有将人工智能完全整合到他们的业务和运营中。

Infosys企业人工智能就绪度报告包括来自澳大利亚、新西兰、法国、德国、英国和美国的1500多名受访者的见解，以及对美国和英国40名高级管理人员的深入采访。

Infosys的研究强调，尽管高管们将人工智能视为下一次工业革命，将改变商业模式并塑造新经济，但许多公司缺乏成功采用企业人工智能的基本要素。根据这项研究，企业希望从当前的人工智能项目中平均提高15%的生产力，有些企业预计可提高40%，但只有2%的组织在人才、战略、治理、数据和技术这五个关键方面都做好了准备。最大的差距在于技术准备程度，只有9%的公司拥有必要的人工智能能力，如机器学习框架、预构建算法和动态计算。此外，数据准确性、流程和可访问性是重大挑战，只有约10%的受访者表示，人工智能项目的数据定位和访问很容易。

为了克服这些障碍并充分发挥人工智能（包括生成式人工智能）的潜力，企业必须解决准备不足的问题并培养创新文化。一个与商业目标相一致的清晰的人工智能战略是必不可少的，包括技术投资、人才获取和道德考虑。

该研究概述了缩小差距和减少对人工智能的担忧以加速采用的五个步骤：

• 制定全面的人工智能战略：强大的人工智能战略与业务目标保持一致，提高收入增长，并确保理想的和可行的用例。只有23%的受访者表示在这方面做好了准备。
• 建立负责任的人工智能治理：人工智能治理对于管理偏见、滥用和安全威胁等风险至关重要。只有10%的公司拥有良好定义的治理流程。负责任的人工智能需要量身定制的指导方针和集中的人工智能治理团队。作为Infosys Topaz的一部分，Infosys 负责任的人工智能办公室通过制定政策来确保数据安全和降低风险，从而提高人工智能对企业的价值，展示了这种方法。
• 提高员工技能：尽管人工智能在企业中发挥着关键作用，但只有21%的人表示，他们的员工具备采用人工智能工具和技术所需的知识。提高技能是关键，但只有12%的公司提供足够的培训。有效的人工智能整合取决于缩小技能差距和促进协作。有远见的公司正在创建人工智能技能路径，以确保做好准备。
• 为人工智能准备数据基础设施：数据健康对人工智能的成功至关重要，但仍然是一个挑战。只有10%的公司认为他们的数据易于访问，而30%的公司认为他们的数据准确性和管理很差。企业需要不断评估他们的系统，提高数据质量，并确保适当的存储，以有效地实施人工智能。
• 培养以技术为动力的创新文化：在企业人工智能准备方面，技术是一个重大差距，只有9%的公司做好了充分准备。投资于机器学习和自动化等基础技术可以改善客户体验，减少错误并增强合规性。培养创新文化和员工对采用人工智能的准备，使企业能够创造更好的价值。

Infosys 首席技术官Mohammed Rafee Tarafdar表示: “要在企业范围内为人工智能做好准备，并实现这项技术（包括生成式人工智能）的承诺，必须建立一个强大且可扩展的基础。我们在人工智能优先转型过程中的研究和学习表明数据准备、具有负责任的人工智能保障的企业级生成式人工智能平台、以及人工智能人才转型是加速人工智能发展和民主化的关键。这必须辅以AI Foundry和Factory模型，以便在整个企业范围内扩展人工智能计划。”

Infosys 知识研究所负责人Jeff Kavanaugh 表示：“我们的研究发现，企业人工智能，包括生成式人工智能，有望将生产率提高40%，但只有2%的公司真正做好了准备。这一准备差距既是挑战，也是巨大的机遇。那些现在就采取行动的人——通过制定明确的人工智能战略，包括生成式人工智能，建立强有力的治理，提高人才技能——不仅将引领下一波创新，还将从根本上重塑他们的行业。人工智能并不是一个遥远的目标；这是未来竞争力的前提基础。 现在是投资人工智能的时候了。”

阅读完整报告，请访问 这里。

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