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人工智能

人工智能成熟之道：从实践到实效

2022/10/27 5-分钟速读

研究报告

概述

  • 在中国提升全要素生产率、推动高质发展的历程中，人工智能（AI）正在发挥重要作用。
  • 埃森哲最新调研发现，有13%的中国企业正通过AI实现卓越增长和业务转型。
  • 这些AI领军者的营收增速较同行高出50%，并且在客户体验和可持续发展方面表现突出。
  • 他们的制胜关键在于五个方面，包括由始至终负责任地设计AI。

AI成熟度：为何重要？

AI已经成为企业的新竞争力。2021年全球市值最大的2,000家公司中，近半数企业的首席执行官都在财报会议上谈及AI及其相关概念，对AI驱动企业转型的潜力充满信心。

在中国，企业快速部署AI的动力非常强大。我们针对中国250家领先企业的调研显示，2018-2021年，企业营收中由AI推动的份额平均增加了一倍，预计到2024年将继续增加至36%。在这样的预期下，他们纷纷加大并加快AI投资。

2021年，约三分之一的受访中国企业用于AI开发的技术预算超过30%；到2024年，有此想法的企业约近三分之二。

AI成熟度：如何衡量？

随着数字转型的窗口期不断压缩，企业规模化应用AI的外部和内部驱动力日渐增强，衡量其成熟度变得非常必要。埃森哲利用机器学习模型来解读海量调研数据集，把AI成熟度归纳为两个维度的关键能力组合，分别是：

AI基础能力：如云平台和工具、数据平台、架构和治理等；

AI差异化能力：如AI战略和首席高管的支持，以及能使企业超越同侪的创新文化等。

在我们的调研中，13%的中国企业已通过AI实现卓越增长和业务转型——我们称其为AI领军者。另有35%在AI成熟度方面取得了一定进步，而绝大多数企业（52%）仍处于试验阶段。

AI领军者：有何过人之处？

以传统绩效指标评价，AI领军者表现非凡。疫情前，他们的营收增幅较其他企业平均高出50%。当前，就总营收中由AI推动的份额可否超过30%来看，AI领军者的成功概率较AI试验者高出3.5倍。

AI领军者有能力将战略、流程和人员等方面的优势融为一体。他们在整个企业范围规模化AI的可能性较其他企业平均高出25%，致力把试点成果转化为应用范围更广的生产力。更重要的是，他们早已把视野延展到财务指标以外，通过建立信任、减少客户流失、提高产品质量和安全性等手段，与客户之间建立了牢固的关系，并且加倍注重在可持续发展等维度创造全新的价值。

埃森哲覆盖500余家跨国公司的可持续技术调研发现，成功减少运营排放的受访组织中，70%都在利用AI实现减排。同理，那些在测量和披露碳足迹方面取得长足进步的企业来看，75%均是借助了AI来完成这一飞跃。

如何成为“AI领军者”？

中国企业如何加速提升AI成熟度，成为AI领军者？我们建议，企业需要做对五方面：

坚定AI战略

获得企业高管全力支持，将AI作为整个企业的战略重点之一。在受访中国企业中，100%的AI领军者已建立这样的支持。我们的研究还表明，最佳的AI战略往往锐意果敢，有助于激励创新。事实上，59%的AI领军者已将创新融入自身组织战略，而试验者中有此行动的仅为12%。

发展AI人才

以人才为基石，大力提升AI娴熟度与创新文化。调研发现，93%的AI领军者已针对大多数员工（从产品开发工程师到首席高管层）开展AI必修课程。他们当中，37%始终拥有一支具备高水平AI技能和素养的员工队伍。

打造AI核心

实现AI工具和团队产业化。领军者的另一优先事项是打造AI核心——即运营数据和AI平台，利用企业的人才、技术和数据生态系统，在实现自身AI应用程序产品化的同时，将AI集成到其他应用程序中，从而更加无缝地利用AI创建差异化优势。

设计负责任的AI

由始至终确保技术包容与可持续。数据质量与AI的可信度，可转化为企业的差异化优势，助其吸引客户并建立投资者信心。在中国，半数受访企业有志在2024年底之前实践负责任的AI，为自身及利益相关方创造可持续价值。

优先AI投资

平衡短期和长期规划。预计到2024年，领军者的AI预算将占技术投资的41%。对他们而言，持续投资的主要目的在于规模化应用AI，以产生最大影响，同时促进各种AI解决方案之间相互支持，并在此过程中重新部署资源。

把握AI成熟之道

放眼各行各业，AI领军者正蓬勃发展。他们的成功秘诀也许并不在于AI本身，而是他们对待AI的方式——他们确信，AI成熟度既关乎人员，也关乎技术；战略与实施缺一不可，责任与敏捷亦同等重要。

  • 您所在企业的首席高管是否对数据和AI战略和执行负有明确责任？
  • 考虑到潜在风险，以及与企业整体战略保持一致的要求，您如何识别潜在价值，如何对业务个案进行优先排序？
  • 您是否为在企业内部构建AI产品和服务分配了足够的资源，能否充分利用您的生态系统合作伙伴？

  • 您是否拥有支持自身AI战略的云平台和技术？如有，支持程度如何？
  • 为满足业务需求，您是否拥有有效的企业范围数据平台、以及强有力的数据管理和治理实践？
  • 您是否在AI开发的整个生命周期中有效使用了数据科学和机器学习团队？

  • 您的数据和AI素养战略是否与您的业务目标相一致？
  • 您在多大程度上优先考虑了企业高层领导、业务相关者和员工的数据和AI娴熟度？
  • 您是否拥有全面的人才模型来扩展、区分、保留和发展AI人才（即由机器学习工程师、数据科学家、数据领域专家和数据工程师组成的多元化专门团队）？
  • 您如何在所在企业中把数据和AI文化制度化？

  • 您是否拥有覆盖企业范围的框架，帮助您化理念为实践，将负责任的数据和AI付诸实施？
  • 您是否在所有AI模型的整个生命周期中，都应用了一致化、产业化的负责任数据和AI方法？
  • 若您的运营跨多个国家和地区，您是否对其AI相关法律法规的演变进行系统性追踪，同时预测其未来变动并做好相关应对准备？

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