Boomi发布关于有效采用人工智能的战略手册

宾夕法尼亚州康舍霍肯--(BUSINESS WIRE)--(美国商业资讯)-- 智能集成和自动化领域的领导者Boomi™今天发布了一份与MIT Technology Review Insights合作撰写的名为“人工智能战略制定手册”(A Playbook for Crafting AI Strategy)的新报告。这项全面的研究涵盖对最高管理层和高级数据管理人员的全球调查，包括与商业领袖就数据和人工智能进行的深入访谈，揭示了企业采用人工智能的现状，并为驾驭人工智能的变革格局提供了可操作的策略。

随着企业努力应对大胆的人工智能预测——例如PwC预测，到 2030 年，人工智能可能为全球GDP贡献惊人的15.7万亿美元¹——从试点项目到整个企业范围的部署，人工智能之路上仍然障碍重重。例如，2024年，只有5.4%的美国企业利用人工智能来生产产品或服务²，这表明迫切需要进行战略和组织转型，以有效利用人工智能。

报告的主要发现突出了以下趋势和挑战：

• 人工智能方面的雄心壮志不容小觑，但很少有人能超越试点阶段。在接受调查的公司中，有整整95%已经在使用人工智能，有99%预计会在未来使用人工智能。然而，很少有组织超越了试点项目的阶段：76%的组织仅在一到三个用例中部署了人工智能。半数公司预计在两年内将人工智能全面部署到所有业务职能部门，因此今年是为企业范围的人工智能奠定基础的关键之年。
• 人工智能就绪支出预计将大幅增加。总体而言，对于大多数公司来说，2022年和2023年的人工智能支出不大或持平，只有四分之一的公司将支出增加了四分之一以上。这种情况将在2024年发生变化，九成受访者预计将增加在数据就绪性（包括平台现代化、云迁移和数据质量）以及战略、企业文化变革和商业模式等相关领域的人工智能支出。四成受访者预计支出将增加10%至24%，三分之一预计支出将增加25%至49%。
• 数据流动性是人工智能部署最重要的属性之一。无缝访问、合并和分析各种来源的数据的能力使公司能够提取相关信息并将其有效地应用于特定的业务场景。它还消除了在庞大的数据存储库中进行筛选的需要，因为数据已经经过整理和针对手头任务的量身定制。
• 数据质量是人工智能部署的主要限制因素。半数受访者认为数据质量是人工智能部署中限制最大的数据问题。这对于拥有更多数据和对老旧IT基础设施进行大量投资的大型公司来说尤其如此。营收超过100亿美元的公司最有可能将数据质量和数据基础设施列为限制因素，这表明管理大型数据存储库的组织认为在这个问题上要困难得多。
• 各公司并没有急于采用人工智能。几乎所有组织(98%)都表示，他们愿意放弃成为使用人工智能的先行者，如果这样做能够确保他们可以安全可靠地部署人工智能。45%的受访者（以及来自大型公司的整整65%的受访者）将治理、安全和隐私列为阻碍人工智能部署速度的最大因素。

Boomi首席技术官Matt McLarty表示：“在过去的一年里，组织已经开始了解人工智能的力量和潜力。今年，这些组织正在寻求从小型试点转向企业范围的大规模人工智能部署。”

“人工智能战略制定手册”可以帮助推动人工智能之旅的后续步骤，并提供以下指导原则：

• 今年是构建人工智能基础的关键一年。随着组织努力实现雄心勃勃的短期人工智能目标，他们发现拥有适当的数据基础至关重要。企业正在加倍投资于数据质量、数据流动性和IT基础设施。
• 最高明的人工智能用例可推动有针对性的、特定于业务的结果。尽管通用型生成式人工智能用例越来越易于实现，但它们同样可供竞争对手和客户利用。最有价值的用例是那些为企业创造独特竞争优势的用例。
• 财务因素和伙伴关系是关键。今年，人工智能的成本——从GPU到熟练人才再到能源消耗——必须被考虑在内，并且必须制定一种现实的方法来衡量人工智能的投资回报率。由于在人工智能方面很少有组织会单打独斗，因此做出关于合作伙伴、供应商和工具的正确决策对于大多数公司的人工智能未来都将至关重要。
• 人工智能采用的速度正在通过对其风险的现实评估而得到调节。组织对不明智地使用人工智能所带来的风险持应有的谨慎态度，而且基本上所有受访者都同意，在扩展人工智能时，谨慎比先发优势更可取。新兴的监管环境以及对如何降低人工智能风险的更好理解，应该有助于加快人工智能的采用。

Boomi首席技术官Matt McLarty表示：“阻碍人工智能实施的最大因素是不知道从何处着手。要想从生成式人工智能中获取价值，你不必实际成为关于如何创建生成式人工智能的专家。随着组织寻求利用人工智能的变革性潜力，我们的报告作为一本重要的手册，能够指导企业领导者应对人工智能战略制定的复杂性。”

下载“人工智能战略制定手册”完整报告。

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¹ Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise?”（衡量价值：人工智能对贵公司的真正价值是什么？如何才能利用它的价值？）PwC, 2017, https://preview.thenewsmarket.com/Previews/PWC/DocumentAssets/476830.pdf.
² Richard Vanderford, “Generative AI Isn’t Ubiquitous in the Business World—at Least Not Yet,”（“生成式人工智能在商业世界中并非无所不在——至少现在还没有。”）《华尔街日报》，2024年4月7日，https://www.wsj.com/articles/generative-ai-isnt-ubiquitous-in-the-business-worldat-least-not-yet-07c07f01?mod=tech_lead_pos3.

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