根据德勤咨询在周二发布的第四季度《企业生成式 AI 现状》报告显示，尽管 AI（特别是生成式 AI）持续冲击企业界，但目前取得的收益既不及预期那么大，也没有像许多企业领导者希望的那样快速实现。
德勤咨询的应用 AI 负责人兼合伙人 Jim Rowan 表示："我们看到更多的关注点转向务实层面。"他解释说，从 C 级高管到基层的企业领导者都在努力平衡创新与监管之间的张力，这显著减缓了生成式 AI 项目的推进速度。
德勤在 2024 年 7 月至 9 月期间对 2,773 名具有 AI 经验、正在试点或实施生成式 AI 的总监级到 C 级高管进行了第四季度调查。受访者来自 14 个国家和 7 个行业：消费品、能源、资源与工业、金融服务、生命科学与医疗保健、科技媒体与电信，以及政府和公共服务。
虽然 78% 的受访者表示预计在下一财年增加整体 AI 支出，但超过三分之二的受访者表示，他们只有 30% 或更少的生成式 AI 实验将在未来三到六个月内完全规模化。
Rowan 说："(生成式 AI) 并不容易实施，这不仅仅是 AI 的问题。还需要周边所有领域的配合：数据、安全、治理、控制措施，以及风险、法务和合规部门都需要与 IT 职能部门和业务领导者协同工作。"
主要进入障碍： 监管合规担忧已成为组织开发和部署生成式 AI 工具和应用的主要阻碍。在第一季度调查中，28% 的受访者将其视为障碍，但在第四季度调查中，这一比例上升了 10 个百分点至 38%。此外，69% 的受访者表示，完全实施支持其生成式 AI 工作的治理战略需要一年以上的时间。
尽管如此，即使企业领导者发现大规模实施生成式 AI 很困难，但收益正在逐步显现。Rowan 表示，随着组织看到积极成果，他们在生成式 AI 方面的战略重点正从技术追赶转向竞争差异化。德勤发现，在过去一年中，几乎所有组织的生成式 AI 投入都产生了可衡量的投资回报，其中 20% 的受访者产生了 31% 或更高的投资回报率。
主动式 AI 也在年末突然崛起。虽然在德勤调查的前几个季度中并未涉及这一领域，但在第四季度，26% 的受访者表示他们正在大规模探索自主代理开发，42% 表示正在一定程度上探索这一领域。
发展势头： 迄今为止，IT 部门在获取生成式 AI 价值方面最为成功。Rowan 表示，28% 的受访者表示他们最先进的生成式 AI 计划在 IT 部门，网络安全计划位居第二。
Rowan 将 IT 领域的成功归因于几个因素，包括 IT 团队对技术的浓厚兴趣、生成式 AI 代码生成功能带来的时间节省，以及需求捕获和测试的自动化。IT 部门通过实践自己的技术，也在帮助发展人才基础并积累工具使用经验。Rowan 表示，这也凸显了 CIO 在生成式 AI 时代实现战略差异化的机会。
他说："CIO 特别有机会成为这方面的变革推动者。他们需要为企业建立对技术的信任。这意味着要与人力资源部门合作，思考如何建立企业信任。CIO 有机会在这个领域成为领导者。"
他补充说，同样重要的是，CIO 必须负责管理扩展生成式 AI 的相关成本，并为业务挑战找到合适的模型和解决方案。
"他们需要非常谨慎地从大参数模型转向小参数模型，以确保正确的总拥有成本，"他说。"他们还必须通过与科技界的关系密切关注生态系统，了解创业公司在做什么，以及独立软件供应商和超大规模云服务提供商在做什么。他们必须紧密连接这个生态系统，了解这些产品路线图。"
保持现实期望： CIO 还需要专注于识别和克服大规模部署生成式 AI 的障碍。Rowan 表示，要做好犯错的准备，确保能够快速恢复和调整方向。
在此过程中，CIO 可能需要为其他 C 级高管管理预期和设定适当的期望值。德勤的调查发现，虽然对生成式 AI 的整体兴趣和热情保持相对较高，但相比其他人，C 级受访者表现出最高水平的热情和乐观，21% 表示生成式 AI 已经在改变他们的组织，而非 C 级受访者中这一比例仅为 8%。
C 级受访者对信任、风险管理、治理和监管合规等障碍的担忧较少，对组织行动速度和解决扩展及价值创造障碍的能力持更乐观态度。但 60% 的非 C 级受访者认为克服扩展障碍需要 12 个月或更长时间。
