人工智能投资回报现状 - 一项针对欧洲、中东和非洲地区3500名高管的调查显示，66%的受访者表示其组织通过使用人工智能已实现显著的运营生产力提升 [1][2] - 约20%的受访者已实现人工智能驱动的生产力计划投资回报目标，另有42%平均预计在12个月内实现投资回报 [2] - 在成本削减（41%）、时间节省（45%）、收入增长（37%）、员工满意度（42%）和净推荐值提升（43%）等领域均预期获得回报 [2] 人工智能生产力收益分布 - 软件开发和信息技术（32%）、客户服务（32%）以及采购（27%）是获得最大人工智能驱动生产力提升的业务领域 [4] - 生产力提升带来的三大主要益处包括：更高的运营效率（55%）、增强的决策能力（50%）以及通过自动化重复性任务来增强员工能力（48%） [4] - 72%的大型企业报告了人工智能带来的生产力收益，而中小型企业这一比例仅为55%，公共部门组织也仅有55%报告显著改进，表明收益分布不均 [5] 人工智能驱动业务转型 - 在报告显著生产力提升的66%受访者中，近四分之一（24%）认为人工智能从根本上改变了其商业模式 [6] - 约三分之一受访者正使用人工智能以多种方式改变运营，包括加速创新时间表（36%）、转向持续的人工智能驱动决策（32%）以及围绕人工智能重新设计价值流（32%） [7] - 近半数（48%）高级领导者表示人工智能正在增强员工能力，使员工能将节省的时间用于开发新想法（38%）、战略决策与规划（36%）以及创造性工作（33%） [8] 人工智能代理与未来预期 - 92%的领导者预期智能体人工智能将在两年内带来可衡量的投资回报 [3] - 企业领导者日益将人工智能用于战略业务转型，预示着更深层次的整合 [6][9] 企业对人工智能系统的关键需求 - 85%的受访者强调人工智能系统和模型的透明度至关重要，确保技术符合道德和负责任地运作 [11] - 84%的受访者强调互操作性的必要性，以实现人工智能工具与信息技术系统的无缝集成 [11] - 另有85%的受访者重视随着需求演变而选择和适配人工智能解决方案或供应商的灵活性，凸显对自主权的强烈需求 [12] 人工智能规模化面临的主要挑战 - 68%的受访者将安全、隐私和道德问题（包括数据泄露风险和人工智能可信度）列为成功人工智能试点项目规模化的首要障碍 [13] - 同样比例（68%）的高级领导者提到信息技术复杂性挑战，例如将人工智能与遗留系统集成 [13] 企业加速人工智能投资回报的优先事项 - 建立有效的人工智能运营模式，例如联邦制或中心辐射型模型，并明确所有权 [17] - 从董事会到基层培养人工智能素养和创新文化，使组织能够适应并蓬勃发展 [17] - 适应不确定性和快速变化，培养拥抱变革的文化，实现快速、有目的的创新 [17] - 理解人工智能部署风险，应用人工智能治理工具监控和减轻潜在风险 [17] - 建立跨公司“人工智能委员会”以定义伦理原则和风险偏好，审查高风险用例 [17]