生成式AI的企业部署现状 - 逾四分之三的企业已在至少一个业务环节部署AI，生成式AI推广速度尤为迅猛 [1] - 年收入超过5亿美元的大型企业转型速度更快，28%的大型企业由CEO直接负责AI治理工作 [1][2] - 21%的已部署生成式AI企业对部分工作流程进行彻底重构 [6] AI治理与组织架构 - CEO直接参与AI治理对EBIT提升效果显著，大型企业中17%由董事会负责 [2] - 风险与合规环节倾向集中管理，技术人才引入采用混合式管理 [3] - 27%的企业要求员工审核所有AI生成内容，商业/法律行业审核比例更高 [7][9] 风险应对与最佳实践 - 企业重点应对AI不准确性、网络安全及知识产权侵权三类风险 [10] - 大型企业在网络安全风险管控更积极，但AI输出准确性应对无显著差距 [13] - 设定清晰KPI指标对利润影响最大，仅1%企业认为生成式AI部署进入成熟阶段 [14] 人才与技能重塑 - 大型企业更倾向招聘AI数据科学家、机器学习工程师等岗位 [18] - 50%的已部署AI企业未来一年需增加数据科学家 [18] - 企业将AI节省时间用于新工作或既有职责，大型企业更可能优化员工 [22] 行业实践差异 - 商业/法律行业对AI内容审核比例远高于其他行业 [7] - 大型企业在制定路线图、专责团队设立、员工培训等实践上领先中小企业 [15] - 仅19%企业为生成式AI设立明确KPI，24%建立专责团队推动落地 [16] 数据与调查背景 - 调查覆盖101个国家1491家企业，42%受访企业年收入超5亿美元 [23] - 47%企业经历过AI负面结果，较2024年初44%略有上升 [24]