报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 企业开始构建从生成式AI获取价值的结构和流程，虽处于早期但已在重新设计工作流程、加强治理并降低风险 [2] - 有效实施AI需自上而下的过程，成功转型需CEO和高层团队达成一致 [9][27] - 企业正应对更多生成式AI相关风险，大型企业在缓解风险方面表现更积极 [20][27] - 采用和扩展的最佳实践可创造价值，但多数企业尚未全面实施这些实践 [29] - AI正在改变企业所需的技能，企业在招聘AI相关角色并对员工进行再培训 [39] - AI的使用持续攀升，生成式AI的应用也在迅速增加，企业在更多业务职能中使用AI [58][66] 根据相关目录分别进行总结 企业如何组织生成式AI部署及负责人 - 28%使用AI的企业受访者表示CEO负责监督AI治理，17%表示由董事会监督，平均有两位领导负责 [3][5] - CEO对AI治理的监督与企业生成式AI使用带来的底线影响高度相关，在大型企业中影响尤为显著 [3] - 工作流程的重新设计对企业从生成式AI使用中获得EBIT影响最大，21%报告使用生成式AI的企业表示至少对部分工作流程进行了根本性重新设计 [4][7] 企业选择性集中AI部署元素 - 风险和合规以及数据治理通常采用完全集中的模式，如卓越中心；技术人才和AI解决方案的采用多采用混合或部分集中的模式 [12] - 年收入低于5亿美元的企业更倾向于将技术人才和AI解决方案采用等元素完全集中 [12] 企业监控生成式AI输出的方式 - 27%使用生成式AI的企业受访者表示员工会在使用前审查所有生成式AI生成的内容，类似比例的受访者表示审查比例不超过20% [16][17] - 从事商业、法律和其他专业服务的受访者更有可能表示会审查所有输出 [17] 企业应对更多生成式AI相关风险 - 与2024年初相比，更多受访者表示企业正在积极管理与不准确、网络安全和知识产权侵权相关的风险 [20] - 大型企业受访者报告缓解的风险更多，在管理潜在网络安全和隐私风险方面更为积极 [23][27] 采用和扩展的最佳实践可创造价值 - 跟踪明确的生成式AI解决方案关键绩效指标（KPIs）对底线影响最大，在大型企业中，制定明确的采用路线图也有较大影响 [30] - 不到三分之一的受访者报告其企业遵循了12项采用和扩展实践中的大部分，不到五分之一的受访者表示企业在跟踪生成式AI解决方案的KPIs [28][31] - 大型企业更有可能采用这些实践，如建立专门团队、进行内部沟通、开展基于角色的能力培训等 [31] AI正在改变企业所需的技能 - 与2024年初调查相比，使用AI的企业受访者招聘AI相关角色的可能性相似，今年数据可视化和设计专家的招聘显著减少 [39] - 13%的受访者表示企业招聘了AI合规专家，6%表示招聘了AI道德专家，大型企业更有可能招聘广泛的AI相关角色 [39] - 许多受访者预计未来三年企业将进行更多与AI相关的再培训，企业通常让员工将自动化节省的时间用于全新活动或现有未自动化的职责，大型企业更有可能因节省时间而减少员工数量 [45][46] AI使用持续攀升 - 2024年报告的AI使用增加，78%的受访者表示其企业在至少一个业务职能中使用AI，高于2024年初的72%和一年前的55% [58] - 企业使用AI的业务职能数量也有所增加，首次多数受访者报告在多个业务职能中使用AI，平均使用三个业务职能 [59] - 生成式AI的使用也有类似增长，71%的受访者表示企业在至少一个业务职能中定期使用生成式AI，高于2024年初的65% [66] 生成式AI的使用领域和价值创造 - 企业最常在营销和销售、产品和服务开发、服务运营和软件工程等业务职能中使用生成式AI，不同行业的使用情况有所差异 [66][68] - 63%报告使用生成式AI的受访者表示企业用其创建文本输出，超过三分之一的受访者表示用于生成图像，超过四分之一用于创建计算机代码 [85] - 与2024年初相比，更多受访者表示企业的生成式AI用例在部署的业务单元中增加了收入，多数业务职能中使用生成式AI的受访者报告成本降低，但企业层面的底线影响尚不显著 [90][94]