财务数据和关键指标变化 - 总营收达1.9亿欧元 同比增长37% 有机增长9% [4] - EBITDA为2750万欧元 同比增长57% 利润率14.6% [4][5] - 研发投入1200万欧元 同比增长75% [7] - 国际营收3100万欧元 占总营收16% [8] - 调整后净债务1.12亿欧元 低于2倍EBITDA [9] 各条业务线数据和关键指标变化 - 智能解决方案部门营收4400万欧元 同比增长72% 贡献EBITDA 810万欧元 利润率18% [6] - 数字咨询业务增长63% [6] - 软件工程业务增长22% 主要受益于WebGenesis业务整合 [6] - 航空航天与国防、银行金融和公共部门业务增长显著 [10] 各个市场数据和关键指标变化 - 国际营收占比16% 低于去年水平 主要因整合了WebGenesis和Intellium等国内公司 [9] - 计划在阿联酋开设新办公室拓展国际市场 [16] - 美国市场计划通过小型收购拓展航空航天与国防业务 [45] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 战略聚焦高利润的智能解决方案部门 [5] - 通过并购整合具有专有技术的公司 如Prosim和ET Values [7] - 对AI公司Altilia进行少数股权投资 计划未来控股 [11] - 目标2027年EBITDA达到7000万欧元 [19] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 对下半年业绩持乐观态度 预计将超过指引 [18] - 软件工程业务预计全年增长5-6% [39] - 计划2025年完成1-2笔小型收购 2026年进行更大规模并购 [46] 其他重要信息 - 完成对Banca del Fucino银行股权的部分出售 获利19% [30] - 股票回购计划持续进行 已回购60万股 [35] - 库存和应收账款增加对现金流产生季节性影响 [32] 问答环节所有的提问和回答 问题1: 软件工程业务季度增速差异原因 - 项目周期导致季度波动 电信行业投资放缓影响Q2增速 [37] - 新签500万欧元物联网项目将主要在下半年确认收入 [39] 问题2: 部分出售银行股权的原因 - 银行监管要求导致买家只能分阶段收购 [41] - 仍在与其他方谈判出售剩余股权 [42] 问题3: 并购战略更新 - 2025年计划完成1-2笔小型收购 重点美国市场 [45] - 2026年计划进行更大规模并购 [46]

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]

AI对科技行业就业的影响 - 软件工程师肖恩·K经历三次失业，最近一次因AI技术冲击导致求职困难，投递800份简历仅获不足10次面试机会 [2] - 部分面试流程已由AI智能体而非真人进行，求职者感觉被系统过滤淘汰 [2] - 元宇宙行业岗位因ChatGPT崛起等因素大幅减少，从业者被迫转向低薪零工经济 [3] 行业就业数据与趋势 - 2024年科技行业超15万人失业，2025年前五个月失业人数突破5万 [5] - Anthropic CEO预测90%编程任务将在9月前由AI完成，12个月后AI或包揽全部编程工作 [4] - 美国劳工统计局仍将软件工程列为增长最快领域之一，但实际就业形势严峻 [4] 企业用人模式变革 - 企业倾向用AI直接替代人力而非人机协作，例如1名开发者完成10人工作量后裁撤团队 [7] - 当前用人思维聚焦成本削减而非产能提升，错失千倍效率提升机会 [7] 个体生存现状 - 资深技术人才年薪缺口达15万美元，被迫通过送外卖（月收入数百美元）和转卖二手物品维持生计 [3] - 技术认证和职业转型因费用高昂受阻 [4]