根据Gartner公司的一项新调查，生成式人工智能(GenAI)是企业组织中部署的第一大的人工智能解决方案。

根据2023年第四季度进行的调查，来自美国、德国和英国的644名受访者中有29%表示，他们已经部署并正在使用GenAI，使GenAI成为部署频率最高的人工智能解决方案。GenAI被发现比其他解决方案更常见，如图形技术、优化算法、基于规则的系统、自然语言处理和其他类型的机器学习。

调查还发现，将GenAI嵌入到现有应用程序(如微软的Copilot for 365或Adobe Firefly)中是实现GenAI用例的首选方式，34%的受访者表示这是他们使用GenAI的主要方法。研究发现，这比其他方式更常见，如使用即时工程定制GenAI模型(25%)，训练或微调定制GenAI模型(21%)，或使用独立的GenAI工具，如ChatGPT或Gemini(19%)。

Gartner高级分析师总监Leinar Ramos表示：“GenAI正在成为人工智能在企业中扩展的催化剂。”“这为人工智能领导者创造了一个机会之窗，但同时也是对他们是否能够利用这一时刻并大规模创造价值的考验。”

展示人工智能价值是采用的最大障碍

49%的调查参与者表示，采用人工智能的主要障碍是难以估计和展示人工智能项目的价值。这个问题超越了其他障碍，如人才短缺、技术困难、数据相关问题、缺乏业务一致性和对人工智能的信任(参见图1)。

“在人工智能方面，商业价值仍然是组织面临的挑战，”Ramos说，“当组织扩展人工智能时，他们需要考虑项目的总拥有成本，以及生产力提高之外的广泛好处。”

图1：实施人工智能技术的主要障碍

来源：Gartner(2024年5月)

Ramos表示：“GenAI提高了整个企业对人工智能的采用程度，并使人工智能技能提升和人工智能治理等主题变得更加重要。GenAI正在迫使组织成熟其人工智能能力。”

人工智能成熟组织的经验教训

“那些努力从人工智能中获取商业价值的企业组织可以向成熟的人工智能组织学习，”Ramos说，“这些组织正在不同的业务部门和流程中更广泛地应用人工智能，部署更多在生产中停留更长时间的用例。”

调查发现，目前9%的企业组织在人工智能方面已经成熟，并发现这些组织的与众不同之处在于，他们专注于四项基础能力：

• 可扩展的AI操作模型，平衡集中式和分布式功能；
• 专注于人工智能工程，设计一种构建人工智能项目，并将其部署到生产中的系统方法；
• 在更广泛的组织中对提高技能和变革管理进行投资；
• 重点关注信任、风险和安全管理(TRiSM)功能，以减轻人工智能实施带来的风险，并推动更好的业务成果。

Ramos表示：“人工智能成熟的组织投资于基础能力。无论人工智能世界明天发生什么，这些能力都将保持相关性，并使他们能够高效、安全地扩展人工智能部署。”

专注于这些基础功能可以帮助组织成熟，并减轻当前将人工智能项目投入生产的挑战。调查发现，平均只有48%的AI项目投入生产，从AI原型到生产需要8个月的时间。