IBM-2024年AI实际应用报告

《IBM-2024年AI实际应用报告》是由IBM发布的一份报告，以下是对该报告的部分摘录，完整内容请获取原文查看。经过数十年的基础建设和不断进步， 人工智能 (AI) 已经取得了指数级的巨 大飞跃。曾经的新奇事物如今已成为 企业的必需品。

1.关注 AI 路线图

AI 的潜力巨大。组织必须在各种茫然无绪 的机会中把握重点，制定切实可行的路线 图，根据自己独特的实际情况摸索出一条 道路，而不是陷入理想化的虚无状态。

调查数据显示，引领者从 4 个 AI 维度来制定路线图：战 略、工具包、数据管理和应用程序。战略需要愿景和投 资；工具包必须得到技术人员和灵活的基础架构的支 持；数据管理以可访问性和治理为基础；且应用程序应 可靠地处理各种目标用例。 高精确度的路线图需要反馈。引领者会倾听所有利益相 关者的意见，并会注意内部局限性导致的问题。

对于引领者来说，广泛并不意 味着模糊。根据调查数据，他们 优先考虑 4 个用例：改善客户 体验、IT 运营和自动化、外部 应用程序的虚拟助理以及网络 安全。

IBM Consulting 美洲区生成式 AI、IoT 引领者副总裁兼 高级合伙人 Shobhit Varshney 敦促组织通过强调影响 力而不是便利性来确定用例。他指出：”以最快的方式开 启 AI 之旅很有诱惑力，但引领者可发现能够带来重大 改变的巨大机遇。” Varshney 建议侧重于端到端工作流。他说：”AI 和自动 化部署可让混乱的流程变得智能。” 没有人比一线员工更能深切地感受到内部痛点。广大员 工越来越迫切地希望摆脱文书工作和手动数据录入等 机械重复的任务，以便专注于价值更高的活动。让他们 参与到 AI 战略中可以让他们感受到关注和参与，并激 发他们对这项技术的兴趣，否则他们可能会害怕 这项技

2.数据推动创新

当一种新技术逐渐普及时，创新可能 会变得单调。 曾经磨砺竞争优势的 东西，现在却变得黯淡无光。引领者 认识到，他们必须定制自己的 AI 工 具，才能脱颖而出。数据可以成就非凡， 而致力于夯实强大的技术基础（包括 混合云战略和基于平台的多模型方法） 可提高敏捷性。

对于营销和客户体验等受益于个性 化的用例来说，定制尤为重要。 因此，零售组织最有可能报告说， 他们采用了 AI 定制解决方案以实 现价值最优化，也就不足为奇了。 Varshney 解释说：”只要提供正确的数据， AI 就能为问题提供真正有意义的答案。现在， 我们可以毫无阻碍地获取外部知识。下一个 前沿领域是让 AI 跨越鸿沟，进入企业内 部，让它吸收、学习并成为您的竞争优势。”

调查显示，对数据管理的信心是引领 者与跟随者之间最明显的区别之一。 许多引领者采用数据架构来打破孤岛，确保 具备良好的互操作性，并协调跨平台的流畅 数据移动。同样，数据湖可以帮助组织追踪 数据的来源、数据在系统中的流动方式以及 数据在传输过程中的转换方式。这种可视 化的数据沿袭可提高治理水平和信心。 强有力的数据标签也是数据管理的 重要组成部分。同样，合成数据生成 和数据采集可以弥补数据缺口

构建独特的数据语料库可以为定制 AI 提 供支持。引领者认识到，尝试多种模型或 创建独特的模型也能实现差异化。 选择合适的模型需要权衡各种因素，例如规模、成 本、速度、安全性和独特输出的重要性。现成的模 型往往功能强大，但不透明且不灵活。当引领者利 用其专有数据调整开放模型或建立利基模型时，他 们就掌握了控制权。他们可以降低风险，根据用例 调整规模，并获得与上下文相关的输出结果。

3.完美是进步之敌

Reese 遇到过一些跟随者，他们陷入了一个又一 个概念验证的困境：”这是一个恶性循环。跟随者 最终会认为自己是炒作的受害者，但实际上，这是 一个需要约束的问题。” “开个头就好。一开始就害怕迭代和重复，就会妨碍 进步”，Adobe 全球联盟经理 Dylan Titherley 说 道。”要想在这里取得成功，您当然需要大胆的想 法，但更重要的是，您需要勇于尝试，敢于犯错，敢 于改正，并始终保持前进的动力。”

Bloehdorn 认为：”您的第一个用例可能不会成功，或者 可能没有显著的投资回报率。但是，当您逐渐深入，获得 更多的用例信息时，就会获得良好的协同效应。人们的 参与度越高，接受的培训越多，就会越有能力实施重大 变革。这种成功可以成为您的其他业务领域的灯塔指引。” 引领者通过建立专家团队并赋予其职能，将 AI 计划转变 为一种核心竞争力，而非某种规模受限的小众活动。

“没有放之四海而皆准的模型。每一种模 型都有独特的优点和缺点，并且都在不 断发展。您希望构建一个选项清单，以便 在需要时灵活地进行更改。该清单应包 括特定领域的模型，这些模型针对对贵 组织最重要的任务进行了微调。”

AI 战略不应被孤立，但对指导方针进行集中问责有助于 组织确保不会偏离其价值观或盲目追逐潮流。 Prasad 解释说：”护栏可以帮助您知 道何时暂停或调整”，尤其是当他们 建立绩效指标时。 Reese 鼓励各组织就 AI 伦理和管理问题进行坦诚讨论。 她强调说：”将这些团队和政策落实到位，并让它们与组 织的其他部门进行沟通，是建立信任的重要部分。”它还 有助于促进风险管理和监管合规。