IBM發表《2023年全球AI採用指數》：生成式AI最快產生影響的企業用例－IT 自動化、數碼勞動力、客服

-  在受訪企業級公司（規模超千人）中，約42%表示已在業務中積極部署AI。

-  另有 40% 表示目前正在探索或試驗 AI，但尚未部署其模型。

-  59% 已經在探索或部署AI的公司表示已加速AI的技術推廣或投資。

-  阻礙AI部署的主要障礙包括有限的AI技能與專業知識 （33%）、數據過於複雜 （25%） 和對AI倫理的擔憂 （23%）。

香港2024年1月17日 /美通社/ -- 由IBM（NYSE：IBM）委託進行的一項新研究發現，在受訪的企業級機構（規模超過1000名員工）當中，約有42%已經在其業務中積極使用人工智能。 早期採用者正在引領潮流，59%已經在使用AI的受訪企業打算加速並增加對AI技術的投資。 企業採用AI的持續挑戰仍然存在，缺乏具備合適技能的員工、數據的複雜性，以及AI倫理方面的擔憂，仍是阻礙企業在其營運當中採用AI技術的主要障礙。

IBM 軟件部高級副總裁 Rob Thomas 表示：「我們看到，克服重重障礙部署了AI 的早期採用者正在進一步投資，這證明他們已經體驗到 AI 帶來的好處。垂手可得的 AI 工具、關鍵流程自動化的驅動力以及越來越多的AI嵌入到企業現有的業務應用中，是推動 AI 在企業層面擴展的主要因素。我們看到企業使用 AI 的一些用例，包括 IT 自動化、數碼勞動力和客服，相信這些是AI技術能夠最快速地產生深遠影響的用例。對於40% 還停留在驗證階段的受訪企業，我相信2024 年將是他們解決和克服技能差距和數據複雜性等入門障礙的一年。 」

由IBM 委託Morning Consult 進行研究而發布的 《2023 年全球AI採用指數》的要點包括：

第一，過去幾年，參與研究的大型企業機構，其AI採用率保持穩定：

• 如今，大型企業中有 42% 的 IT 專業人員表示，他們已經積極部署了AI，另有 40% 的人正在積極探索使用該技術。
• 此外，38% 的企業 IT 專業人員表示，他們的公司正在積極實施生成式人工智慧，另有 42% 正在探索。
• 印度（59%）、阿聯酋（58%）、新加坡（53%）和中國（50%）的企業在積極使用 AI 方面處於領先地位，而西班牙（28%）、澳洲（28%）等（ 29%）和法國（26%）則落後。
• 金融服務業的公司最有可能使用AI，該行業約有一半的 IT 專業人員表示其公司已積極部署AI。 電訊業 37% 的 IT 專業人員表示，他們的公司也在部署AI。

第二，在積極部署或探索AI 的受訪公司中，大多數在過去 24 個月中加快了AI的推廣或投資：

• 在部署或探索AI的公司中，59% 的 IT 專業人員表示，他們的公司在過去 24 個月中加快了對AI的投資或推廣。
• 中國（85%）、印度（74%）和阿聯酋（72%）是最有可能加速推廣 AI 的市場，而英國（40%）、澳洲（38%）和加拿大（35%）的企業正在加速推廣 AI 方面最為保守。
• 在探索或部署AI的企業中，研發（44%）和技能再培訓/員工發展（39%）是最主要的AI投資。

第三，更易於使用的 AI 工具以及降低成本和實現流程自動化的需求，正在推動受訪公司採用 AI：

• AI 工具的進步使其更容易獲得（45%），降低成本和實現關鍵流程自動化的需求（42%），以及越來越多的 AI 嵌入到標準的現有業務應用程式中（37%） ，是推動AI採用的首要因素。
• 對 IT 專業人員來說，近年來 AI 最重要的兩個變化是更容易部署的解決方案（43%）以及數據、AI 和自動化技能的日益普及（42%）。
• 对于目前正在探索或部署AI的受访公司而言，推动其采用AI的用例横跨业务运营的许多关键领域，包括： 
  • IT 流程自動化（33%）
  • 安全性和威脅偵測（26%）
  • AI監控或管治（25%）
  • 業務分析或情報 (24%)
  • 自動處理、理解和傳輸文件 (24%)
  • 客戶或員工自助服務應答和操作的自動化 (23%)
  • 商務流程自動化（22%） 
  • 網絡流程自動化（22%）
  • 數碼勞動力（22%）
  • 行銷與銷售 （22%）
  • 欺詐檢測 （22%）
  • 搜索和知識發現 （21%）
  • 人力資源和人才招聘 （19%）
  • 財務規劃與分析 （18%）
  • 供應鏈情報 （18%）

第四，同樣的障礙也讓下一波受訪公司無法從 AI 中獲益：

• 在探索或部署AI 的企業中，阻礙其成功採用AI的最大障礙是有限的AI技能和專業知識（33%）、數據過於複雜（25%）、對AI倫理的擔憂（23%）、AI 專案太難整合和擴展（22%）、價格太高（21%）以及缺乏AI模型開發工具（21%）。

第五，生成式AI與傳統AI模式的入門障礙有所不同：

• 尚未探索或實施生成式 AI 的受訪企業 IT 專業人員認為，資料隱私（57%）以及信任和透明度（43%）的問題是採用生成式 AI 的最大障礙。
• 35%的受訪者也表示，缺乏實施技能也是一大阻礙因素。 

第六，接受研究的企業表示，AI已經對企業員工產生了影響：

• 五分之一的企業表示，他們缺乏具備恰當技能的員工來使用新的AI或自動化工具，16%的企業無法找到具備相關技能的新員工來彌補這一缺口。
• 提到使用AI來解決勞動力或技能短缺問題的公司，他們正在採用 AI 來嘗試一些事情，例如使用自動化工具來減少人工或重複性任務（55%）或實現客戶自助服務應答與操作（47% ）。
• 目前只有 34% 的企業正在對員工進行技能培訓或再培訓，使他們能夠與新的自動化與AI工具協同工作。 

第七，IT 專業人員都明白，AI必須值得信賴並得到有效管治，但由於種種障礙，受訪公司很難付諸實行：

• IT 專業人員普遍認為，消費者更傾向於選擇AI實踐透明且符合倫理規範的公司所提供的服務（85% 表示「非常同意」或「比較同意」），他們認為能夠解釋AI如何做出決策對他們的業務至關重要（在探索或部署AI的公司中有83%持此觀點）。
• 但是，由於許多已在部署AI的公司在此過程中面臨多重障礙，只有不到一半的公司表示他們正在採取關鍵步驟來實現值得信賴的AI，如減少偏見（27%）、跟蹤數據來源（ 37%）、確保能夠解釋其AI模式如何做出決策（41%）或製定合乎倫理的AI政策（44%）。

研究方法：

本研究於2023 年11 月進行，研究區域涵蓋澳洲、加拿大、中國、法國、德國、印度、意大利、日本、新加坡、韓國、西班牙、阿聯酋、英國、美國及拉丁美洲及加勒比海地區（阿根廷、巴西 、智利、哥倫比亞、墨西哥和秘魯），研究受眾包括具有代表性的8584 名 IT 專業人員。 參與研究的人員必須是全職員工，擔任經理或更高級別的職務，並且至少對公司如何運作和使用 IT 有一定了解。 全球研究結果的誤差範圍為 +/- 1 個百分點。

關於 IBM

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