今天分享的是：IBM商业价值研究院：2024年AI实际应用报告

报告共计：22页

《2024年AI实际应用报告》由IBM商业价值研究院发布，通过对全球2000家组织的调查研究，深入剖析了AI引领者与跟随者在AI应用方面的差异，为企业有效应用AI提供了宝贵经验和指导。

1. AI引领者的关键特质与策略

- 制定清晰路线图：引领者从战略、工具包、数据管理和应用程序四个维度制定AI路线图，确保高级管理层协调一致，明确目标与指标。他们优先考虑改善客户体验、IT运营和自动化等关键用例，强调以影响力确定用例，注重端到端工作流，避免使用专业术语，以商业语言展现AI成功。

- 重视数据管理与创新：强大的数据基础是定制AI的关键。引领者通过数据架构打破孤岛，利用数据湖提高治理水平，重视数据标签、合成数据生成和数据采集，构建独特数据语料库。多数采用基于平台的多模型方法，选择合适模型并利用专有数据微调，同时借助混合云战略提高灵活性与扩展性。

- 营造开放文化与合作：引领者深知追求完美的危害，尽快将AI项目投入生产，持续迭代改进。他们建立专家团队，赋予职能，通过集中问责确保不偏离价值观，同时就AI伦理和管理问题展开坦诚讨论，促进风险管理和监管合规。此外，多数引领者借助第三方服务提供商扩充人才，在选择合作伙伴时注重其合规、安全和治理能力。

2. AI应用面临的挑战与应对方向

- 主要挑战：数据安全、黑客攻击AI模型、不准确的数据和偏见、不负责任地使用以及监管变化是AI面临的主要挑战。

- 应对策略：传统组织需从愿景、AI运营模式、数据和技术、AI工程和运营、变革管理、人员和职业道德等七个战略领域进行反思，摆脱低效负担，培养员工技能，保持对AI环境变化的敏锐洞察力，以应对新兴机遇和竞争。

3. 不同地区AI进展情况

- 印度表现突出：印度在多个类别中表现出色，更有可能制定整体战略、追求多种用例、重视数据基础、定制AI解决方案并尝试多种模型，其年轻的成长型经济推动组织不断创新和承担风险。

- 其他国家对比：美国在部分指标上表现较好，如对AI商业价值的了解、收入和盈利能力的改善等；英国、德国和日本在各项指标上也呈现出不同程度的表现，反映出不同国家和地区在AI应用方面的差异和特点。

以下为报告节选内容

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